多模型控制研究及其在機爐協(xié)調系統(tǒng)中的應用.pdf

1、火電機組機爐協(xié)調系統(tǒng)是被控特性非常復雜的過程，具有非線性、大時延、強耦合的特點，參數(shù)隨工況負荷的變化而大幅度變動，以PID控制為基礎的常規(guī)控制方案卻無法達到令人滿意的調節(jié)效果。在這種背景下，基于“分解-合成”策略的多模型控制可以一定程度上克服這一問題。本文以機爐協(xié)調系統(tǒng)為熱工對象，對多模型建模和控制若干問題進行研究。主要研究內容有以下幾個方面:
　　1.對Bell-Astrom機爐協(xié)調系統(tǒng)T-S模糊多模型建模方法進行了研究。給出了

2、一種利用FCM聚類算法對輸入空間進行劃分，并對每個子空間分別進行參數(shù)辨識的T-S模糊模型辨識方法。將Bell-Astrom機爐協(xié)調系統(tǒng)作為仿真對象，證明這種T-S模糊多模型建模方法的可行性。
　　2.對基于FCM聚類算法的T-S模糊多模型建模進行了優(yōu)化。針對FCM聚類算法對于線性分布的數(shù)據(jù)聚類效果不佳的問題，在隸屬度計算公式中引入加權因子，使改進后的算法更適合線性分布的數(shù)據(jù)結構。針對FCM聚類算法無法自行確定聚類數(shù)的問題，采用改進

3、的自適應函數(shù)作為聚類評價指標。針對FCM聚類算法易陷入局部極小值的問題，采用模擬退火遺傳算法優(yōu)化初始聚類中心。對改進后的FCM算法，采用Box-Jenkins煤氣爐數(shù)據(jù)作為仿真對象進行仿真試驗，證明改進的FCM算法的可行性。并將改進后的FCM算法應用于T-S模糊多模型建模中，采用Bell-Astrom系統(tǒng)數(shù)據(jù)進行驗證，仿真結果表明建模精度得到進一步提升。
　　3.針對Bell-Astrom機爐協(xié)調系統(tǒng)非線性、多變量耦合和時延的特點