基于GA-模糊RBF的发电机组滑模自抗扰控制

作者：冯旭刚^*; 黄鹏辉; 张泽辰; 王正兵; 宋爱国

来源：仪器仪表学报, 2023, 44(08): 319-328.

DOI：10.19650/j.cnki.cjsi.j2311209

• 模糊RBF
• 遗传算法
• 滑模自抗扰控制
• 扩张状态观测器
• 风烟系统

针对燃煤发电机组风烟系统大惯性、大滞后、参数不稳定等特点，提出一种基于发电机组的滑模自抗扰控制策略。选择模糊径向基函数(RBF)算法辨识模型，以梯度下降法和遗传算法分别对神经网络权值进行粗调和细调，通过扩张状态观测器估计系统内外部扰动，将非线性状态误差反馈控制律与滑模控制策略相结合以克服系统惯性、滞后和扰动的问题，并设计Lyapunov函数验证控制系统稳定性。仿真结果表明，滑模自抗扰控制与串级比例-积分-微分(PID)控制、滑模控制和自抗扰控制相比，在模型适配的情况下，所设计的控制策略在38 s达到设定值，无超调量；当向系统施加20%的反向阶跃干扰时，系统调节时间为39.5 s,超调量为3.4%。在模型失配情况下的调节时间为43.2 s,无超调量；当向系统施加20%的反向阶跃干扰时，系统调节时间为46.4 s,超调量为3.87%。工程应用结果表明，一次风量控制偏差在±10 000 m3/h以内，相比串级PID控制策略波动范围降低21%,系统抗干扰能力和鲁棒性得到有效提升。

• 单位
  安徽工业大学; 东南大学