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公开(公告)号：CN104776446B
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201510176385.1
申请日：2015-04-14
Applicant: 东南大学
IPC: F23N5/00
Abstract: 本发明公开了一种锅炉燃烧优化控制方法，其特征在于，包括如下步骤：对锅炉燃烧非线性系统进行采样，得到当前时刻的输入/输出数据；使用在线增量学习模糊神经网络对实时采样得到的输入/输出数据进行训练，建立锅炉燃烧非线性系统的在线增量学习预测模型；对所述在线增量学习预测模型使用非线性预测控制算法，实现对锅炉燃烧过程的优化控制。本发明的一种在线增量学习模糊神经网络的电站锅炉燃烧优化控制方法，通过锅炉燃烧优化模型的在线辨识，利用粒子群优化算法求解预测控制算法中的非线性优化问题，可以实现锅炉燃烧过程的实时优化与控制。
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公开(公告)号：CN105865654A
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201610168785.2
申请日：2016-03-23
Applicant: 东南大学
IPC: G01K11/22
CPC classification number: G01K11/22
Abstract: 本发明公开了一种声波测温信号的选取方法及锅炉测温方法，其中声波测温信号的选取方法包括如下步骤，采集锅炉背景噪声，分析其频谱，频谱分区，在分区中的频谱中判断是都存在突发噪声，然后利用粒子群算法在分区中进行频谱处理，得到最优的声波测温信号，本发明可以选择出最优频段的声波来用于锅炉声波测温系统中，减少背景噪声频段对最优信号频段的声波干扰，准确测试出该信号频段的声波飞渡时间，从而准确的测试锅炉内的温度。
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公开(公告)号：CN105823080A
公开(公告)日：2016-08-03
申请号：CN201610173955.6
申请日：2016-03-24
Applicant: 东南大学
IPC: F23N5/00
CPC classification number: F23N5/003
Abstract: 本发明公开了基于数值优化极值搜索的无模型锅炉燃烧优化控制方法，包括：步骤1，采集锅炉燃烧系统k?n至k时刻一个时间窗口内各个时刻的锅炉效率η(j)和氮氧化物排放值NOx(j)并设置容许误差ε，步骤2，计算k?n至k时刻一个时间窗口内的锅炉效率的平均值η和氮氧化物排放值的平均值NOx，将η和NOx分别作为当前k时刻的锅炉效率和氮氧化物排放值；步骤3，将当前k时刻锅炉效率η和氮氧化物排放值NOx归一化，计算单目标函数J(k)；步骤4，计算性能指标随各层操作量的变化梯度gk；步骤5，计算搜索方向dk；步骤6，计算步长因子αk；步骤7，计算下一时刻待优化的操作量ui(k+1)；步骤8，重复步骤2～步骤7，直至算法收敛，得到最优操作量。
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公开(公告)号：CN105676647A
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201610142068.2
申请日：2016-03-11
Applicant: 东南大学
IPC: G05B13/04
CPC classification number: Y02P80/15 , G05B13/042
Abstract: 本发明公开了一种基于状态观测器的冷热电三联供系统预测控制方法，包括以下的步骤：S1：获取微型燃气轮机冷热电三联供对象的阶跃响应模型；S2：确定联供对象的状态空间模型；S3：设置控制器参数，并对联供系统的未来状态进行预测；S4：对控制器进行初始化；S5：计算偏差；S6：对状态量进行在线修正；S7：对未来输出进行预测；S8：计算下一时刻燃料量、回热阀门开度和高压冷剂蒸汽阀门开度的最佳控制增量；S9：计算下一时刻燃料量、回热阀门开度和高压冷剂蒸汽阀门开度的最佳控制量；S10：输出最佳控制量，根据测量信号计算并更新下一时刻的输出预测值；然后在每个采样周期内，重复执行步骤S5-S10。本发明能够改善控制品质。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105652665A
公开(公告)日：2016-06-08
申请号：CN201610120625.0
申请日：2016-03-03
Applicant: 东南大学
IPC: G05B13/04
CPC classification number: G05B13/042
Abstract: 本发明公开了微型燃气轮机冷热电三联供系统的协调控制方法，包括离线阶段和在线阶段；离线阶段包括：步骤1-1，简化被控系统；步骤1-2，在MGT-CCHP系统处于稳定运行状态时，依次在各输入变量中加入高斯白噪声扰动，采集输入变量和输出变量的数据作为模型辨识的数据；步骤1-3，根据扰动实验的数据，利用子空间辨识的方法辨识出该三输入三输出系统的离散状态空间模型；在线阶段包括：步骤2-1，观测当前时刻k的状态向量x(k)的值；步骤2-2，据当前时刻k的状态向量x(k)、k-1时刻的输入向量u(k-1)以及辨识出的状态空间模型，推导出未来P个时刻的输出向量的表达式；步骤2-3，优化性能指标；步骤2-4，利用二次规划的方法，求解优化性能指标最小的优化问题，得到当前时刻的控制增量。
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公开(公告)号：CN105629736A
公开(公告)日：2016-06-01
申请号：CN201610164656.6
申请日：2016-03-22
Applicant: 东南大学
CPC classification number: G05B13/042 , B01D53/8625 , B01D53/90 , B01D2251/2062 , B01D2258/0283
Abstract: 本发明公开了数据驱动的火电机组SCR脱硝扰动抑制预测控制方法，以选择性催化还原技术SCR烟气脱硝系统为被控对象，喷氨阀门开度信号为系统控制输入量，反应器出口氮氧化物浓度为系统输出，基于子空间辨识方法，利用系统输入输出数据，估计未知扰动对系统的影响，并利用观测扰动值提高模型预测精度，在不破坏预测控制最优性的前提下主动克服扰动作用，实现更好的控制品质。
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公开(公告)号：CN104776446A
公开(公告)日：2015-07-15
申请号：CN201510176385.1
申请日：2015-04-14
Applicant: 东南大学
IPC: F23N5/00
Abstract: 本发明公开了一种锅炉燃烧优化控制方法，其特征在于，包括如下步骤：对锅炉燃烧非线性系统进行采样，得到当前时刻的输入/输出数据；使用在线增量学习模糊神经网络对实时采样得到的输入/输出数据进行训练，建立锅炉燃烧非线性系统的在线增量学习预测模型；对所述在线增量学习预测模型使用非线性预测控制算法，实现对锅炉燃烧过程的优化控制。本发明的一种在线增量学习模糊神经网络的电站锅炉燃烧优化控制方法，通过锅炉燃烧优化模型的在线辨识，利用粒子群优化算法求解预测控制算法中的非线性优化问题，可以实现锅炉燃烧过程的实时优化与控制。
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公开(公告)号：CN102607053B
公开(公告)日：2014-07-09
申请号：CN201210049015.8
申请日：2012-02-29
Applicant: 东南大学
IPC: F23N1/00
Abstract: 本发明公开了一种消除火电机组主汽压力静态偏差的间歇性控制方法，该方法包括如下步骤：实时监测火电机组主汽压力的静态偏差，当主汽压力的静态偏差超出规定值时，利用微分控制模块的阶跃输出特性，在原锅炉燃料量指令的基础上，通过间歇性的快速叠加与主汽压力静态偏差相对应的燃料量指令偏置，调整锅炉的燃料量，从而消除机组主汽压力的静态偏差。该方法可实时监测火电机组主汽压力的静态偏差，当汽压静态偏差超出规定值时，在原锅炉燃料量指令的基础上，通过间歇性的快速叠加与汽压静态偏差相对应的燃料量指令偏置，及时调整锅炉的燃料量，从而能快速消除机组主汽压力的静态偏差，有效提高机组主汽压力的控制精度。
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公开(公告)号：CN103322553A
公开(公告)日：2013-09-25
申请号：CN201310279686.8
申请日：2013-07-04
Applicant: 东南大学
IPC: F22G5/12
Abstract: 本发明公开了一种火电机组过热汽温多模型扰动估计预测控制方法，它以过热汽温系统为被控对象，减温喷水流量为系统控制输入量，过热汽温为系统输出，基于被控对象状态空间模型，建立多种扰动模型分别扩增系统状态，构成扰动模型集。扰动模型集中的各子模型通过加权平均，拟合不可测扰动对系统输出的影响。运用预测控制思想，每一步进行一次优化求解获得最佳系统控制输入量。本发明采用的多模型扰动估计预测控制方法，相比一般的预测控制算法能够更加有效地抑制不可测扰动，维持汽温稳定在设定值附近。当无不可测扰动时，本发明与普通预测控制算法等效，具有较好的跟踪调节性能。
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