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热力过程多变量控制系统的优化设计
中文名称: 热力过程多变量控制系统的优化设计
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论文编号: 3050981收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: Multivariable Control Systems Optimization for Thermal Power Process
学位类型: 博士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 动力工程及工程热物理
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 控制系统 多变量控制 热力系统 遗传算法 PID控制器优化
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文摘要: 热力过程本质上是复杂的多变量系统,输入变量和输出变量间复杂的耦合(略)量控制系统的参数优化一直是影响其投运的关键和难点,因此研究通用有效的多变量控制系统的优化方法对提高热力过程运行的经济性、安全性具有重要意义.本文利用遗传算法研究了单变量系统和多变量系统的控制优化问题,主要内容包括: 1.改进了单变量控制系统的优化及评(略)制器参数稳定域和鲁棒稳定域的启发性信息与遗传算法相结合,提高了单变量控制系统遗传算法优化的搜索效率.采用Mento-Carlo方法对不确定系统的控制效果进行评价,为众多控制方法的选择建立了(略)准. 2.提出了一种基于完整性分析的多(略)优化方法.利用遗传算法和完整性理论对多回路控制系统的参数进行同时优化,获得整体最优的控制效果.研究结果表明,优化后控制效果有明显改善,且优化方法只要求目标函数可数值计算,随着系统维数的增加,优化的工作量并没有显著增加,显示了良好的适用性. 3.提出了一种多目标、多扰动(略)变量控制系统参数优化方法.针对控制结构确定的多变量系统,适当定义包含多目标、多扰动、多模型的目标函数,形成优化问题并通过遗传算法求解.方法广泛适...
Thermal power plants are essentially complicated multivariable sys(omitted)ve strong coupling among variables. (omitted)r that the parametersoptimization becomes the key difficulty in operation. So the study on a kindof general and effective optimi(omitted)hod for multivariable controlsystems has great sig(omitted)for improving the economic and safe runninglevel of thermal power processes. Under the general framework provided bygenetic algorithm, t(omitted)deals with the control system optimization ofs...
目录:
摘要第4-5页
Abstract第5页
第1章 绪论第11-24页
  ·选题背景第11-13页
    ·选题意义第11-12页
    ·热力过程控制系统的特点第12-13页
  ·热力系统控制方法综述第13-19页
    ·单变量对象的控制研究进展第14-16页
    ·多变量对象的控制研究进展第16-19页
  ·遗传算法在控制领域的应用第19-21页
    ·遗传算法的特点第19-20页
    ·控制系统优化的关键问题第20-21页
  ·论文工作介绍第21-22页
  ·论文的主要结果第22-24页
第2章 单变量控制系统的优化设计第24-46页
  ·PID 参数稳定域和鲁棒稳定域第24-32页
    ·PID 参数稳定域第24-27页
    ·PID 参数鲁棒稳定域第27-31页
    ·计算稳定域和鲁棒稳定域的意义第31-32页
  ·遗传算法描述第32-34页
    ·遗传算法的基本框架第32-33页
    ·用于控制优化的遗传算法工具第33-34页
  ·基于Mento-Carlo 原理的控制系统鲁棒性能评价第34-35页
    ·Mento-Carlo 原理第34页
    ·系统鲁棒性能评价方法第34-35页
  ·基于遗传算法的单变量控制器优化设计第35-36页
    ·控制系统描述第35-36页
    ·设计步骤第36页
  ·仿真算例第36-45页
    ·基于稳定域的算例第36-42页
    ·基于鲁棒稳定域的算例第42-45页
  ·本章小结第45-46页
第3章 多回路控制系统的优化设计第46-64页
  ·引言第46页
  ·问题描述第46-49页
  ·完整性理论和稳定域计算第49-51页
    ·完整性定理第49-50页
    ·稳定域计算第50-51页
  ·多回路优化的遗传算法描述第51-53页
  ·设计过程第53-54页
  ·实例仿真第54-62页
    ·×2 模型第54-58页
    ·×3 模型第58-60页
    ·×4 的模型第60-62页
  ·本章小结第62-64页
第4章 多变量控制系统的优化设计第64-76页
  ·引言第64-65页
  ·控制系统描述第65-66页
  ·多变量系统的控制要求第66-68页
  ·目标函数的定义第68-70页
    ·定义的原则第68-69页
    ·目标函数的计算步骤第69-70页
  ·多变量遗传算法实现第70-75页
    ·算法实现第70-72页
    ·收敛性说明第72-75页
  ·多变量PID 控制参数优化方法第75页
  ·本章小结第75-76页
第5章 火电机组的控制系统优化第76-89页
  ·前言第76页
  ·汽轮发电机组控制系统的优化第76-82页
    ·控制器优化第77-78页
    ·动态性能比较第78-82页
    ·小结第82页
  ·机炉协调系统的优化第82-87页
    ·概述第82-83页
    ·协调控制系统的特性和要求第83页
    ·协调控制系统的优化第83-85页
    ·动态性能对比第85-87页
    ·小结第87页
  ·本章小结第87-89页
第6章 气化炉的优化控制第89-104页
  ·概述第89-90页
  ·系统特性和控制要求第90-94页
    ·气化炉的特性第90-91页
    ·线性模型第91-93页
    ·非线性模型第93-94页
  ·多回路PI 控制器的优化第94-98页
    ·控制系统结构第94-95页
    ·目标函数的计算第95页
    ·动态测试第95-98页
  ·多变量控制系统优化第98-102页
    ·多变量 PI 优化设计第98-99页
    ·动态测试第99-102页
  ·结果分析和比较第102-103页
  ·本章小结第103-104页
第7章 闭环反馈辨识分析第104-116页
  ·概述第104-105页
  ·基于饱和环节的反馈辨识第105-108页
    ·理想继电反馈辨识第105-106页
    ·饱和继电反馈辨识第106-107页
    ·饱和继电反馈辨识方法第107-108页
  ·辨识误差的比较分析第108-114页
    ·研究对象第108-109页
    ·仿真结果第109-113页
    ·结果分析第113-114页
  ·本章小结第114-116页
第8章 总结与展望第116-118页
  ·研究总结第116-117页
  ·需进一步开展的工作第117-118页
参考文献第118-126页
致谢与声明第126-127页
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果第127-128页
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