基于模糊自適應(yīng)PID的主汽溫控制系統(tǒng)

王愛軍，宮廣東，張小桃，殷冠軍

(華北水利水電學(xué)院，河南 鄭州 450011)

基于模糊自適應(yīng)PID的主汽溫控制系統(tǒng)

王愛軍，宮廣東，張小桃，殷冠軍

(華北水利水電學(xué)院，河南 鄭州 450011)

為了改善傳統(tǒng)串級PID主汽溫度控制系統(tǒng)的控制效果，提出了采用模糊自適應(yīng)控制器的串級主汽溫控方案.主調(diào)節(jié)器采用模糊自適應(yīng)PID控制器，副調(diào)節(jié)器采用傳統(tǒng)PID調(diào)節(jié)器.利用模糊規(guī)則，主調(diào)節(jié)器PID參數(shù)可根據(jù)誤差信號動態(tài)調(diào)整.仿真結(jié)果表明，該系統(tǒng)在機(jī)組負(fù)荷較大范圍變化時(shí)，其控制品質(zhì)優(yōu)于傳統(tǒng)PID串級控制系統(tǒng).

主汽溫;串級PID控制;模糊自適應(yīng);參數(shù)自整定

主汽溫度是鍋爐運(yùn)行質(zhì)量的重要指標(biāo)之一，對電廠的安全性和經(jīng)濟(jì)性有較大的影響.主汽溫的控制通常采用串級PID控制系統(tǒng)，但由于PID參數(shù)固定，其難以適應(yīng)負(fù)荷較大的變化.為改進(jìn)傳統(tǒng)的主汽溫PID串級控制的效果，近些年來，研究者在主汽溫的控制方面做了一些研究.文獻(xiàn)［1］采用無模型自適應(yīng)控制用于主汽溫控制，對定值擾動時(shí)響應(yīng)無超調(diào);文獻(xiàn)［2］采用預(yù)測控制方案，把預(yù)測函數(shù)控制方案用于主汽溫控制;文獻(xiàn)［3］采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有的自學(xué)習(xí)能力和PID控制器的魯棒性相結(jié)合.雖然一些控制方法對主汽溫的調(diào)節(jié)取得了一定的效果，但能夠適應(yīng)工況變化的可變控制器參數(shù)的控制方案并不多.

筆者基于傳統(tǒng)串級PID主汽溫控制系統(tǒng)，主回路使用模糊自適應(yīng)PID控制器，利用模糊控制規(guī)則在線對PID參數(shù)進(jìn)行修改，構(gòu)成模糊自適應(yīng)串級PID系統(tǒng)，對不同工況下的鍋爐主汽溫進(jìn)行了模糊控制研究，與傳統(tǒng)的PID控制系統(tǒng)的效果進(jìn)行了對比，主汽溫控制系統(tǒng)的控制品質(zhì)得以提高.

1 主汽溫度的動態(tài)特性

主汽溫度具有大遲延、大慣性、時(shí)變性和非線性等特點(diǎn).根據(jù)福州電廠350 MW機(jī)組數(shù)據(jù)［4］，得到減溫水流量發(fā)生變化時(shí)的主汽溫動態(tài)數(shù)學(xué)模型，見表1.其中Gi(s)為導(dǎo)前區(qū)對象傳遞函數(shù);G(s)為主汽溫對象傳遞函數(shù).

表1 導(dǎo)前汽溫和主汽溫動態(tài)數(shù)學(xué)模型

隨著負(fù)荷的變化，主汽溫動態(tài)特性有明顯的變化.3種工況下主氣溫動態(tài)特性如圖1所示.

圖1 3種工況下主汽溫度動態(tài)特性

2 模糊自適應(yīng)PID串級主汽溫控系統(tǒng)

2.1 控制系統(tǒng)原理

模糊串級PID主要是采用模糊自適應(yīng)控制器和傳統(tǒng)PID控制器相結(jié)合得到的控制系統(tǒng)，其基本結(jié)構(gòu)如圖2所示.

主回路采用模糊自適應(yīng)PID控制器調(diào)節(jié)，副回路采用傳統(tǒng)的P調(diào)節(jié).其中GP(s)為副調(diào)節(jié)器對象傳遞函數(shù);WP為外部擾動;de/dt為誤差變化量;ke為誤差量化因子;kec為誤差變化量化因子;ku為輸出量比例因子;KP為模糊控制器輸出的比例系數(shù);Ki為模糊控制器輸出的積分系數(shù);Kd為模糊控制器輸出的微分系數(shù);γθ1為導(dǎo)前溫變送器斜率;γθ2為主汽溫變送器斜率;rin為給定值;θ1為導(dǎo)前汽溫;θ2為主汽溫度.

圖2 控制系統(tǒng)原理圖

模糊串級PID主汽溫控制系統(tǒng)的工作原理為:主汽溫和給定值比較，其差值信號e經(jīng)過模糊自適應(yīng)PID控制器處理后，形成校正信號，通過副調(diào)節(jié)器改變減溫水量，最終使主汽溫恢復(fù)到給定值.誤差e和誤差變化de作為模糊控制器的2個(gè)輸入量，分別乘量化因子ke，kec，使輸入量模糊化供模糊邏輯決策系統(tǒng)使用.模糊邏輯決策器根據(jù)模糊控制規(guī)則決定模糊關(guān)系，得出控制器的模糊輸出控制量KP，Ki，Kd，實(shí)施對串級回路的控制.通過不斷檢測e和de，根據(jù)模糊控制規(guī)則對KP，Ki，Kd進(jìn)行在線修改.

2.2 模糊自適應(yīng)控制器的設(shè)計(jì)

模糊自適應(yīng)PID控制系統(tǒng)為2輸入、3輸出系統(tǒng)［5］，輸入量為誤差 e和誤差變化 de，輸出為 KP，Ki，Kd.以模糊集合作為它的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，核心部分是模糊控制器，主要包括輸入量的模糊化、知識庫的建立、模糊推理和精確化4部分.

2.2.1 精確量的模糊化

模糊控制器的輸入量和輸出量需要用量化因子ke，kec，ku分別把語言變量誤差、誤差變化和輸出的語言值轉(zhuǎn)化到模糊子集上.設(shè)定輸入變量e和de的語言值的模糊子集為{負(fù)大，負(fù)中，負(fù)小，零，正小，正中，正大}，分別簡記為{NB，NM，NS，ZE，PS，PM，PB}，輸出變量 KP，Ki，Kd的模糊子集也為{負(fù)大，負(fù)中，負(fù)小，零，正小，正中，正大}.根據(jù)實(shí)際情況，選取誤差 e的基本論域?yàn)椋郏?，5］，de，KP，Ki，Kd的模糊論域定為［－5，5］.

2.2.2 模糊控制規(guī)則的設(shè)計(jì)

設(shè)計(jì)的基本原則是保證控制器輸出能夠使系統(tǒng)輸出響應(yīng)的動靜態(tài)特性達(dá)到最佳.根據(jù)對控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)，可以得到 PID參數(shù) KP，Ki，Kd的自整定規(guī)則及模糊控制規(guī)則如下.

根據(jù)以上控制規(guī)則建立參數(shù)KP，Ki，Kd的自整定控制規(guī)則，見表2.

3 仿真分析

針對上述主汽溫度系統(tǒng)對象，組建的PID串級調(diào)節(jié)系統(tǒng)和模糊串級PID參數(shù)自適應(yīng)系統(tǒng)如圖3所示.圖3上半部分為模糊串級PID參數(shù)自適應(yīng)控制系統(tǒng)，下半部分為常規(guī)串級PID控制系統(tǒng).

常規(guī)串級PID調(diào)節(jié)系統(tǒng)主調(diào)節(jié)器采用PID調(diào)節(jié)，副調(diào)節(jié)器采用比例調(diào)節(jié).模糊控制器參數(shù)ke=2，kec=12，ku=0.6，常規(guī)串級 PID 控制器 P=11.5，I=0.2，D=422.固定常規(guī)串級PID參數(shù)和模糊控制器參數(shù)，以表1中3種不同工況下主汽溫動態(tài)數(shù)學(xué)模型為受控對象，對設(shè)計(jì)的模糊串級PID控制系統(tǒng)和常規(guī)串級PID控制系統(tǒng)進(jìn)行仿真研究，得到階躍響應(yīng)曲線，如圖4所示.

表 2 KP，Ki，Kd 整定規(guī)則

圖3 串級PID和模糊串級PID參數(shù)自適應(yīng)仿真圖

圖4 3種工況常規(guī)串級PID和模糊串級PID階躍響應(yīng)

350 MW工況時(shí)，對模型加輸入階躍擾動，系統(tǒng)輸出響應(yīng)如圖4(a)中曲線1，2所示.盡管線1的調(diào)節(jié)時(shí)間和上升時(shí)間變小，但超調(diào)量大幅增加，不利于系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行，而線2相對于線1有著更小的超調(diào)和更短的調(diào)節(jié)時(shí)間，對系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行還是有利的.在t=3 000 s時(shí)加入外部擾動，線1對擾動的抑制作用略差于線2.

300 MW工況時(shí)，對模型加輸入階躍擾動，系統(tǒng)輸出響應(yīng)如圖4(b)中曲線1，2所示.此時(shí)線1的超調(diào)變大，調(diào)節(jié)時(shí)間也相對增加，使得控制品質(zhì)有明顯變化.線2基本無超調(diào)，調(diào)節(jié)時(shí)間相對于350 MW工況有所增加，但與同工況下的線1比較仍然很小，為其45%左右，控制過程仍然平穩(wěn).在t=3 000 s時(shí)加入外部擾動，線2能夠很快克服擾動，對擾動有很好的抑制作用.

280 MW工況時(shí)，對模型加階躍擾動，系統(tǒng)輸出響應(yīng)如圖4(c)中曲線1，2所示.線2的控制超調(diào)小，上升時(shí)間短，系統(tǒng)響應(yīng)速度加快，調(diào)節(jié)時(shí)間非常短，控制過程更加平穩(wěn)，控制效果明顯優(yōu)于線1.在t=3 000 s時(shí)加入外部擾動，對擾動有較好的抑制作用.

模糊控制器通過模糊規(guī)則不斷調(diào)整模糊輸出以便更好地適應(yīng)工況的變化，3種工況下模糊輸出參數(shù) KP，Ki，Kd變化曲線如圖5所示.

由280 MW工況變化至300 MW工況，相應(yīng)的模糊輸出量KP，Kd減小，Ki增大，可以看出常規(guī)串級PID系統(tǒng)和模糊串級PID系統(tǒng)的超調(diào)量均有所減小，兩者的上升時(shí)間增大，系統(tǒng)響應(yīng)速度變慢，控制系統(tǒng)的調(diào)節(jié)時(shí)間增加，控制過程趨于平穩(wěn);由300 MW工況變化至350 MW工況，模糊輸出量KP，Kd增大，Ki減小，常規(guī)串級 PID系統(tǒng)和模糊串級PID系統(tǒng)超調(diào)量有所增加，但小于280 MW工況時(shí)的超調(diào)，上升時(shí)間明顯減小，系統(tǒng)的響應(yīng)速度大幅增加，調(diào)節(jié)時(shí)間大幅減小，系統(tǒng)更快趨于穩(wěn)定.

圖5 模糊輸出參數(shù)KP，Ki，Kd變化過程曲線

4 結(jié)語

利用模糊串級PID自適應(yīng)系統(tǒng)對主汽溫調(diào)節(jié)做了研究.分析了主汽溫動態(tài)特性，設(shè)計(jì)了模糊自適應(yīng)控制器，將精確的輸入量模糊化，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)設(shè)計(jì)模糊規(guī)則，并對設(shè)計(jì)的控制系統(tǒng)進(jìn)行仿真.在固定參數(shù)不變情況下對3種工況做了比較.結(jié)果表明:3種工況下，模糊控制器輸出參數(shù)KP，Ki，Kd對系統(tǒng)性能有很大影響;模糊串級PID自適應(yīng)控制系統(tǒng)比常規(guī)串級PID控制系統(tǒng)有更好的適應(yīng)性、動態(tài)特性和穩(wěn)定性，對主汽溫控制能夠取得良好的控制效果.

［1］馬平，李偉，鄭貴文，等.基于無模型自適應(yīng)控制的主汽溫度控制系統(tǒng)［J］.電力科學(xué)與工程，2006(1):19－21.

［2］王國玉.串級控制在主汽溫控制系統(tǒng)中的應(yīng)用研究［J］.中國電機(jī)工程學(xué)報(bào)，2002，22(12):50 －55.

［3］平玉環(huán)，于希寧，孫劍.模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在主汽溫控制系統(tǒng)中的應(yīng)用［J］.工業(yè)控制技術(shù)，2010(8):80－82.

［4］張小桃，倪維斗，李政，等.基于主元分析與現(xiàn)場數(shù)據(jù)的過熱汽溫動態(tài)建模研究［J］.中國電機(jī)工程學(xué)報(bào)，2005，(3):131－135.

［5］韋巍，何衍.智能控制基礎(chǔ)［M］.北京:清華大學(xué)出版社，2008.

The Control System of Main Steam Temperature Based on the Self-adaptive Fuzzy PID

WANG Ai-jun，GONG Guang-dong，ZHANG Xiao-tao，YIN Guan-jun
(North China Institute of Water Conservancy and Hydroelectric Power，Zhengzhou 450011，China)

In order to improve the effect of traditional cascade PID main steam temperature control system，the paper proposes the cascade control system by using self-adaptive fuzzy controller.The fuzzy self-adaptive PID controller is used as the primary regulator，and the traditional PID is used as a secondary regulator.By use of the fuzzy rule，the PID parameters of the primary regulator can be dynamically regulated according to the error signal.The simulation research shows that the fuzzy self-adaptive PID controller brings about superior control quality to the traditional PID cascade control system when the unit load demonstrates a large range variety.

main steam temperature;cascade PID;fuzzy self-adaptive;parameter self-adjustment

1002－5634(2012)02－0075－04

2011－12－30

河南省教育廳自然科學(xué)研究資助項(xiàng)目(2008A470005).

王愛軍(1967—)，男，河南溫縣人，副教授，主要從事發(fā)電廠在線監(jiān)測與系統(tǒng)優(yōu)化方面的研究.

(責(zé)任編輯:杜明俠)