BP神經網絡PID控制在高爐TRT頂壓控制系統(tǒng)中的仿真

劉志剛

（唐山學院 機電工程系，河北 唐山063000）

高爐爐頂煤氣余壓透平發(fā)電裝置（TRT）是將回收的高爐煤氣的壓力能通過透平膨脹機做功后轉化為機械能驅動發(fā)電機發(fā)電的裝置。維持TRT正常工作首先要確保高爐爐頂壓力的穩(wěn)定，而影響高爐爐頂壓力的因素很多，如布料過程、均壓過程、鼓風機壓力與風量、旁通閥開度、熱風爐換爐、高爐生產工況、透平機運行狀況以及靜葉的調節(jié)精度等［1］。穩(wěn)定的控制高爐爐頂壓力非常重要而且難度很高，這就需要有一套高效的高爐頂壓控制系統(tǒng)對其進行控制。

1 高爐頂壓控制工藝［1－3］

高爐TRT頂壓控制系統(tǒng)流程如圖1所示。系統(tǒng)根據設定的壓力值在不同工況下由不同機構控制高爐爐頂壓力。在正常工況下，通過對環(huán)縫和TRT靜葉開度的調節(jié)來改變透平機的廣義阻尼系數(shù)，從而達到改變高爐爐頂壓力的目的，同時快開閥和旁通閥全部關閉，起保護作用；當TRT故障停機時，關閉透平機入口閥門，打開旁通閥和快開閥，高爐爐頂?shù)膲毫τ森h(huán)縫控制［1－3］。

2 傳統(tǒng)PID控制算法

PID控制在線性、動態(tài)且不隨時間變化的控制系統(tǒng)中有廣泛的應用，是高爐頂壓控制系統(tǒng)中最常用的算法之一。其控制規(guī)律為

其中，Kp為比例系數(shù)，Ki為積分時間系數(shù)，Kd為微分時間系數(shù)，e（t）為系統(tǒng)偏差。通過對（1）式采樣可得增量式PID控制算法：

3 BP神經網絡PID控制算法

圖2為基于BP神經網絡的PID控制器結構，PID控制器的3個可調制參數(shù)Kp，Ki，Kd由輸出層神經元輸出，通過自學習和對加權系數(shù)的調整，得到最優(yōu)的控制設計，即3層BP神經網絡，其結構如圖3所示。

3.1 BP神經網絡結構的正向算法

網絡輸入層的輸入為

式中，輸入神經元個數(shù)M選為3，輸入的3個量分別為高爐頂壓的設定值、實際值和其偏差值。

網絡隱含層的輸入、輸出為

網絡輸出層的輸入、輸出為：

輸出層輸出節(jié)點分別對應3個可調參數(shù)Kp，Ki，Kd，其神經元的激活函數(shù)為

因Kp，Ki，Kd為正，可令輸出層神經元激活函數(shù)取非負的Sigmoid函數(shù)。此BP神經網絡結構為3－5－3。

3.2 BP神經網絡結構的反向算法

取性能指標函數(shù)為

各層加權系數(shù)可按Jp函數(shù)梯度變化反方向搜索調整，使網絡逐漸收斂［4－6］。

4 應用與仿真

4.1 BP神經網絡PID控制應用于高爐頂壓控制系統(tǒng)

高爐頂壓控制系統(tǒng)是一個多擾動、強非線性和時變特性的多變量系統(tǒng)［7］。單一PID控制易存在參數(shù)調節(jié)不準確、對時變對象的適應能力差等不足，難以使控制系統(tǒng)達到非常精準的水平。由于神經網絡具有任意非線性逼近能力、自學習能力以及概括推廣能力，使控制系統(tǒng)具有自適應性，可自動調節(jié)控制參數(shù)，提高控制性能和可靠性［8］。結合PID控制算法，即BP神經網絡PID控制可改善系統(tǒng)的控制效果，提高系統(tǒng)響應速度、控制精度高和魯棒性。所以將BP神經網絡PID控制應用于高爐頂壓控制系統(tǒng)勢在必行。本設計即融合了傳統(tǒng)PID和BP神經網絡的優(yōu)點，應用BP神經網絡實現(xiàn)對高爐頂壓控制系統(tǒng)中PID參數(shù)的整定，提高傳統(tǒng)單一PID控制精度，使高爐爐頂壓力更趨于穩(wěn)定。通過Matlab仿真，驗證該優(yōu)化控制算法的可行性。

BP神經網絡PID控制算法的設計步驟：首先，神經網絡控制器選用3－5－3的結構，給出輸入層和隱含層加權系數(shù)的初值，設定學習速率η和慣性系數(shù)α，令k＝1；其次，通過采樣得到高爐爐頂壓力的設定值和實際值，并計算出其偏差值，然后進行神經網絡學習并在線調整各層的加權系數(shù)；再次，計算神經網絡輸入層、隱含層、輸出層的輸出值，輸出層的輸出值即為PID控制器的3個可調參數(shù)Kp，Ki，Kd；最后，將Kp，Ki，Kd代入式（2）計算PID控制器的輸出u（k），令k＝k＋1，循環(huán)計算，直到達到精度范圍內為止。

4.2 Matlab仿真

參照文獻［9］，建立一個多輸入單輸出的系統(tǒng)控制模型。對高爐爐頂壓力P2（s）影響較大的兩個參數(shù)為鼓風機風量Q（s）和旁通閥開度L（s），它們的傳遞函數(shù)如式（14），（15）所示。

在Matlab仿真軟件中，令學習速率η＝0.2，慣性系數(shù)α＝0.01。根據上述算法設計過程，由階躍信號模擬鼓風機風量的變化可得圖4，系統(tǒng)頂壓響應是一個類似于二階的振蕩響應。起初BP神經網絡PID控制較之PID控制系統(tǒng)振蕩略有增加，但系統(tǒng)通過自學習和對權系數(shù)的調整，穩(wěn)定時間大大提前。神經網絡PID控制算法可以使系統(tǒng)在保證爐頂壓力偏差允許的精度范圍內，使系統(tǒng)盡快恢復設定壓力值，達到穩(wěn)定狀態(tài)。當由階躍信號模擬旁通閥開度時可得圖5，系統(tǒng)頂壓響應也是一個二階振蕩響應，但系統(tǒng)通過自學習和對權系數(shù)的調整，也能大大縮短穩(wěn)定時間。在保證壓力精度設定范圍內，使系統(tǒng)更快地達到設定壓力值并穩(wěn)定運行。

另外，系統(tǒng)經過BP神經網絡PID控制后，比較鼓風機風量和旁通閥閥門開度兩個影響爐頂壓力的因素，BP神經網絡PID控制對旁通閥閥門開度控制效果更好。因未使爐頂壓力出現(xiàn)較大的波動，從而大大縮短了穩(wěn)定時間。實際現(xiàn)場控制中也正是利用旁通閥來調節(jié)爐頂?shù)膲毫Α?/p>

5 結語

本文利用BP神經網絡與PID控制的結合來控制高爐TRT爐頂頂壓。由仿真結果可以看出，此控制方式彌補了傳統(tǒng)PID控制的缺陷，在增強系統(tǒng)魯棒性、縮短系統(tǒng)穩(wěn)定時間等方面均優(yōu)于傳統(tǒng)PID控制。盡管控制系統(tǒng)開始存在過沖和振蕩，但經過神經網絡自學習和權系數(shù)調整使系統(tǒng)迅速得到自我修正并趨于穩(wěn)定。BP神經網絡PID控制可為復雜的高爐頂壓控制系統(tǒng)提供更為合理的可調參數(shù)Kp，Ki，Kd，使爐頂壓力更精準地接近期望值，達到優(yōu)化系統(tǒng)控制性能的目的。

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