检索结果-内蒙古大学图书馆

信息与控制 2020年第3期49卷 315-322页

作者：李闯王亚刚上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093

系统辨识方法一般分为非参数辨识和参数辨识,本文介绍一种新的参数辨识方法.本文采用两种传递函数模型拟合被控对象,求取传递函数在频域的拉普拉斯形式,在此基础上仅需要进行两次微分处理,就可以获得参数求解的积分公式.通过Matlab中的S... 详细信息

系统辨识方法一般分为非参数辨识和参数辨识,本文介绍一种新的参数辨识方法.本文采用两种传递函数模型拟合被控对象,求取传递函数在频域的拉普拉斯形式,在此基础上仅需要进行两次微分处理,就可以获得参数求解的积分公式.通过Matlab中的Simulink仿真得到开环和闭控制系统下被控对象的阶跃响应输入输出数据,引入合适的阻尼因子带入拉普拉斯公式,然后编写Matlab程序利用梯形积分算法计算得到传递函数及其一次和二次微分公式的值.当传递函数模型采用重极点加滞后模型时,模型只有两个未知参数,可以根据传递函数及其一次和二次微分公式的关系直接计算出来;当传递函数采用二阶加滞后模型时,模型有三个未知参数,本文采用一种极小化误差方法-最小二乘法来计算参数.最后,给出了六种类型的仿真被控对象,分别用两种辨识模型对其中的三种对象进行辨识,并和近年来的辨识方法进行对比,通过Matlab仿真来观察给定模型和辨识模型Nyquist图以及输出误差值,结果表明本文辨识方法算法简单,计算量小,辨识的精度高且鲁棒性好.

关键词：模型辨识参数求解滞后最小二乘法 Matlab仿真开环与闭环

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基于模型辨识的涡轮增压汽油机控制系统

基于模型辨识的涡轮增压汽油机控制系统

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作者：胡云峰陈欢周鑫陈虹 130012 吉林省长春市人民大街5988号

一种基于模型辨识的涡轮增压汽油机控制系统，属于控制技术领域。本发明的目的是根据涡轮增压发动机进气系统的时滞特点，设计基于模型辨识的PID控制器，使发动机输出扭矩不受时滞的影响，从而能够快速的满足驾驶员扭矩需求的基于模型... 详细信息

标准号: CN105221275B

一种基于模型辨识的涡轮增压汽油机控制系统，属于控制技术领域。本发明的目的是根据涡轮增压发动机进气系统的时滞特点，设计基于模型辨识的PID控制器，使发动机输出扭矩不受时滞的影响，从而能够快速的满足驾驶员扭矩需求的基于模型辨识的涡轮增压汽油机控制系统。本发明的步骤是：针对系统的动态特性设计激励数据、模型辨识、将输出方程转化为增量型输出方程，完成模型辨识、设计基于辨识模型的PID控制系统。本发明设计的控制系统不依赖涡轮增压进气系统的状态方程，并且能够改善时滞对系统输出的影响，控制算法简单，易于实现。

关键词：模型辨识控制系统时滞涡轮增压汽油机进气系统输出方程发动机输出扭矩涡轮增压发动机控制技术领域辨识模型动态特性激励数据控制算法扭矩需求涡轮增压系统输出状态方程转化

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脱硫吸收塔建模与优化控制研究

脱硫吸收塔建模与优化控制研究

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作者：张秋蓉华北电力大学(北京)

学位级别：硕士

随着国家经济的高速发展,社会对电力的需求量日益增加。与此同时,可再生能源发电具有节能环保的优势而得到了大力的发展,但由于其自身具有的出力不确定性给电网稳定运行带来了挑战。因此,在新型电力系统建设过程中燃煤发电机组在发电市... 详细信息

随着国家经济的高速发展,社会对电力的需求量日益增加。与此同时,可再生能源发电具有节能环保的优势而得到了大力的发展,但由于其自身具有的出力不确定性给电网稳定运行带来了挑战。因此,在新型电力系统建设过程中燃煤发电机组在发电市场仍然占主导地位。燃煤发电排放的污染物是造成大气污染主要原因之一。为此,国家出台了燃煤电厂污染物排放的最新标准,为了响应国家政策,实现污染物超低排放,各个燃煤电厂纷纷进行超净排放技术改造。SO2作为污染物的主要组成成分,如何稳定控制SO2的排放浓度,同时使脱硫系统高效经济运行已成为火电机组脱硫控制系统亟需解决的问题。为了实现SO2排放的稳定控制,需要对脱硫系统的控制环节进行优化,而建立精确的系统模型是实现控制优化的前提。本文以石灰石-石膏湿法烟气脱硫系统为研究对象,在介绍了脱硫系统工艺流程和脱硫原理的基础上,明确了当前脱硫系统的主要控制需求。针对控制需求,从脱硫的机理入手,根据影响被控对象的主要因素和被控对象的运行特性确立了模型结构。采用融合布谷鸟算法的粒子群算法对模型进行辨识,得到分别以浆液pH值和出口 SO2浓度的为输出变量的模型,辨识得到的模型精度良好,验证了改进算法的有效性和模型的适用性。脱硫系统是一个具有大惯性、纯迟延、非线性和时变性的复杂控制系统,仅依靠传统的单回路PID控制很难达到最佳的运行状态。本文提出了一种改进的控制策略,即加入流量调节的副回路,使用广义预测控制算法作为主控制器算法,同时将烟气侧扰动作为前馈,并在反馈通道中加入反馈值的微分项构成一个串级前馈-反馈复合控制系统。对提出的改进控制策略进行仿真研究,与传统的PID控制进行比较,结果表明广义预测控制较常规的PID控制具有更好的控制性能,提升了系统的动态性能和稳态性能,为燃煤电厂湿法脱硫系统优化控制提供了可行性方案。

关键词：湿法烟气脱硫模型辨识粒子群算法广义预测控制优化控制

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350MW CFB机组燃烧系统宽负荷调峰建模与控制优化

350MW CFB机组燃烧系统宽负荷调峰建模与控制优化

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作者：钟义山西大学

学位级别：硕士

随着我国经济的进步和科技的发展，各行业对电力的需求不断增长，电力供应规模也随之不断扩大，而随着“双碳”目标的提出，电力供应侧中新能源发电的占比增速尤为显著，使得火电机组承担了更为严峻的调峰调频任务。循环流化床（Circula... 详细信息

随着我国经济的进步和科技的发展，各行业对电力的需求不断增长，电力供应规模也随之不断扩大，而随着“双碳”目标的提出，电力供应侧中新能源发电的占比增速尤为显著，使得火电机组承担了更为严峻的调峰调频任务。循环流化床（CirculatingFluidizedBed，CFB）机组作为我国广泛应用的火力发电机组，其燃烧系统强耦合、非线性、大惯性和大迟延的特性导致它在宽负荷深度调峰工况下较难实现自动控制。　　本文针对CFB锅炉燃烧系统在变负荷工况下的自动控制问题展开研究，以山西朔州某350MWCFB机组的燃烧系统为研究对象，对其进行建模和控制策略优化，以实现其在宽负荷调峰工况下的稳定运行。为此本文进行了以下工作：　　首先，在理解燃烧系统工艺流程和机理的基础上，结合专家经验和现场数据的关联度分析，以及对燃烧系统的动态特性分析，确定CFB锅炉燃烧系统模型结构，即以燃料量和一次风量作为输入，床温和主蒸汽压力作为输出的双输入双输出传递函数模型。同时改进传统的建模寻优算法，提出一种基于莱维飞行策略的混沌对立灰狼优化算法（ChaoticOpposite-learningGreyWolfOptimizationalgorithmwithLévyflightstrategy，COLGWO）。随后采集筛选现场闭环运行数据，使用所提出的COLGWO算法进行燃烧系统建模并验证，验证结果表明该算法较其他优化算法有更快的收敛速度和更高的辨识精度，所建燃烧系统多变量模型可表征CFB锅炉燃烧系统的动态特性。　　针对CFB机组进行宽负荷调峰时锅炉燃烧系统工况变化的控制问题，本文提出一种多模型2-DOFPID（2-Degree-Of-FreedomPID）控制方案。该方案对多种负荷工况下的燃烧系统模型分别设计子控制器，将机组负荷输入隶属度函数求各子控制器输出的权值，进而实现燃烧系统在变工况时的平稳运行。通过阶跃响应试验、抗扰动试验，证明2-DOFPID控制器在设定值跟踪性和抗扰性上优于传统PID控制器。通过模拟机组升降负荷时锅炉主蒸汽压力设定值变化的试验，证明了该多模型控制策略在变工况时的控制有效性。

关键词： CFB锅炉燃烧系统模型辨识改进灰狼算法 2-DOFPID控制

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准导航级MEMS惯导性能提升方法研究

准导航级MEMS惯导性能提升方法研究

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作者：倪超亮中南大学

学位级别：硕士

基于微机电系统(Micro Electronic Mechanical System,MEMS)的MEMS惯导,具有体积小、成本低、可靠性高、抗干扰能力强和量程范围大等优点,被广泛的应用在汽车导航、室内定位和机器人导航等领域。本文以准导航级MEMS惯导为研究对象,在准... 详细信息

基于微机电系统(Micro Electronic Mechanical System,MEMS)的MEMS惯导,具有体积小、成本低、可靠性高、抗干扰能力强和量程范围大等优点,被广泛的应用在汽车导航、室内定位和机器人导航等领域。本文以准导航级MEMS惯导为研究对象,在准导航级MEMS惯导工程样机的基础上,提出了一种MEMS惯导的全温域标定补偿方法和一种光纤陀螺(Fiber Optic Gyroscope,FOG)监控的MEMS惯导性能提升方法,设计了相应的试验方案,验证了方法的有效性和补偿效果,为准导航级MEMS惯导的工程应用提供了参考。论文的主要研究内容如下:首先,对MEMS惯导工程样机的系统构成进行了详细说明。描述了MEMS惯导工程样机中选用的MEMS陀螺和MEMS加速度计的主要性能参数和数据读取方式。描述了MEMS惯导工程样机的内外结构,从MEMS惯导工程样机的硬件构成和功能构成出发,阐述了MEMS惯导工程样机的内外结构和数据逻辑通路。其次,提出了一种MEMS惯导的全温域标定补偿方法。研究了温度和温度变化率对MEMS陀螺和MEMS加速度计的零偏、标度因数和安装误差等误差参数的影响,根据MEMS陀螺和MEMS加速度计在不同温度和温度速率下的标定结果,建立了MEMS陀螺和MEMS加速度计的零偏、标度因数和安装误差等误差参数的温度特性模型。所提出的方法考虑了非线性、多参数条件下MEMS陀螺和MEMS加速度计的温度特性,较之只考虑温度对误差参数的影响而言,该方法引入了温度变化率参数,显著提升了补偿方法的适用性。再次,提出了一种FOG监控的MEMS惯导性能提升方法。通过FOG和MEMS陀螺构成的空间几何关系,建立了FOG监控MEMS陀螺的误差模型,推导了该模型的卡尔曼滤波的状态空间模型,通过可观测性矩阵,证明该模型是完全可观的。仿真结果表明,MEMS惯导对准的横滚角误差、俯仰角误差和方位角误差分别降低了71.7%,79.9%和90.1%,MEMS惯导导航的横滚角误差、俯仰角误差和方位角误差分别降低了95.6%,81.9%和94.5%,MEMS惯导的对准性能和导航性能均有了显著提升,证明了该方法的有效性和补偿效果。最后,进行了试验,验证了提出的两种方法的有效性和补偿效果。分别设计了两种方法相应的试验验证方案。试验结果表明,MEMS陀螺在温变条件下的误差参数变化下降了84.9%,MEMS加速度计在温变条件下的误差参数变化下降了93.8%,MEMS惯导的全温域标定补偿方法能够有效补偿MEMS惯导的误差参数;MEMS惯导对准的横滚角误差、俯仰角误差和方位角误差分别降低了20.3%,25.5%和92.8%,MEMS惯导导航的横滚角误差、俯仰角误差和方位角误差分别降低了94.5%,82.2%和89.8%,FOG监控的MEMS惯导性能提升方法能够有效的提升准导航级MEMS惯导的对准性能和导航性能。试验结果验证了两种方法的有效性和补偿效果。图82幅,表19个,参考文献91篇

关键词：准导航级MEMS惯导 MEMS陀螺卡尔曼滤波温度补偿模型辨识

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热环境下改进LuGre模型的摩擦接触特性辨识及分析

热环境下改进LuGre模型的摩擦接触特性辨识及分析

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第五届全国连接结构动力学学术研讨会

作者：贾体昌李朝峰王云钊张浩岩东北大学机械工程与自动化学院东北大学航空动力装备动力学控制教育部重点实验室

摩擦模型对于研究机械接触界面干摩擦接触的动态特性至关重要。本文基于微凸体理论与Hertz接触理论,求解了不同面积体条件下的接触界面压力分布,并在此基础上建立了考虑接触面积和热环境的改进LuGre模型。结合干摩擦接触特性实验台,分... 详细信息

摩擦模型对于研究机械接触界面干摩擦接触的动态特性至关重要。本文基于微凸体理论与Hertz接触理论,求解了不同面积体条件下的接触界面压力分布,并在此基础上建立了考虑接触面积和热环境的改进LuGre模型。结合干摩擦接触特性实验台,分别在不同温度环境条件下,获取接触力与接触界面相对移动位移和移动速度的关系曲线。进一步,构建改进LuGre摩擦模型与实验数据的辨识目标函数,结合改进量子遗传算法对所提模型的参数进行辨识,并与不同摩擦模型的辨识结果进行对比,验证了所提模型的准确性。结果表明:所建立的摩擦模型可辨识出不同温度环境下接触界面的摩擦特性,对机械结构接触特性的研究具有重要意义。

关键词：干摩擦改进LuGre模型模型辨识改进量子遗传算法

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基于改进差分进化算法的CFB锅炉主蒸汽压力建模

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自动化仪表 2023年第8期44卷 43-50页

作者：印江袁华保峰郝海军王晨光李锦乾山西大学电力与建筑学院山西太原030031 山西大学自动化与软件学院山西太原030031 山西昱光发电有限责任公司山西朔州036900

建立准确的主蒸汽压力数学模型对提升循环流化床(CFB)锅炉主蒸汽压力控制系统性能有着实际意义。受现场条件制约,近年来基于数据驱动的闭环建模已趋于实用化。针对模型参数辨识过程寻优速度和精度指标,提出一种引入两个权重系数的改进... 详细信息

建立准确的主蒸汽压力数学模型对提升循环流化床(CFB)锅炉主蒸汽压力控制系统性能有着实际意义。受现场条件制约,近年来基于数据驱动的闭环建模已趋于实用化。针对模型参数辨识过程寻优速度和精度指标,提出一种引入两个权重系数的改进差分进化(IDE)算法。与传统差分进化算法相比,改进后的算法在模型参数辨识过程中的寻优速度和精度均有提升,辨识所得模型更加准确。该结果证明了改进后算法的稳定性。通过采集山西某电厂350 MW超临界CFB锅炉现场的实际运行数据并进行预处理,将燃料量和汽机阀门开度同时作为输入、主蒸汽压力作为输出,并利用IDE算法寻优得到主蒸汽压力的最佳模型参数。对比结果表明,模型有着更高的拟合度。该研究对350 MW超临界CFB锅炉主蒸汽压力优化控制有一定的指导意义。

关键词：循环流化床锅炉主蒸汽压力闭环建模改进差分进化算法权重系数模型辨识数据处理

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基于稀疏辨识的非线性动力学系统研究

基于稀疏辨识的非线性动力学系统研究

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作者：董鑫西北师范大学

学位级别：硕士

工程动力学系统一般表现为观测数据庞杂、结构复杂且固有属性值未知。传统模型辨识方法,即仅根据输入输出数据求解其底层动力学控制方程,受到条件制约成为亟需解决的科学问题。目前,模型辨识方法逐渐从模型驱动式转变为数据驱动式。同时... 详细信息

工程动力学系统一般表现为观测数据庞杂、结构复杂且固有属性值未知。传统模型辨识方法,即仅根据输入输出数据求解其底层动力学控制方程,受到条件制约成为亟需解决的科学问题。目前,模型辨识方法逐渐从模型驱动式转变为数据驱动式。同时,由于表征非线性动力学系统控制方程的特征空间往往是稀疏的,因此稀疏回归方法被应用于高维非线性系统辨识。基于该背景下,华盛顿大学Brunton团队提出基于非线性动力学系统的稀疏辨识(Sparse Identification of nonlinear dynamical systems,SINDy)模型,即假设表征动力学系统的控制方程的非线性函数库是稀疏的,将求解控制方程问题转化为最小化稀疏系数问题。本文在SINDy模型的基础上,结合统计学习模型、机器学习模型和不同非线性动力学系统对其原有模型框架进行改进,以辨识得到相应最优模型解。主要研究内容包括以下三个方面:1)针对非线性动力学系统维数高及复杂性强的问题,对SINDy原有模型进行内部架构增扩研究,即对非线性候选函数库进行相应增扩。主要体现于三个方面的改进:一是表征所学系统的控制方程由常微分方程变为偏微分方程时,加入组稀疏方法,即将输入数据中的偏导数项进行分组后并通过SINDy模型对各子数组进行稀疏正则化;二是当输入数据维度更高时,在原有SINDy模型中嵌入核回归方法,用以将非线性不可分的高维数据通过核映射的形式映射至线性可分的核空间中;最后将SINDy模型与Koopman线性算子相结合,用以将非线性系统拟合成一个线性模型和非线性强迫激励信号。2)针对SINDy模型中难以确定稀疏基矢量的问题,对SINDy原有模型进行外部架构增扩研究。从统计学习角度而言,将SINDy模型与信息准则方法(AIC)相结合,利用信息支持值对候选模型库进行数理度量,从而优化稀疏模型的选择。后续将SINDy模型与自编码器和核函数方法相结合,用以在辨识稀疏模型的同时,从而实现本征坐标变换。3)SINDy模型中的含噪数据处理方法研究。实际工程应用中需对含噪观测数据进行处理,则在利用SINDy模型学习稀疏系数时,结合自适应时间步长滤噪法和卡尔曼滤波法,将输入观测数据分割为过去状态值和未来状态值,从而得到纯净输入数据的估计值,也可辨识出其噪声概率分布。并通过一组非线性动力学系统验证了SINDy模型及其衍生模型的辨识精度高以及鲁棒性较强。

关键词：模型辨识非线性动力学 SINDy模型机器学习

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核反应堆一回路SGTR强化学习控制策略研究与仿真

核反应堆一回路SGTR强化学习控制策略研究与仿真

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作者：马明锋华北电力大学(北京)

学位级别：硕士

由于全球化推动的经济发展导致能源需求增加以及化石燃料的消费造成了环境污染,各国正在向节能减排和开发清洁高效的新能源的方向发展。核能是一种低碳、稳定的能源,可以减少空气污染,优化电力产业结构,实现可持续发展。为了在核反应堆... 详细信息

由于全球化推动的经济发展导致能源需求增加以及化石燃料的消费造成了环境污染,各国正在向节能减排和开发清洁高效的新能源的方向发展。核能是一种低碳、稳定的能源,可以减少空气污染,优化电力产业结构,实现可持续发展。为了在核反应堆中推广人工智能的自主监控技术,中国“十三五”核电发展项目旨在打造一个原型,实现典型运行任务和事故处理流程的高度自主执行。通过利用模型识别和强化学习,可以在一定的预期事故范围内识别离线系统,并设计用于自主控制的自适应控制器。该研究侧重于在典型停机响应期间使用强化学习来完成复杂的控制功能,从而提高事故条件下机组的智能性。本文具体研究内容如下:(1)分析了人工智能在反应堆控制方面的应用,对已有的故障处理方法和人工智能方法进行了说明。引出了 SGTR(蒸汽发生器传热管破裂)对反应堆造成的重要影响和该事故在模拟机上的运行过程,介绍并分析了时间序列建模的基本理论和策略,结合反应堆事故过程的特点和特征分析进行了参数选取。为后续研究提供了数据支持。(2)分析了 SGTR事故中一回路温度参数以及稳压器水位和压力与其他参数的关联度。调整了 LSTM神经网络框架使之能应用于强化学习,在此基础上建立了适用于强化学习的一回路温度速率模型与稳压器压力和液位模型,为深度强化学习在反应堆事故控制中的应用奠定了基础。(3)给出了深度强化学习基本理论,提出了基于深度强化学习的故障状态下过程控制系统框架与学习框架。在此基础上使用TD3算法对反应堆一回路温度变化率控制进行了仿真实验,证明了算法的有效性。针对故障状态下反应堆稳压器多输入多输出问题,表明了 PPO算法更适合多目标控制。仿真实验表明,控制系统具有良好的设定值跟踪性能。

关键词：节能减排反应堆自主控制停堆响应 SGTR事故模型辨识 LSTM TD3 PPO

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变机动高超声速滑翔目标的轨迹序列预测算法

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航空兵器 2021年第2期28卷 40-48页

作者：陈南华赵良玉雍恩米娄泰山北京理工大学宇航学院北京100081 中国空气动力研究与发展中心四川绵阳621000 郑州轻工业大学电气信息工程学院郑州450002

针对变机动临近空间高超声速滑翔目标轨迹难以准确预测的问题,提出一种基于ARIMA-UKF的轨迹预测算法。首先,在目标机动变化情况下通过无迹Kalman滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)算法实现对目标的跟踪估计,为轨迹预测提供基础数据;其... 详细信息

针对变机动临近空间高超声速滑翔目标轨迹难以准确预测的问题,提出一种基于ARIMA-UKF的轨迹预测算法。首先,在目标机动变化情况下通过无迹Kalman滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)算法实现对目标的跟踪估计,为轨迹预测提供基础数据;其次,通过对数据进行平稳性分析、模型辨识、参数估计和模型诊断来确定自回归集成滑动平均(Autoregressive Integrated Moving Average,ARIMA)模型,并根据该模型预测目标加速度信息;最后,结合UKF算法中的一步预测方法对目标轨迹进行预测。仿真结果表明,UKF算法能为轨迹预测提供位置误差小于100 m和速度误差小于1.2 m/s的跟踪估计数据;在目标变机动情况下相较于复合函数拟合预测方法,ARIMA-UKF算法预测150 s,100 s和50 s时的位置精度分别提升了5 km,4.5 km和2.3 km。

关键词：高超声速滑翔目标轨迹预测模型辨识自回归集成滑动平均模型无迹Kalman滤波

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