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公开(公告)号：CN108579929A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810384105.X
申请日：2018-04-26
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于RBF神经网络预测控制的双进双出球磨机控制系统及控制方法，控制系统包括基于RBF神经网络模型的预测控制器、控制量初始化模块以及被控对象，被控对象为双进双出球磨机模型，其输出连续被控量经离散化后生成的离散被控量和被控量当前设定值输入控制量初始化模块和预测控制器，控制量初始化模块输出控制量初始值输入给预测控制器，预测控制器输出离散控制向量经零阶保持器转换为连续控制量输出给双进双出球磨机模型。控制方法采用RBF神经网络正向模型和RBF神经网络逆向模型实现对被控对象的预测控制。本发明可以对系统进行提前控制和调节，适用于大滞后系统的控制，被控量响应快、超调量小，同时具有良好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN106019939B
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201610448638.0
申请日：2016-06-20
Applicant: 东南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于非线性智能预测控制技术的超临界机组再热汽温优化控制系统，该控制系统由烟气挡板控制回路和事故喷水控制回路组成，两个控制回路均包括反馈回路和前馈回路，两个控制回路的反馈回路中均以非线性智能预测控制器作为主控制器；前馈回路中均包括模糊智能前馈，模糊智能前馈的输入量为偏差量e和偏差变化率de/dt。本发明采用非线性智能预测控制能够方便地处理受限优化问题，计算过程十分清晰、简单，工程应用时，编程实施非常方便，并且控制效果优于传统PID；前馈量的加入能够实现烟气挡板开度的快速调整，有效地防止再热器金属壁温超温，控制效果上能够有效地控制再热汽温，保证了锅炉运行的经济性与安全性。
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公开(公告)号：CN106919053A
公开(公告)日：2017-07-04
申请号：CN201710238202.3
申请日：2017-04-12
Applicant: 东南大学
IPC: G05B13/04
CPC classification number: G05B13/042
Abstract: 本发明公开了一种基于变结构预测控制算法的火电机组协调控制系统，采用变结构预测控制器作为主控制回路中的控制器，同时采用一种新型锅炉燃水比控制方法控制燃料量和给水量，通过采用变结构预测控制利用切换函数将控制系统的设计转化为求解控制量；新型锅炉燃水比控制方法在实现变结构预测控制的基础上优化煤水比，可以较大的消除给水流量调节燃水比所带来对机组负荷、汽压的扰动。本发明协调优化控制方法能够有效提高机组负荷的调节性能，减小了关键参数如主汽压力、主汽温度的波动，大大提高了机组的运行稳定性与安全性。
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公开(公告)号：CN107991877A
公开(公告)日：2018-05-04
申请号：CN201711381448.2
申请日：2017-12-20
Applicant: 东南大学
IPC: G05B13/04
CPC classification number: G05B13/042
Abstract: 本发明公开了一种基于循环神经网络的动态模型辨识方法及系统，该系统包括动态模型辨识模块、循环神经网络模型转化成传递函数模型的模块、循环神经网络转化成状态空间模型以及循环神经网络的非线性化模块，动态模型辨识模块包括正向计算模块、误差计算模块和反向传播计算模块；该方法首先建立循环神经网络模型；然后根据需要转化成传递函数模型或状态空间模型；或者将循环神经网络模型进行非线性化。本发明运算简单，实现方便，训练时间快，并与传递函数模型和状态空间模型能够相互转换；可以很好的推广到非线性情形，并能够取得不错的拟合效果，并可以很方便地应用到工业控制的模型辨识中去。
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公开(公告)号：CN106019939A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610448638.0
申请日：2016-06-20
Applicant: 东南大学
IPC: G05B13/04
CPC classification number: G05B13/042
Abstract: 本发明公开了一种基于非线性智能预测控制技术的超临界机组再热汽温优化控制系统，该控制系统由烟气挡板控制回路和事故喷水控制回路组成，两个控制回路均包括反馈回路和前馈回路，两个控制回路的反馈回路中均以非线性智能预测控制器作为主控制器；前馈回路中均包括模糊智能前馈，模糊智能前馈的输入量为偏差量e和偏差变化率de/dt。本发明采用非线性智能预测控制能够方便地处理受限优化问题，计算过程十分清晰、简单，工程应用时，编程实施非常方便，并且控制效果优于传统PID；前馈量的加入能够实现烟气挡板开度的快速调整，有效地防止再热器金属壁温超温，控制效果上能够有效地控制再热汽温，保证了锅炉运行的经济性与安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108579929B
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201810384105.X
申请日：2018-04-26
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于RBF神经网络预测控制的双进双出球磨机控制系统及控制方法，控制系统包括基于RBF神经网络模型的预测控制器、控制量初始化模块以及被控对象，被控对象为双进双出球磨机模型，其输出连续被控量经离散化后生成的离散被控量和被控量当前设定值输入控制量初始化模块和预测控制器，控制量初始化模块输出控制量初始值输入给预测控制器，预测控制器输出离散控制向量经零阶保持器转换为连续控制量输出给双进双出球磨机模型。控制方法采用RBF神经网络正向模型和RBF神经网络逆向模型实现对被控对象的预测控制。本发明可以对系统进行提前控制和调节，适用于大滞后系统的控制，被控量响应快、超调量小，同时具有良好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN107908106A
公开(公告)日：2018-04-13
申请号：CN201711057680.0
申请日：2017-11-01
Applicant: 东南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种二次再热机组再热汽温的自降阶多回路集中预估控制系统，该控制系统由烟气再循环风机转速控制回路和烟气挡板开度控制回路构成，将一次再热汽温和二次再热汽温与设定值的偏差送入预估控制器，计算得出烟气再循环风机转速和烟气挡板开度的优化值，保证机组一次再热汽温和二次再热汽温维持在合理安全的范围内，本发明采用预估控制能够方便地处理大惯性多变量系统的优化问题，计算过程清晰、简单，工程应用时，编程实施方便，对未来输出偏差的预测能及时调节相应的控制量，一次再热汽温和二次再热汽温能稳定在合理的范围之内，保证了机组的稳定性和安全性，控制效果较传统PID控制好。
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公开(公告)号：CN107515598A
公开(公告)日：2017-12-26
申请号：CN201710798193.3
申请日：2017-09-06
Applicant: 东南大学
IPC: G05B19/418
CPC classification number: G05B19/418 , Y02P90/02
Abstract: 本发明公开了一种基于多参数动态矩阵预测控制的火电机组分布式协调控制系统，该控制系统由负荷控制回路、主汽压力控制回路和分离器温度控制回路构成，将负荷、主汽压力和分离器温度与设定值的偏差送入基于动态矩阵控制算法的预测控制器，计算得出汽机调门开度、给煤量和给水流量的优化值，保证机组对负荷指令的跟踪性能及机组运行安全性能。本发明采用动态矩阵控制能够方便地处理多变量系统的优化问题，计算过程清晰、简单，工程应用时，编程实施方便，由于通过预测未来输出偏差及时调节相应的控制量，实发功率能快速跟随负荷指令，同时也能保证主汽压力和分离器温度的稳定，机组稳定性良好，该控制方案控制效果优于传统PID控制。
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公开(公告)号：CN107908106B
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201711057680.0
申请日：2017-11-01
Applicant: 东南大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种二次再热机组再热汽温的自降阶多回路集中预估控制系统，该控制系统由烟气再循环风机转速控制回路和烟气挡板开度控制回路构成，将一次再热汽温和二次再热汽温与设定值的偏差送入预估控制器，计算得出烟气再循环风机转速和烟气挡板开度的优化值，保证机组一次再热汽温和二次再热汽温维持在合理安全的范围内，本发明采用预估控制能够方便地处理大惯性多变量系统的优化问题，计算过程清晰、简单，工程应用时，编程实施方便，对未来输出偏差的预测能及时调节相应的控制量，一次再热汽温和二次再热汽温能稳定在合理的范围之内，保证了机组的稳定性和安全性，控制效果较传统PID控制好。
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公开(公告)号：CN107045287A
公开(公告)日：2017-08-15
申请号：CN201710328757.7
申请日：2017-05-11
Applicant: 东南大学
IPC: G05B13/04
CPC classification number: G05B13/042
Abstract: 本发明公开了一种基于预测控制技术的机组协调控制系统及控制方法，包括反馈回路和热值矫正回路，所述反馈回路的主控制器采用广义预测控制器，所述热值校正回路采用RBF神经网络控制器；所述广义预测控制器包括用于计算各个关于后移算子z的多项式的丢番图方程计算模块，计算矩阵G求解模块以及用于求解预测控制算法中的控制量的控制量求解模块。本发明有效提高了机组负荷的调节性能，减小了关键参数的波动，大大提高了机组的运行稳定性。
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