smith预估算法

‘壹’ 谁能解释下什么是FOPDT模型毕业答辩急……

国际标准刊号：ISSN 1001-2265
国内统一刊号：CN 21-1132摘 要:针对一阶加纯滞后（FOPDT）模型，基于最优传递函数，提出了Smith预估控制系统的PI参数整定方法。首先介绍了Smith预估控制方法，然后对比Smith预估控制系统的闭环特征方程式和二阶最优传递函数的特征方程式，得出PI控制器的参数整定公式，最后基于ITAE最优传递函数或Butterworth最优传递函数，给出了PI控制器的设计实例，并进行了相应的仿真。仿真结果表明，按该方法设计的Smith预估控制系统的动态性能和抗扰动性能都取得比较好的效果。[着者文摘]

‘贰’ 使用大林和pid算法分别对温度控制系统进行控制各自有什么优缺点

Smith补偿与大林算法的比较
摘要:研究了两类用于时滞系统控制的方法,即包括自整定PID控制Smith预估控制和Dahlin算法在内的经典控制方法和包括模糊控制,神经网络控制和模糊神经网络拉制在内的智能控制方法,经过比较后认为经典控制结构简单,可靠性及实用性强,而智能控制则具有自适应性和坚固性好,抗干扰能力强的优势,因而将这两种控制方法结合起来是控制时滞系统有效实用的方法,具有很好的应用前景.
1引言
在工业生产过程中,具有时滞特性的控制对象是非常普遍的,例如造纸生产过程,精馏塔提馏级温度控制过程,火箭发动机燃烧室中的燃烧过程等都是典型的时滞系统.为解决纯滞后时间对系统控制性能带来的不利影响,许多学者在理论和实氏
上做了大量的研究工作,提出了很多行之有效的方法.本文主要介绍其中两类研究得比较多的控制方法,即最早在时滞系统控制中应用的几种经典控制方法和近年来受到广泛关注的智能控制方法.
2经典控制
所谓经典控制方法是指针对时滞系统控制问题提出并应用得最早的控制策略,主要包括自整定PID控制,Smith预估控制,大林算法这几种方法.这些方法虽然理论上比较简单,但在实际应用中却能收到很好的控制效果,因而在工业生产实践中获得了广泛的应用.
2.1自整定PID控制
PID控制器由于具有算法简单,鲁棒性好和可靠性高等特点,因而在实际控制系统设计中得到了广泛的运用,据统计PID控制是在工业过程控制中应用最为广泛的一种控制算法.PID控制的难点在于如何对控制参数进行整定,以求得到最佳控制
效果.较早用来整定PID控制器参数的方法有:Ziegler-Nichols动态特性法,Cohen-Coon响应曲线法,基于积分平方准则ISE的整定法等.但是这些方法只能在对象模型精确己知的情况下,
Cui,Kunfln Zhang,Yifei实现PID参数的离线整定,当被控对象特性发生变化时,就必须重新对系统进行模型辨识.为了能在对象特性发生变化时,自动对控制器参数进行在线调整,以适应新的工况,PID参数的自整定技术就应运而生了.目前用于自整定的方法比较多,如继电型自整定技术,基于过程特征参数的自整定技术,基于给定相位裕度和幅值裕度的SPAM法自整定技术,基于递推参数估计的自整定技术以及智能自整定技术等.总体来看这类自整定PID控制器对于(T为系统的惯性时间常数)的纯滞后对象控制是有效的,但对于大纯滞后对象,当时,按照上述方法整定的PID控制器则难以稳定.
2.2 Smith预估控制
Smith于1957年提出的预估控制算法,通过引入一个与被控对象相并联的纯滞后环节,使补偿后的被控对象的等效传递函数不包括纯滞后项,这样就可以用常规的控制方法(如PID或PI控制)对时滞系统进行控制.Smith预估控制方法虽然从理论
上解决了时滞系统的控制问题,但在实际应用中却还存在很大缺陷.Palmor提出Smith预估器存在这样两点不足:1.它要求有一个精确的过程模型,当模型发生变化时,控制质量将显着恶化;2.Smith预估器对实际对象的参数变化十分敏感,当参数变化较大时,闭环系统也会变得不稳定,甚至完全失效.Watanabe进一步指出Smith预估器的两个主要缺陷:1.系统对扰动的响应很差;2.若控制对象中包含的极点时,即使控制器中含有积分器,系统对扰动的稳态误差也不为零.另外Smith预估器还存在参数整定上的困难,这些缺陷严重制约了Smith预估器在实际系统中的应用.针对Smith预估器存在的不足,一些改进结构的Smith预估器就应运而生了.Hang C C等针对常规预估控制方案中要求受控对象的模型精确这一局限,在常规方案基础上,外加调节器组成副回路对系统进行动态修正,该方法的稳定性和
鲁棒性比原来的Smith预估系统要好,它对对象的模型精度要求明显地降低了.Watanabe提出的改进结构的Smith预估器采用了一个抑制扰动的动态补偿器M(s),通过配置M(s)的极点,能够获得较满意的扰动响应及对扰动稳态误差为零.对于Smith预估器的参数整定问题,张卫东等人提出了一种解析设计方法,并证明该控制器可以通过常规的PID控制器来实现,从而能根据给定的性能要求(超调或调节时间)来设计控制器参数.
2.3大林算法
大林算法是由美国IBM公司的Dahlin于1968年针对工业过程控制中的纯滞后特性而提出的一种控制算法.该算法的目标是设计一个合适的数字调节器D(z),使整个系统的闭环传递函数相当于一个带有纯滞后的一阶惯性环节,而且要求闭环系统的纯滞后时间等于被控对象的纯滞后时间.大林算法方法比较简单,只要能设计出合适的且可以物理实现的数字调节器D(z),就能够有效地克服纯滞后的不利影响,因而在工业生产中得到了广泛应用.但它的缺点是设计中存在振铃现象,且与Smith算法一样,需要一个准确的过程数字模型,当模型误差较大时,控制质量将大大恶化,甚至系统会变得不稳定.实际上已有文献证明,只要在Smith预估器中按给定公式设计调节器D伺,则Smith预估器与Dahlin算法是等价的,Dahlin算法可以看作是Smith预估器的一种特殊情况.

‘叁’ DCS控制系统能应用先进控制算法吗

可以。
部分DCS系统会提供采用“先进控制算法”（预测、模糊、神经网络）的功能块。
有些是免费的，有些则需要根据现场的控制需求做定制开发。
可采用OPC接口，读取DCS的实时和历史数据，并据此做数学模型识别或给出控制信号

‘肆’ 设计史密斯预估器需要注意什么问题

您好整合进程伴时滞是最经常遇到的行业，特别是在共同的水平和接口级系统。也有一些一阶过程大时间常数通常视为集成系统[ 1 ] [ 2 ] 。这项研究整合进程具有时滞是全面的，许多控制算法，提出现在。集成系统的小时滞常规PI控制器可以做更好的工作和大滞后系统的Smith预估器的最佳选择，但根据负载扰动和模型的过程中总是不匹配的结果稳步错误导致这种控制器确实无用。为了消除稳态误差多种改性史密斯预测器和控制器设计，定点跟踪和干扰抑制分别为[ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] 。随着巨大的成功的模型预测控制，许多研究人员采用这一战略，设计控制器的不确定集成系统[ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] 。一种双预测PI控制器的目的是在一个简单的调整方式为这种类型的进程，并适用于温度控制的生物发酵罐较好的业绩[ 9 ] 。

‘伍’ 先进PID控制MATLAB仿真的图书目录

第1章 基本的PID控制 1
1.1 PID控制原理 1
1.2 连续系统的模拟PID仿真 2
1.2.1 基本的PID控制 2
1.2.2 线性时变系统的PID控制 8
1.3 数字PID控制 12
1.3.1 位置式PID控制算法 12
1.3.2 连续系统的数字PID控制仿真 13
1.3.3 离散系统的数字PID控制仿真 19
1.3.4 增量式PID控制算法及仿真 25
1.3.5 积分分离PID控制算法及仿真 27
1.3.6 抗积分饱和PID控制算法及仿真 32
1.3.7 梯形积分PID控制算法 35
1.3.8 变速积分PID算法及仿真 35
1.3.9 带滤波器的PID控制仿真 39
1.3.10 不完全微分PID控制算法及仿真 45
1.3.11 微分先行PID控制算法及仿真 49
1.3.12 带死区的PID控制算法及仿真 52
1.3.13 基于前馈补偿的PID控制算法及仿真 56
1.3.14 步进式PID控制算法及仿真 59
1.3.15 PID控制的方波响应 61
1.3.16 基于卡尔曼滤波器的PID控制 64
1.4 S函数介绍 73
1.4.1 S函数简介 73
1.4.2 S函数使用步骤 73
1.4.3 S函数的基本功能及重要参数设定 73
1.4.4 实例说明 74
1.5 PID研究新进展 74
第2章 PID控制器的整定 76
2.1 概述 76
2.2 基于响应曲线法的PID整定 76
2.2.1 基本原理 76
2.2.2 仿真实例 77
2.3 基于Ziegler-Nichols的频域响应PID整定 81
2.3.1 连续Ziegler-Nichols方法的PID整定 81
2.3.2 仿真实例 81
2.3.3 离散Ziegler-Nichols方法的PID整定 84
2.3.4 仿真实例 84
2.4 基于频域分析的PD整定 88
2.4.1 基本原理 88
2.4.2 仿真实例 88
2.5 基于相位裕度整定的PI控制 91
2.5.1 基本原理 91
2.5.2 仿真实例 94
2.6 基于极点配置的稳定PD控制 95
2.6.1 基本原理 95
2.6.2 仿真实例 96
2.7 基于临界比例度法的PID整定 98
2.7.1 基本原理 98
2.7.2 仿真实例 99
2.8 一类非线性整定的PID控制 101
2.8.1 基本原理 101
2.8.2 仿真实例 103
2.9 基于优化函数的PID整定 105
2.9.1 基本原理 105
2.9.2 仿真实例 105
2.10 基于NCD优化的PID整定 107
2.10.1 基本原理 107
2.10.2 仿真实例 107
2.11 基于NCD与优化函数结合的PID整定 111
2.11.1 基本原理 111
2.11.2 仿真实例 111
2.12 传递函数的频域测试 113
2.12.1 基本原理 113
2.12.2 仿真实例 114
第3章 时滞系统的PID控制 117
3.1 单回路PID控制系统 117
3.2 串级PID控制 117
3.2.1 串级PID控制原理 117
3.2.2 仿真实例 118
3.3 纯滞后系统的大林控制算法 122
3.3.1 大林控制算法原理 122
3.3.2 仿真实例 122
3.4 纯滞后系统的Smith控制算法 124
3.4.1 连续Smith预估控制 125
3.4.2 仿真实例 126
3.4.3 数字Smith预估控制 128
3.4.4 仿真实例 129
第4章 基于微分器的PID控制 134
4.1 基于全程快速微分器的PID控制 134
4.1.1 全程快速微分器 134
4.1.2 仿真实例 134
4.2 基于Levant微分器的PID控制 143
4.2.1 Levant微分器 143
4.2.2 仿真实例 144
第5章 基于观测器的PID控制 156
5.1 基于慢干扰观测器补偿的PID控制 156
5.1.1 系统描述 156
5.1.2 观测器设计 156
5.1.3 仿真实例 157
5.2 基于干扰观测器的PID控制 162
5.2.1 干扰观测器基本原理 162
5.2.2 干扰观测器的性能分析 164
5.2.3 干扰观测器鲁棒稳定性 166
5.2.4 低通滤波器 的设计 167
5.2.5 仿真实例 168
5.3 基于扩张观测器的PID控制 172
5.3.1 扩张观测器的设计 172
5.3.2 扩张观测器的分析 173
5.3.3 仿真实例 175
5.4 基于输出延迟观测器的PID控制 189
5.4.1 系统描述 189
5.4.2 输出延迟观测器的设计 189
5.4.3 延迟观测器的分析 190
5.4.4 仿真实例 191
第6章 自抗扰控制器及其PID控制 201
6.1 非线性跟踪微分器 201
6.1.1 微分器描述 201
6.1.2 仿真实例 201
6.2 安排过渡过程及PID控制 205
6.2.1 安排过渡过程 205
6.2.2 仿真实例 206
6.3 基于非线性扩张观测器的PID控制 212
6.3.1 系统描述 212
6.3.2 非线性扩张观测器 212
6.3.3 仿真实例 213
6.4 非线性PID控制 225
6.4.1 非线性PID控制算法 225
6.4.2 仿真实例 225
6.5 自抗扰控制 228
6.5.1 自抗扰控制结构 228
6.5.2 仿真实例 228
第7章 PD鲁棒自适应控制 239
7.1 挠性航天器稳定PD鲁棒控制 239
7.1.1 挠性航天器建模 239
7.1.2 PD控制器的设计 240
7.1.3 仿真实例 240
7.2 基于名义模型的机械手PI鲁棒控制 245
7.2.1 问题的提出 245
7.2.2 鲁棒控制律的设计 246
7.2.3 稳定性分析 246
7.2.4 仿真实例 247
7.3 基于Anti-winp的PID控制 255
7.3.1 Anti-winp基本原理 255
7.3.2 基于Anti-winp的PID控制 255
7.3.3 仿真实例 256
7.4 基于PD增益自适应调节的模型参考自适应控制 259
7.4.1 问题描述 259
7.4.2 控制律的设计与分析 260
7.4.3 仿真实例 261
第8章 模糊PD控制和专家PID控制 270
8.1 倒立摆稳定的PD控制 270
8.1.1 系统描述 270
8.1.2 控制律设计 270
8.1.3 仿真实例 271
8.2 基于自适应模糊补偿的倒立摆PD控制 274
8.2.1 问题描述 274
8.2.2 自适应模糊控制器设计与分析 275
8.2.3 稳定性分析 276
8.2.4 仿真实例 277
8.3 基于模糊规则表的模糊PD控制 284
8.3.1 基本原理 284
8.3.2 仿真实例 285
8.4 模糊自适应整定PID控制 288
8.4.1 模糊自适应整定PID控制原理 288
8.4.2 仿真实例 291
8.5 专家PID控制 296
8.5.1 专家PID控制原理 296
8.5.2 仿真实例 297
第9章 神经PID控制 301
9.1 基于单神经元网络的PID智能控制 301
9.1.1 几种典型的学习规则 301
9.1.2 单神经元自适应PID控制 301
9.1.3 改进的单神经元自适应PID控制 302
9.1.4 仿真实例 303
9.1.5 基于二次型性能指标学习算法的单神经元自适应PID控制 305
9.1.6 仿真实例 306
9.2 基于RBF神经网络整定的PID控制 309
9.2.1 RBF神经网络模型 309
9.2.2 RBF网络PID整定原理 310
9.2.3 仿真实例 311
9.3 基于自适应神经网络补偿的倒立摆PD控制 316
9.3.1 问题描述 316
9.3.2 自适应神经网络设计与分析 316
9.3.3 仿真实例 319
第10章 基于遗传算法整定的PID控制 325
10.1 遗传算法的基本原理 325
10.2 遗传算法的优化设计 326
10.2.1 遗传算法的构成要素 326
10.2.2 遗传算法的应用步骤 326
10.3 遗传算法求函数极大值 327
10.3.1 二进制编码遗传算法求函数极大值 327
10.3.2 实数编码遗传算法求函数极大值 331
10.4 基于遗传算法的PID整定 334
10.4.1 基于遗传算法的PID整定原理 335
10.4.2 基于实数编码遗传算法的PID整定 337
10.4.3 基于二进制编码遗传算法的PID整定 341
10.4.4 基于自适应在线遗传算法整定的PD控制 347
10.5 基于摩擦模型补偿的PD控制 352
10.5.1 摩擦模型辨识 352
10.5.2 仿真实例 353
第11章 伺服系统PID控制 359
11.1 基于LuGre摩擦模型的PID控制 359
11.1.1 伺服系统的摩擦现象 359
11.1.2 伺服系统的LuGre摩擦模型 359
11.1.3 仿真实例 360
11.2 基于Stribeck摩擦模型的PID控制 362
11.2.1 Stribeck摩擦模型描述 362
11.2.2 一个典型伺服系统描述 363
11.2.3 仿真实例 364
11.3 伺服系统三环的PID控制 371
11.3.1 伺服系统三环的PID控制原理 371
11.3.2 仿真实例 372
11.4 二质量伺服系统的PID控制 375
11.4.1 二质量伺服系统的PID控制原理 375
11.4.2 仿真实例 377
11.5 伺服系统的模拟PD+数字前馈控制 379
11.5.1 伺服系统的模拟PD+数字前馈控制原理 379
11.5.2 仿真实例 380
第12章 迭代学习PID控制 382
12.1 迭代学习控制方法介绍 382
12.2 迭代学习控制基本原理 382
12.3 基本的迭代学习控制算法 383
12.4 基于PID型的迭代学习控制 383
12.4.1 系统描述 383
12.4.2 控制器设计 384
12.4.3 仿真实例 384
第13章 其他控制方法的设计与仿真 390
13.1 单级倒立摆建模 390
13.2 倒立摆PD控制 391
13.2.1 系统描述 391
13.2.2 仿真实例 391
13.3 单级倒立摆的全状态反馈控制 394
13.3.1 系统描述 394
13.3.2 全状态反馈控制 395
13.3.3 仿真实例 395
13.4 输入/输出反馈线性化 403
13.4.1 系统描述 403
13.4.2 控制律设计 404
13.4.3 仿真实例 404
13.5 倒立摆反演控制 408
13.5.1 系统描述 408
13.5.2 控制律设计 408
13.5.3 仿真实例 409
13.6 倒立摆滑模控制 413
13.6.1 问题描述 413
13.6.2 控制律设计 413
13.6.3 仿真实例 414
13.7 自适应鲁棒控制 419
13.7.1 问题的提出 419
13.7.2 自适应控制律的设计 419
13.7.3 仿真实例 420
13.8 单级倒立摆的H∞控制 427
13.8.1 系统描述 427
13.8.2 H∞控制器要求 428
13.8.3 基于Riccati方程的H∞控制 429
13.8.4 基于LMI的H∞控制 429
13.8.5 仿真实例 431
13.9 基于GUI的倒立摆控制动画演示 438
13.9.1 GUI介绍 438
13.9.2 演示程序的构成 439
13.9.3 主程序的实现 439
13.9.4 演示界面的GUI设计 439
13.9.5 演示步骤 440
第14章 PID实时控制的C++语言 设计及应用 442
14.1 控制系统仿真的C++实现 442
14.2 基于C++的三轴飞行模拟转台伺服系统PID实时控制 444
14.2.1 控制系统构成 445
14.2.2 实时控制程序分析 445
14.2.3 仿真实例 449
附录A 常用符号说明 459
参考文献 460

‘陆’ DCS评估基本原则有哪些

(1)分级递阶式系统结构
DCS在垂直方向和水平方向都采用了分级式结构，以实现系统要求的功能分散、危险分散、高可靠性和灵活性、低成本、便于维修和升级等目标。
(2)分散控制
分散控制是集散控制系统的最突出特点之一。除了控制分散，还包括功能分散、设备分散、危险分散等。
(3)功能强大
可以完成从简单的单回路控制到复杂的多变量模型优化控制， 可以执行从常规PID 运算到Smith预估、三阶矩阵乘法等各种运算， 可以进行反馈控制、顺序控制、逻辑控制， 可以实现监控、显示、打印、报警、历史数据存储等功能。

拓展资料
DCS即为分布式控制系统，是分布式控制系统的英文缩写（Distributed Control System），在国内自控行业又称之为集散控制系统。是相对于集中式控制系统而言的一种新型计算机控制系统，它是在集中式控制系统的基础上发展、演变而来的。

集散控制系统是以微处理器为基础，采用控制功能分散、显示操作集中、兼顾分而自治和综合协调的设计原则的新一代仪表控制系统。集散控制系统简称DCS，也可直译为“分散控制系统”或“分布式计算机控制系统”。

DCS具有以下特点：
1、 高可靠性。由于DCS将系统控制功能分散在各台计算机上实现，系统结构采用容错设计，因此某一台计算机出现的故障不会导致系统其他功能的丧失。此外，由于系统中各台计算机所承担的任务比较单一，可以针对需要实现的功能采用具有特定结构和软件的专用计算机，从而使系统中每台计算机的可靠性也得到提高。
2、开放性。DCS采用开放式，标准化、模块化和系列化设计，系统中各台计算机采用局域网方式通信，实现信息传输，当需要改变或扩充系统功能时，可将新增计算机方便地连入系统通信网络或从网络中卸下，几乎不影响系统其他计算机的工作。

‘柒’ 如果smith补偿器采用了不准确的过程数学模型将会对系统产生什么影响

补偿柜主要是用来降低无用功的，就是提高负载的功率因素，如果负载都是阻性的，就没必要补偿，如果负载包含大功率的感性或者容性负载，如果没有补偿器就会浪费很多电在无功上，电力局对大用户的功率因素有要求，不能太低，低了要罚款，高了有奖励，所以越高越好。

提出了一种改进型Smith预估补偿控制新方法。在被控对象的输入端施加一阶跃输入信号，根据其阶跃响应估计出被控对象的数学模型，再根据此估计模型在线地修正Smith预估补偿器，从而克服了传统的Smith预估补偿控制方法因模型误差而使控制品质变坏的缺点。

(7)smith预估算法扩展阅读：

史密斯预估控制，或称史密斯预测补偿控制，是一种纯滞后补偿控制手段。

经过史密斯预估器的补偿，纯滞后环节被转移到了闭环控制回路之外，因而不会对系统产生不利影响。由拉氏变换的位移定理可知，纯滞后特性只是将原输出信号推移了时间，不会改变输出信号的波形和性能表现。

在工业过程中，被控对象或多或少存在一定的纯滞后特性，纯滞后特性往往使系统稳定性降低，动态性能变坏，可能引起超调和振荡；史密斯预估器的引入很好的补偿了大迟延对象的纯滞后特性，提高了系统的稳定性和动态性能。对于以稳定性为首要要求、快速性为次要要求的系统，史密斯预估器十分有效。

‘捌’ 哪个高手能列举一些计算机控制系统的相关理论问题啊

涉及的相关理论包括：1.系统建模，PID控制，最小拍控制，Smith预估控制，大林算法；2.改进PID控制，改进最小拍控制，改进Smith预估控制；3.模糊控制，神经网络控制，预测控制，参数优化控制（进化算法）

‘玖’ 问几个过程控制的问题

您知道在深圳市龙岗区坑梓镇的最边上有一家中港合资以生产注塑机为主的集团公司吗？公司叫震雄集团，又叫震雄工业园（深圳）有限公司。公司的老板是香港山东人。懂事长叫蒋震和总裁叫蒋丽婉。您的孩子千万内不要到这家公司去打工，除非您不想活了。如果已经去了就不要在那里太好好的工作，否则的话将来您的孩子陷到老板设下的陷阱里，不得不离开公司后，您的孩子会被害得走投无路，您自己也会死不瞑目，您的家人也殃及鱼池，可以说后果惨不忍睹。
我表姐的父亲已经被蒋震和蒋丽婉害死了。由于篇幅的关系中间4000多字的内容我都没粘贴过来。
我表姐现在也想明白了，蒋震和蒋丽婉害她的原因：我表姐在找工作时投的简历上会有在他们公司工作过的经历，蒋震和蒋丽婉就利用这一点，到处去和她投简历的公司联系说她如何如何不好，那家公司好不要她，这样蒋震和蒋丽婉和那家公司就在她简历的的牵线下相识了，并且那家公司很感激蒋震和蒋丽婉。同时蒋震和蒋丽婉也达到了让她好再去投简历的目的，其实是蒋震和蒋丽婉认识更多公司老板的目的，这样我表姐不自觉地就给蒋震和蒋丽婉充当了公关的角色，而且是免费公关，因为她已经辞职离开了那个狗公司。蒋震和蒋丽婉仰仗着他们靠剥削劳动力的非法黑心钱而无视国家的法律法规，为了谋取他们的私利而迫害无辜，不管我表姐的死活。使得我表姐会有两年半的那样暗无天日的经历。直到现在事情已经过去7年了，蒋震和蒋丽婉还没放过我表姐。使得我表姐总是心有余悸。所以那些不想死的父亲们，那些不想让孩子受迫害残害的家长们，不想让亲人遭殃的孩子们，您自己好好想想吧。

‘拾’ 主蒸汽温度压力变化对汽轮机运行有何影响

主蒸汽温度压力变化对汽轮机运行的影响有：

1、主蒸汽压力升高：在机组额定功率下初压升高后蒸汽流量有所减少，各监视段压力相应降低，各中间级焓降基本保持不变，因此主蒸汽流量减少各中间级动叶应力均有所下降，隔板的压差和轴向推力也都有所减少。调节级前后压差虽有上升，但其危险工况不在额定负荷，

因此调节级和中间各级在主蒸汽压力上升时都是安全的。对于末几级叶片，由于前后压差的减小(级前压力减小)，级的焓降减少，从强度观点看末几级叶片也是安全的。

当然，主蒸汽压力也不能过高，否则有可能造成机组过负荷，隔板、动叶过负荷及机组轴向位移大、推力轴承故障等不安全情况的发生。

2、主蒸汽压力下降：在主蒸汽压力下降后机组仍要发出额定功率，则主蒸汽流量会相应增加。因此会引起非调节级各级级前压力升高，而末几级焓降增大，因此非调节级各级的负荷都有所增加，

末几级过负荷最为严重，全机的轴向推力也相应增大。因此运行中主蒸汽压力下降机组应适当带负荷。

3、主蒸汽温度升高：主蒸汽温度升高从经济性角度来看对机组是有利的，它不仅提高了循环热效率，而且减少了汽轮机的排汽湿度。但从安全角度来看，主蒸汽温度的上升会引起金属材料性能恶化缩短某些部件的使用寿命，如主汽阀、调节阀、轴封、法兰、螺栓以及高压管道等。

对于超高参数机组，即使主蒸汽温度上升不多也可能引起金属急剧的蠕变，使许用应力大幅度的降低。因此绝大多数情况下不允许升高初温运行的。

4、主蒸汽温度降低：在机组额定负荷下主蒸汽温度下降将会引起蒸汽流量增大，各监视段压力上升。此时调节级是安全的，但是非调节级尤其是最末几级焓降和主蒸汽流量同时增大将产生过负荷，是比较危险的。

同时，蒸汽温度下降会引起末几级叶片湿度的增加，增大了湿汽损失，同时也加剧了末几级叶片的冲蚀作用，直接威胁倒汽轮机的安全运行。因此，在主蒸汽温度降低的同时应降低压力，是汽轮机热力过程线尽量与设计工况下的热力过程线重合，以提高机组排汽干度。

因此机组的功率限制较大，必要时应申请减负荷运行。

5、当使用射汽抽气时，应先进行蒸汽暖管，再投入主抽气器和启动抽气器。现在一般在我国都采用射水抽气器，应先启动射水泵，射水泵启动前应作联动试验，正常后使一台运行一台备用，以使凝汽器逐渐建立起真空。

机组启动时，真空值应高一些，以减少汽轮机转子冲动阻力和启动汽耗，另外排汽温度低，对刚建投运的凝汽器也较为有利。但真空值也不易过高，因真空过高会延长启动时间，主要因为真空值过高时，所需进汽量少，对汽轮机加热不利。目前我国启动真空一般为350-450mmHg。

(10)smith预估算法扩展阅读：

主汽温控制方法

常规的主汽温控制方法分为导前汽温微分信号的双冲量汽温控制、串级汽温控制、分段汽温控制及相位补偿汽温控制几种。但是，随着机组容量的逐渐增大，常规控制方法已经不能得到足够满意的控制质量，同时，由于工业过程逐渐复杂化，单一控制技术也远远无法达到要求。

因此，结合先进的控制理论和控制算法将成为今后研究的一大趋势。近几年已经出现了一些相类似的控制方法，主要有以下两类：一类是先进控制算法与传统控制方法相结合，另一类是先进控制算法之间的结合。主要包括 ：

1、Smith预估控制及其改进型。

2、基于神经网络理论的各种控制策略，诸如单神经元控制器取代主蒸汽温度串级PID控制中主调节器的策略、基于BP神经网络提出主蒸汽温度的串级智能控制等。

3、基于模糊控制理论的各种控制策略，

诸如主蒸汽温度的模糊PID控制、模糊控制与基于专家系统整定的串级PID控制相结合的复合控

制策略，主蒸汽温度的Fuzzy-PI复合控制策略等。

4、基于状态反馈的控制策略，例如：基于现代控制理论中状态反馈控制原理的分级控制方法、状态反馈控制与串级PID控制相结合的主蒸汽温度控制策略、将状态反馈引入到锅炉主蒸汽温度中的一种多回路串级控制方法等。

5、其它控制策略，诸如基于鲁棒控制原理改进主蒸汽温度串级PID控制策略并指出在DCS系统中的实现方法、用预测智能控制器作为串级控制的主调节器以改善主蒸汽温度的迟延特性等。

我们所接触的是一个复杂多变的系统，难以建立被控对象的精确模型，而传统控制方法往往需要建立一个精确的数学模型。同时，由于一些被控对象带有大迟延和大惯性的动态特性,因而即使建立了数学模型，通常也不如一个有经验的操作人员进行手动控制效果好。

从20世纪七十年代开始，生物控制理论逐渐引起研究者的重视并迅速发展。目前神经网络控制已经发展得比较成熟，但是基于神经内分泌系统的生物智能控制理论研究才刚刚起步。

作为人体各种激素调节中心，神经内分泌系统具有较好的稳定性和适应性，通过将模糊理论与神经内分泌反馈调节机制算法相结合，优势互补，并应用于PID控制器中，可以对锅炉主汽温系统的对象特性和一般控制规律进行分析。