【摘 要】
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PID控制器被广泛地应用于现代火力发电热工控制中,为提高火力发电过程的安全性与经济性,以及实现热工控制的自动化和智能化,提高PID控制系统性能是关键途径。本文对基于证据K-NN分类器的PID控制系统性能监测及整定方法进行研究,能够在不精确不确定的数据条件下,对PID控制系统实现性能监测、闭环辨识以及PID控制器参数的智能整定。本论文主要内容和成果如下:（1）提出一种基于模式迁移趋势的PID控制系统
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PID控制器被广泛地应用于现代火力发电热工控制中,为提高火力发电过程的安全性与经济性,以及实现热工控制的自动化和智能化,提高PID控制系统性能是关键途径。本文对基于证据K-NN分类器的PID控制系统性能监测及整定方法进行研究,能够在不精确不确定的数据条件下,对PID控制系统实现性能监测、闭环辨识以及PID控制器参数的智能整定。本论文主要内容和成果如下:（1）提出一种基于模式迁移趋势的PID控制系统性能监测方法,该方法以模式来表征控制系统状态和性能,在证据理论框架下,将上升时间等多个确定性性能指标融合为一个证据表征中的质量函数指标,将性能指标作为系统模式的表征,并以质量函数的大小和变化趋势,作为系统模式以及模式迁移趋势的判据。利用证据K-NN分类器,在不精确不确定的数据条件下,选取k个近邻训练集样本构建并融合证据,计算得到上述质量函数。仿真结果表明,该方法不仅能够对系统当前所处模式进行识别,而且对系统模式迁移趋势进行求取,解决了基于指标的性能监测方法只能获取当前系统状态而无法获得状态演变趋势的不足。（2）提出一种基于系统性能指标自适应近邻数k的近邻样本融合闭环辨识方法,该方法仅基于离线训练集样本,利用待辨识的当前系统的k条近邻样本对应的传递函数,进行传递函数的相加运算:1)等权重系统闭环传递函数融合;2)距离分配权重系统闭环传递函数融合;3)等权重系统开环传递函数融合;4)距离分配权重系统开环传递函数融合。在上述四种融合方式中,均以辨识结果对应系统与当前系统闭环阶跃响应数据误差最小为原则,自适应地选择各自最优的近邻数k,并以最优解作为闭环辨识结果。仿真结果表明,该方法不需要对控制系统进行在线寻优辨识,大大缩短了在线计算时间。（3）提出一种基于系统性能指标近邻等效的PID“拉回”式整定方法,该方法基于摄动系统PID参数和对象延迟时间生成的离线训练集,通过锁定当前系统的最近邻样本信息,将当前系统因对象变化造成的系统性能指标变化等效为最近邻样本系统对象不变控制器参数变化引起的等效性能指标变化,并根据期望系统与最近邻样本系统控制器参数差异,“反向”调整当前系统控制器参数,将当前系统控制性能“拉回”至期望系统工况。仿真结果表明,本方法不需要辨识精确的对象模型,在有效实现PID控制器整定的同时,大大简化了在线整定的流程。
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