直接空冷机组空冷系统控制参数优化--《内蒙古电力技术》2011年06期
直接空冷机组空冷系统控制参数优化
【摘要】：通过分析直接空冷机组背压与负荷、环境气象参数的关系,结合空冷系统风机变频运行时的能耗特性,提出了直接空冷机组背压控制策略和控制参数的优化方法。机组优化后的控制策略将由背压—负荷函数关系确定的经济背压作为机组背压设定值的基准值,通过适当修改偏置值可以实现空冷系统的经济运行。给出了直接空冷系统经济背压运行指导原则。
【作者单位】：
【关键词】：
【分类号】：TK264.1【正文快照】：
0引言直接空冷机组的负荷受背压的影响明显,而背压又是由机组负荷及环境气象条件等因素决定的。由于我国北方地区昼、夜之间及冬、夏季之间温差大,不同时期机组运行工况存在明显差异,导致空冷机组的效率相差很大[1]。通过确定直接空冷机组背压与机组负荷、环境气象参数之间的
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京公网安备74号感觉是把控制算法和系统辨识揉在一起，文献动不动就来一个Adaptive Control，式子动不动就特别长，感觉国内的人写东西都是为了说明自己有多高的水平，生怕别人看懂，写文章发表这样我可以理解，但是写书也这样就太残暴了吧？问题有点宽泛，可以说一个最简单的最基本或者说最初自适应控制是怎么用的，不用加入什么神经网络之类的东西，多谢各位高手
自适应控制可分为直接自适应控制和间接自适应控制。————————————————————————————————————————直接自适应控制是说控制增益直接通过误差计算获得。这种方案在线性控制系统上比较常见。因为这有明确可以遵循的设计方法。你可以把它理解为对控制系统的控制。换言之控制系统使输出量收敛到指定值，而整个自适应系统则使得输出量的收敛过程收敛到某一组指定的参数。这种方法的好处是可以从数学上保证稳定和收敛。缺点在于非线性系统上非常难以设计。对于这种算法来说，控制参数改变的依据在于输出量收敛过程与预期收敛过程的差异。就类似于，对PID控制系统调参的时候，发现输出信号的上升时间太长，就把P增益调高一点。————————————————————————————————————————间接自适应控制是说设计一种控制器，其中用到了系统参数，而参数则通过参数辨识算法计算获得。因此控制增益并不直接被调整，而是通过辨识得到的参数间接调整。这种方法优点在于设计比较简单，控制器设计和参数辨识都有很成熟的方法，两相综合即可。缺点在于常常难以从数学上证明稳定和收敛。这种自适应控制器调整控制增益的依据在于辨识获得的系统模型参数（控制增益是基于这些参数的函数）。
Adaptive Control主要是为了在模型参数不确定的情况下保证系统的稳定性。特点是参数随时间可变。设计思路主要是凑李雅普诺夫(Lyapunov)函数！当然也有些具体问题的调节办法。下面给的链接第6章里介绍了估计参数的一些实际方法，比如
提到的model reference control。许多Adaptive控制的式子看起来非常复杂，其实都是“凑出来”的，不用太纠结细节，只要知道每种办法想要凑成的Lyapunov函数就行了。如果你学过一点Lyapunov理论，下面这个例子应该是很容易看懂的。考虑简单一阶系统：,如果我们知道a的值，那只要加一个简单负反馈，系统就稳定了()。但万一不知道a的具体值域，我们可以用参数k来估计a的值，并且让参数k随时间变化：.把这个控制器带入系统原方程得到：。后面会证明系统稳定。你可能会想，这个是怎么来的？从原理上说，这么设计的意思是这样的：我们想让x稳定，即x趋于0，需要()为负。所以k越大系统越稳定。万一系统不稳定，那么 (i) 会随时间变得很大，(ii) 需要增加k的值使得系统稳定。我们把两个问题结合起来，让k的变化率决定于。这样k在系统不稳定的时候快速增大，就能保证系统的稳定性。但这只是原理，同样的原理你可以把设计成比如甚至。为什么大家喜欢用平方呢？因为有个很常用的二阶Lyapunov函数把这种设计的稳定性证明了。尝试如下Lyapunov函数，， 求导得到,所以系统稳定。不仅如此，结合Lasalle's invariant principle还可以证明k会稳定的估计未知参数a的值。很多调节的方法也都是凑出来的。另外楼主说的国内教材问题我真是给32个赞。国内控制论教科书基本写得乱七八糟，跟国外的教材完全不能比。Adaptive control入门可以参考Danial Liberzon的课件，写得很清晰。
先搬运维基，要明了自适应解决的是什么一个问题：是被控对象参数具有不确定性，或随时间发生变化时，如何保证控制性能的问题；进而也要区分鲁棒控制和自适应控制两种解决方案的优劣。“自适应控制 （）是一种对系统参数的变化具有适应能力的控制方法。在一些系统中，系统的参数具有较大的不确定性，并可能在系统运行期间发生较大改变……虽然传统控制方法（即基于时不变假设Non-Time-Variant Assumption的控制方法）具有一定的对抗系统参数变化的能力，但是当系统参数发生较大变化时，传统控制方法的性能就会出现显著的下降，甚至产生发散。”最简单的例子就是：对象本身的增益增大了K倍，那控制器的增益就应该变成原来的1/K。但如何知道对象本身的增益变化呢？就演变成了
提到的两种基本方案：一种叫模型参考自适应控制，不论你对象本身如何，控制器是让被控对象始终跟随参考模型输出；一种是对被控对象进行辨识，估计出其增益变化。我不知道你说的书是什么，但是一般基础的自适应控制书籍都是从这两种最基本的讲开，数学也并不算复杂。而任何控制有关的，稳定性证明都是重中之重，数学多是再正常不过。 回答中提到了自身已控制器是就是对控制器的控制，实际上就是有两重闭环，其稳定性分析自然会更复杂一些。当然有不少书实际就是文献汇总类的，或者作者本身high level的理解能力有限，不能抓住问题本质，化繁为简，这些人许多也能写出很多公式的文章，不过嘛...不继续吐槽了
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官方公共微信冷连轧过程控制轧制力模型综合参数自适应--《北京科技大学学报》2007年04期
冷连轧过程控制轧制力模型综合参数自适应
【摘要】：轧制力模型是冷连轧过程控制系统的基本模型,影响其预报精度的主要因素是材料的变形抗力和摩擦因数.本文采用参数自适应方法来提高轧制力的预报精度.在对轧制力模型进行自适应过程中,将材料的变形抗力作为轧制过程模型的整体属性,各机架根据累计变形程度确定各自的变形抗力.在此基础上,将摩擦因数看成是各机架的单体属性,各机架取不同的模型参数.实践证明,这种综合考虑变形抗力和摩擦因数的参数自适应方法可以对二个参数同时进行修正,能有效提高轧制力模型的预报精度.
【作者单位】：
【关键词】：
【基金】：
【分类号】：TG335.13【正文快照】：
轧制力的确定在冷连轧生产中有着重要的意义,它是制定工艺制度、调整轧机、提高产品质量、扩大产品范围、充分合理地挖掘设备潜力、实现生产过程计算机控制的重要设备参数和工艺参数.可以说,轧制力模型是参数设定过程中最重要的数学模型.由于金属受轧制力作用变形过程非常复杂
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