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    一種基于模糊預(yù)測(cè)控制的鍋爐爐溫控制仿真

    2011-03-26 03:32:54陶帥
    關(guān)鍵詞:爐溫階躍模糊控制

    陶帥

    (杭州電子科技大學(xué)信息控制研究所,浙江杭州310018)

    0 引言

    在許多涉及鍋爐運(yùn)行的工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中,其運(yùn)行受高爐生產(chǎn)影響較大,燃燒狀況很不穩(wěn)定[1]。目前普遍采用的PID控制對(duì)爐溫的控制效果不甚理想。對(duì)此,研究采用模糊控制器進(jìn)行控制。模擬試驗(yàn)顯示,模糊控制器的控制效果優(yōu)于PID控制器。作為一種先進(jìn)控制技術(shù),預(yù)測(cè)控制在許多工業(yè)過(guò)程上得到了成功的應(yīng)用[2]。隨著現(xiàn)代工業(yè)技術(shù)的發(fā)展,生產(chǎn)過(guò)程產(chǎn)生了越來(lái)越高的控制要求,在很多時(shí)候簡(jiǎn)單單純的使用預(yù)測(cè)控制或者模糊控制并不能很好的滿足控制要求。因此,本文為解決鍋爐的爐溫控制問(wèn)題,將模糊控制與預(yù)測(cè)控制結(jié)合,組成在機(jī)理上互補(bǔ)的集成控制策略,以提高對(duì)復(fù)雜生產(chǎn)過(guò)程的控制效果。

    1 鍋爐爐溫模糊預(yù)測(cè)控制系統(tǒng)

    針對(duì)鍋爐對(duì)象強(qiáng)耦合、大延時(shí)、大慣性特點(diǎn),基于采用模糊與預(yù)測(cè)相結(jié)合方法,先利用預(yù)測(cè)模型得到系統(tǒng)未來(lái)的預(yù)測(cè)輸出,然后將設(shè)定的輸出值和預(yù)測(cè)輸出值之間的預(yù)測(cè)誤差及預(yù)測(cè)誤差變化率設(shè)為模糊控制器輸入[3]。模糊預(yù)測(cè)控制器利用模糊規(guī)則推理得到控制輸入[4]。模糊預(yù)測(cè)控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)如圖1所示:

    圖1 模糊預(yù)測(cè)控制系統(tǒng)框圖

    1.1 預(yù)測(cè)模型

    假設(shè)被控對(duì)象基于階躍響應(yīng)預(yù)測(cè)模型的輸出矢量為a=[a1,a2,…,aN]T,N為建模時(shí)域,則在k時(shí)刻對(duì)系統(tǒng)施加一個(gè)控制增量Δu(k)時(shí),即可算出在其作用下未來(lái)N個(gè)時(shí)刻的輸出值:

    寫(xiě)成矢量的形式即為:

    式中,yp0(k)為k時(shí)刻未加Δu(k)作用下的模型預(yù)測(cè)值;ym(k)為k時(shí)刻在Δu(k)作用下的模型預(yù)測(cè)值。

    1.2 反饋校正

    當(dāng)k時(shí)刻對(duì)系統(tǒng)施加控制Δu(k)時(shí),利用預(yù)測(cè)模型即可得出未來(lái)時(shí)刻的輸出預(yù)測(cè)值ym(k)。但由于實(shí)際存在的模型時(shí)變、非線性等因素以及環(huán)境干擾等的影響,預(yù)測(cè)值會(huì)偏離實(shí)際值,故在k+1時(shí)刻要利用系統(tǒng)的實(shí)際輸出y(k+1)進(jìn)行反饋校正:

    h為N維誤差校正向量,這里取h1=1.0,hi=0.9,i=2,3,…,N。yp(k)為校正后的預(yù)測(cè)值,經(jīng)過(guò)位移后即可作為k+1時(shí)刻的初始預(yù)測(cè)值,用向量形式表示即為:

    1.3 模糊控制部分

    模糊控制器的結(jié)構(gòu)與兩輸入單輸出常規(guī)模糊控制器相同,輸出均勻控制增量Δu(k),所不同的是輸入為分解鍋爐溫度p步預(yù)測(cè)誤差(k+p)和p步預(yù)測(cè)誤差變化量Δk+p)[5、6]。定義為(k+p)=yr和Δu(k)經(jīng)比例因子全部規(guī)劃至基本論域,即:

    式中,PE、PEC和DU的論域均取[-3,3];模糊子集為{負(fù)大、負(fù)中、負(fù)小、零、正小、正中、正大},記為{NB,NM,NS,ZE,PS,PM,PB},隸屬度函數(shù)如圖2所示:

    圖2 隸屬度曲線函數(shù)

    模糊控制規(guī)則的選取是以專(zhuān)家知識(shí)的基礎(chǔ)、總結(jié)操作人員經(jīng)驗(yàn)得到的,寫(xiě)成“if…then…”的模糊語(yǔ)句形式:

    (1)IfPE isNB andPEC isNB,then U isNB;

    (2)IfPE isNB andPEC isNM,then U isNB;

    (3)IfPE isNB andPEC isNS,then U isNB。

    上述規(guī)則可用模糊控制規(guī)則如表1所示。

    表1 模糊控制規(guī)則表

    對(duì)所有規(guī)則采用Mandani推理法和加權(quán)平均解模糊法得到DU在論域[-3,3]中的精確值,乘以Ku后即得k時(shí)刻的控制增量Δu(k)。最終獲得控制器的輸出值:u(k)=u(k-1)+Δu(k)。

    1.4 模型自校正

    考慮到在N步后,系統(tǒng)的階躍響應(yīng)已經(jīng)接近穩(wěn)態(tài)值,故可取完整的階躍響應(yīng)系數(shù)為:

    則在任意輸入下,k時(shí)刻系統(tǒng)的輸出為:

    將y(k)減去y(k-1)得:

    對(duì)此參數(shù)a可采用帶有遺忘因子λ的遞推最小二乘法在線估計(jì)。

    2 仿真結(jié)果

    在正常運(yùn)行狀態(tài)下,鍋爐作為典型的熱工過(guò)程可近似用一階慣性加純滯后環(huán)節(jié)表其中的參數(shù)可通過(guò)分析對(duì)系統(tǒng)加入階躍增量后的輸出曲線得到。去采樣時(shí)間Ts=5s,建模時(shí)域N=40,根據(jù)上述模型和現(xiàn)場(chǎng)經(jīng)驗(yàn),通過(guò)對(duì)采集數(shù)據(jù)的分析可得鍋爐的預(yù)測(cè)控制矢量a。模糊控制器的參數(shù)分別為:p=1,Ke=0.06,Kec=0.8,Ku=0.4。

    為比較算法的控制效果,在相同情況下采用常規(guī)PID(Kp=20,Ki=15,Kd=5),模糊預(yù)測(cè)控制兩種控制策略,并分別加上兩種干擾信號(hào)。如圖3、4和圖5、6所示,兩組中采用不同參數(shù)的隨機(jī)數(shù)字信號(hào)作為干擾信號(hào)進(jìn)行對(duì)比。圖3、4中縱坐標(biāo)單位為100℃,由圖3可知傳統(tǒng)控制溫度誤差最大為90℃,改進(jìn)的控制方法最大約為25℃,明顯優(yōu)于傳統(tǒng)PID控制。同樣,圖5、6中也能得出此結(jié)果。

    3 結(jié)束語(yǔ)

    通過(guò)對(duì)模糊預(yù)測(cè)控制在熱電廠鍋爐中的實(shí)際研究以及對(duì)運(yùn)行效果的比對(duì)分析,可以得出這樣的結(jié)論:與傳統(tǒng)控制算法相比,模糊預(yù)測(cè)控制系統(tǒng)的控制精度更高,爐溫波動(dòng)更小,控制效果明顯改善。此外,由于模糊預(yù)測(cè)控制對(duì)系統(tǒng)未來(lái)輸出有預(yù)測(cè)作用,根據(jù)預(yù)測(cè)誤差及誤差變化率進(jìn)行模糊控制的方法能對(duì)電廠鍋爐這一類(lèi)時(shí)滯較大的系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)超前調(diào)節(jié)。

    圖3 常規(guī)PID的爐溫波動(dòng)圖

    圖4 模糊預(yù)測(cè)控制的爐溫波動(dòng)圖

    圖5 常規(guī)PID的爐溫波動(dòng)圖

    圖6 模糊預(yù)測(cè)控制的爐溫波動(dòng)圖

    [1]丁崇功.工業(yè)鍋爐設(shè)備[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2005:6-7.

    [2]錢(qián)積新,趙均,徐祖華.預(yù)測(cè)控制[M].北京:化學(xué)工業(yè)出版社,2007:7-8.

    [3]王翊.鍋爐控制系統(tǒng)研究[J].浙江大學(xué)學(xué)報(bào),2005,35(6):34-45.

    [4]湯兵勇,路林吉,王文杰.模糊控制理論與應(yīng)用技術(shù)[M].北京:清華大學(xué)出版社,2002:41-49.

    [5]何新貴.模糊知識(shí)處理的理論與技術(shù)[M].北京:國(guó)防工業(yè)出版社,1998:459-499.

    [6]Michels K.A Model based fuzzy controller[J].Fuzzy sets and Systems,1997,85(2):223-224.

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