[发明专利]一种针对过热汽温控制系统的参数优化方法

权利要求书

1.一种针对过热汽温控制系统的参数优化方法，其特征在于，包含以下步骤：

A、在稳定负荷下，每隔一段时间获取汽温的历史运行数据；

B、通过设置合适的神经网络模型参数，建立LSTM时间预测模型，基于历史时刻的汽温数据预测输出未来时刻的数据；

C、通过Hurst指数和马氏距离构建系统性能评价的指标，对一段时期内获取的多组汽温预测数据进行未来时刻的性能指标的计算；

D、根据多组性能指标的计算结果对控制器参数的调整给出可行性意见。

2.根据权利要求1所述的一种针对过热汽温控制系统参数优化方法，其特征在于，汽温控制系统包括：数据采集单元，用于在稳定负荷下，每隔一段时间获取汽温的历史运行数据；LSTM预测单元，用于建立时间预测模型，通过历史时刻下的汽温数据预测未来时刻的汽温输出数据；性能指标计算单元，通过Hurst指数和马氏距离构建系统性能评价的指标，对一段时期内获取的多组汽预测数据进行未来时刻的性能指标的计算；参数优化指导单元，对控制器参数的调整给出建议；数据采集单元、LSTM预测单元、性能指标计算单元和参数优化指导单元依次连接。

3.根据权利要求1所述的一种针对过热汽温控制系统参数优化方法，其特征在于，由于系统的大滞后大延迟特性，所述数据采集单元需要在一段较长时期内设置合适的时间间隔进行数据获取，避免过大的数据波动。

4.根据权利要求1所述的一种针对过热汽温控制系统参数优化方法，其特征在于，还包括分析单元，用于记录并分析该段时期内多组未来时刻的性能指标。

5.根据权利要求1所述的一种针对过热汽温控制系统的参数优化方法，其特征在于，在给出控制器参数优化建议之前，还包括以下步骤：综合分析历史性能指标和预测未来性能指标，当Hurst—MD指标在(0,1)内，表示该系统性能较好，无需调节控制器参数；当Hurst—MD指标在(1,1.6)内，表示该系统性能为“良”，应当稍微增大比例系数Kp和时间常数T；当Hurst—MD指标在(1.6,4.35)内，表示该系统性能为“中”，应当增大比例系数Kp；当Hurst—MD指标在(4.35,∞)内，表示该系统性能为“差”，应当较大程度增大比例系数Kp，减小时间常数T；基于以上原则，给出合理参数优化建议。

6.根据权利要求1所述的一种针对过热汽温控制系统的参数优化方法，其特征在于，所述过热汽温控制系统参数优化方法在计算性能评价指标的步骤包括以下步骤：在最优数据集中，选择1000个数据样本来估计每一个Hurst指数值,特征α_ij随时间变化，其中i＝1,…,k，j表示时间的变化，每收集1000个样本并估计出相应的α时，j递增，最终形成一个k×m的矩阵，m＞＞k，计算特征的均值与标准差；将这些特征值进行归一化得到规范化的数据矩阵Z，Z即为代表系统健康状况的马氏空间，该空间里的数据集具有零均值和单位方差；通过规范化的数据矩阵Z来构造相关矩阵C；获取待测样本数据，利用最优数据的均值和标准差得到Z₁，计算马氏距离即为该待测样本的性能指标。

7.根据权利要求6所述的一种针对过热汽温控制系统的参数优化方法，其特征在于，所述Hurst指数的计算采用去趋势波动算法。