导读:本文包含了复杂热工系统论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:实数编码,小世界优化算法,在线优化,广义预测控制
复杂热工系统论文文献综述
董旸[1]（2010）在《复杂热工系统广义非线性预测控制及在线优化研究》一文中研究指出火电厂热工自动化是保障设备安全、提高机组经济性、减轻劳动强度及改善劳动条件的重要技术措施。火电生产过程本身是一个非常复杂的控制系统,滞后、惯性、时变以及多变量特征,使其成为非线性系统建模与有效控制的困难所在。广义预测控制作为一种对模型精度要求低、鲁棒性强、能够有效克服系统大滞后并易于实现计算机实时控制的算法,已经成功应用于一些工业过程控制中,并显示出强大的生命力。对于火电机组复杂非线性热工系统,研究其广义预测控制及其在线优化算法,对智能电网的建设无疑具有一定的理论意义和应用价值。因此,本文围绕快速稳定的在线优化算法研究及其在非线性多步预测优化控制中的应用问题,开展了如下研究：1.在线优化算法研究研究了几种新型智能优化算法：混沌优化算法、粒子群优化算法以及新型小世界优化算法。为了解决现有小世界优化算法存在由于编码、解码而造成的算法繁琐和运行时间长等问题,在二进制和十进制编码小世界优化算法基础上,提出了一种新的基于实数编码的小世界优化算法。仿真分析表明,实数编码小世界优化算法比二进制编码小世界算法、混沌优化算法和粒子群优化算法具有更高的搜索效率和精度,适宜于广义预测控制的在线滚动优化计算及求解。2.广义预测控制在复杂非线性热工系统中的应用首先,针对单元机组非线性负荷系统多目标优化的控制问题,将BP神经网络辨识、实数编码小世界优化算法和多目标优化预测控制思想有机结合,提出一种新型的非线性预测控制器。仿真结果表明,在AGC负荷指令变化时,单元机组各变量得到了满意的实时控制效果。然后,针对锅炉过热蒸汽温度系统大迟延、大惯性和非线性特性,引入基于混沌遗传算法的T-S模糊模型,并对其实施了非线性预测控制,应用上述基于实数编码的小世界优化算法,仿真结果证明本文提出的广义非线性预测控制在线滚动优化算法在处理大滞后、非线性系统的优越性。最后,考虑到实际工业过程系统总是受到各种软硬约束的限制,对上述两个控制系统分别加入执行机构硬约束条件,仿真结果表明两种非线性系统的广义预测控制在实际工况下仍然能达到较好的控制效果。(本文来源于《北京交通大学》期刊2010-06-01）
王智琴[2]（2009）在《复杂热工系统的T-S模糊模型辨识研究》一文中研究指出在热工过程控制中,被控对象动态特性往往表现出非线性、时变性、大迟延和大惯性等特点,这使得难以对其建立比较精确的模型,从而难于精确表达热工过程及实施整体优化控制。而Takagi和Sugeno于1985年提出的着名的T-S模糊模型具有通用逼近性,即能以任意精度逼近非线性动态系统,已经成为一种被广泛使用的模糊模型。为达到建立精确热工系统模型的目的,本文研究了基于T-S模型的离线和在线模糊建模方法。1.T-S模糊模型离线辨识方法研究本文基于传统模糊聚类算法在寻优聚类中心时存在迭代过程,计算量大,而且容易出现死中心,局部极小和中心冗余等问题,提出了一种基于混沌遗传算法的参数优化方法。首先基于损失函数辨识模型的阶次,基于输入选择准则确定输入变量,然后引入广义T-S模型,其隶属度函数为具有自适应性的广义高斯函数,采用混沌遗传算法来优化它的形状,在此基础上利用递推最小二乘法辨识后件参数。该混沌遗传算法在基本遗传算法中引入了混沌移民算子,替换原群体中的不良个体,参与该群体的交配繁衍,以保证该群体的多样性,防止因近亲繁殖导致的基因病变与衰退,克服了基本遗传算法易早熟,收敛速度慢的缺点,在前件参数辨识中取得了很好的效果。2.T-S模糊模型在线辨识方法研究考虑到实际热工过程中系统的工况和外界环境变化等原因具有不确定性,参数和结构均易发生迁移,离线辨识的模型难以自适应地反映系统的非线性变化。因此在线模糊辨识技术,具有很强的理论意义和实用价值,并且在自适应控制、预测控制中都有广泛的应用。本文基于T-S模型的修正定义和模糊规则影响力的新准则,用于解决模糊规则的在线更新和优化问题。本文通过样本与聚类中心矢量之间的贴近度来修正聚类中心,并根据样本到中心矢量的距离对输入数据空间进行划分。在此基础上利用递推最小二乘算法辨识出模型的结论参数。该辨识算法具有所需模糊规则数少,辨识精度高,算法简单,易于实现等优点。将上述辨识方法应用到box-jenkins煤气炉数据和实际锅炉过热汽温系统辨识中,验证了上述方法的有效性,表现出了很好的逼近能力,取得了良好的效果。(本文来源于《北京交通大学》期刊2009-06-01）
李书才[3]（2008）在《复杂热工系统多变量先进控制方法的应用研究》一文中研究指出典型的复杂热工系统都具有多个控制量和被控量,并且各控制量和被控量之间存在着严重的耦合。常规的系统控制方案结合前馈补偿、串级等控制策略,采用基于PID线性控制算法的多个SISO反馈控制回路组成的分散控制结构,目前仍在广泛应用,但无法保证长期正常投入运行,导致系统运行参数偏离经济指标较大,造成大量能量损失,增加了设备故障率,严重影响系统的经济效益和安全可靠运行。因此,研究适合于复杂热工系统的多变量先进控制方法,以有效地实现其自动控制和优化运行,具有十分重要的理论意义和实用价值。本文在综述了电厂球磨机中储式制粉系统等热工系统先进控制方法与应用研究现状的基础上,进行了复杂热工系统多变量先进控制方法的应用研究。本文第一章为绪论,首先阐述了课题的背景与意义,综述了目前国内外电厂球磨机中储式制粉系统等热工系统先进控制算法的研究现状和发展方向,基于目前复杂热工系统实际控制中存在的问题,提出了本文的主要工作内容。本文第二章针对电厂球磨机中储式制粉系统研究了多变量系统的解耦控制方法。在对球磨机中储式制粉系统生产工艺流程进行简要介绍的基础上,对其进行了耦合性分析,并说明多变量系统回路的配对方法,不仅要参考系统的相对增益矩阵,而且要根据实际过程的工艺和控制要求,才能选择更为合适的输入输出匹配。在选择好回路配对后,根据系统各回路的动态特点,提出了将前馈补偿解耦控制和部分解耦控制方法结合的球磨机中储式制粉系统解耦控制方案,并对其进行了系统设计和仿真验证。由仿真结果可以看出,采用部分前馈补偿解耦,可以较好地将负压控制回路分离出来,使系统3×3被控对象简化为2×2被控对象。本文第叁章研究了复杂热工系统多变量PID控制器的分散继电反馈自整定技术。在对已提出的MIMO系统PID控制器参数分散继电反馈自整定方法进行研究的基础上,结合燃煤大型火电机组协调控制对象的特点,提出了具有前馈解耦的协调控制系统的改进设计方法,仿真验证结果表明所提出的新方法,可以使系统获得较好的控制效果。本文第四章将迭代反馈理论和继电反馈自整定方法有机结合起来,提出了多变量分散PID控制器的参数自整定方法——迭代继电反馈自整定方法,这种设计方法与已有的设计方法相比较,对控制对象的先验知识和模型的要求低,物理概念清晰,因此便于在工程上应用。针对简化的电厂球磨机中储式制粉系统对象,用该方法进行控制系统设计和仿真验证,结果表明该方法能够较好地整定控制器参数,使系统获得令人满意的控制效果。本文第五章论述了复杂热工系统多变量DMC控制算法,提出了DMC参数的自整定方法。通过对一个典型的双输入双输出系统的仿真研究,分析了部分参数变化对控制性能的影响。实例仿真部分,将提出的自整定方法应用于简化的球磨机中储式制粉系统对象,从系统仿真结果看,提出的参数自整定算法能有效控制系统的输出,满足工业控制的要求。本文第六章介绍了应用软件研究开发方面的工作。基于PC平台采用VC++设计开发了多变量预测控制应用软件包,包括阶跃响应、控制矩阵、参数输入、系统仿真等模块。该软件可以在PC机的WINDOWS操作系统下运行,而且对硬件要求较低,具有较好的灵活性。应用该软件对多变量系统进行实例仿真,可以减少控制参数的调节时间,提高多变量过程控制的性能。最后对本文所做工作进行总结,并对今后工作中需要进一步探索和研究的问题进行了展望。(本文来源于《山东大学》期刊2008-05-18）
张云[4]（2008）在《复杂热工系统先进控制与优化研究》一文中研究指出本文以火电厂复杂热工系统为研究对象,围绕复杂工业过程的控制与优化研究的热点问题,进行了下面两个部分的研究:一是预测PID控制系统的鲁棒稳定性研究,内容涉及到针对由一阶加纯滞后对象、二阶加纯滞后对象及非最小相位系统和预测PID控制器组成的系统的鲁棒稳定性分析,给出了系统保持稳定的最大过程参数区间。并验证了在大滞后情况下,系统均能保持稳定,为DCS系统的设计提供一定的指导作用;二是监控层优化设定问题的讨论,内容涉及到两层控制器的设计和设定点的优化研究。工业自动化已进入计算机时代,进入了所谓的计算机集成过程系统(Computer Integrated Processes System,简称CIPS)的时代,过程系统自动化的范围已经有了很大扩展,即从设备的基本控制、先进控制扩展到监督控制、生产计划与调度、信息管理与经营决策。无论从学科的发展,还是从国民经济的迫切需要来看,自动化当前的任务已经从单机自动化孤岛的模式转向多层次、多模式、多视图的综合集成自动化模式,这是一种全新的哲理与概念。本论文在广泛查阅各类文献的基础上,分别从上述两方面开展工作,符合当前控制领域的研究方向,是该领域当前研究的热点与难点。论文的主要内容与创新点包括:1、实际的热工过程总是存在于不确定的环境之中,总会受到预先未知的各种不确定性的影响,模型和被控对象之间也不可避免地存在着模型失配的情况。基于模型设计的最优控制应用于实际对象可能导致系统的性能变差,因此有必要对控制系统进行鲁棒稳定性的研究。在参数不确定的情况下,到目前为止,还没有一种较好的方法来分析这种由被控对象和预测PID控制器组成的系统的鲁棒稳定性。文中运用了双线性变换,将离散的特征多项式转化成连续的特征多项式。对于任意给定的参数区间,利用Kharitonov定理和边缘理论分析由被控对象和预测PID控制器组成的系统在对象参数不确定情况下输入输出的鲁棒稳定性。针对一阶加纯滞后对象给出了系统保持稳定的最大过程参数区间。2、由于一些复杂的热工系统无法用简单的一阶加纯滞后对象进行简化代替,所以本文针对二阶加纯滞后对象利用Kharitonov定理和边缘理论分析由二阶加纯滞后对象和预测PID控制器组成的系统在对象参数不确定情况下输入输出的鲁棒稳定性。针对二阶加纯滞后对象给出了系统保持稳定的最大过程参数区间。3、由于非最小相位系统在工业界具有一定的代表性,如锅炉的给水控制,因此研究非最小相位系统的鲁棒稳定性具有重要的应用价值。这里主要分析这种由非最小相位系统和预测PID控制器组成的系统的鲁棒稳定性。这种连续特征多项式的Hurwitz稳定性可由Kharitonov定理和边缘理论给出。结果表明,当过程参数偏离标称值的情况下,系统仍能保持稳定,证明了该系统具有良好的鲁棒稳定性。4、对于热工过程而言,在不同的生产条件下,充分发挥设备的最大潜力,最低限度的消耗能源和原材料,在保证质量的前提下达到最高产量,是生产过程最优化的内容。然而,实现生产过程最优化涉及的是一个装置或一个车间,因而需要大量的信息,建立较为复杂的模型,并进行大量的运算和求解,这些均需要由监控层来实现。当工况处在稳定状态时,设计两层控制器,控制层运用预测PID控制代替常规的PID控制,监控层采用广义预测控制,因为广义预测控制有展示系统未来动态行为的功能,利用预测模型为预测控制进行优化提供先验知识,从而决定采用何种输入,使对象输出符合预期的目标。实验结果表明,与设定点固定的控制方法相比,这种两层控制器可以消除不确定性影响,控制性能和经济目标均有了较大改善。应用于锅炉压力控制系统,得到了较好的控制效果。5、当工况受到较大扰动时,例如甩负荷。锅炉的变量如主蒸汽压力和汽包水位都会产生较大的波动。简单的底层控制器消除这种波动的效果不太理想。文中提出了两层结构控制方法来改善系统的性能。底层控制采用预测PID控制方法,监控层采用模糊控制,由于模糊控制的鲁棒性好,在偏离工作点较远的区域可以明显改善系统的动态性能。因此,根据当前的工况,蒸汽压力和水位的设定点由基于模糊理论的监控层给出。针对一个具体的锅炉系统,改进后的方法其控制性能和经济目标均有了很大的改善。6、当优化问题比较复杂时,用一般的解析方法得到的可能仅仅是局部最优解,无法得到全局最优解。这时采用两层控制器,控制层采用预测PID控制方法,这就使得控制层的性能有了很大的改善。监控层应用的是遗传算法理论,遗传算法具有鲁棒性能好,计算简单及功能强的特点,可以有效地解决约束的问题。本文没有谈到具体的实现,只是方法的研究,将这种方法应用到锅炉压力控制系统中,和设定点固定时的结果进行比较,可以得出结论,本文提出的优化设定方法在经济目标和能源损耗方面要好于其它的普通控制方法。(本文来源于《山东大学》期刊2008-02-15）
杨辉[5]（2007）在《基于混沌优化理论的复杂热工系统控制研究》一文中研究指出火电厂复杂热工对象具有强耦合、非线性、大时滞等特征,属于难于控制的被控对象。国内外学者一直致力于新型控制策略的研究,以期实现更好的控制效果。众所周知,许多控制决策问题都可归结为结构或者参数的优化问题,因此,研究新型的优化技术已成为解决该类控制问题的关键。混沌运动是存在于非线性系统中的一种较为普遍的现象,其遍历性、随机性、规律性等特点可用来进行优化搜索且能避免陷入局部极小,具有全局性的优点。近年来,混沌优化技术已成为国内外关注的前沿课题和学术热点。本论文在对混沌优化理论进行探讨的基础上,对典型的混沌优化算法做了详细的分析,并深入研究了其在一些典型复杂热工系统领域中的应用,从而揭示了混沌理论具有广阔的工程应用前景。本文主要开展了以下研究工作:1.对混沌动力学及混沌优化理论做了系统的阐述,分析并研究了两种典型混沌系统和两种常用的混沌优化算法。通过分析,总结了混沌优化目前普遍存在的问题,这些工作有助于本文后续混沌优化问题的研究。2.针对汽轮机调节系统存在死区、饱和等非线性的控制特点,提出了基于混沌优化策略与小脑模型神经网络PID并行控制相结合的控制方法。通过该算法对汽轮机调速系统进行参数设计,并与传统PID控制相比较,具有较高的精度和响应速度。3.针对火电单元机组协调控制系统具有多变量、强耦合、及非线性的特点,将对角递归神经网络与PID控制方法相结合,并利用提出的改进型变尺度混沌优化策略对神经网络的权值参数和PID控制器参数进行整定,从而实现多变量系统的优化控制。仿真结果表明,对于100%和70%不同负荷时的工况,系统具有响应速度快、鲁棒性好、自适应性好等特点。4.针对火电厂主汽温控制系统具有大惯性、大迟延等特性,提出一种基于混沌遗传算法的径向基函数神经网络整定PID的控制策略。该策略不仅具有常规PID控制器的特性,而且具有智能控制器的自学习能力,增强了系统对不确定因素的适应性。仿真研究结果表明,系统动态品质明显优于通常的PID串级控制,系统控制性能得到了较大提高。(本文来源于《北京交通大学》期刊2007-12-01）
李义兴[6]（2007）在《复杂热工系统广义预测控制及应用软件包研究开发》一文中研究指出预测控制被认为是工业过程最有前途的优化控制算法，对于复杂控制问题，预测控制技术能提供比PID控制技术更优良的控制性能，已被许多大公司嵌入到控制系统软件中，在一些大型的过程控制系统中得到应用。但预测控制在许多中小型装置中还未得到广泛应用。广义预测控制(GPC)是预测控制的一种有效方法，GPC控制实施时，控制器参数通常需要在控制前通过仿真和实时试验凑试，费时费力；按此参数实施控制也常常无法保证良好的控制效果。目前对于GPC控制器，整定方法和技术还缺乏应用研究，因而严重地限制了GPC预测方案的广泛应用。复杂热工系统是典型的复杂工业过程，具有大迟延、大惯性和时变性，常规的PID控制通常不能取得满意的控制效果。由于采用滚动优化、反馈校正，GPC对模型要求不高，控制性能较好，鲁棒性强，能有效处理约束，因此在复杂热工系统控制中具有很大的应用潜力，结合GPC参数整定方法的工程化研究，将大大增强控制效果和应用的效率。因此，复杂热工系统GPC参数整定方法的应用研究具有重要的理论意义和应用价值。在过程控制问题当中，如果过程的准确模型已知，则可以根据模型设计出完美的控制器。但是在实际应用中，要获得过程准确模型是非常困难甚至是不可能的。控制理论研究中，系统辨识是一个很活跃的研究领域，与其他领域，如高级控制算法、优化算法和信号处理等研究有很大的联系，前人已提出了许多的模型辨识算法。阶跃响应辨识由于具有实现简单，易于控制等优点，在工业生产中应用广泛。本文对基于阶跃响应的多变量系统辨识时域方法进行了研究。论文的内容共分五章。主要研究工作如下：(1)首先阐述了本文课题背景和意义，对预测控制的发展和现状进行了综述，介绍了广义预测控制在热工过程控制中的应用研究现状。提出了本文的主要工作。(2)研究了基于阶跃响应的时域辨识方法。在系统辨识过程中，耦合的闭环TITO系统分解成4个独立的开环SISO系统，对应着4个具有相同输入信号的传递函数，这样TITO系统的辨识转化成4个SISO系统的辨识。仿真结果表明这种多变量系统辨识方法是有效和实用的。这种多变量系统辩识方法优于已有的其他阶跃响应测试辨识方法。而且，在有大量测量噪声的情况下，这种方法具有很强的鲁棒性。这种方法在多变量系统辨识和控制器设计中具有广泛的应用价值。(3)通过回顾广义预测控制的发展过程，首先给出了广义预测控制的等价传递函数形式。用闭环分析的方法分析不同的设计和整定参数在控制中的作用，总结了在具体应用中，广义预测控制与许多着名的控制算法是等效的。针对控制的实施阶段参数调整困难的问题，本章在前人研究的基础上给出了GPC参数的整定方法，整定参数以外的其余设计参数赋予适当的默认值。每一种GPC参数的整定方法允许设计者仅仅通过一个参数的调整，就能在较大的范围内改变系统的闭环响应。通过大量仿真证明了理论分析结果的正确性，并证明了对于比较大的过程参数变化，广义预测控制具有使过程闭环特性一致的能力，因此鲁棒性较好。(4)基于C++ Builder，将上述模型辨识方法、GPC参数整定方法集成起来，初步研究开发了适于中小型装置工业应用的GPC应用软件包。(本文来源于《山东大学》期刊2007-05-16）
张云,贾磊,刘红波[7]（2006）在《一种复杂热工系统控制过程的设定点优化》一文中研究指出控制层运用预测PID控制代替常规的PID控制;监控层利用测量信息不断进行反馈校正,为控制层提供优化设定点.仿真结果表明,与设定点固定的控制方法相比,消除了不确定性影响,控制性能和经济目标均有了改善.应用于燃烧炉压力控制系统,得到了较好的控制效果.(本文来源于《山东大学学报(工学版)》期刊2006年06期）
复杂热工系统论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
在热工过程控制中,被控对象动态特性往往表现出非线性、时变性、大迟延和大惯性等特点,这使得难以对其建立比较精确的模型,从而难于精确表达热工过程及实施整体优化控制。而Takagi和Sugeno于1985年提出的着名的T-S模糊模型具有通用逼近性,即能以任意精度逼近非线性动态系统,已经成为一种被广泛使用的模糊模型。为达到建立精确热工系统模型的目的,本文研究了基于T-S模型的离线和在线模糊建模方法。1.T-S模糊模型离线辨识方法研究本文基于传统模糊聚类算法在寻优聚类中心时存在迭代过程,计算量大,而且容易出现死中心,局部极小和中心冗余等问题,提出了一种基于混沌遗传算法的参数优化方法。首先基于损失函数辨识模型的阶次,基于输入选择准则确定输入变量,然后引入广义T-S模型,其隶属度函数为具有自适应性的广义高斯函数,采用混沌遗传算法来优化它的形状,在此基础上利用递推最小二乘法辨识后件参数。该混沌遗传算法在基本遗传算法中引入了混沌移民算子,替换原群体中的不良个体,参与该群体的交配繁衍,以保证该群体的多样性,防止因近亲繁殖导致的基因病变与衰退,克服了基本遗传算法易早熟,收敛速度慢的缺点,在前件参数辨识中取得了很好的效果。2.T-S模糊模型在线辨识方法研究考虑到实际热工过程中系统的工况和外界环境变化等原因具有不确定性,参数和结构均易发生迁移,离线辨识的模型难以自适应地反映系统的非线性变化。因此在线模糊辨识技术,具有很强的理论意义和实用价值,并且在自适应控制、预测控制中都有广泛的应用。本文基于T-S模型的修正定义和模糊规则影响力的新准则,用于解决模糊规则的在线更新和优化问题。本文通过样本与聚类中心矢量之间的贴近度来修正聚类中心,并根据样本到中心矢量的距离对输入数据空间进行划分。在此基础上利用递推最小二乘算法辨识出模型的结论参数。该辨识算法具有所需模糊规则数少,辨识精度高,算法简单,易于实现等优点。将上述辨识方法应用到box-jenkins煤气炉数据和实际锅炉过热汽温系统辨识中,验证了上述方法的有效性,表现出了很好的逼近能力,取得了良好的效果。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
复杂热工系统论文参考文献
[1].董旸.复杂热工系统广义非线性预测控制及在线优化研究[D].北京交通大学.2010
[2].王智琴.复杂热工系统的T-S模糊模型辨识研究[D].北京交通大学.2009
[3].李书才.复杂热工系统多变量先进控制方法的应用研究[D].山东大学.2008
[4].张云.复杂热工系统先进控制与优化研究[D].山东大学.2008
[5].杨辉.基于混沌优化理论的复杂热工系统控制研究[D].北京交通大学.2007
[6].李义兴.复杂热工系统广义预测控制及应用软件包研究开发[D].山东大学.2007
[7].张云,贾磊,刘红波.一种复杂热工系统控制过程的设定点优化[J].山东大学学报(工学版).2006