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发电过程非线性模型预测控制

发电过程非线性模型预测控制
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作者:
出版社: 科学出版社
2021-08
版次: 1
ISBN: 9787030682444
定价: 128.00
装帧: 其他
开本: 16开
纸张: 胶版纸
页数: 284页
字数: 421.000千字
分类: 工程技术
  • 本书从非线性模型预测控制存在的固有问题入手，阐述非线性模型预测控制的优化求解方法，完整构造基于输入输出反馈线性化的非线性模型预测控制策略，针对发电过程的复杂动态特性深入开展非线性模型预测控制的应用研究。全书共7章，第1章综述非线性模型预测控制的发展及其在发电过程控制中的应用；第2章全面讨论非线性模型预测控制的优化求解方法，包括经典的二次规划方法、现代启发式优化算法，以及近年来兴起的数据驱动方法；第3章详细构造基于反馈线性化的非线性模型预测控制；第4章运用输入输出反馈线性化构造双馈风力发电机组的非线性模型预测控制；第5章针对160MW燃油火电机组，构造基于模糊模型的非线性模型预测迭代学习控制，进而针对1000MW超超临界机组，构造基于模糊神经网络的分级递阶非线性模型预测控制；第6章深入研究火力发电系统的经济模型预测控制；第7章在深入研究“堆跟机”模式下核反应堆控制系统特性的基础上，构造核电机组蒸汽发生器水位的准小**模糊模型预测控制和重水堆空间功率分散预测控制。 目录

    第1章 绪论 1

    1.1 模型预测控制的发展历程 1

    1.2 非线性模型预测控制 3

    1.2.1 非线性模型预测控制存在的固有问题 3

    1.2.2 精确优化法与近似优化法 4

    1.2.3 非线性模型预测控制的有效方法 5

    1.2.4 非线性模型预测控制的稳定性问题 10

    1.3 智能发电厂模型预测控制 11

    1.3.1 发电厂模型预测控制的背景与挑战 11

    1.3.2 发电厂模型预测控制的研究现状 15

    第2章 非线性模型预测控制的理论基础——非线性约束优化方法 18

    2.1 非线性模型预测控制的优化问题 18

    2.2 无约束的优化问题 23

    2.2.1 解析法 23

    2.2.2 直接法 43

    2.3 带约束的优化问题 54

    2.3.1 带等式约束的优化问题 55

    2.3.2 带不等式约束的优化问题 58

    2.3.3 带混合约束的优化问题 66

    2.3.4 模型预测控制中基本的优化问题求解 81

    2.4 现代启发式优化算法 83

    2.4.1 模拟退火算法 84

    2.4.2 遗传算法 87

    2.4.3 蚁群优化算法 93

    2.4.4 粒子群优化算法 98

    2.5 本章小结 102

    第3章 基于反馈线性化的非线性模型预测控制 103

    3.1 精确反馈线性化 105

    3.1.1 单输入单输出系统精确反馈线性化 105

    3.1.2 多输入多输出系统精确反馈线性化 107

    3.2 线性控制结构 110

    3.3 约束处理 112

    3.3.1 非线性约束的展开 113

    3.3.2 迭代QP算法 113

    3.3.3 算法步骤 115

    3.4 仿真结果 116

    3.4.1 数字例子 116

    3.4.2 搅拌反应器 118

    3.5 本章小结 121

    第4章 风力发电系统高效非线性模型预测控制 122

    4.1 双馈风力发电机组的非线性模型预测控制 123

    4.1.1 双馈风力发电机组控制的研究背景 123

    4.1.2 电网平衡情况下双馈风力发电机非线性模型预测控制 125

    4.1.3 电网不平衡情况下双馈风力发电机非线性模型预测控制 140

    4.2 永磁同步电机高效非线性模型预测控制 154

    4.2.1 永磁同步电机控制背景 154

    4.2.2 PMSM非线性模型建立 155

    4.2.3 PMSM状态反馈线性化 156

    4.2.4 PMSM的约束模型预测控制策略 158

    4.2.5 仿真结果 163

    4.3 本章小结 168

    第5章 火力发电机组的非线性模型预测控制 169

    5.1 基于模糊模型的非线性模型预测迭代学习控制 169

    5.1.1 T-S过程模型的描述 170

    5.1.2 NMPILC控制律求解 172

    5.1.3 NMPILC系统收敛性分析 175

    5.1.4 锅炉-汽轮机系统仿真研究 177

    5.2 超超临界机组的分级递阶非线性模型预测控制 185

    5.2.1 研究背景 185

    5.2.2 超超临界机组的控制问题 186

    5.2.3 USC系统的分级递阶非线性模型预测控制 188

    5.2.4 仿真结果 195

    5.3 本章小结 204

    第6章 火力发电系统的经济模型预测控制 205

    6.1 火电机组稳定模糊经济模型预测控制 206

    6.1.1 锅炉-汽轮机模糊模型 206

    6.1.2 模糊经济模型预测控制器设计 208

    6.1.3 仿真研究 213

    6.2 基于深度神经网络的超超临界机组经济模型预测控制 219

    6.2.1 超超临界机组模型 219

    6.2.2 经济模型预测控制 220

    6.2.3 仿真研究 226

    6.3 本章小结 232

    第7章 核电机组的非线性模型预测控制 233

    7.1 基于离线不变集的水位模糊预测控制 233

    7.1.1 蒸汽发生器水位控制系统 234

    7.1.2 水位模糊系统 238

    7.1.3 水位准小模糊预测控制 240

    7.1.4 数值仿真研究 245

    7.2 重水堆空间功率分散模糊预测控制 248

    7.2.1 反应堆功率控制系统 249

    7.2.2 模糊建模 252

    7.2.3 分散模糊预测控制 255

    7.2.4 仿真结果 257

    7.3 本章小结 263

    参考文献 265
  • 内容简介:
    本书从非线性模型预测控制存在的固有问题入手，阐述非线性模型预测控制的优化求解方法，完整构造基于输入输出反馈线性化的非线性模型预测控制策略，针对发电过程的复杂动态特性深入开展非线性模型预测控制的应用研究。全书共7章，第1章综述非线性模型预测控制的发展及其在发电过程控制中的应用；第2章全面讨论非线性模型预测控制的优化求解方法，包括经典的二次规划方法、现代启发式优化算法，以及近年来兴起的数据驱动方法；第3章详细构造基于反馈线性化的非线性模型预测控制；第4章运用输入输出反馈线性化构造双馈风力发电机组的非线性模型预测控制；第5章针对160MW燃油火电机组，构造基于模糊模型的非线性模型预测迭代学习控制，进而针对1000MW超超临界机组，构造基于模糊神经网络的分级递阶非线性模型预测控制；第6章深入研究火力发电系统的经济模型预测控制；第7章在深入研究“堆跟机”模式下核反应堆控制系统特性的基础上，构造核电机组蒸汽发生器水位的准小**模糊模型预测控制和重水堆空间功率分散预测控制。
  • 目录:
    目录

    第1章 绪论 1

    1.1 模型预测控制的发展历程 1

    1.2 非线性模型预测控制 3

    1.2.1 非线性模型预测控制存在的固有问题 3

    1.2.2 精确优化法与近似优化法 4

    1.2.3 非线性模型预测控制的有效方法 5

    1.2.4 非线性模型预测控制的稳定性问题 10

    1.3 智能发电厂模型预测控制 11

    1.3.1 发电厂模型预测控制的背景与挑战 11

    1.3.2 发电厂模型预测控制的研究现状 15

    第2章 非线性模型预测控制的理论基础——非线性约束优化方法 18

    2.1 非线性模型预测控制的优化问题 18

    2.2 无约束的优化问题 23

    2.2.1 解析法 23

    2.2.2 直接法 43

    2.3 带约束的优化问题 54

    2.3.1 带等式约束的优化问题 55

    2.3.2 带不等式约束的优化问题 58

    2.3.3 带混合约束的优化问题 66

    2.3.4 模型预测控制中基本的优化问题求解 81

    2.4 现代启发式优化算法 83

    2.4.1 模拟退火算法 84

    2.4.2 遗传算法 87

    2.4.3 蚁群优化算法 93

    2.4.4 粒子群优化算法 98

    2.5 本章小结 102

    第3章 基于反馈线性化的非线性模型预测控制 103

    3.1 精确反馈线性化 105

    3.1.1 单输入单输出系统精确反馈线性化 105

    3.1.2 多输入多输出系统精确反馈线性化 107

    3.2 线性控制结构 110

    3.3 约束处理 112

    3.3.1 非线性约束的展开 113

    3.3.2 迭代QP算法 113

    3.3.3 算法步骤 115

    3.4 仿真结果 116

    3.4.1 数字例子 116

    3.4.2 搅拌反应器 118

    3.5 本章小结 121

    第4章 风力发电系统高效非线性模型预测控制 122

    4.1 双馈风力发电机组的非线性模型预测控制 123

    4.1.1 双馈风力发电机组控制的研究背景 123

    4.1.2 电网平衡情况下双馈风力发电机非线性模型预测控制 125

    4.1.3 电网不平衡情况下双馈风力发电机非线性模型预测控制 140

    4.2 永磁同步电机高效非线性模型预测控制 154

    4.2.1 永磁同步电机控制背景 154

    4.2.2 PMSM非线性模型建立 155

    4.2.3 PMSM状态反馈线性化 156

    4.2.4 PMSM的约束模型预测控制策略 158

    4.2.5 仿真结果 163

    4.3 本章小结 168

    第5章 火力发电机组的非线性模型预测控制 169

    5.1 基于模糊模型的非线性模型预测迭代学习控制 169

    5.1.1 T-S过程模型的描述 170

    5.1.2 NMPILC控制律求解 172

    5.1.3 NMPILC系统收敛性分析 175

    5.1.4 锅炉-汽轮机系统仿真研究 177

    5.2 超超临界机组的分级递阶非线性模型预测控制 185

    5.2.1 研究背景 185

    5.2.2 超超临界机组的控制问题 186

    5.2.3 USC系统的分级递阶非线性模型预测控制 188

    5.2.4 仿真结果 195

    5.3 本章小结 204

    第6章 火力发电系统的经济模型预测控制 205

    6.1 火电机组稳定模糊经济模型预测控制 206

    6.1.1 锅炉-汽轮机模糊模型 206

    6.1.2 模糊经济模型预测控制器设计 208

    6.1.3 仿真研究 213

    6.2 基于深度神经网络的超超临界机组经济模型预测控制 219

    6.2.1 超超临界机组模型 219

    6.2.2 经济模型预测控制 220

    6.2.3 仿真研究 226

    6.3 本章小结 232

    第7章 核电机组的非线性模型预测控制 233

    7.1 基于离线不变集的水位模糊预测控制 233

    7.1.1 蒸汽发生器水位控制系统 234

    7.1.2 水位模糊系统 238

    7.1.3 水位准小模糊预测控制 240

    7.1.4 数值仿真研究 245

    7.2 重水堆空间功率分散模糊预测控制 248

    7.2.1 反应堆功率控制系统 249

    7.2.2 模糊建模 252

    7.2.3 分散模糊预测控制 255

    7.2.4 仿真结果 257

    7.3 本章小结 263

    参考文献 265
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