基于matlab/simulink的火电机组协调系统建模与仿真
发布时间：2021-10-13 09:07
协调控制系统是火电机组控制系统的中枢。建立火电机组协调系统精确的数学模型是进行协调控制系统设计和研究的基础。由于热工系统具有高参数、大惯性、多变量、强耦合等特点,如何建立较为精确的协调系统模型已成为近些年热工领域的研究热点之一。Matlab是功能强大的通用仿真平台,在控制领域得到了广泛的应用。基于matlab/simulink平台对火电机组协调系统进行建模与仿真研究具有很好的实用性。本文以汽包炉机组为研究对象,研究了两种协调系统建模方法。第一种建立的是传递函数模型。首先,通过对协调系统进行机理分析,确定对象数学模型的基本结构,然后,采用改进的自适应粒子群算法利用现场运行数据进行模型参数辨识,得到其传递函数模型。第二种建立的是在线数据模型。在支持向量机算法中,引入新增策略,实现模型的在线更新功能,保证模型的准确性;引入核函数缓存技术和删除策略,保证模型的实时性。最后,在matlab/simulink仿真平台上,实现协调系统模型库的开发。建立的模型能够反映机组运行的动态特性,为协调控制方案的设计提供了依据。仿真结果表明,两种协调系统模型均具有良好的精度和实用性,但适用场合不同。传递函数模型...
【文章来源】：华北电力大学河北省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：55 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
测试函数三维立体图
华北电力大学硕士学位论文统传递函数模型的建立和验证统的参考模型型结构之前，需要有被辨识系统的先验知识，以使得确性。模型结构的确定是建模工作中最重要的阶段，骤。根据对系统数学模型的理解，模型就是对现有动数学描述。模型结构的确定基于所研究对象的先验学思维去分析研究对象的变量之间的数学函数关系。建模形式有微分方程、传递函数和状态空间表达式等系统对象传递函数形式的数学模型。协调系统传递函示，其形式如式（3-16）所示。
a)负荷变化量b)机前压力变化量图 3-12 工况二辨识模型的验证.5 协调系统 simulink 模型搭建与封装（1）搭建模型传递函数模型可以直接使用 matlab/simulink 中的 Transfer Fcn 模块进行搭，本节搭建了火电机组协调系统仿真模型，如图 3-13 所示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于在线支持向量机的锅炉动态建模方法研究[J]. 张晓宇,付林,沈炯,李益国. 中国电机工程学报. 2017(S1)
[2]基于动态模糊神经网络的机炉协调系统建模[J]. 杨优生,王东风,智丹. 电力科学与工程. 2017(07)
[3]一种改进的T-S模糊模型建模及优化方法[J]. 刘骏,殷晓明,顾幸生. 华东理工大学学报(自然科学版). 2016(02)
[4]600MW超临界机组简化非线性模型研究[J]. 刘友宽,刘长良,赵永辉. 中国电力. 2013(08)
[5]基于神经网络的超临界机组数学模型[J]. 马良玉,高志元. 动力工程学报. 2013(07)
[6]直流炉机组简化非线性模型及仿真应用[J]. 闫姝,曾德良,刘吉臻,梁庆姣. 中国电机工程学报. 2012(11)
[7]基于遗传算法的超临界机组模型的参数辨识[J]. 梁杨,谷俊杰. 电力科学与工程. 2010(07)
[8]考虑回热系统影响的汽包炉单元机组协调控制对象数学模型[J]. 韩忠旭,周传心,朱泽磊. 中国电机工程学报. 2009(35)
[9]简化的330MW机组非线性动态模型[J]. 田亮,曾德良,刘吉臻,赵征. 中国电机工程学报. 2004(08)
[10]500MW机组简化的非线性动态模型[J]. 田亮,曾德良,刘鑫屏,刘吉臻. 动力工程. 2004(04)
博士论文
[1]超超临界机组动态模型与控制的研究[D]. 秦志明.华北电力大学 2014
[2]增量型支持向量机回归训练算法及在控制中的应用[D]. 汪辉.浙江大学 2006
[3]单元机组非线性动态模型的研究[D]. 田亮.华北电力大学（河北） 2005
硕士论文
[1]基于支持向量机的煤粉颗粒度在线软测量研究[D]. 黄平平.华北电力大学(北京) 2017
[2]基于智能优化算法的热工大惯性对象模型辨识研究[D]. 付家兴.上海电力学院 2017
[3]火电厂协调控制系统建模及控制方法的研究[D]. 罗鹏.华北电力大学 2016
[4]基于粒子群优化的动态优化研究[D]. 周游.浙江大学 2014
[5]超临界单元机组协调控制系统的建模与控制[D]. 黄芙蓉.华北电力大学 2014
[6]超超临界单元机组协调控制系统研究[D]. 席原.华北电力大学 2012
[7]单元机组协调控制系统的建模与控制优化研究[D]. 任贵杰.北京交通大学 2011
[8]超临界单元机组协调控制系统研究[D]. 侯倩.华北电力大学（北京） 2011
[9]基于T-S模糊模型的单元机组协调控制系统建模研究[D]. 曾凡春.华北电力大学（北京） 2010
[10]超临界单元机组协调控制系统的分析和研究[D]. 蔚培霞.华北电力大学（河北） 2009
本文编号：3434361
【文章来源】：华北电力大学河北省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：55 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
测试函数三维立体图
华北电力大学硕士学位论文统传递函数模型的建立和验证统的参考模型型结构之前，需要有被辨识系统的先验知识，以使得确性。模型结构的确定是建模工作中最重要的阶段，骤。根据对系统数学模型的理解，模型就是对现有动数学描述。模型结构的确定基于所研究对象的先验学思维去分析研究对象的变量之间的数学函数关系。建模形式有微分方程、传递函数和状态空间表达式等系统对象传递函数形式的数学模型。协调系统传递函示，其形式如式（3-16）所示。
a)负荷变化量b)机前压力变化量图 3-12 工况二辨识模型的验证.5 协调系统 simulink 模型搭建与封装（1）搭建模型传递函数模型可以直接使用 matlab/simulink 中的 Transfer Fcn 模块进行搭，本节搭建了火电机组协调系统仿真模型，如图 3-13 所示。
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于在线支持向量机的锅炉动态建模方法研究[J]. 张晓宇,付林,沈炯,李益国. 中国电机工程学报. 2017(S1)
[2]基于动态模糊神经网络的机炉协调系统建模[J]. 杨优生,王东风,智丹. 电力科学与工程. 2017(07)
[3]一种改进的T-S模糊模型建模及优化方法[J]. 刘骏,殷晓明,顾幸生. 华东理工大学学报(自然科学版). 2016(02)
[4]600MW超临界机组简化非线性模型研究[J]. 刘友宽,刘长良,赵永辉. 中国电力. 2013(08)
[5]基于神经网络的超临界机组数学模型[J]. 马良玉,高志元. 动力工程学报. 2013(07)
[6]直流炉机组简化非线性模型及仿真应用[J]. 闫姝,曾德良,刘吉臻,梁庆姣. 中国电机工程学报. 2012(11)
[7]基于遗传算法的超临界机组模型的参数辨识[J]. 梁杨,谷俊杰. 电力科学与工程. 2010(07)
[8]考虑回热系统影响的汽包炉单元机组协调控制对象数学模型[J]. 韩忠旭,周传心,朱泽磊. 中国电机工程学报. 2009(35)
[9]简化的330MW机组非线性动态模型[J]. 田亮,曾德良,刘吉臻,赵征. 中国电机工程学报. 2004(08)
[10]500MW机组简化的非线性动态模型[J]. 田亮,曾德良,刘鑫屏,刘吉臻. 动力工程. 2004(04)
博士论文
[1]超超临界机组动态模型与控制的研究[D]. 秦志明.华北电力大学 2014
[2]增量型支持向量机回归训练算法及在控制中的应用[D]. 汪辉.浙江大学 2006
[3]单元机组非线性动态模型的研究[D]. 田亮.华北电力大学（河北） 2005
硕士论文
[1]基于支持向量机的煤粉颗粒度在线软测量研究[D]. 黄平平.华北电力大学(北京) 2017
[2]基于智能优化算法的热工大惯性对象模型辨识研究[D]. 付家兴.上海电力学院 2017
[3]火电厂协调控制系统建模及控制方法的研究[D]. 罗鹏.华北电力大学 2016
[4]基于粒子群优化的动态优化研究[D]. 周游.浙江大学 2014
[5]超临界单元机组协调控制系统的建模与控制[D]. 黄芙蓉.华北电力大学 2014
[6]超超临界单元机组协调控制系统研究[D]. 席原.华北电力大学 2012
[7]单元机组协调控制系统的建模与控制优化研究[D]. 任贵杰.北京交通大学 2011
[8]超临界单元机组协调控制系统研究[D]. 侯倩.华北电力大学（北京） 2011
[9]基于T-S模糊模型的单元机组协调控制系统建模研究[D]. 曾凡春.华北电力大学（北京） 2010
[10]超临界单元机组协调控制系统的分析和研究[D]. 蔚培霞.华北电力大学（河北） 2009
本文编号：3434361
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/dianlilw/3434361.html
