摘要
タービン蒸気の過熱温度は大慣性、純遅れ、多重乱れを持っています。一般化予測制御を逐次温度制御システムに導入し、ローリング最適化機構を使用して目的関数を最適化し、各サンプリング時刻において被制御対象モデルをオンラインで推定し修正し、再帰的アルゴリズムを用いてオンライン計算負荷を減らし、計算時間を短縮し、アルゴリズムのリアルタイム性を向上させます。シミュレーション結果は、このアルゴリズムがタービン蒸気の過熱温度制御に有効であり、パラメータドリフトの安定性と経済性が優れていることを示しています。
关键词
過熱蒸気温度 ; 一般化予測制御 ; 逐次温度制御 ; ローリング最適化 ; 再帰的アルゴリズム ; オンライン識別 ; 自己補正