国家自然科学基金(50476041)
- 作品数：8 被引量：61H指数：6
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- 相关领域：动力工程及工程热物理自动化与计算机技术电气工程更多>>
- 延迟系统的一种模糊增量控制方法及应用被引量：9
- 2006年
- 对于大滞后对象,传统模糊控制器的控制效果并不理想。该文在延迟系统逆动力学过程定性分析的基础上,对传统模糊控制器加以改造,提出一种新的适合于迟延系统的控制方法。以控制历史数据为基础,对控制量定义了新的矫正基准参量,设计了一种模糊增量型控制器。与传统的模糊控制器相比,该控制器能够综合反映历史控制对当前控制效果的影响。仿真结果表明,该控制方法可以明显地改善迟延对象的控制效果,并具有较强的适应性。
- 王广军沈曙光彭晓艳
- 关键词：热能动力工程逆动力学
- 基于控制历史的过热汽温模糊串级控制被引量：16
- 2005年
- 针对过热汽温对象具有大迟延、不确定等特点,设计出了一种基于控制历史的串级控制系统。在对控制对象的动态特性分析的基础上,用历史的控制信息代替偏差变化率作为模糊控制的决策依据,从而及时地反映出被控制量的变化趋势;并在此基础上,引入了比例环节,综合了PID控制器和模糊控制器的优点,克服了传统模糊控制器结构上的缺陷。通过仿真实验,将用该控制器构成的汽温串级控制系统的控制效果与常规PID及传统模糊控制作比较,证明了所提出的控制方案能够有效减小延迟时间对控制效果的影响,具有较强的适应性。
- 王广军李刚沈曙光
- 关键词：热能动力工程模糊控制
- 锅炉汽温对象逆动力学过程模糊辨识被引量：9
- 2007年
- 建立热力系统逆动力学过程模型是热力系统逆动力学研究及应用的关键。该文报告了一种锅炉汽温对象逆动力学过程模型的模糊在线辨识方法与结果。通过聚类和竞争学习算法,对逆动力学模型输入数据空间进行分区,在每个局部的数据子空间上,利用递推最小二乘辨识算法建立逆动力学过程模糊规则,并通过自适应模糊推理实现系统输入过程的反演。仿真结果表明,所建立的逆动力学过程模型对时变汽温对象具有良好的自适应能力和在线跟踪能力;通过汽温对象逆动力学过程在线辨识,能够获得恰当的控制过程,保证系统输出温度按照预定的轨迹达到设定值。
- 王广军邓良才陈红沈曙光
- 关键词：热力系统逆动力学在线辨识T-S模型
- 锅炉汽温对象的在线模糊辨识被引量：20
- 2006年
- 锅炉汽温对象具有明显的非线性和不确定性,在许多情况下很难用精确的数学模型来表达,或者所建立的非线性数学模型难以应用于汽温控制系统设计。该文以T-S模糊规则模型为基础,通过熵方法和竞争学习算法对输入空间进行聚类,利用递推最小二乘辨识算法(RLS)确定模型的结论参数,实现了汽温对象的在线模糊辨识。通过两台锅炉汽温对象在线辨识实例,验证了在线模糊辨识方法对于两类典型汽温对象的有效性,不仅具有较高的辨识精度,同时还具有较为理想的泛化性能和跟踪能力。
- 邓良才王广军陈红
- 关键词：热能动力工程锅炉汽温模糊规则在线辨识T-S模型
- 单元机组负荷对象逆动力学模糊规则在线辨识
- 2006年
- 单元机组的协调控制本质上可以归结为双输入双输出系统的逆动力学问题.该文基于双输入双输出系统各控制通道时间响应分析,提出了该类系统逆动力学模型的四种基本结构,采用模糊规则模型和递推最小二乘算法实现了单元机组负荷对象逆动力学过程模型的在线辨识.研究表明,利用模糊规则模型可以对机组负荷对象的逆动力学过程进行有效的在线辨识,所建立的单元机组负荷对象逆动力学模型具有良好的自适应能力和在线跟踪能力,为进一步开展基于逆动力学模型的机组协调控制方法的研究奠定了基础.
- 王广军邓良才陈红李刚
- 关键词：火电机组逆动力学协调控制
- 基于逆动力学模糊规则的单元机组协调控制被引量：2
- 2008年
- 通过单元火电机组动态特性分析,获得了一种简单的机组负荷对象逆动力学模型结构.建立了单元机组逆动力学过程模糊规则(IDFR)模型,并利用递推最小二乘辨识方法对机组逆动力学过程模糊规则进行在线修正.将IDFR直接作为控制规则,提出了一种基于IDFR的机组负荷控制方法,构造了单元机组负荷对象协调控制系统.通过仿真实验考察了所提出的控制系统的有效性和适应性.
- 陈红邓良才王广军
- 关键词：火电机组逆动力学协调控制
- 制冷系统蒸发器动态过程数学模型模糊辨识被引量：6
- 2007年
- 建立制冷系统动态过程数学模型是实现制冷装置优化控制的重要基础.制冷蒸发器是一类过程复杂的两相流动与换热系统,具有明显的非线性和不确定性,其精确的机理模型难以建立.该文通过熵方法和竞争学习算法对输入空间进行聚类,利用递推最小二乘辨识算法(RLS)确定模型的结论参数,实现了蒸发器动态过程数学模型的在线模糊辨识.通过仿真实例,验证了模糊辨识方法对于制冷系统蒸发器在线建模过程的有效性,所建立的模糊规则模型不仅具有较高的辨识精度,同时还具有较为理想的泛化性能和在线跟踪能力.
- 陈红邓良才吕凡
- 关键词：制冷系统模糊规则在线辨识
- 基于支持向量机的逆动力学模型辨识及应用被引量：6
- 2008年
- 建立系统逆动力学过程模型已经成为许多非线性系统控制问题研究与实现中的关键问题。该文应用支持向量机(SVM)回归方法实现了对热工对象的逆动力学过程在线辨识,并通过三个典型的仿真算例对基于SVM的非线性系统逆动力学过程模型的有效性进行了考察。仿真结果表明,基于SVM的逆动力学过程模型不仅具有较高的辨识精度,同时还具有较为理想的泛化性能和在线跟踪能力;利用所建立的系统逆动力学过程模型能够获得恰当的控制作用,保证系统的输出按照给定的轨迹达到设定值。
- 沈曙光王广军朱丽娜
- 关键词：逆动力学支持向量机自适应控制
