Thạc Sĩ Nghiên cứu ứng dụng hệ điều khiển dự báo để điều khiển mức nước bao hơi của nhà máy nhiệt điện

Thảo luận trong 'Công Nghệ Thông Tin' bắt đầu bởi Thúy Viết Bài, 5/12/13.

  1. Thúy Viết Bài

    Thành viên vàng

    Bài viết:
    198,891
    Được thích:
    170
    Điểm thành tích:
    0
    Xu:
    0Xu
    MỤC LỤC


    Nội dung Trang
    Lời nói đầu 0
    Lời cam đoan 1
    Mục lục 2
    Danh sách các kí hiệu, các chữ viết tắt 5
    Danh mục các hình vẽ, đồ thị 7
    Chương 1: MỞ ĐẦU 9
    1.1.Lý do lựa chọn đề tài 9
    1.2. Mục đích của đề tài 9
    1.3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 10
    1.4. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài 13
    Chương 2: TỔNG QUAN VỀ ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO 14
    2.1. Tổng quan về điều khiển dự báo 15
    2.1.1. Điều khiển theo mô hình dự báo là gì? (Model Prediction 15
    Control).
    2.1.1.1. Khái quát chung về MPC 15
    2.1.1.2. Thuật toán MPC (MPC stragegy) 17
    2.1.2. Mô hình hệ thống và mô hình phân bố nhiễu 19
    2.1.3. Hàm mục tiêu 21
    2.1.4. Điều kiện ràng buộc 22
    2.1.5. Vấn đề tối ưu hóa 23
    2.1.6. Chiến lược điều khiển dịch dần về tương lai (receding 24
    horizon control_RHC)
    2.2. Mô hình trong điều khiển dự báo 25
    2.2.1. Mô hình vào ra (Input Output models) 25
    2.2.2. Mô hình đáp ứng bước và mô hình đáp ứng xung (Impulse 31
    and Step response models)
    2.2.3. Mô hình đa thức 32
    2.2.4. Mô hình mờ (Fuzzy Models) 34
    2.2.4.1. Các dạng mô hình mờ 32
    2.2.4.2. Tính chất hội tụ của các dạng mô hình 38
    2.2.5. Một số mô hình dự báo và các thuật toán cụ thể 41
    2.2.5.1. Mô hình dự báo Smith cho quá trình có thời gian chết lớn 41
    2.2.5.2. Điều khiển ma trận động vòng đơn (DMC) 43
    2.2.5.3. Thuật toán điều khiển GPC (Generalized Predictive 46
    Control)
    2.2.5.4. Điều khiển dự báo dự báo hệ phi tuyến dựa vào mô hình 47
    mờ Mandani
    2.3. Giải bài toán điều khiển dự báo 48
    2.3.1. Bộ dự báo 49
    2.3.2. Điều khiển dự báo không ràng buộc 51
    2.3.3. Điều khiển dự báo với ràng buộc phương trình 52
    2.4. Sử dụng mạng noron (Neural Network) để nhận dạng đối 53
    tượng
    2.5. Kết luận 60
    Chương 3: TÌM HIỂU HỆ THỐNG ĐIỀU KHIỂN LÒ HƠI 64
    NHÀ MÁY NHIỆT ĐIỆN PHẢ LẠI
    3.1. Giới thiệu chung về nhà máy Nhiệt Điện Phả Lại 64
    3.2. Chu trình nhiệt của một tổ máy 64
    3.3. Lò hơi BKZ – 220 – 100 – 10C 65
    3.3.1. Sơ lược về lò hơi 65
    3.3.1.1. Nhiệm vụ của lò hơi 65
    3.3.1.2. Các thông số kỹ thuật cơ bản của lò hơi BZK- 220-100- 66
    10C
    3.3.1.3.Cấu tạo của lò 67
    3.3.1.4. Nguyên lí hoạt động của lò hơi BKZ – 220 – 100 – 10C 71
    3.3.2. Các hệ thống điều chỉnh trong lò hơi nhà máy nhiệt điện 72
    3.3.2.1. Hệ thống điều chỉnh nhiệt độ hơi quá nhiệt 73
    3.3.2.2. Hệ thống điều chỉnh quá trình cháy 74
    3.3.2.3. Hệ thống điều chỉnh sản lượng hơi 75
    3.3.2.4. Hệ thống điều chỉnh mức nước bao hơi 76
    3.4. Nghiên cứu về hệ thống điều chỉnh mức nước bao hơi trong 76
    nhà máy Nhiệt Điện Phả Lại
    3.4.1. Đặt vấn đề 76
    3.4.2. Các cấu trúc cơ bản của điều khiển mức nước bao hơi 77
    3.4.2.1. Các ký hiệu trên sơ đồ logic 77
    3.4.2.2. Sơ đồ điều chỉnh một tín hiệu 78
    3.4.2.3. Sơ đồ điều chỉnh hai tín hiệu 79
    3.4.2.4. Sơ đồ điều chỉnh ba tín hiệu 79
    Chương 4: XÂY DỰNG HỆ ĐIỀU KHIỂN DỰ BÁO CHO MỨC 82
    NƯỚC BAO HƠI
    4.1. Hệ thống điều chỉnh mức nước bao hơi ở chế độ bắt đầu khởi 82
    động lò
    4.1.2. Hàm truyền đạt của bộ chuyển đổi dòng điện – khí nén (I/P) 83
    4.1.3. Hàm truyền đạt của van 83
    4.1.4. Hàm truyền đạt của đối tượng điều chỉnh 84
    4.2. Xây dựng hệ thống điều khiển dự báo để điều khiển mức nước 88
    bao hơi
    4.3. Mạng noron trong bài toán nhận dạng 89
    4.3. Kết quả mô phỏng 89
    4.4. Nhận xét kết luận 92
    Tóm tắt luận văn 93
    Tài liệu tham khảo 94
     

    Các file đính kèm:

Đang tải...