多变量预测控制在空分装置自动变负荷中的应用

为使互联电网的频率控制具有更好的负荷适应能力,保证电网运行的经济性、稳定性与可靠性,本文提出了无需依赖频率偏差系数、考虑区域调节容量约束、基于互联电网状态空间模型的多变量预测控制器算法设计方案。通过对2个区域电网频率控制系统的建模和仿真,将该预测算法与常规pi调节算法在单、双区域负荷扰动、随机白噪声扰动等方面对系统频率控制动态性能进行了比较,分析结果表明,该预测控制算法可使系统频率的恢复性能显著提高。

本文从控制理论的角度分析和介绍高速并条机自调匀整系统的基础上,引入一种新的控制算法变结构广义预测控制。并就实现的可能性进行了初步的分析和讨论。

通过控制系统的升级改造,以先进控制系统为工具,实现空分装置的自动变负荷调节,有效地解决了空分行业氧气放散率居高不下的问题,实现了节能降耗的目的。

模糊预测控制在vav空调系统中的应用——应用模糊控制的逻辑推理性能．借助于神经网络的学习能力．提出一种基于神经网络的模糊预测控制模型。并利用该模型对vav(变风量)空调系统的提前开机时间进行预测控制，可获得较高的预测精度和较好的控制效果。

应用模糊控制的逻辑推理性能,借助于神经网络的学习能力,提出一种基于神经网络的模糊预测控制模型。并利用该模型对vav(变风量)空调系统的提前开机时间进行预测控制,可获得较高的预测精度和较好的控制效果。

为了营造更为舒适安全的环境,并为医疗管理提供科学的图表及数据,采用plc、工控机实现了医院空调系统的监控。系统采用profibus-dp网络实现了计算机工作站与各控制站进行通信,计算机工作站监控软件采用西门子wincc组态软件。对于空调系统的主要参数—温度,采用对于时变、大滞后对象有较好的控制效果的广义预测控制算法,在稳态情况下温度控制误差不超过0.5℃。该系统使用方便、可靠性好、控制精度高。

氧气生产与转炉冶炼密切相关,而转炉冶炼用氧的特征是用量大且变化幅度也大,并与转炉冶炼生产的节奏紧密相关,是间歇式用氧负荷,故氧气生产上经常出现氧气放散或供不应求两种现象。前者不利于氧气生产的节能降耗及经济运行指标,后者影响转炉冶炼生产,甚至影响到整个转炉炼钢生产线的生产组织和经济效益。首钢京唐制氧厂由林德公司提供整套空分设备为解决氧气生产和转炉炼钢用氧的矛盾,向德方提出该套空分装置控制系统中增设制氧生产的自动变负荷和快速变负荷系统。

广义预测控制在空调监控系统中的应用——为了营造更为舒适安全的环境，并为医疗管理提供科学的图表及数据，采用pie、工控机实现了医院空调系统的监控。系统采用profibm．dp网络实现了计算机工作站与各控制站进行通信，计算机工作站监控软件采用西门子wincc组...

基于建筑供热节能需要和供热对象的特点，提出了供热负荷预防及对供热过程施加预测控制策略，根据时间序列分析原理，对供热负荷进行节能预后并作为预测控制的设定值，为满足实时性的要求，根据供热对象的特性对预测模型进行简化，给出了用预报误差校正代替误差校正的预测控制算法。最后对供热系统进行相关算法的仿真，其结果证明了该方法的有效性。

针对常规pid控制在非线性、大惯性系统中存在滞后、精度低等弱点,构建了神经网络与预测算法相结合的控制系统.采用预控算法,充分利用预测控制的滚动优化和反馈校正的特性,采用神经网络建立系统的动态模型作为预测控制器的预测模型,实现了对大滞后系统的自适应控制,具有实时控制和预测性能,有效地提高了控制精度和可靠性,增强了稳定性.现场运行结果表明,在空气净化器系统中使用该方法效果良好,易于推广.

针对冰蓄冷空调系统融冰控制环节纯滞后及时变的特点,提出用广义预测控制的方案对末端供水温度进行控制,以达到合理的融冰速率的目的。仿真结果表明,该方法不仅能克服纯滞后和时变的不利影响,而且有较强的鲁棒性和自适应能力,对冰蓄冷系统的融冰速率控制起到了较好的控制效果,达到了节能的目的。

针对水源热泵空调中具有大惯性和大滞后等特性的温度控制系统,提出一种神经网络预测控制算法.仿真研究结果表明,该神经网络预测控制算法是切实可行的,这一控制方案比原pid控制在控制质量上有较大提高.

在变风量空调系统中二次泵压差控制可以有效地减少空调能耗,为克服二次泵模型的不确定性,提高二次泵变频调速控制的响应速度和精度,采用基于线性矩阵不等式的鲁棒预测控制策略。算法分为离线和在线两个部分,离线时首先用传统算法得出目标函数上界,以此为已知量重新优化得到一系列较大的渐近稳定的不变椭圆集。在线时,每个采样周期用三个相邻的椭圆集优化来对状态变量进行精确定位,并给出控制量。给出在线优化的理论证明。通过和传统算法的仿真比较,表明该算法的有效性。二次泵压差控制的实验表明该算法可得到较大的可行域,系统响应快,控制效果好。

为了达到节能目的以及对变风量空调系统进行很好的控制,分析了神经网络预测控制的实现方法以及系统结构。根据变风量空调系统提出了相应的优化性能指标,并进行了系统仿真。仿真结果证明了该方法的可行性。

针对中央空调水系统的非线性、大迟延、大惯性等特点,分析了现有的控制方法在中央空调水系统控制中存在的问题;文章将神经网络与预测控制相结合直接应用于非线性大延迟的中央空调控制系统,该控制方法克服了单纯pid控制对大迟延大惯性对象调节品质差、抗干扰性弱的缺点,神经网络预测控制还有效地补偿了传统预测控制基于线性模型的局限性;工程实例表明,该算法具有优良的控制性能,有利于工程实现。

泡沫玻璃窑炉温度控制系统是一个大惯性、大滞后并具有非线性特征的变参数系统,难以建立精确的数学模型,而且窑炉在运行过程中受到多种扰动因素的影响,传统的pid控制难以满足对窑炉温度控制的高性能要求。提出了将动态矩阵控制应用到燃气泡沫玻璃窑炉的温度控制中,仿真结果表明,与传统的pid控制相比,dmc方法有着较高的稳态精度和动态特性。

在对现有桥梁施工控制方法比较的基础上,根据灰预测计算的原理和功能,探讨灰预测计算在桥梁施工预测控制法中应用的可行性。

根据预测控制的基本原理和特点,设计了压力控制电机系统的预测控制器。通过预测控制与pid控制仿真研究,得到了控制电机的各个系数和仿真结果,其中系数包括电磁时间常数、电磁转矩系数和感应电动势系数等。通过比较,预测控制具有较强的抗干扰能力和鲁棒性,其稳态精度和动态品质也明显优于传统pid控制,结果表明预测控制能适应快速、高精度受控对象对控制算法的要求,为生产出更快速、更精密的注塑机提供了一定的理论基础,具有较高的工程应用价值。

设计有效的火电厂单元机组机炉协调控制系统是提高热工自动化水平的关键问题。文章采用了广义预测控制算法,它具有算法简单,在线计算量小,鲁棒性强等特点。将其应用于火电厂单元机组的协调控制系统进行仿真研究,对被控对象的不确定性具有良好的适应性和鲁棒性。仿真结果表明该算法是有效的

针对目前矿井通风系统存在的不能根据生产环境要求对风量进行实时调节和控制效果不理想造成大量能源浪费的问题，提出了一种简单、易行的控制方法—预测控制。介绍了这一方法的机理，并以铁法矿务局大明一矿的现有通风系统为例，建立了预测模型，并以仿真结果说明了这一方法的合理性和有效性。

中材邦业(杭州)智能技术有限公司与天津水泥工业设计研究院有限公司联合开发ice智能优化控制平台,该平台采用以模型预测控制为核心的先进控制技术,以及神经网络为核心的复杂过程建模技术,通过采集dcs系统的实时生产数据,并结合化验室的质量数据,实现水泥生产工艺中关键生产环节的过程优化控制,达到安全、稳定、最优化的自动控制效果。该平台可提高产量,降低能耗,保证产品质量,满足环保要求,最大程度地提高水泥生产企业的经济效益。

本文介绍了人工神经网络用于过程控制中的理论与方法，研究了基于多层神经网络的自校正控制。并应用神经网络控制方法仿真了丝杠磨削中的传动链误差控制，取得了良好的效果。