基于可变遗忘因子的SCR烟气脱硝建模与自适应预测控制研究

发布时间：2022-06-02 19:35

　　针对选择性催化还原（SCR）烟气脱硝系统具有非线性、大惯性、大延迟和多干扰的特点,提出将自适应广义预测控制器（GPC）应用于SCR烟气脱硝控制系统。使用可变遗忘因子的递推最小二乘法（VFFRLS）,根据从历史运行数据中获取的有效动态过程信息辨识得到脱硝系统控制对象不同工况区间的过程模型,并在此基础上进一步研究了基于GPC算法与VFFRLS在线辨识算法的自适应GPC在脱硝系统中的应用效果。仿真对比、扰动测试及变工况实验表明,相比于普通GPC与串级PID控制,带有VFFRLS辨识模块的自适应GPC调节速度更快、鲁棒性更强,具有良好的抗干扰能力和适应能力。 

【文章页数】：7 页

【文章目录】：
引 言
1 SCR脱硝系统被控对象动态过程模型辨识
    1.1 数据获取
    1.2 延时环节补偿
    1.3 模型阶次选择
    1.4 模型参数修正
2 SCR烟气脱硝系统自适应预测控制
    2.1 阶跃控制仿真分析
    2.2 扰动控制仿真分析
    2.3 变工况引起模型失配控制仿真分析
3 结 论


【参考文献】：
期刊论文
[1]选择性催化还原烟气脱硝深度结构和深度控制[J]. 牛玉广,潘岩,陈曦.  控制理论与应用. 2019(01)
[2]火电厂SCR脱硝系统机理建模与控制研究[J]. 姚楚,龙东腾,吕游,刘吉臻.  热能动力工程. 2018(05)
[3]SCR脱硝系统的线性自抗扰串级控制研究[J]. 黄宇,张伟婷,金秀章,杨凯,武蕊.  中国电机工程学报. 2018(18)
[4]加权多模型自适应控制在脱硝系统中的应用[J]. 金秀章,尹子剑,张少康,刘潇.  自动化仪表. 2016(09)
[5]火电厂SCR烟气脱硝系统建模与运行优化仿真[J]. 秦天牧,刘吉臻,杨婷婷,张维.  中国电机工程学报. 2016(10)
[6]基于模糊自适应Smith的SCR喷氨量串级控制系统[J]. 李刚,胡森,武宝会.  热力发电. 2014(08)
[7]烟气脱硝喷氨量SA-RBF神经网络最优控制[J]. 周洪煜,赵乾,张振华,汪正海.  控制工程. 2012(06)
[8]超临界锅炉烟气脱硝喷氨量混结构–径向基函数神经网络最优控制[J]. 周洪煜,张振华,张军,张伟,赵乾.  中国电机工程学报. 2011(05)
[9]时变遗忘因子的子空间辨识及预测控制器设计[J]. 李少远,吴永玲.  同济大学学报(自然科学版). 2010(11)

博士论文
[1]燃煤电站SCR烟气脱硝系统建模与喷氨量优化控制[D]. 秦天牧.华北电力大学(北京) 2017

硕士论文
[1]多模型预测控制在脱硝系统中的应用研究[D]. 尹子剑.华北电力大学 2018



本文编号：3652964