smith預估演算法

『壹』 誰能解釋下什麼是FOPDT模型畢業答辯急……

國際標准刊號：ISSN 1001-2265
國內統一刊號：CN 21-1132摘 要:針對一階加純滯後（FOPDT）模型，基於最優傳遞函數，提出了Smith預估控制系統的PI參數整定方法。首先介紹了Smith預估控制方法，然後對比Smith預估控制系統的閉環特徵方程式和二階最優傳遞函數的特徵方程式，得出PI控制器的參數整定公式，最後基於ITAE最優傳遞函數或Butterworth最優傳遞函數，給出了PI控制器的設計實例，並進行了相應的模擬。模擬結果表明，按該方法設計的Smith預估控制系統的動態性能和抗擾動性能都取得比較好的效果。[著者文摘]

『貳』 使用大林和pid演算法分別對溫度控制系統進行控制各自有什麼優缺點

Smith補償與大林演算法的比較
摘要:研究了兩類用於時滯系統控制的方法,即包括自整定PID控制Smith預估控制和Dahlin演算法在內的經典控制方法和包括模糊控制,神經網路控制和模糊神經網路拉制在內的智能控制方法,經過比較後認為經典控制結構簡單,可靠性及實用性強,而智能控制則具有自適應性和堅固性好,抗干擾能力強的優勢,因而將這兩種控制方法結合起來是控制時滯系統有效實用的方法,具有很好的應用前景.
1引言
在工業生產過程中,具有時滯特性的控制對象是非常普遍的,例如造紙生產過程,精餾塔提餾級溫度控制過程,火箭發動機燃燒室中的燃燒過程等都是典型的時滯系統.為解決純滯後時間對系統控制性能帶來的不利影響,許多學者在理論和實氏
上做了大量的研究工作,提出了很多行之有效的方法.本文主要介紹其中兩類研究得比較多的控制方法,即最早在時滯系統控制中應用的幾種經典控制方法和近年來受到廣泛關注的智能控制方法.
2經典控制
所謂經典控制方法是指針對時滯系統控制問題提出並應用得最早的控制策略,主要包括自整定PID控制,Smith預估控制,大林演算法這幾種方法.這些方法雖然理論上比較簡單,但在實際應用中卻能收到很好的控制效果,因而在工業生產實踐中獲得了廣泛的應用.
2.1自整定PID控制
PID控制器由於具有演算法簡單,魯棒性好和可靠性高等特點,因而在實際控制系統設計中得到了廣泛的運用,據統計PID控制是在工業過程式控制制中應用最為廣泛的一種控制演算法.PID控制的難點在於如何對控制參數進行整定,以求得到最佳控制
效果.較早用來整定PID控制器參數的方法有:Ziegler-Nichols動態特性法,Cohen-Coon響應曲線法,基於積分平方准則ISE的整定法等.但是這些方法只能在對象模型精確己知的情況下,
Cui,Kunfln Zhang,Yifei實現PID參數的離線整定,當被控對象特性發生變化時,就必須重新對系統進行模型辨識.為了能在對象特性發生變化時,自動對控制器參數進行在線調整,以適應新的工況,PID參數的自整定技術就應運而生了.目前用於自整定的方法比較多,如繼電型自整定技術,基於過程特徵參數的自整定技術,基於給定相位裕度和幅值裕度的SPAM法自整定技術,基於遞推參數估計的自整定技術以及智能自整定技術等.總體來看這類自整定PID控制器對於(T為系統的慣性時間常數)的純滯後對象控制是有效的,但對於大純滯後對象,當時,按照上述方法整定的PID控制器則難以穩定.
2.2 Smith預估控制
Smith於1957年提出的預估控制演算法,通過引入一個與被控對象相並聯的純滯後環節,使補償後的被控對象的等效傳遞函數不包括純滯後項,這樣就可以用常規的控制方法(如PID或PI控制)對時滯系統進行控制.Smith預估控制方法雖然從理論
上解決了時滯系統的控制問題,但在實際應用中卻還存在很大缺陷.Palmor提出Smith預估器存在這樣兩點不足:1.它要求有一個精確的過程模型,當模型發生變化時,控制質量將顯著惡化;2.Smith預估器對實際對象的參數變化十分敏感,當參數變化較大時,閉環系統也會變得不穩定,甚至完全失效.Watanabe進一步指出Smith預估器的兩個主要缺陷:1.系統對擾動的響應很差;2.若控制對象中包含的極點時,即使控制器中含有積分器,系統對擾動的穩態誤差也不為零.另外Smith預估器還存在參數整定上的困難,這些缺陷嚴重製約了Smith預估器在實際系統中的應用.針對Smith預估器存在的不足,一些改進結構的Smith預估器就應運而生了.Hang C C等針對常規預估控制方案中要求受控對象的模型精確這一局限,在常規方案基礎上,外加調節器組成副迴路對系統進行動態修正,該方法的穩定性和
魯棒性比原來的Smith預估系統要好,它對對象的模型精度要求明顯地降低了.Watanabe提出的改進結構的Smith預估器採用了一個抑制擾動的動態補償器M(s),通過配置M(s)的極點,能夠獲得較滿意的擾動響應及對擾動穩態誤差為零.對於Smith預估器的參數整定問題,張衛東等人提出了一種解析設計方法,並證明該控制器可以通過常規的PID控制器來實現,從而能根據給定的性能要求(超調或調節時間)來設計控制器參數.
2.3大林演算法
大林演算法是由美國IBM公司的Dahlin於1968年針對工業過程式控制制中的純滯後特性而提出的一種控制演算法.該演算法的目標是設計一個合適的數字調節器D(z),使整個系統的閉環傳遞函數相當於一個帶有純滯後的一階慣性環節,而且要求閉環系統的純滯後時間等於被控對象的純滯後時間.大林演算法方法比較簡單,只要能設計出合適的且可以物理實現的數字調節器D(z),就能夠有效地克服純滯後的不利影響,因而在工業生產中得到了廣泛應用.但它的缺點是設計中存在振鈴現象,且與Smith演算法一樣,需要一個准確的過程數字模型,當模型誤差較大時,控制質量將大大惡化,甚至系統會變得不穩定.實際上已有文獻證明,只要在Smith預估器中按給定公式設計調節器D伺,則Smith預估器與Dahlin演算法是等價的,Dahlin演算法可以看作是Smith預估器的一種特殊情況.

『叄』 DCS控制系統能應用先進控制演算法嗎

可以。
部分DCS系統會提供採用「先進控制演算法」（預測、模糊、神經網路）的功能塊。
有些是免費的，有些則需要根據現場的控制需求做定製開發。
可採用OPC介面，讀取DCS的實時和歷史數據，並據此做數學模型識別或給出控制信號

『肆』 設計史密斯預估器需要注意什麼問題

您好整合進程伴時滯是最經常遇到的行業，特別是在共同的水平和介面級系統。也有一些一階過程大時間常數通常視為集成系統[ 1 ] [ 2 ] 。這項研究整合進程具有時滯是全面的，許多控制演算法，提出現在。集成系統的小時滯常規PI控制器可以做更好的工作和大滯後系統的Smith預估器的最佳選擇，但根據負載擾動和模型的過程中總是不匹配的結果穩步錯誤導致這種控制器確實無用。為了消除穩態誤差多種改性史密斯預測器和控制器設計，定點跟蹤和干擾抑制分別為[ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 。隨著巨大的成功的模型預測控制，許多研究人員採用這一戰略，設計控制器的不確定集成系統[ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] 。一種雙預測PI控制器的目的是在一個簡單的調整方式為這種類型的進程，並適用於溫度控制的生物發酵罐較好的業績[ 9 ] 。

『伍』 先進PID控制MATLAB模擬的圖書目錄

第1章 基本的PID控制 1
1.1 PID控制原理 1
1.2 連續系統的模擬PID模擬 2
1.2.1 基本的PID控制 2
1.2.2 線性時變系統的PID控制 8
1.3 數字PID控制 12
1.3.1 位置式PID控制演算法 12
1.3.2 連續系統的數字PID控制模擬 13
1.3.3 離散系統的數字PID控制模擬 19
1.3.4 增量式PID控制演算法及模擬 25
1.3.5 積分分離PID控制演算法及模擬 27
1.3.6 抗積分飽和PID控制演算法及模擬 32
1.3.7 梯形積分PID控制演算法 35
1.3.8 變速積分PID演算法及模擬 35
1.3.9 帶濾波器的PID控制模擬 39
1.3.10 不完全微分PID控制演算法及模擬 45
1.3.11 微分先行PID控制演算法及模擬 49
1.3.12 帶死區的PID控制演算法及模擬 52
1.3.13 基於前饋補償的PID控制演算法及模擬 56
1.3.14 步進式PID控制演算法及模擬 59
1.3.15 PID控制的方波響應 61
1.3.16 基於卡爾曼濾波器的PID控制 64
1.4 S函數介紹 73
1.4.1 S函數簡介 73
1.4.2 S函數使用步驟 73
1.4.3 S函數的基本功能及重要參數設定 73
1.4.4 實例說明 74
1.5 PID研究新進展 74
第2章 PID控制器的整定 76
2.1 概述 76
2.2 基於響應曲線法的PID整定 76
2.2.1 基本原理 76
2.2.2 模擬實例 77
2.3 基於Ziegler-Nichols的頻域響應PID整定 81
2.3.1 連續Ziegler-Nichols方法的PID整定 81
2.3.2 模擬實例 81
2.3.3 離散Ziegler-Nichols方法的PID整定 84
2.3.4 模擬實例 84
2.4 基於頻域分析的PD整定 88
2.4.1 基本原理 88
2.4.2 模擬實例 88
2.5 基於相位裕度整定的PI控制 91
2.5.1 基本原理 91
2.5.2 模擬實例 94
2.6 基於極點配置的穩定PD控制 95
2.6.1 基本原理 95
2.6.2 模擬實例 96
2.7 基於臨界比例度法的PID整定 98
2.7.1 基本原理 98
2.7.2 模擬實例 99
2.8 一類非線性整定的PID控制 101
2.8.1 基本原理 101
2.8.2 模擬實例 103
2.9 基於優化函數的PID整定 105
2.9.1 基本原理 105
2.9.2 模擬實例 105
2.10 基於NCD優化的PID整定 107
2.10.1 基本原理 107
2.10.2 模擬實例 107
2.11 基於NCD與優化函數結合的PID整定 111
2.11.1 基本原理 111
2.11.2 模擬實例 111
2.12 傳遞函數的頻域測試 113
2.12.1 基本原理 113
2.12.2 模擬實例 114
第3章 時滯系統的PID控制 117
3.1 單迴路PID控制系統 117
3.2 串級PID控制 117
3.2.1 串級PID控制原理 117
3.2.2 模擬實例 118
3.3 純滯後系統的大林控制演算法 122
3.3.1 大林控制演算法原理 122
3.3.2 模擬實例 122
3.4 純滯後系統的Smith控制演算法 124
3.4.1 連續Smith預估控制 125
3.4.2 模擬實例 126
3.4.3 數字Smith預估控制 128
3.4.4 模擬實例 129
第4章 基於微分器的PID控制 134
4.1 基於全程快速微分器的PID控制 134
4.1.1 全程快速微分器 134
4.1.2 模擬實例 134
4.2 基於Levant微分器的PID控制 143
4.2.1 Levant微分器 143
4.2.2 模擬實例 144
第5章 基於觀測器的PID控制 156
5.1 基於慢干擾觀測器補償的PID控制 156
5.1.1 系統描述 156
5.1.2 觀測器設計 156
5.1.3 模擬實例 157
5.2 基於干擾觀測器的PID控制 162
5.2.1 干擾觀測器基本原理 162
5.2.2 干擾觀測器的性能分析 164
5.2.3 干擾觀測器魯棒穩定性 166
5.2.4 低通濾波器 的設計 167
5.2.5 模擬實例 168
5.3 基於擴張觀測器的PID控制 172
5.3.1 擴張觀測器的設計 172
5.3.2 擴張觀測器的分析 173
5.3.3 模擬實例 175
5.4 基於輸出延遲觀測器的PID控制 189
5.4.1 系統描述 189
5.4.2 輸出延遲觀測器的設計 189
5.4.3 延遲觀測器的分析 190
5.4.4 模擬實例 191
第6章 自抗擾控制器及其PID控制 201
6.1 非線性跟蹤微分器 201
6.1.1 微分器描述 201
6.1.2 模擬實例 201
6.2 安排過渡過程及PID控制 205
6.2.1 安排過渡過程 205
6.2.2 模擬實例 206
6.3 基於非線性擴張觀測器的PID控制 212
6.3.1 系統描述 212
6.3.2 非線性擴張觀測器 212
6.3.3 模擬實例 213
6.4 非線性PID控制 225
6.4.1 非線性PID控制演算法 225
6.4.2 模擬實例 225
6.5 自抗擾控制 228
6.5.1 自抗擾控制結構 228
6.5.2 模擬實例 228
第7章 PD魯棒自適應控制 239
7.1 撓性航天器穩定PD魯棒控制 239
7.1.1 撓性航天器建模 239
7.1.2 PD控制器的設計 240
7.1.3 模擬實例 240
7.2 基於名義模型的機械手PI魯棒控制 245
7.2.1 問題的提出 245
7.2.2 魯棒控制律的設計 246
7.2.3 穩定性分析 246
7.2.4 模擬實例 247
7.3 基於Anti-winp的PID控制 255
7.3.1 Anti-winp基本原理 255
7.3.2 基於Anti-winp的PID控制 255
7.3.3 模擬實例 256
7.4 基於PD增益自適應調節的模型參考自適應控制 259
7.4.1 問題描述 259
7.4.2 控制律的設計與分析 260
7.4.3 模擬實例 261
第8章 模糊PD控制和專家PID控制 270
8.1 倒立擺穩定的PD控制 270
8.1.1 系統描述 270
8.1.2 控制律設計 270
8.1.3 模擬實例 271
8.2 基於自適應模糊補償的倒立擺PD控制 274
8.2.1 問題描述 274
8.2.2 自適應模糊控制器設計與分析 275
8.2.3 穩定性分析 276
8.2.4 模擬實例 277
8.3 基於模糊規則表的模糊PD控制 284
8.3.1 基本原理 284
8.3.2 模擬實例 285
8.4 模糊自適應整定PID控制 288
8.4.1 模糊自適應整定PID控制原理 288
8.4.2 模擬實例 291
8.5 專家PID控制 296
8.5.1 專家PID控制原理 296
8.5.2 模擬實例 297
第9章 神經PID控制 301
9.1 基於單神經元網路的PID智能控制 301
9.1.1 幾種典型的學習規則 301
9.1.2 單神經元自適應PID控制 301
9.1.3 改進的單神經元自適應PID控制 302
9.1.4 模擬實例 303
9.1.5 基於二次型性能指標學習演算法的單神經元自適應PID控制 305
9.1.6 模擬實例 306
9.2 基於RBF神經網路整定的PID控制 309
9.2.1 RBF神經網路模型 309
9.2.2 RBF網路PID整定原理 310
9.2.3 模擬實例 311
9.3 基於自適應神經網路補償的倒立擺PD控制 316
9.3.1 問題描述 316
9.3.2 自適應神經網路設計與分析 316
9.3.3 模擬實例 319
第10章 基於遺傳演算法整定的PID控制 325
10.1 遺傳演算法的基本原理 325
10.2 遺傳演算法的優化設計 326
10.2.1 遺傳演算法的構成要素 326
10.2.2 遺傳演算法的應用步驟 326
10.3 遺傳演算法求函數極大值 327
10.3.1 二進制編碼遺傳演算法求函數極大值 327
10.3.2 實數編碼遺傳演算法求函數極大值 331
10.4 基於遺傳演算法的PID整定 334
10.4.1 基於遺傳演算法的PID整定原理 335
10.4.2 基於實數編碼遺傳演算法的PID整定 337
10.4.3 基於二進制編碼遺傳演算法的PID整定 341
10.4.4 基於自適應在線遺傳演算法整定的PD控制 347
10.5 基於摩擦模型補償的PD控制 352
10.5.1 摩擦模型辨識 352
10.5.2 模擬實例 353
第11章 伺服系統PID控制 359
11.1 基於LuGre摩擦模型的PID控制 359
11.1.1 伺服系統的摩擦現象 359
11.1.2 伺服系統的LuGre摩擦模型 359
11.1.3 模擬實例 360
11.2 基於Stribeck摩擦模型的PID控制 362
11.2.1 Stribeck摩擦模型描述 362
11.2.2 一個典型伺服系統描述 363
11.2.3 模擬實例 364
11.3 伺服系統三環的PID控制 371
11.3.1 伺服系統三環的PID控制原理 371
11.3.2 模擬實例 372
11.4 二質量伺服系統的PID控制 375
11.4.1 二質量伺服系統的PID控制原理 375
11.4.2 模擬實例 377
11.5 伺服系統的模擬PD+數字前饋控制 379
11.5.1 伺服系統的模擬PD+數字前饋控制原理 379
11.5.2 模擬實例 380
第12章 迭代學習PID控制 382
12.1 迭代學習控制方法介紹 382
12.2 迭代學習控制基本原理 382
12.3 基本的迭代學習控制演算法 383
12.4 基於PID型的迭代學習控制 383
12.4.1 系統描述 383
12.4.2 控制器設計 384
12.4.3 模擬實例 384
第13章 其他控制方法的設計與模擬 390
13.1 單級倒立擺建模 390
13.2 倒立擺PD控制 391
13.2.1 系統描述 391
13.2.2 模擬實例 391
13.3 單級倒立擺的全狀態反饋控制 394
13.3.1 系統描述 394
13.3.2 全狀態反饋控制 395
13.3.3 模擬實例 395
13.4 輸入/輸出反饋線性化 403
13.4.1 系統描述 403
13.4.2 控制律設計 404
13.4.3 模擬實例 404
13.5 倒立擺反演控制 408
13.5.1 系統描述 408
13.5.2 控制律設計 408
13.5.3 模擬實例 409
13.6 倒立擺滑模控制 413
13.6.1 問題描述 413
13.6.2 控制律設計 413
13.6.3 模擬實例 414
13.7 自適應魯棒控制 419
13.7.1 問題的提出 419
13.7.2 自適應控制律的設計 419
13.7.3 模擬實例 420
13.8 單級倒立擺的H∞控制 427
13.8.1 系統描述 427
13.8.2 H∞控制器要求 428
13.8.3 基於Riccati方程的H∞控制 429
13.8.4 基於LMI的H∞控制 429
13.8.5 模擬實例 431
13.9 基於GUI的倒立擺控制動畫演示 438
13.9.1 GUI介紹 438
13.9.2 演示程序的構成 439
13.9.3 主程序的實現 439
13.9.4 演示界面的GUI設計 439
13.9.5 演示步驟 440
第14章 PID實時控制的C++語言 設計及應用 442
14.1 控制系統模擬的C++實現 442
14.2 基於C++的三軸飛行模擬轉台伺服系統PID實時控制 444
14.2.1 控制系統構成 445
14.2.2 實時控製程序分析 445
14.2.3 模擬實例 449
附錄A 常用符號說明 459
參考文獻 460

『陸』 DCS評估基本原則有哪些

(1)分級遞階式系統結構
DCS在垂直方向和水平方向都採用了分級式結構，以實現系統要求的功能分散、危險分散、高可靠性和靈活性、低成本、便於維修和升級等目標。
(2)分散控制
分散控制是集散控制系統的最突出特點之一。除了控制分散，還包括功能分散、設備分散、危險分散等。
(3)功能強大
可以完成從簡單的單迴路控制到復雜的多變數模型優化控制， 可以執行從常規PID 運算到Smith預估、三階矩陣乘法等各種運算， 可以進行反饋控制、順序控制、邏輯控制， 可以實現監控、顯示、列印、報警、歷史數據存儲等功能。

拓展資料
DCS即為分布式控制系統，是分布式控制系統的英文縮寫（Distributed Control System），在國內自控行業又稱之為集散控制系統。是相對於集中式控制系統而言的一種新型計算機控制系統，它是在集中式控制系統的基礎上發展、演變而來的。

集散控制系統是以微處理器為基礎，採用控制功能分散、顯示操作集中、兼顧分而自治和綜合協調的設計原則的新一代儀表控制系統。集散控制系統簡稱DCS，也可直譯為「分散控制系統」或「分布式計算機控制系統」。

DCS具有以下特點：
1、 高可靠性。由於DCS將系統控制功能分散在各台計算機上實現，系統結構採用容錯設計，因此某一台計算機出現的故障不會導致系統其他功能的喪失。此外，由於系統中各台計算機所承擔的任務比較單一，可以針對需要實現的功能採用具有特定結構和軟體的專用計算機，從而使系統中每台計算機的可靠性也得到提高。
2、開放性。DCS採用開放式，標准化、模塊化和系列化設計，系統中各台計算機採用區域網方式通信，實現信息傳輸，當需要改變或擴充系統功能時，可將新增計算機方便地連入系統通信網路或從網路中卸下，幾乎不影響系統其他計算機的工作。

『柒』 如果smith補償器採用了不準確的過程數學模型將會對系統產生什麼影響

補償櫃主要是用來降低無用功的，就是提高負載的功率因素，如果負載都是阻性的，就沒必要補償，如果負載包含大功率的感性或者容性負載，如果沒有補償器就會浪費很多電在無功上，電力局對大用戶的功率因素有要求，不能太低，低了要罰款，高了有獎勵，所以越高越好。

提出了一種改進型Smith預估補償控制新方法。在被控對象的輸入端施加一階躍輸入信號，根據其階躍響應估計出被控對象的數學模型，再根據此估計模型在線地修正Smith預估補償器，從而克服了傳統的Smith預估補償控制方法因模型誤差而使控製品質變壞的缺點。

(7)smith預估演算法擴展閱讀：

史密斯預估控制，或稱史密斯預測補償控制，是一種純滯後補償控制手段。

經過史密斯預估器的補償，純滯後環節被轉移到了閉環控制迴路之外，因而不會對系統產生不利影響。由拉氏變換的位移定理可知，純滯後特性只是將原輸出信號推移了時間，不會改變輸出信號的波形和性能表現。

在工業過程中，被控對象或多或少存在一定的純滯後特性，純滯後特性往往使系統穩定性降低，動態性能變壞，可能引起超調和振盪；史密斯預估器的引入很好的補償了大遲延對象的純滯後特性，提高了系統的穩定性和動態性能。對於以穩定性為首要要求、快速性為次要要求的系統，史密斯預估器十分有效。

『捌』 哪個高手能列舉一些計算機控制系統的相關理論問題啊

涉及的相關理論包括：1.系統建模，PID控制，最小拍控制，Smith預估控制，大林演算法；2.改進PID控制，改進最小拍控制，改進Smith預估控制；3.模糊控制，神經網路控制，預測控制，參數優化控制（進化演算法）

『玖』 問幾個過程式控制制的問題

您知道在深圳市龍崗區坑梓鎮的最邊上有一家中港合資以生產注塑機為主的集團公司嗎？公司叫震雄集團，又叫震雄工業園（深圳）有限公司。公司的老闆是香港山東人。懂事長叫蔣震和總裁叫蔣麗婉。您的孩子千萬內不要到這家公司去打工，除非您不想活了。如果已經去了就不要在那裡太好好的工作，否則的話將來您的孩子陷到老闆設下的陷阱里，不得不離開公司後，您的孩子會被害得走投無路，您自己也會死不瞑目，您的家人也殃及魚池，可以說後果慘不忍睹。
我表姐的父親已經被蔣震和蔣麗婉害死了。由於篇幅的關系中間4000多字的內容我都沒粘貼過來。
我表姐現在也想明白了，蔣震和蔣麗婉害她的原因：我表姐在找工作時投的簡歷上會有在他們公司工作過的經歷，蔣震和蔣麗婉就利用這一點，到處去和她投簡歷的公司聯系說她如何如何不好，那家公司好不要她，這樣蔣震和蔣麗婉和那家公司就在她簡歷的的牽線下相識了，並且那家公司很感激蔣震和蔣麗婉。同時蔣震和蔣麗婉也達到了讓她好再去投簡歷的目的，其實是蔣震和蔣麗婉認識更多公司老闆的目的，這樣我表姐不自覺地就給蔣震和蔣麗婉充當了公關的角色，而且是免費公關，因為她已經辭職離開了那個狗公司。蔣震和蔣麗婉仰仗著他們靠剝削勞動力的非法黑心錢而無視國家的法律法規，為了謀取他們的私利而迫害無辜，不管我表姐的死活。使得我表姐會有兩年半的那樣暗無天日的經歷。直到現在事情已經過去7年了，蔣震和蔣麗婉還沒放過我表姐。使得我表姐總是心有餘悸。所以那些不想死的父親們，那些不想讓孩子受迫害殘害的家長們，不想讓親人遭殃的孩子們，您自己好好想想吧。

『拾』 主蒸汽溫度壓力變化對汽輪機運行有何影響

主蒸汽溫度壓力變化對汽輪機運行的影響有：

1、主蒸汽壓力升高：在機組額定功率下初壓升高後蒸汽流量有所減少，各監視段壓力相應降低，各中間級焓降基本保持不變，因此主蒸汽流量減少各中間級動葉應力均有所下降，隔板的壓差和軸向推力也都有所減少。調節級前後壓差雖有上升，但其危險工況不在額定負荷，

因此調節級和中間各級在主蒸汽壓力上升時都是安全的。對於末幾級葉片，由於前後壓差的減小(級前壓力減小)，級的焓降減少，從強度觀點看末幾級葉片也是安全的。

當然，主蒸汽壓力也不能過高，否則有可能造成機組過負荷，隔板、動葉過負荷及機組軸向位移大、推力軸承故障等不安全情況的發生。

2、主蒸汽壓力下降：在主蒸汽壓力下降後機組仍要發出額定功率，則主蒸汽流量會相應增加。因此會引起非調節級各級級前壓力升高，而末幾級焓降增大，因此非調節級各級的負荷都有所增加，

末幾級過負荷最為嚴重，全機的軸向推力也相應增大。因此運行中主蒸汽壓力下降機組應適當帶負荷。

3、主蒸汽溫度升高：主蒸汽溫度升高從經濟性角度來看對機組是有利的，它不僅提高了循環熱效率，而且減少了汽輪機的排汽濕度。但從安全形度來看，主蒸汽溫度的上升會引起金屬材料性能惡化縮短某些部件的使用壽命，如主汽閥、調節閥、軸封、法蘭、螺栓以及高壓管道等。

對於超高參數機組，即使主蒸汽溫度上升不多也可能引起金屬急劇的蠕變，使許用應力大幅度的降低。因此絕大多數情況下不允許升高初溫運行的。

4、主蒸汽溫度降低：在機組額定負荷下主蒸汽溫度下降將會引起蒸汽流量增大，各監視段壓力上升。此時調節級是安全的，但是非調節級尤其是最末幾級焓降和主蒸汽流量同時增大將產生過負荷，是比較危險的。

同時，蒸汽溫度下降會引起末幾級葉片濕度的增加，增大了濕汽損失，同時也加劇了末幾級葉片的沖蝕作用，直接威脅倒汽輪機的安全運行。因此，在主蒸汽溫度降低的同時應降低壓力，是汽輪機熱力過程線盡量與設計工況下的熱力過程線重合，以提高機組排汽干度。

因此機組的功率限制較大，必要時應申請減負荷運行。

5、當使用射汽抽氣時，應先進行蒸汽暖管，再投入主抽氣器和啟動抽氣器。現在一般在我國都採用射水抽氣器，應先啟動射水泵，射水泵啟動前應作聯動試驗，正常後使一台運行一台備用，以使凝汽器逐漸建立起真空。

機組啟動時，真空值應高一些，以減少汽輪機轉子沖動阻力和啟動汽耗，另外排汽溫度低，對剛建投運的凝汽器也較為有利。但真空值也不易過高，因真空過高會延長啟動時間，主要因為真空值過高時，所需進汽量少，對汽輪機加熱不利。目前我國啟動真空一般為350-450mmHg。

(10)smith預估演算法擴展閱讀：

主汽溫控制方法

常規的主汽溫控制方法分為導前汽溫微分信號的雙沖量汽溫控制、串級汽溫控制、分段汽溫控制及相位補償汽溫控制幾種。但是，隨著機組容量的逐漸增大，常規控制方法已經不能得到足夠滿意的控制質量，同時，由於工業過程逐漸復雜化，單一控制技術也遠遠無法達到要求。

因此，結合先進的控制理論和控制演算法將成為今後研究的一大趨勢。近幾年已經出現了一些相類似的控制方法，主要有以下兩類：一類是先進控制演算法與傳統控制方法相結合，另一類是先進控制演算法之間的結合。主要包括 ：

1、Smith預估控制及其改進型。

2、基於神經網路理論的各種控制策略，諸如單神經元控制器取代主蒸汽溫度串級PID控制中主調節器的策略、基於BP神經網路提出主蒸汽溫度的串級智能控制等。

3、基於模糊控制理論的各種控制策略，

諸如主蒸汽溫度的模糊PID控制、模糊控制與基於專家系統整定的串級PID控制相結合的復合控

制策略，主蒸汽溫度的Fuzzy-PI復合控制策略等。

4、基於狀態反饋的控制策略，例如：基於現代控制理論中狀態反饋控制原理的分級控制方法、狀態反饋控制與串級PID控制相結合的主蒸汽溫度控制策略、將狀態反饋引入到鍋爐主蒸汽溫度中的一種多迴路串級控制方法等。

5、其它控制策略，諸如基於魯棒控制原理改進主蒸汽溫度串級PID控制策略並指出在DCS系統中的實現方法、用預測智能控制器作為串級控制的主調節器以改善主蒸汽溫度的遲延特性等。

我們所接觸的是一個復雜多變的系統，難以建立被控對象的精確模型，而傳統控制方法往往需要建立一個精確的數學模型。同時，由於一些被控對象帶有大遲延和大慣性的動態特性,因而即使建立了數學模型，通常也不如一個有經驗的操作人員進行手動控制效果好。

從20世紀七十年代開始，生物控制理論逐漸引起研究者的重視並迅速發展。目前神經網路控制已經發展得比較成熟，但是基於神經內分泌系統的生物智能控制理論研究才剛剛起步。

作為人體各種激素調節中心，神經內分泌系統具有較好的穩定性和適應性，通過將模糊理論與神經內分泌反饋調節機制演算法相結合，優勢互補，並應用於PID控制器中，可以對鍋爐主汽溫系統的對象特性和一般控制規律進行分析。