引用本文:李达, 张兴, 武海澄, 雷志伟, 阚俊超.基于粒子群算法的二次再热机组主蒸汽温度优化控制(J/M/D/N,J:杂志,M:书,D:论文,N:报纸).期刊名称,2021,38(1):37-42
CHEN X. Adap tive slidingmode contr ol for discrete2ti me multi2inputmulti2 out put systems[ J ]. Aut omatica, 2006, 42(6): 4272-435
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基于粒子群算法的二次再热机组主蒸汽温度优化控制
李达, 张兴, 武海澄, 雷志伟, 阚俊超
中国大唐集团科学技术研究院有限公司 华东电力试验研究院,合肥 230031
摘要:
针对二次再热机组主蒸汽温度控制中,被控对象通常具有严重的非线性、滞后性、时变性等特点,采用传统的串级PID控制很难得到满意的动态响应特性这一问题,分析了二次再热机组热力系统,提出基于粒子群算法整定的主蒸汽温度优化控制方法,实现对串级控制系统主回路PID控制器参数的快速优化。基于Matlab/Simulink平台,对被控对象模型进行阶跃响应实验,仿真结果表明,经粒子群算法优化之后调节回路的控制性能较ZN整定方法明显提高。该优化控制方法不仅保留了串级控制系统抗内扰能力强的优点,同时有效地解决了主蒸汽温度控制系统中稳定性与准确性之间的矛盾,增强了系统对不确定因素的适应性,对工程应用具有一定指导意义。
关键词:  主蒸汽温度  优化控制  串级控制  粒子群算法  仿真验证
DOI:
分类号:
基金项目:
Optimal Control of Main Steam Temperature of Secondary Reheat Unit Based on Particle Swarm Optimization
LI Da,ZHANG Xing,WU Hai-cheng, Lei Zhi-wei,KAN Jun-chao
China Datang Corporation Science & Technology Institute Co., Ltd., East China Electric Power Test & Research Institute, Hefei 230031, China
Abstract:
In view of the main steam temperature control of the secondary reheating unit, the controlled object usually has severe non linearity, hysteresis, and time varying characteristics.It is difficult to obtain satisfactory dynamic response characteristics using traditional cascade PID control.By analyzing the thermal system of the secondary reheating unit, an optimized control method for the main steam temperature based on particle swarm optimization was proposed to realize the rapid optimization of the PID controller parameters of the main loop of the cascade control system.Based on the Matlab / Simulink platform, step response experiments were performed on the controlled object model.The simulation results show that the control performance of the regulation loop after particle swarm algorithm optimization is significantly improved compared with the ZN tuning method.The optimized control method not only retains the advantages of strong anti interference ability of the cascade control system, but also effectively resolves the contradiction between stability and accuracy in the main steam temperature control system, and enhances the system’s adaptability to uncertain factors,which have a certain guiding significance for engineering applications.
Key words:  main steam temperature  optimization control  cascade control  particle swarm algorithm  simulation verification
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