锅炉燃烧系统的自适应预测函数控制

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针对目前电厂锅炉燃烧系统的大滞后、强耦合及变工况等突出问题,提出了一种基于卡尔曼(CARMA)模型的自适应预测函数控制方法,通过实时辨识过程模型的参数,不断去修正预测函数控制器的参数.利用该方法对某电厂锅炉燃烧系统进行了仿真,结果表明:自适应预测函数控制方法对于多输入、多输出过程具有较好的控制效果,是一种计算简单、鲁棒性较强、控制精度高的控制方法. Aiming at the prominent problems such as large lag, strong coupling and variable working conditions of power plant boiler combustion system, an adaptive predictive function control method based on Kalman (CARMA) model is proposed. Through real-time identification of process model parameters, The results show that the adaptive predictive function control method has better control effect for multi-input and multi-output processes, and is a simple and easy-to-use method for calculating the parameters of function controller. Strong stick, high control precision control method.
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