论文部分内容阅读
本文以某200MW发电厂的磨煤机制粉系统为研究对象，从预测控制的角度对其进行了深入研究。由于磨煤机制粉系统具有非线性、大惯性和纯迟延的特性，常规控制算法难以取得良好的控制效果。而预测控制策略大多应用于受控对象模型难以建立的场合，且具有较好的稳定性和鲁棒性。基于这些优点，本文提出在最小参数模型的基础上，将广义预测控制算法应用于磨煤机控制系统，并设计出相应控制器。由于预测控制策略采用多步预测和滚动优化的思想，因此对负荷扰动、随机噪声、时延等的处理能力显著提高。此外，本文以磨煤机系统为研究对象，设计应用于工程的辨识试验，并用最小二乘法和神经网络理论进行离线辨识得出系统模型，随后基于预测控制算法设计了磨煤机控制系统。