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公开(公告)号:CN117055353A
公开(公告)日:2023-11-14
申请号:CN202311144690.3
申请日:2023-09-06
Applicant: 东北大学 , 华北电力大学 , 华电电力科学研究院有限公司
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种基于事件触发策略和神经网络的锅炉控制方法,涉及综合能源运行控制技术领域。该方法采用基于动态事件的机制来解决具有非对称输入约束的连续时间锅炉汽轮机系统的最优跟踪问题。提出了一种新的基于事件的动态触发机制并通过引入正的内部动态变量来减少控制器的更新次数,目标是针对给定的性能指标函数,找到最优的事件触发控制策略,使系统在跟踪理想信号的同时,性能指标函数最小。通过引入跟踪误差变量,将最优跟踪问题转化为具有对称输入约束的最优稳定性问题,然后设计了三个神经网络分别逼近系统模型、值函数和控制策略,并通过Lyapunov方法证明了所提优化算法的可行性,且系统不会呈现Zeno行为。
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公开(公告)号:CN119226657A
公开(公告)日:2024-12-31
申请号:CN202411282603.5
申请日:2024-09-13
Applicant: 东北大学
IPC: G06F17/10
Abstract: 本发明提供一种基于增强人类进化算法的主蒸汽温度系统参数辨识方法,涉及主蒸汽温度系统参数辨识技术领域。利用中间点温度、一级减温器喷淋流量和二级减温器喷淋流量构建主蒸汽温度系统的数学模型,确定待辨识参数;根据均方根误差构建含有辨识参数的误差目标函数;采用增强人类进化算法,基于主蒸汽温度系统变量和历史数据对误差目标函数寻优求解,输出辨识结果。增强后的算法模型速度更快、精度更高,在全局搜索方面表现出色。本发明所提出的识别方法能有效解决参数辨识问题,最终模型正确反映了主蒸汽温度的动态变化。
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