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    基于多智能體的循環(huán)流化床鍋爐燃燒控制系統(tǒng)

    2014-10-21 19:57吉曉青孫榮霞
    關(guān)鍵詞:循環(huán)流化床鍋爐預(yù)估控制

    吉曉青 孫榮霞

    摘 要:由于循環(huán)流化床鍋爐燃燒系統(tǒng)具有參數(shù)分布廣、非線性、時(shí)變和大滯后等控制難題,因此分析了該系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)與工藝特點(diǎn)。運(yùn)用多智能體建模方法,將系統(tǒng)進(jìn)行機(jī)理分析分解為若干個(gè)子系統(tǒng),并找出子系統(tǒng)輸入輸出變量之間的關(guān)系,建立被控對(duì)象的子系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型。采用多智能體預(yù)估和控制方法,給出循環(huán)流化床鍋爐燃燒系統(tǒng)的多智能體預(yù)估控制算法。仿真結(jié)果表明采用該建模和控制方法,能夠取得滿意的控制效果。

    關(guān)鍵詞:循環(huán)流化床鍋爐;多智能體;預(yù)估;控制

    中圖分類號(hào):TP13;TP273

    近年來,我國(guó)北方霧霾越來越嚴(yán)重,究其原因,我國(guó)的能源結(jié)果以煤炭為主,火電裝機(jī)總量高達(dá)8.81億千瓦,因此我國(guó)大力發(fā)展清潔燃燒技術(shù)。循環(huán)流化床鍋爐以其燃燒效率高、污染少、燃料范圍廣的優(yōu)勢(shì),在近年來得到大規(guī)模的應(yīng)用。在控制過程中,床層溫度是一個(gè)直接影響鍋爐能否經(jīng)濟(jì)安全運(yùn)行的重要指標(biāo)。但是由于循環(huán)流化床鍋爐燃燒過程中伴隨著強(qiáng)烈的熱交換和化學(xué)反應(yīng),而且煤炭燃燒具有大的熱慣性,通過給煤量調(diào)節(jié)床層溫度滯后較大,這些情況大大增加了循環(huán)流化床鍋爐建模的復(fù)雜性,因此采用普通的控制手段,很難有良好的效果。

    循環(huán)流化床鍋爐燃燒過程存在著復(fù)雜的流體動(dòng)力學(xué)特性和傳熱傳質(zhì)特性,難以得到被控對(duì)象的精確模型,目前大部分的控制系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型是依靠原始數(shù)據(jù)辨識(shí)或者依賴技術(shù)人員經(jīng)驗(yàn)積累來實(shí)現(xiàn)的。文獻(xiàn)[1]在總結(jié)研究循環(huán)流化床鍋爐的動(dòng)態(tài)特性后,建立了循環(huán)流化床鍋爐的自整定智能控制器并成功應(yīng)用于國(guó)產(chǎn)75t/h循環(huán)流化床鍋爐床層溫度的控制。文獻(xiàn)[2]針對(duì)循環(huán)流化床鍋爐汽溫被控對(duì)象的高階特性,將Smith預(yù)估器應(yīng)用到大滯后系統(tǒng)中,設(shè)計(jì)出一種結(jié)合系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型,參考內(nèi)膜原理的自適應(yīng)解耦控制系統(tǒng)。然而,循環(huán)流化床鍋爐燃燒系統(tǒng)存在著大慣性、強(qiáng)耦合以及調(diào)節(jié)給煤量的大滯后特性,致使被控對(duì)象難以控制;Smith預(yù)估器對(duì)于大滯后系統(tǒng)來說要求得到系統(tǒng)被控對(duì)象的精確數(shù)學(xué)模型,否則一旦模型誤差發(fā)生大的變化,系統(tǒng)可能進(jìn)入不穩(wěn)定狀態(tài)。

    近年來,多Agent系統(tǒng)MAS(Multi-agent System)已成為一個(gè)熱門的研究方向。Agent模型最初是作為一種分布式智能計(jì)算模型被提出來的。二十世紀(jì)八十年代Bratman[4]提出了Agent的基本模型,模型包含三個(gè)基本的要素:信念(Belief)、期望(Desire)和意圖(Intention),各自表示其Agent所具有的認(rèn)知、能力以及要實(shí)現(xiàn)的意圖,各個(gè)Agent的獨(dú)立行為動(dòng)作,都是基于三個(gè)基本要素,通過與外界以及和其他Agent之間的交互來完成的。

    對(duì)于現(xiàn)實(shí)中復(fù)雜的、大規(guī)模的系統(tǒng)有必要采用多Agent系統(tǒng),多Agent不但具有求解自身內(nèi)部的參數(shù),而且還可以通過相互合作,來解決系統(tǒng)整體復(fù)雜的問題。它們具有如下特點(diǎn):

    (1)各個(gè)Agent具備處理自身信息和解決自身問題的能力;

    (2)各個(gè)Agent獨(dú)自存儲(chǔ)并且處理自身的數(shù)據(jù);

    (3)各個(gè)Agent之間是異步通信和并行計(jì)算的。

    MSA系統(tǒng)由多個(gè)Agent組成,它們通過相互之間以及與環(huán)境之間通訊、協(xié)作來共同完成復(fù)雜的任務(wù),和傳統(tǒng)建模方法和控制方式比起來,具有更靈活的適用性、更高的效率、分布式的感知與作用、內(nèi)在的并行性[5]、改良的系統(tǒng)性能、容錯(cuò)控制、魯棒性。因此多Agent系統(tǒng)近年來得到學(xué)者們深入的研究,并且在醫(yī)學(xué)、航天和交通控制等領(lǐng)域也得到廣泛的應(yīng)用。

    本文在分析循環(huán)流化床鍋爐燃燒過程系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)和工藝特點(diǎn)的基礎(chǔ)上,采用一種多智能體模型描述不確定、大滯后、強(qiáng)耦合的循環(huán)流化床鍋爐燃燒過程的運(yùn)動(dòng)特性,將復(fù)雜的系統(tǒng)分解為多個(gè)子系統(tǒng)模型。子系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型比整體系統(tǒng)模型更易求得而且可以大大降低輸出對(duì)輸入的時(shí)延,采用一種多智能體預(yù)估控制算法,以期提高控制效果的滿意程度[6]。

    1 循環(huán)流化床鍋爐燃燒系統(tǒng)結(jié)構(gòu)分析與多智能體建模

    循環(huán)流化床鍋爐燃燒系統(tǒng)結(jié)構(gòu)復(fù)雜,本文采用多智能體建模方法,通過利用Agent的局部連接規(guī)則、機(jī)理方程和局部細(xì)節(jié)模型,建立該復(fù)雜系統(tǒng)的一種多智能體模型。

    循環(huán)流化床鍋爐按結(jié)構(gòu)分,由爐體、給煤系統(tǒng)、一次風(fēng)系統(tǒng)、二次風(fēng)系統(tǒng)、分離器、回料器、尾部煙道等組成。通常鍋爐本體分為密相區(qū)和稀相區(qū)兩部分。

    循環(huán)流化床鍋爐燃燒過程可以看成是由相互關(guān)聯(lián)的四個(gè)部分組成,即密相區(qū)、稀相區(qū)、分離器和回料器,假設(shè)每一部分中包含有一個(gè)Agent模塊,這些Agent模塊分別為Agent1、Agent2、Agent3、Agent4。它們能夠長(zhǎng)期獲取數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)規(guī)則并且建立周期性的模型。分別對(duì)這四個(gè)部分進(jìn)行分析,列出動(dòng)態(tài)物料平衡和動(dòng)態(tài)能量平衡方程,用大量實(shí)例數(shù)據(jù)訓(xùn)練Agent模塊,建立子系統(tǒng)智能體模型。

    根據(jù)某型循環(huán)流化床鍋爐的運(yùn)行狀況,提出了如下簡(jiǎn)化假設(shè):

    (1)不考慮石灰石的加入及其化學(xué)反應(yīng);

    (2)各部分均為均質(zhì)對(duì)象,即溫度和密度均勻分布;

    (3)鍋爐與外界完全絕熱,密封良好;

    (4)分離器內(nèi)沒有換熱裝置,且不發(fā)生燃燒反應(yīng)。

    1.1 建立密相區(qū)Agent模型

    密相區(qū)是鍋爐本體的下半部分,燃燒的顆粒濃度較高。密相區(qū)具有復(fù)雜的多輸入多輸出結(jié)構(gòu),建立以煤、一次風(fēng)、回料器、稀相區(qū)對(duì)密相區(qū)的沉降為輸入,以排渣、密相區(qū)對(duì)稀相區(qū)的揚(yáng)析為輸出的動(dòng)態(tài)平衡方程。

    密相區(qū)床料質(zhì)量平衡方程為:

    式中,MA1為密相區(qū)質(zhì)量,F(xiàn)c為給煤量,F(xiàn)A1,A2為稀相區(qū)對(duì)密相區(qū)的揚(yáng)析量,F(xiàn)d為排渣量, 為單位時(shí)間內(nèi)密相區(qū)內(nèi)煤炭燃燒量,F(xiàn)A4,A1為回料器返料量,F(xiàn)A2,A1為稀相區(qū)對(duì)密相區(qū)的揚(yáng)析量。相對(duì)于給煤量Fc和燃燒量 ,其他各分量對(duì)密相區(qū)質(zhì)量的影響較小,可以忽略不計(jì)。

    密相區(qū)燃燒熱量平衡方程為:

    QF1為單位時(shí)間一次風(fēng)帶入的熱量,可表示為:

    QF1=Vg1Sg1CgTA1 (5)

    其中,Vg1為一次側(cè)風(fēng)速,Sg1為一次側(cè)風(fēng)入口截面積,Cg為空氣比熱容。

    Qc為單位時(shí)間給煤帶入的熱量;

    Qc=FcCgTA1 (6)

    QA4,A1為單位時(shí)間返料帶入的熱量。

    QA2,A1為單位時(shí)間稀相區(qū)對(duì)密相區(qū)沉降物料的熱量;QA1,A2為單位時(shí)間密相區(qū)對(duì)稀相區(qū)揚(yáng)析的熱量。

    QA2,A1=FA2,A1CgTA1=α1MA1CcTA1 (7)

    QA1,A2=FA1,A2CgTA1=(1-α1)MA1CcTA1 (8)

    其中,α1為沉降分離效率修正因子,一般取0.05。

    Qd為單位時(shí)間排渣排出的熱量;

    Qd=FdCcTA1 (9)

    為單位時(shí)間密相區(qū)煤燃燒產(chǎn)生的熱量;

    (10)

    其中,Hc為煤炭的熱值,Carvalho[11]給出了燃燒速率 的關(guān)聯(lián)式。

    (11)

    式中,k1為燃燒速率系數(shù);dc1為密相區(qū)煤炭顆粒直徑;ρo2為密相區(qū)氧氣濃度,ρc1為密相區(qū)煤炭顆粒濃度。

    為單位時(shí)間密相區(qū)輻射輸出的熱能。

    (12)

    其中,β1為傳熱系數(shù);S1為受熱面;Tw為受熱面溫度。

    將式(3)-(12)帶入到熱量平衡方程式(2)中,可得:

    假設(shè)計(jì)算機(jī)采樣周期為ΔH(ΔH足夠?。r(shí),式(12)可近似為:

    其中,d0為密相區(qū)輸出對(duì)一次風(fēng)的滯后時(shí)間。從上式可以看出,在實(shí)際控制過程中,一般通過調(diào)節(jié)一次風(fēng)速Vg1及密相區(qū)顆粒濃度ρc1來調(diào)節(jié)溫度的。

    整理得:

    (15)

    式中,Z12(k)為密相區(qū)的系統(tǒng)輸出溫度TA1,Z11(k-d0)為一次側(cè)輸入風(fēng)速Vg1,Z10(k)為煤炭顆粒濃度ρc1,v1是擾動(dòng)。

    (16)

    其中,a、b是與密相區(qū)質(zhì)量MA1有關(guān)的參數(shù),c、d與煤炭顆粒的直徑和氧氣濃度有關(guān)。可以用最小二乘法來辨識(shí)式(15)中的參數(shù)。

    令:

    Y=[Z12(k+1)Z12(k+2)…Z12(k+n)]T

    (17)

    其中,Y=AUT,即可通過A=Y(UT)′辨識(shí)出系統(tǒng)參數(shù),由于密相區(qū)質(zhì)量MA1會(huì)緩慢變化,所以式(16)中的模型參數(shù)會(huì)變化,所以在線用最小二乘法辨識(shí)這些參數(shù),最終得到密相區(qū)的Agent模型。

    1.2 稀相區(qū)Agent模型

    同樣地把稀相區(qū)Agent看成系統(tǒng)整體中的其中一個(gè)Agent2,稀相區(qū)有三個(gè)輸入和二個(gè)輸出,建立其動(dòng)態(tài)能量平衡方程。

    稀相區(qū)床料質(zhì)量平衡:

    (18)

    式中,MA2為稀相區(qū)質(zhì)量;FA3,A2為分離器對(duì)稀相區(qū)的沉降速率;FA2,A3為稀相區(qū)對(duì)分離器的揚(yáng)析速率; 為單位時(shí)間內(nèi)稀相區(qū)內(nèi)煤炭燃燒量。

    稀相區(qū)動(dòng)態(tài)能量平衡方程為:

    (19)

    式中, (20)

    其中,QA2為稀相區(qū)能量,TA2為稀相區(qū)溫度。

    QF2為單位時(shí)間二次風(fēng)帶入的熱量;

    QF2=Vg2Sg2CgTA2 (21)

    其中,Vg2為二次側(cè)風(fēng)速,Sg2為二次側(cè)風(fēng)入口截面積。

    QA3,A2為單位時(shí)間分離器對(duì)稀相區(qū)沉降物料的熱量,QA2,A3為單位時(shí)間稀相區(qū)對(duì)分離器揚(yáng)析物料的熱量;

    QA3,A2=FA3,A2CcTA2=α2MA2CcTA2 (22)

    QA2,A3=FA2,A3CcTA1=(1-α2)MA2CcTA2 (23)

    其中,α2為沉降分離效率修正因子。

    為單位時(shí)間稀相區(qū)煤炭燃燒產(chǎn)生的熱量;

    (24)

    其中,單位時(shí)間內(nèi)稀相區(qū)內(nèi)煤炭燃燒量 可由式(24)確定。

    (25)

    式中,k2為燃燒速率系數(shù);dc2為稀相區(qū)煤炭顆粒直徑;ρc2為稀相區(qū)煤炭顆粒濃度。

    為單位時(shí)間稀相區(qū)輻射輸出的熱能。

    (26)

    其中,β2為傳熱系數(shù);S2為受熱面。

    由上述公式聯(lián)立可得:

    (27)

    同理,可得稀相區(qū)運(yùn)動(dòng)方程:

    (28)

    式中,Z23(k+1)為稀相區(qū)系統(tǒng)的輸出溫度TA2,Z20(k-d1)為二次側(cè)輸入風(fēng)速Vg2,Z12(k)為稀相區(qū)的煤炭顆粒濃度ρc2,v2為擾動(dòng),d1為滯后時(shí)間。

    (29)

    同樣地,用最小二乘法可辨識(shí)得到稀相區(qū)Agent模型。

    相應(yīng)地建立分離器(Agent3)和回料器(Agent4)的動(dòng)態(tài)能量平衡方程。

    (30)

    式中,QM為廢氣帶走的熱量。

    QM=(Vg1Sg1+Vg2Sg2)CgTA3 (31)

    同理,將式(27)整理得:

    (32)

    這樣通過辨識(shí)可得到分離器Agent數(shù)學(xué)模型。回料器一般采用高溫發(fā)料,運(yùn)行穩(wěn)定時(shí),可認(rèn)為回料器中能量基本保持不變。

    即: (33)

    2 多智能體預(yù)估控制算法實(shí)現(xiàn)

    由于循環(huán)流化床鍋爐結(jié)構(gòu)復(fù)雜,傳統(tǒng)控制思想存在著控制效率低下,抗干擾能力不足,難以克服系統(tǒng)中的大滯后和強(qiáng)耦合等問題。多智能體預(yù)估控制是將模型信息與檢測(cè)信號(hào)分散化,采用模型誤差反饋校正,滾動(dòng)優(yōu)化控制參數(shù),能夠控制復(fù)雜的被控對(duì)象[7-9]。

    表示子單元ΣA1的智能體預(yù)估器, 表示子單元ΣA2的智能體預(yù)估器。各個(gè)子單元智能體預(yù)估器之間的通信依靠系統(tǒng)的物理結(jié)構(gòu)進(jìn)行,我們假設(shè)在子單元上設(shè)計(jì)的預(yù)估算法可以得到整體系統(tǒng)運(yùn)行狀況。

    假設(shè)子單元ΣA1的控制輸入相對(duì)于控制輸出的滯后是D12,子單元ΣA2的控制輸入相對(duì)于控制輸出的滯后是D23。因此可以得出預(yù)算法:

    式中: 、 分別是Z12、Z23的預(yù)估值。

    假設(shè)Zij的期望值是 ,并且系統(tǒng)輸入輸出的期望與預(yù)估值之間存在某種關(guān)系,即:

    其中:p為可調(diào)參數(shù),且-1

    根據(jù)上式可得:

    同理可得:

    其中:p1、p2為設(shè)計(jì)參數(shù)。

    結(jié)合預(yù)估算法得到多智能體控制算法:

    其中:a1、a2、a3、b1、b2、b3為系統(tǒng)辨識(shí)參數(shù);p1、p2為設(shè)計(jì)參數(shù)。

    3 仿真分析

    循環(huán)流化床鍋爐燃燒系統(tǒng)模型的數(shù)據(jù)來源于某鍋爐廠220t/h循環(huán)流化床鍋爐,采集其2011年度運(yùn)行數(shù)據(jù),辨識(shí)出各個(gè)子系統(tǒng)Agent模型及其之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系,然后設(shè)計(jì)多智能體預(yù)估控制算法,采用子系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型和實(shí)際系統(tǒng)的輸出誤差進(jìn)行反饋校正,滾動(dòng)優(yōu)化控制參數(shù),來實(shí)現(xiàn)對(duì)被控對(duì)象的控制。并且具有較好的控制效果。

    用MATLAB進(jìn)行仿真,并和常規(guī)PID控制進(jìn)行對(duì)比,仿真結(jié)果如圖4和圖5所示。圖4為正常情況下的多智能體預(yù)估控制和常規(guī)PID控制的效果圖,圖5為在引入擾動(dòng)后的控制效果圖。可以看出,多智能體預(yù)估控制可以降低大的超調(diào)并且在要求范圍內(nèi)使系統(tǒng)更快的達(dá)到穩(wěn)定。經(jīng)對(duì)比可以說明該方法設(shè)計(jì)的系統(tǒng)具有良好的穩(wěn)定性以及抗干擾能力。

    4 結(jié)束語

    本文采用多智能體建模方法,并對(duì)循環(huán)流化床鍋爐進(jìn)行機(jī)理分析,把原本復(fù)雜的系統(tǒng)分散成若干個(gè)小系統(tǒng)模型,并給出傳遞控制參數(shù)的多智能體模型,建立相應(yīng)的智能體預(yù)估器。利用多智能體預(yù)估控制算法,可以使系統(tǒng)受到擾動(dòng)后更快的穩(wěn)定下來,具有較強(qiáng)的魯棒性。多智能體預(yù)估控制方法是把復(fù)雜的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)離散化,預(yù)估僅僅根據(jù)模塊信息,然后控制局部,當(dāng)子單元出現(xiàn)故障,可以依賴預(yù)估信息進(jìn)行處理,降低系統(tǒng)的停車率。隨著對(duì)多智能體系統(tǒng)的深入研究,其得到越來越多的專家學(xué)者的認(rèn)可,目前已在智能交通、航天航空等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。

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    [14]周星龍,謝建文.330MW CFB鍋爐爐膛壁面顆粒流率分布測(cè)量[J].動(dòng)力工程學(xué)報(bào),2014(10):31-36.

    作者簡(jiǎn)介:吉曉青(1987.09-),女,河北任縣人,碩士研究生,研究方向:檢測(cè)技術(shù)。

    作者單位:河北大學(xué) 電子信息工程學(xué)院,河北保定 071002

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