改进粒子群优化的燃气发电锅炉主汽压模糊预测控制策略

摘要

针对燃气发电锅炉存在的纯滞后、大惯性和参数模型易变等问题,设计了一种改进粒子群优化(PSO)的主汽压模糊广义预测控制策略.利用遗忘因子递推最小二乘法(FFRLS)辨识出主汽压模型,并引入广义预测控制(GPC),通过多步预测、滚动优化和实时反馈技术克服系统惯性、时滞和参数时变问题.为改善主汽压控制系统的稳定性和动态响应品质,对G PC算法中的控制加权系数进行模糊自校正设计.引入改进粒子群算法对广义预测控制的控制量增量进行寻优,求取最优控制律.仿真结果表明:与改进PSO-GPC策略和动态矩阵控制(DMC)策略相比,在施加扰动情况下,所提改进PS O-模糊G PC策略在模型适配与失配时稳定时间分别最多减少94.5 s和132 s,超调量分别最多降低5.1％ 和8％.工程运用表明:所提控制策略主汽压控制偏差低于±0.15 MPa,系统受模型失配影响更小,稳定性和抗扰动能力明显提升.