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摘要
为了提高超超临界火电机组协调控制系统的控制性能,提出一种基于迭代学习预测控制的控制方法。将迭代学习算法用于改进预测控制器,基于状态空间预测模型,利用历史误差进行迭代校正,在性能指标中同时引入迭代序列和时间序列二次型项,计算最优控制律,从而保证在模型失配情况下对设定值的无偏跟踪。以某1 000 MW超超临界机组为例,基于现场实验数据采用粒子群优化算法辨识得到过热汽温对象模型,并进行仿真实验。结果表明:该方法能够有效改善过热汽温的控制品质,对于输入、输出扰动以及负荷大范围变化所造成的模型失配具有较好抗性,鲁棒性强。
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