基于神经网络的过热汽温自抗扰控制仿真研究

发布时间：2018-03-29 11:21

  本文选题：超临界锅炉　切入点：过热汽温　出处：《华北电力大学》2017年硕士论文

【摘要】：过热汽温是机组运行的重要控制参数,汽温过高、过低或波动太大,都会影响机组运行的安全及经济性。一般要求机组正常工作时,过热汽温实际运行值与设定值的稳态误差在±5℃范围之内。目前最常用的过热汽温控制手段是调节各级过热器喷水量,由于过热汽温对象具有非线性、大迟延、大惯性等特点,过热汽温喷水调节多采用串级PID控制。当机组参与深度调峰负荷大范围波动时,由于汽温对象特性的变化,各PID参数要进行重新优化整定,整定不合适会严重影响汽温控制品质,且整定过程比较耗时且不易在线实现。随着近年来先进控制技术的发展,神经网络、自抗扰控制等技术在火电厂应用越来越多。本文针对超临界锅炉过热汽温系统的特点,将神经网络逆特性建模与线性自抗扰控制结合,提出一种基于神经网络逆的过热汽温自抗扰控制方案。论文在详细分析超临界锅炉过热汽温特性及其影响因素的基础上,针对某600MW超临界机组过热汽温系统建立了神经网络逆模型,以达到对过热汽温系统进行伪线性化处理的目的。在此基础上,设计自抗扰控制器对伪线性化的过热汽温系统进行控制。基于MATLAB编程结合神经网络的过热汽温自抗扰控制算法,利用仿真机进行实时控制仿真实验。结果表明:与原串级PID控制系统相比,结合神经网络逆的自抗扰控制明显减小了系统的超调量,大大缩短了系统的稳定时间,改进了过热汽温的控制品质。
[Abstract]:Superheated steam temperature is an important control parameter of unit operation. If the steam temperature is too high, too low or too fluctuating, it will affect the safety and economy of unit operation. The steady-state error between the actual operating value of superheated steam temperature and the set value is within 卤5 鈩，

本文编号：1680914