系统辨识在热工过程中的应用
自动化检定系统在热工仪表检测中的应用
自动化检定系统在热工仪表检测中的应用摘要：随着经济的迅速发展和科学技术的进步，工业生产过程中所需要的设备会越来越复杂，热工仪表的应用也会越来越广泛，而热工仪表的故障发生也会更加的复杂多样，检查不明确确定不了正确的校准方法会影响整个工厂的生产过程，造成重大的经济损失，为了更快更准确的进行现场校准，需要对热工仪器的故障发生有更清晰的了解。
本文对热工仪表的现场校准方法进行分析，并对自动化技术的应用进行阐述。
关键词：自动化；检定技术；热工仪表热工仪表主要包括压力表，压力变送器，热工信号校验仪，闪光报警仪等，许多工业生产中都会采用这些设备进行计量检测，保证了产品质量和工业生产的顺利运行。
自动化技术是一门综合性的技术，它与控制论、计算机技术和系统工程等都有十分密切的关系，其中控制理论和计算机技术对自动化技术的影响最大。
热工仪表的检测可以及时发现问题并采取相应措施，是计量工作中重要的环节。
在热工仪表的正常工作下，工业生产能够在保证质量的基础上优化利用资源，降低生产成本，提高经济效益，但是如果热工仪表出现问题，且未对其进行及时校准，会给企业造成重大的损失。
一、热工计量自动检定的概念与原理1、热工计量自动检定的概念。
自动检定是将现场各种物理量如温度、压力、液位等转换成控制装置或显示仪表能够接收的电信号，以供自动控制和参数显示使用。
自动检定的热T参数是监督电厂机组是否正常运行的依据；是随时调整自动控制作用的根据；是机组进行经济核算、事故分析、自动报警等的数据来源。
2、热工计量自动检定系统的基本原理。
热工计量自动检定系统是由两部分组成，即可调电源和数字电压表，并设有专用的电压电源输出，供各种二次仪表电源使用，在面板上设有专用插孔。
被测信号通过多路开关进入采样数表，数表将其采样值通过通信电缆传送到计算机，计算机根据程序设计要求，通过主机箱控制调功器的输出功率，保证被控对象按要求进行升温变化，确保检定过程的顺利进行，同时实时显示检定过程的各种参数，打印出各种报表。
探索热工控制系统中DCS的应用与管理
探索热工控制系统中DCS的应用与管理
热工控制系统是指用来控制热能的生成、转换、传递和利用的自动化系统。
而DCS是
指分散控制系统，它是一种多功能、分散布置的控制系统。
DCS在热工控制系统中的应用
和管理具有重要的意义。
DCS在热工控制系统中的应用可以实现对温度、压力、流量等参数的实时监测和控制。
通过DCS系统，可以对热能的产生、转换和利用过程进行全面监控，保证热能的安全、高
效利用。
由于DCS系统具有分散布置的特点，可以实现对多个热工装置的智能控制，提高
整个热工系统的安全性和稳定性。
DCS在热工控制系统中的管理主要包括系统的维护和优化。
系统的维护包括对硬件设
备和软件的定期检查和维修，确保系统的正常运行。
还需对DCS系统进行定期的数据备份
和安全性检测，防止系统数据丢失和被黑客攻击。
系统的优化可以通过对数据的分析和处
理来实现，根据实时监测到的数据，调整热工控制系统的参数以优化系统的运行效率。
还
可以通过不断引入新的控制技术和设备来提升系统的性能。
对于DCS的应用和管理，需要注意以下几点。
DCS系统的配置需要根据热工系统的特
点和需求来设计，确保系统具备良好的可扩展性和适应性。
DCS系统应具备良好的可靠性
和安全性，尽可能减少系统的故障和对热工系统的影响，同时能够及时对系统故障进行检
测和处理。
DCS系统应具备良好的人机界面，方便操作人员对系统进行监控和控制，减少
人为操作错误的发生。
探讨系统辨识在控制系统中的应用和实践
探讨系统辨识在控制系统中的应用和实践在当今科技飞速发展的时代，控制系统在各个领域都发挥着至关重要的作用，从工业生产中的自动化流程到航空航天领域的精确导航，从智能交通系统的高效运行到医疗设备的精准控制，无一不依赖于先进的控制系统。
而系统辨识作为控制系统设计和优化的重要手段，其应用和实践也日益受到广泛关注。
系统辨识，简单来说，就是通过对系统输入输出数据的观测和分析，来建立系统的数学模型。
这个数学模型就像是系统的“画像”，能够帮助我们更好地理解系统的行为特性，预测其未来的响应，从而为控制系统的设计和优化提供依据。
在工业生产中，系统辨识有着广泛的应用。
以化工生产为例，化学反应过程通常是复杂且难以直接观测的。
通过系统辨识技术，我们可以根据实验中收集到的反应物浓度、温度、压力等输入输出数据，建立起反应过程的数学模型。
这个模型可以帮助工程师优化生产工艺参数，提高产品质量和产量，降低能耗和成本。
例如，在一个聚酯生产过程中，通过系统辨识得到的模型可以准确预测反应温度对产品分子量的影响，从而指导操作人员精确控制反应温度，生产出符合质量要求的聚酯产品。
在航空航天领域，系统辨识同样不可或缺。
飞机的飞行控制系统需要精确地感知飞机的姿态、速度和位置等信息，并根据这些信息做出及时准确的控制决策。
通过对飞机在不同飞行条件下的飞行数据进行系统辨识，可以建立飞机的动力学模型。
这个模型不仅可以用于设计飞行控制系统，还可以用于飞机的故障诊断和预测。
比如，当飞机出现异常振动时，通过与正常情况下的模型进行对比，可以快速定位故障源，为维修人员提供准确的维修指导。
智能交通系统也是系统辨识大显身手的领域之一。
城市交通流量的变化受到多种因素的影响，如时间、天气、节假日等。
通过在道路上安装传感器收集交通流量数据，并运用系统辨识技术，可以建立交通流量模型。
基于这个模型，交通管理部门可以制定更加合理的交通信号控制策略，优化道路资源配置，缓解交通拥堵。
例如，在一个拥堵的十字路口，根据系统辨识得到的交通流量模型，可以动态调整信号灯的时长，使车辆能够更加顺畅地通过路口。
热工系统Hammerstein-Wiener模型辨识
中 图分 类 号 ： Ｔ Ｋ ３ ２ ３ 文献标识码 ： Ａ
Ｉ ｄｅ ｎ ｔ ｉ ｉｃ ｆ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ Ｔｈｅ ｒ ｍａ ｌ Ｐｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ Ｕｓ ｉ ｎｇ Ｈａ ｍ ｍｅ ｒ ｓ ｔ ｅ ｉ ｎ－ Ｗ ｉ ｅ ｎｅ ｒ Ｍｏ ｄ ｅ ｌ
ＡＢＳ ＴＲＡＣＴ ： Ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｒ ｍａ ｌ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ，ｍａ ｎ ｙ ｐ ｒ ｏ ｄ ｕ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｌ ｉ ｎ ｋ ｓ ａ ｒ ｅ ｎ ｏ ｎ ｌ ｉ ｎ ｅ ｒ ａ ａ ｎ ｄ ｔ ｉ ｍｅ － ｄ ｅ ｌ ａ ｙ， Ｓ Ｏ ｔ ｈ ｅ ｉ ｄ ｅ ｎ ｔ ｉ ｉ ｆ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｍ ｉ ｓ ｍａ ｉ ｎ ｒ ｅ ｓ ｔ ｉｃ ｒ ｔ ｉ ｖ ｅ ｆ ａ ｃ ｔ ｏ ｒ ｏｒ ｆ ｔ ｈ ｅ ｒ ｍａ ｌ ｓ ｙ ｓ ｔ ｅ ｍ． Ｈａ ｍｍｅ ｒ ｓ ｔ ｅ ｉ ｎ － Ｗｉ ｅ ｎ ｅ ｒ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｉ ｓ ａ ｃ ｏ ｍｐ ｏ ｓ ｉ ｔ ｅ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ｏ ｆ Ｈａ ｍｍｅ ｒ ｓ ｔ ｅ ｉ ｎ ｍｏ ｄ ｅ ｌ
ａ ｎ ｄ Ｗｉ ｅ ｎ ｅ ｒ ｍｏ ｄ ｅ ｌ ，ｗ ｈ ｉ ｃ ｈ ｃ ａ ｎ ｂ ｅ ｔ ｔ ｅ ｒ ｅ ｘ ｐ ｒ ｅ ｓ ｓ ｔ ｈ ｅ ｄ ｙ ｎ ａ ｍｉ ｃ ｃ ｈ ａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｉ ｒ ｓ ｔ ｉ ｃ ｓ ａ ｎ ｄ ｓ ｔ ａ ｔ ｉ ｃ ｃ ｈ ａ ｒ ａ ｃ ｔ ｅ ｉｓ ｒ ｔ ｉ ｃ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｏ ｄ ｕ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ
DCS在电厂热工控制系统中的应用分析
DCS在电厂热工控制系统中的应用分析摘要：DCS又称集散控制系统，被广泛的应用于电力、冶金、钢铁、煤化工等。
以火力发电厂为例，DCS可实现运行设备的数据采集、反馈控制、数据通讯、逻辑判断、远程控制等功能，同时可以进行设备运行状态实时监控，既提高了生产效率，也降低了安全事故发生几率，而且能有效的提高管理水平。
基于DCS这项技术的优势，电厂还需不断进行优化完善，以此发挥其最大价值，为电厂热工控制系统的运行营造良好环境，为火力发电机组的安全稳定运行保驾护航关键词：集散控制系统；火力发电厂；热工控制系统；安全稳定运行0前言我国工业化历经数十年的发展历程，在漫长的发展历程中逐渐提高工业自动化的水平，在工业化发展期间DCS技术发挥了重要的作用。
DCS这项技术具有适应性较强、应用灵活以及可靠性好等特点，因为该技术的优势显著，使其广泛的应用到各个领域。
在火力发电厂热工系统中DCS技术的应用是最具有代表性额。
应用DCS技术构建系统，可以轻松实现相对繁琐的控制算法，同时一定程度上提高了系统的抗干扰能力，进一步提高了工作效率，相应降低了运行操作人员的工作负担，提高了各类设备的使用寿命，为火力发电厂创造了更多的效益。
1、DCS系统概述DCS控制系统具有集散性特点，其与过去常使用的控制系统之间有很大的区别。
过去使用的DCS系统被叫做4C技术，是经过计算机控制系统的改造与升级，需要更新软件和运用全新的工作思维才能够很好的完成电厂管理工作。
而当下所使用的DCS系统则是以局域网络的模式开展各项工作，具有很强的安全性与实效性，可实现对系统的全面控制与监管。
目前DCS系统在我国电力产业中逐步普及，尤其是在电厂的热工控制中被广泛的应用，如，人机交互技术的使用、高速网络通信技术与DCS系统的结合等，优化了电厂DCS系统的运行效果，对电厂经济以及全面的发展产生积极的影响。
因此，各电厂需提高对DCS系统的重视度，引进该项技术，并且采取适合举措运用和优化DCS系统的功能，发挥其最大的应用价值。
系统辨识理论及应用
系统辨识理论及应用本文旨在介绍系统辨识理论及其在实际应用中的重要性和背景。
系统辨识是一种重要的工具和技术，用于分析和推测系统的特性和行为。
通过系统辨识，我们能够对系统进行建模、预测和控制。
系统辨识理论的起源可以追溯到控制工程学科，并逐渐扩展到其他领域，如信号处理、人工智能和统计学等。
它在工程、科学和经济等领域都有广泛的应用。
系统辨识的目标是通过观察系统的输入和输出数据，从中提取出系统的特征和动态模型。
系统辨识理论和应用的重要性在于它能帮助我们理解和掌握复杂系统的行为，并能够对系统进行建模和预测。
通过系统辨识，我们可以获取关键的系统参数和结构信息，从而为系统设计和控制提供指导和支持。
本文将介绍系统辨识理论的基本原理和方法，包括信号采集和预处理、模型结构的选择和参数估计等。
我们还将探讨系统辨识在不同领域的应用案例，如机械系统、电力系统和金融市场等。
希望本文能够为读者提供关于系统辨识理论及应用的基本概念和方法，并激发对系统辨识领域的进一步研究兴趣。
本文将概述系统辨识理论的基本原理和方法，并介绍其在不同领域的应用。
系统辨识是一种通过分析数据和模型之间关系来推断系统特性和行为的方法。
它基于数学和统计学的原理，将现实世界中的系统建模为数学模型，并利用实验或观测数据来验证和修正这些模型。
系统辨识的基本原理是通过获取系统的输入和输出数据，并根据数据推断系统的结构、参数和动态特性。
通过此过程，系统辨识能帮助我们了解系统的内部机制和行为。
常用的系统辨识方法包括参数辨识、结构辨识和状态辨识。
参数辨识主要关注模型中的参数值，通过数据分析和优化算法来确定最佳参数估计值。
结构辨识则关注模型的拓扑结构，即确定模型的数学表达形式和连接关系。
状态辨识是根据系统的输入和输出数据，推断系统的状态变量值和状态转移方程。
系统辨识在各个领域有着广泛的应用。
在控制工程领域，系统辨识可以帮助设计控制器和优化控制策略。
在信号处理领域，系统辨识可以用于信号分析和滤波。
简析热工自动化DCS控制系统在电厂的应用
简析热工自动化DCS控制系统在电厂的应用电厂热工仪表的自动化控制是火力发电厂系统中的重要组成部分，它在应用中极大的提高和促进了设备的利用性和可靠性。
热工自动化控制作为一项现代化的控制技术，有着广阔的发展前景。
以下就热工自动化DCS控制系统在电厂中的应用进行探讨分析。
一、电厂热工自动化的概述电厂热工自动化指的是在不需要人工控制或者无人直接参与的情况下通過自动化仪表和自动化控制装置完成电厂热力参数的控制与测量，对各种信息的处理都能够实现自动化控制、自动化报警和自动保护要求。
热工自动化控制在电厂的应用使得热工设备安全得到了充分保障，大大降低了电厂工作人员的劳动强度，还提高了机组的工作效率和经济性，从而改善了工作条件和工作环境。
它的有效使用可以大大提高现代化企业发展水平。
二、电厂热工自动化的应用现状自动化是现阶段各企业单位发展探索的主要方向。
热工自动化控制系统的应用为电力事业提供了有效的发展平台，是在火力发电的道路中慢慢发展而来的。
热工自动化在目前主要包括自动检测、自动控制、自动报警和自动保护四个方面。
⑴自动检测、自动检测是热力过程中温度、压力、流量、成份和液位等热工参数的测量是采用自动化仪表独立完成，不需要工作人员直接参与控制之中。
自动检测的应用可以及时的发现电厂工作中存在的各种不足和问题，并且对电厂机组的运行情况及时调整。
⑵自动控制是应用自动控制装置视线电厂机组中某些过程和设备自动运行和调节，确保机组运行的安全性和经济性。
⑶自动报警指的是在无人控制的情况下对机组运行中偏离参数控制情况下提示工作人员进行调整和纠正，以便发生重大的故障和事故。
⑷自动保护是热工参数超过限定值或者相关的设备运行条件无法满足设计要求的时候应当对机组设备进行自我修复和控制，或者采取终止工作，避免事故的扩大和损伤。
目前，我国在火力发电加强了技术改革，现阶段的电厂热动自动化已经得到了很大的应用发展。
从自动装置看，组装仪表已经向现在的数字仪表发展，系统控制设备也提升到了新的档次，一些机组有专门的小型计算机进行监督和控制，配以CRT显示，监控水平较以前大大提高；在局部应用控制与热工保护方面都取得了良好的效果；协调控制系统的采用是大型火电机组控制系统发展的另一重要特点，我国的大型发电机组和引进的发电机组都使用了注意控制系统。
辨识系统
系统辨识应用领域及应用举例
表1 系统辨识应用领域 应用领域 天文学 自动控制 空气动力学 气动热力学 结构动力学 气象学 生物学 生态学 医药学 社会经济学 水文学 应用举例 星体运动规律、太阳黑子数量变化规律等 工业控制系统、航空航天控制系统等 飞机、火箭、导弹的飞行状态变化规律等 飞行器再入大气层热防护设计等 估计机械系统结构参数的固有特性等 天气变化规律、降雨分布规律等 生物甲烷化过程等 生物链系统、生物圈系统等 药物的作用规律、肾流血量的估计等 股票价格预测、市场供求关系预测等 地下水流模型、水污染模型等
Ljung L 对辨识的解释：“辨识有三个要素——数据、模型类和准则。辨识就 是按照一个准则在一组模型类中选择一个与数据拟合的最好的模型。” 准则如何定呢？根据实际系统输出和模型输出，引入一个评价函数，称为等
价准则函数（记为J(y，yg)，y和yg分别为系统和模型的输出）进行判断，这个函
数是关于两个输出误差e的函数，当这个函数达到最小的时候，就定义了模型与 对象等价，我们就得到了一个模型。
根据这个原理，在可辨识的模型结构中，参数越少，运算越简单，辨识精
度就越高。而描述系统特性的各类方程不一定是典范方程，一般可以通过方程 变换将其转化为对应的典范方程，从而减少模型的参数，提高辨识精度，同时
也保证了系统的可辨识性。
一般步骤：
图3 系统辨识基本过程
通过辨识建立数学模型通常有四个目的。 ①估计具有特定物理意义的参数：像在生态、环境、经济系统等方面 的参数通常是难以直接测量的，我们要通过辨识的方法去估计参数。 ②仿真：核心是要建立一个能模仿真实系统行为的模型，用于系统设 计的仿真，则强调设计参数能正确地符合它本身的物理意义。 ③预测：其目的是用迄今为止系统的可测量的输入和输出去预测系统 输出的未来的演变。例如常见的在天气预报，洪水预报中都是用到了预 测。预测模型辨识的等价准则主要是使预测误差平方和最小。 ④控制：为了设计控制系统就需要知道描述系统动态特性的数学模型， 建立这些模型的目的在于设计控制器。建立什么样的模型合适，取决于 设计的方法和准备采用的控制策略。
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目前
,
在热工控制领域
,
系统辨识的应用不多
,
很多控制器的参数都是根据运行人员的经验确定的
,
缺少精确的被控对象的数学模型作为理论依
据。
热工过程系统辨识的常用方法主要有时域法
、
频域法和统计法。
它们对输入信号的要求比较高
,
同时又有较大缺点辨识精度不高
,
抗干扰能力差
,
并且只适用于线性系统的辨识。
本文所述采用进行系统辨识的方法
,
对输入信号的要求不高
,
同时能够保证一定辨识精
度。
并且引人神经网络方法
,
能够实现对非线性系
统的辨识。
系统辨识的一般步骤及其实现
瑞典著名学者给出系统辨识的定义
“
辨识有三个要素
,
即数据
、
模型类型和准则
辨识
就是按照一个准则在一组模型类中选择一个与数
据拟合最好的模型。
”
系统辨识的内容和步骤
,
包括以下几个方面。
试验设计和数据采集
包括输人信号幅度
、
频率等
、
采样时间
、
辨识
时间
、
开环或闭环辨识
、
离线或在线辨识等。
此步骤
的目的在于使采集到的数据序列尽可能多地包含
过程特性的内在信息。
数据预处理
输人输出数据通常含有直流成分
、
低频或高频成分这些对辨识的精度都是不利的因此一般都要对数据进行零均值化和滤波的预处理
,
来提高辨
识的精度。
中数据预处理的函数包括
一消除趋势项零均值化
记一对数据进行滤波
记一对数据进行重新采样。
模型结构辨识
包括对模型类和模型结构参数的确定两部分
内容
模型类的确定主要根据先验知识对过程的特
性进行一定程度的假设
,
明确所要建立的模型是静
态的还是动态的
、
是连续的还是离散的
、
是线性的
还是非线性的
、
是参数模型还是非参数模型等。
系统辨识工具箱中支持的模型类主要有
非参数模型类中的脉冲响应模型
参数模型中的模型
、
模型
、
模型和状态空间模型等。
模型结构参数的确定就是在假定模型结构的
前提下
,
利用辨识的方法确定模型结构参数。
系统辨识工具箱中提供的模型结构选择函数有
一计算多个模型结构的损失函数
一计算多个输出误差模型结构的损失函
数
一选择模型结构
一生成一系列模型结构。
模型参数辨识
在模型结构确定以后
,
就可以进行模型参数的辨识中对模型进行参数辨识的方法主要包括最小二乘法
、
误差预测估计法
、
辅助变量法
、
何网络法等
、
对应不同模型类
,
系统辨识工
具箱提供的函数有
对非参数模型的辨识
一估计
一
时间序列的协方差函数
,
一采用相关分析方法估计对象的脉冲响应和方差函数
,
一直接采用分析估计对象的频域谱
和传递函数
,
一采用谱分析技术估计对象的频谱和传递函数
对参数模型的辨识
一模型辨识
,
一模型辨识
,
一模型辨识
,
一
一
模型辨识
,
盯一估计多变量正则状态空间模型
,
一采用辅助变量法辨识模型
,
一采用辅助变量法辨识模型
,
一采用步辅助变量法估计模型
,
一估计输出误差模型
,
一采用子空间方法估计状态空间模型
,
一估计一般的线性模型
系统辨识工具箱还提供了各种参数模型的递推辨识函数。
这种方法不仅能减少内存用
量
,
而且能实现在线实时辨识。
模型检验
模型检验是系统辨识不可缺少的步骤之一
,
模型是否可靠需要经过多方面的检验,
通常
包括
利用在不同时间区间采集的数据
,
分别建立
模型
,
如果各个模型的特征基本相同
,
则说明辨识
结果可靠
利用两组不同的数据分别得到辨识模型
,
并
分别计算它们的损失函数
,
然后将两组数据交叉使
用
,
再计算各自的损失函数
,
如果对应的损失函数
没有明显的变化
,
则模型可靠
增加辨识中使用的数据长度
,
如果损失函数
不再显著下降
则模型可靠
检验模型
一
与过程输出残差的序列的白
色性
,
如果残差序列。
可以视作零均值的自色
噪声序列
,
则模型可靠。
中用于模型仿真检验的函数有
一将模型的预测输出与对象实际输出进行比较
,
记一进行模型仿真计算
,
一计算预测误差
,
一预测未来输出
,
一生成输人信号
,
一计算和检验模型的残差。
交互式图形界面
除了以各种命令形式调用功能函数外,
还提供了一个交互式的图形界面工具它能实现系统辨识丁具箱中绝大多数功能,
并且操作
简便直观。
在命令窗口键人命令
,
即可
启动该图形界面。
神经网络在非线性系统辨识中的应用及其实现
神经网络对非线性系统的辨识具有较大优势
近年来
,
基于神经网络的系统辨识方法越来越
多地受到重视
,
尤其在应用神经网络对非线性系统
进行辨识方面。
神经网络具有大规模并行性
、
容错
性
、
本质的非线性及自组织
、
自学习
、
自适应能力
,
已经成功地应用到许多领域。
对控制领域来讲
,
神
经网络的处理非线性系统的能力是最重要的因为至今尚无系统的
、
普遍可适用的理论来指导非线性
系统的设计。
而神经网络可以表示非线性映射
,
因
此可以用来建立非线性系统的模型。
基于神经网络的系统辨识及其实现
本身自带有神经网络工具箱
,
能广泛
应用于多种场合。
但它只是一个一般意义上的工具
箱。
缺乏对系统辨识的针对性
,
应用起来较为复杂。
幸运的是
,
丹麦技术大学开发了一套基于神经网
络
,
专门针对系统辨识的工具箱。
它能辨识非线性系统的参数
,
并且具有大量的基于
神经网络的非线性系统模型结构
,
以及有效的学习
方法和验证模型结构的得力工具
,
使应用人
进行非线性系统辨识的工作变得简单实用。
模型结构
工具箱基于多层前馈神经网络。