摘要：建立不同锅炉工况下基于欧式距离聚类的总给煤量长短期记忆神经网络预测模型,对入口处的NO_(x)质量浓度数据进行修正,其验证集上的均方根误差为3.53 mg·m^(-3)。该结果优于常见的回归方法深度神经网络与随机森林回归的预测结果。以此为基础,研究了基于入口NO_(x)质量浓度修正的多模型预测控制(MMPC),设计并进行了脱硝系统仿真。仿真结果表明,与原有控制条件相比,基于入口NO_(x)质量浓度修正的MMPC策略使脱硝系统出口NO_(x)质量浓度波动幅度减小了63.7%,并能满足出口质量浓度指标为40 mg·m^(-3)时的控制要求,实现卡边控制。现场工程应用结果表明:在高、中、低负荷正常运行的工况条件下,入口修正-MMPC策略可将出口NO_(x)质量浓度波动分别控制在±10.6 mg·m^(-3)、±5.5 mg·m^(-3)、±4.9 mg·m^(-3),以标准差来衡量波动幅度即分别减小了53.4%、74.7%、64.6%,此控制水平优于原有控制效果;在出口NO_(x)质量浓度易超标并出现高浓度氨逃逸的快速变负荷工况下,升、降负荷出口NO_(x)质量浓度波动分别控制在±6 mg·m^(-3)、±5 mg·m^(-3),此控制水平仍优于原有控制效果。本研究的入口修正-MMPC控制策略可实现不同负荷、工况下的喷氨控制,减小出口NO_(x)波动幅度,降低后续设备低温腐蚀的风险,从而提高SNCR/SCR联合脱硝系统运行的经济性和安全性。

摘要：为了克服ALSTOM气化炉多变量、非线性的特性给系统控制带来的困难,提出了一种多模型预测控制(multiple model predictive control,MMPC)算法.根据气化炉在多个工况下的局部线性模型,设计了一组简化状态估计的子预测控制器.通过子模型输出误差项的无量纲化处理,改进了递推贝叶斯加权策略,并对各子预测控制器的输出进行了加权计算,得到了系统的实际控制量.将该多模型预测控制算法用于ALSTOM气化炉的控制,仿真结果表明:在压力扰动测试中,即使各控制量受到严格的约束,各输出量的偏差仍能维持在规定的范围内;在变负荷测试中,系统能够迅速跟踪负荷设定值的变化,从而满足了基准测试的各项要求.

摘要：针对PWM整流器滤波电感、等效电阻等参数失配时高性能控制问题,在模型预测控制的基础上引入多模型自适应环节,提出一种三电平PWM整流器多模型预测控制方法。在该方案中,根据整流器模型参数实测值及其波动范围建立多模型集,由各子模型预测输出与整流器系统实际输出偏差,确定与实际系统模型匹配度较高的多个子模型,加权求和后即可确定最优系统参数。针对多模型自适应控制与模型预测控制相结合引起的大负荷在线计算问题,提出一种在线优化多模型预测控制方法,分别设计了在线优化移动子集和多电平快速预测控制方法对其进行简化。最后,实验结果表明所提控制策略的正确性和有效性。

摘要：针对一类可以采用一阶惯性加纯滞后模型描述不同工况下动态特性且随工况变化的工业过程,提出一种基于对象特征参数极大极小值的多模型集建立方法,采用递推贝叶斯概率加权方法获得全局预测模型,并以此设计多模型预测控制器以满足工况大范围变化的控制要求,同时在进行误差校正时,预先补偿由于工况动态变化所带来的模型预测误差,以提高预测精度。对电站锅炉主汽温系统的仿真结果表明在各工况下均有很好的定值跟踪能力,在大范围工况变化时,能够将主汽温度稳定在设定值附近。

摘要：针对有机朗肯循环(Organic Rankine Cycle,ORC)余热利用系统大范围运行工况(膨胀机转矩[20,35]expF?N·m,工质泵转速[300,550]ppR?r/min)的控制问题,提出基于线性离线多模型的多模型预测控制策略。对ORC实际运行过程中的不同工况进行基于离线线性模型的预测控制器设计。综合考虑当前时刻系统输出残差与输出残差累积值,设计切换策略,对不同运行工况下的子控制器进行切换。设计仿真实验对该算法在大范围运行工况的ORC系统上的控制效果进行验证。结果表明,多模型预测控制能够适用于大范围运行工况的ORC系统,并取得良好的控制效果。

摘要：针对机械手臂的非线性特点,提出了基于隶属度函数的多模型预测控制方法。该方法首先根据机械手臂的特点,选择合适的调度变量,将机械手臂的工作空间划分为若干个工作子空间,在每个子空间内的平衡点处对机械手臂进行线性化处理,得到相应的线性子模型,从而得到机械手臂的多模型表示;其次针对每个线性子模型设计局部预测控制器,使其在相应的子空间内达到控制要求;最后选择梯形隶属度函数与局部预测控制器进行加权求和,获得全局多模型预测控制器,以对机械手臂进行控制。仿真结果表明,当机械手臂的工作条件在大范围内变化时,全局多模型预测控制器的控制性能远优于常规PD控制器,达到了预期的控制目的。

摘要：介绍了固体氧化物燃料电池(SOFC)系统的原理及电特性。认为SOFC具有很强的非线性,所以常规成熟线性控制理论不适用于该系统控制器的设计。采用多模型控制的思想和预测控制方法相结合的方法,在不同的负荷区间求取系统的线性逼近模型,再基于每个线性子模型设计出预测控制器,当系统工况发生变化时,通过有效的切换策略及时准确的切换到最合适的控制器。仿真结果证明多模型预测控制方法不仅能满足系统控制的要求,并且保证了系统运行的平稳性。

摘要：由于风力发电系统是一个多输入多输出系统，具有强非线性、强干扰等特性，传统的变桨控制在抑制机组传动链转矩波动以及载荷等方面不能很好地满足系统控制要求。针对这些问题，本文提出了基于模型预测控制的多变量控制策略。为了使模型预测控制在抑制转矩波动的同时，使系统依然具有较强的鲁棒性，对风机工作区域进行分段设计，根据不同区域的控制要求，对系统进行线性化处理，得到其线性化模型，建立多模型预测控制器。根据不同控制目标，切换到最适配的模型，得到最优发电机转矩和桨距控制信号，运用转矩与桨距角协同控制，实现转速的快速跟踪与功率的稳定输出控制，并达到降低传动链扭矩脉动与减小疲劳载荷的目的。最后，通过在Matlab／Simulink下进行仿真，仿真结果验证了多模型预测控制器的正确性和有效性。

摘要：由于风力发电系统是一个多输入多输出系统，具有强非线性、强干扰等特性，传统的变桨控制在抑制机组传动链转矩波动以及载荷等方面不能很好地满足系统控制要求。针对这些问题，本文提出了基于模型预测控制的多变量控制策略。为了使模型预测控制在抑制转矩波动的同时，使系统依然具有较强的鲁棒性，对风机工作区域进行分段设计，根据不同区域的控制要求，对系统进行线性化处理，得到其线性化模型，建立多模型预测控制器。根据不同控制目标，切换到最适配的模型，得到最优发电机转矩和桨距控制信号，运用转矩与桨距角协同控制，实现转速的快速跟踪与功率的稳定输出控制，并达到降低传动链扭矩脉动与减小疲劳载荷的目的。最后，通过在Matlab／Simulink下进行仿真，仿真结果验证了多模型预测控制器的正确性和有效性。

摘要：依据焦炉集气管压力系统物理特性建立集气管压力的机理模型,将整个焦炉集气过程分为结焦初期落煤、结焦中期和结焦末期3种工况,然后非线性机理模型在这3个平衡点处线性化。再将线性化模型转化为状态空间预测模型,最后进行多模型预测控制器的设计。通过对模型的动态过程进行仿真验证,证明模型合理性。控制仿真实验表明,在焦炉生产的不同工况,采用不同的预测模型明显强于目前采用的单一控制率方法。