循環(huán)流化床鍋爐床溫的預(yù)估滑?？刂?/h1>
2016-07-22 07:00:50朱紅霞李益國(guó)
動(dòng)力工程學(xué)報(bào) 2016年5期
朱紅霞， 沈 炯， 李益國(guó)
(1． 東南大學(xué) 能源與環(huán)境學(xué)院， 南京 210096； 2． 南京工程學(xué)院 能源與動(dòng)力工程學(xué)院， 南京 211167)
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循環(huán)流化床鍋爐床溫的預(yù)估滑?？刂?/p>
朱紅霞1,2，沈炯1，李益國(guó)1
(1． 東南大學(xué) 能源與環(huán)境學(xué)院， 南京 210096； 2． 南京工程學(xué)院 能源與動(dòng)力工程學(xué)院， 南京 211167)
摘要：針對(duì)大慣性、大滯后熱工過(guò)程因負(fù)荷、煤種和環(huán)境條件的改變以及模型簡(jiǎn)化等帶來(lái)的不確定性，設(shè)計(jì)了一種便于運(yùn)行人員理解和工程實(shí)現(xiàn)的預(yù)估滑?？刂品桨?首先基于標(biāo)稱(chēng)工況下辨識(shí)得到的二階加純滯后(SOPDT)模型，構(gòu)建一個(gè)無(wú)遲延輸出預(yù)估模型，用于過(guò)程輸出值的預(yù)測(cè)，然后通過(guò)合理設(shè)計(jì)滑模函數(shù)和不確定上界自適應(yīng)估計(jì)的滑?？刂坡?，使得具有不確定性的閉環(huán)系統(tǒng)能在任何外擾的作用下保持漸進(jìn)穩(wěn)定.針對(duì)循環(huán)流化床鍋爐床溫對(duì)象的仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：采用該預(yù)估滑?？刂品桨傅拇矞乜刂葡到y(tǒng)調(diào)節(jié)速度快、超調(diào)量小且具有很強(qiáng)的抗干擾能力.
關(guān)鍵詞：預(yù)估滑?？刂疲?SOPDT模型； 不確定性； 循環(huán)流化床； 床溫
由于循環(huán)流化床(CFB)鍋爐具有燃燒效率高、燃料適應(yīng)性廣和低污染等優(yōu)點(diǎn)[1]，因而近年來(lái)在國(guó)內(nèi)外受到廣泛重視，并得到迅速發(fā)展.CFB鍋爐在動(dòng)態(tài)特性上不同于煤粉爐和重油爐，主要表現(xiàn)在鍋爐燃燒室內(nèi)流化層大容量的熱平衡特性.床層溫度是直接影響CFB鍋爐能否安全連續(xù)運(yùn)行的重要控制參數(shù)，為保證鍋爐處于最佳燃燒條件，運(yùn)行時(shí)床溫一般控制在850～950 ℃，此時(shí)爐內(nèi)脫硫效率高且NOx的生成量小.目前，工程上CFB鍋爐床溫控制系統(tǒng)大多采用傳統(tǒng)的PID控制方法；理論研究方面，模糊控制[1-2]、自抗擾控制[3]和預(yù)測(cè)控制[4-5]等先進(jìn)控制方法已被應(yīng)用到床溫控制中.
采用CFB鍋爐的機(jī)組一般均會(huì)直接參與調(diào)峰，因而會(huì)頻繁變負(fù)荷運(yùn)行.一些電廠(chǎng)在煤炭供應(yīng)緊張期間，其燃料來(lái)源多樣化，導(dǎo)致煤質(zhì)經(jīng)常發(fā)生變化.運(yùn)行工況的調(diào)整、煤質(zhì)的變化、環(huán)境的改變以及控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)中對(duì)模型的簡(jiǎn)化和近似等，都不可避免地給系統(tǒng)帶來(lái)各種不確定性，而且這些不確定性還會(huì)隨著系統(tǒng)動(dòng)態(tài)的演化而改變，從而嚴(yán)重影響控制系統(tǒng)的實(shí)際性能.應(yīng)對(duì)不確定性的影響，一種可行的控制策略是采用魯棒控制，但目前采用較多的H∞魯棒控制等方法理論性較強(qiáng)，不利于運(yùn)行人員的理解和工程實(shí)現(xiàn).滑模控制(SMC)是一種特殊的魯棒非線(xiàn)性控制器，由于滑動(dòng)模態(tài)可以進(jìn)行設(shè)計(jì)且與對(duì)象參數(shù)及擾動(dòng)無(wú)關(guān)，所以SMC具有響應(yīng)快速、對(duì)參數(shù)變化及擾動(dòng)不靈敏、無(wú)需系統(tǒng)在線(xiàn)辨識(shí)和物理實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單等優(yōu)點(diǎn)[6-7].鑒于滑模控制在處理不確定性和抗干擾方面的絕對(duì)優(yōu)勢(shì)，筆者針對(duì)CFB鍋爐床溫等復(fù)雜熱工對(duì)象，從便于工程實(shí)際應(yīng)用的角度出發(fā)，設(shè)計(jì)了一種簡(jiǎn)單而新穎的預(yù)估滑?？刂品桨?，并通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了其有效性.
1CFB鍋爐床溫被控對(duì)象的動(dòng)態(tài)特性
CFB鍋爐運(yùn)行過(guò)程中影響床溫的因素很多，如給煤量、一次風(fēng)量、二次風(fēng)量、石灰石量、排渣量和返料量等.目前，國(guó)內(nèi)的CFB鍋爐主要通過(guò)給煤量和一次風(fēng)量進(jìn)行床溫調(diào)節(jié).仇韜[8]以金陵石化熱電廠(chǎng)的6號(hào)爐(220 t/h循環(huán)流化床鍋爐)為試驗(yàn)對(duì)象，在不同負(fù)荷和不同煤種情況下對(duì)其動(dòng)態(tài)特性進(jìn)行了分析，并給出不同工況下的床溫對(duì)象模型.
給煤量-床溫通道的傳遞函數(shù)(未考慮給煤的傳輸遲延)為：
(1)
一次風(fēng)量-床溫通道的傳遞函數(shù)為：
(2)
式中：KB和KF均為靜態(tài)增益；τB、TB、τF和TF為時(shí)間常數(shù)，均隨運(yùn)行工況的不同而變化.
仇韜[8]通過(guò)相關(guān)性分析和不同工況下的仿真計(jì)算，建立了式(1)和式(2)中的各參數(shù)與負(fù)荷和煤種性能指數(shù)之間的關(guān)系，利用函數(shù)關(guān)系可以直接根據(jù)負(fù)荷和煤質(zhì)確定出當(dāng)前工況下CFB鍋爐床溫對(duì)象的傳遞函數(shù)模型.但其提供的模型未考慮燃料的傳輸遲延.若考慮傳輸遲延，給煤量-床溫通道的動(dòng)態(tài)特性可表示為：
(3)
式中：τ0為給煤量在傳輸環(huán)節(jié)的遲延時(shí)間，s.根據(jù)實(shí)際經(jīng)驗(yàn)，近似估計(jì)τ0=30 s.
表1給出了CFB鍋爐在90%、80%和70% 3個(gè)不同負(fù)荷下分別采用大同煙煤、陽(yáng)山無(wú)煙煤和興隆褐煤時(shí)床溫的傳遞函數(shù)模型參數(shù).圖1給出了在不同負(fù)荷和不同煤種下，給煤量階躍擾動(dòng)和一次風(fēng)量階躍擾動(dòng)下床溫的動(dòng)態(tài)響應(yīng)特性.
表1 不同負(fù)荷下CFB鍋爐采用不同煤種時(shí)床溫的傳遞函數(shù)模型參數(shù)
(a)給煤量階躍增加(b)一次風(fēng)量階躍增加
圖1不同工況下CFB鍋爐床溫的階躍響應(yīng)曲線(xiàn)
Fig.1Step response of bed temperature of CFB boiler at different operating points
從圖1可以看出，給煤量階躍增加時(shí)，床溫先下降，再逐漸上升到新的平衡狀態(tài).一次風(fēng)量階躍增加時(shí)，床溫在短時(shí)間內(nèi)先上升，再逐漸下降到新的平衡狀態(tài).床溫在初始階段具有逆響應(yīng)特性，這給控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)帶來(lái)困難.而且負(fù)荷的變化會(huì)顯著影響CFB鍋爐床溫的動(dòng)態(tài)特性.如低負(fù)荷時(shí)給煤量-床溫的靜態(tài)增益高于高負(fù)荷時(shí)的靜態(tài)增益，并且低負(fù)荷時(shí)床溫的動(dòng)態(tài)響應(yīng)時(shí)間比高負(fù)荷時(shí)稍長(zhǎng).低負(fù)荷時(shí)一次風(fēng)量-床溫的靜態(tài)增益高于高負(fù)荷時(shí)的靜態(tài)增益，并且低負(fù)荷時(shí)床溫的動(dòng)態(tài)響應(yīng)時(shí)間比高負(fù)荷時(shí)要短.此外，煤質(zhì)的變化也會(huì)影響床溫的動(dòng)態(tài)特性,如低位發(fā)熱量較高的大同煙煤對(duì)應(yīng)的給煤量-床溫靜態(tài)增益要高于低位發(fā)熱量較低的興隆褐煤對(duì)應(yīng)的給煤量-床溫靜態(tài)增益.
2基于SOPDT模型的預(yù)估滑?？刂品桨?/p>
圖2 基于SOPDT模型的預(yù)估滑?？刂品桨?/p>
2.1基于SOPDT模型的預(yù)估模型
工程上,通常用一階加純滯后(First-order Plus Dead-time，F(xiàn)OPDT)模型或二階加純滯后(SOPDT)模型描述被控對(duì)象的動(dòng)態(tài)特性.相比于FOPDT模型，SOPDT模型具有更廣泛的適用性，采用SOPDT模型近似逼近高階對(duì)象得到的精度通常很高，足以滿(mǎn)足生產(chǎn)過(guò)程中控制器設(shè)計(jì)對(duì)模型精度的要求，因此，筆者基于SOPDT模型設(shè)計(jì)滑?？刂破?
假定在標(biāo)稱(chēng)工況下辨識(shí)得到被控對(duì)象的SOPDT傳遞函數(shù)模型為：
(4)式中：K、T、ζ和τ分別為穩(wěn)態(tài)增益、自然振蕩周期、阻尼系數(shù)和過(guò)程的遲延時(shí)間；a1=1/T2，a2=2ζ/T，b1=K/T2.
對(duì)應(yīng)的二階微分方程為：
(5)
式中：u和ym分別表示標(biāo)稱(chēng)模型的輸入和輸出.
將遲延時(shí)間τ從式(5)中移除，可得無(wú)遲延預(yù)估模型：
(6)
式中：yf(t)為利用無(wú)遲延模型得到的超前一個(gè)遲延時(shí)間段τ(即t+τ時(shí)刻)的輸出估計(jì)值.
為了能夠在有建模誤差和未測(cè)干擾時(shí)提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，實(shí)際應(yīng)用時(shí)可通過(guò)式(7)對(duì)過(guò)程輸出預(yù)測(cè)值進(jìn)行修正.
(7)
2.2滑?？刂破髟O(shè)計(jì)
一般的熱工調(diào)節(jié)問(wèn)題，要求被控對(duì)象的被控變量y(t)能夠跟蹤其期望的設(shè)定值信號(hào)r(t)，并能抑制各種干擾對(duì)系統(tǒng)輸出的影響.因而，控制器設(shè)計(jì)的目的是使實(shí)際輸出能夠跟蹤其設(shè)定值或維持在其設(shè)定值附近，使得誤差趨近于零.
考慮一個(gè)不確定模型：
(8)
式中：d(t)為被控過(guò)程總的不確定性，包括參數(shù)不確定性和外部干擾.假定d(t)是有界的，|d(t)|≤ρ，ρ>0為不確定性的上界值.
首先，選擇滑模函數(shù)(也稱(chēng)切換函數(shù))為：
(9)
式中：e(t)=r(t)-yf(t)；λ為滑模系數(shù).
因滑模面上s(t)=0，則由式(9)可得到滑模運(yùn)動(dòng)方程：
(10)
基于滑模函數(shù)式(9)，針對(duì)不確定模型式(8)，可設(shè)計(jì)如下的滑?？刂坡桑?/p>
(11)
其中，
滑?？刂破髟O(shè)計(jì)一般需要知道不確定性的上界，但這些上界值實(shí)際上難以得到.為此，使用自適應(yīng)技術(shù)來(lái)對(duì)不確定性上界進(jìn)行估計(jì)，式(12)為不確定性上界估計(jì)值的自適應(yīng)更新律.
(12)
式中：γ為自適應(yīng)增益，γ>0.
當(dāng)選用式(9)所示的滑模函數(shù)，將滑模控制律式(11)作用于不確定模型式(8)時(shí)，閉環(huán)系統(tǒng)能夠漸進(jìn)穩(wěn)定.證明如下：
選擇如下的非負(fù)李亞普諾夫Lyapunov函數(shù)
(13)
對(duì)滑模函數(shù)式(9)求微分并代入控制律式(11)，可得：
(14)
(15)
2.3預(yù)估滑?？刂品桨傅木唧w實(shí)施
筆者所提出的預(yù)估滑?？刂品桨副举|(zhì)上是一種利用不確定性邊界的方法，閉環(huán)系統(tǒng)的性能由滑模函數(shù)決定.為了減少不必要的切換，避免產(chǎn)生抖振現(xiàn)象，實(shí)際應(yīng)用時(shí)可用式(16)中的飽和函數(shù)sat替換式(11)中的符號(hào)函數(shù)sign.
(16)
式中：β表示邊界層的寬度，β>0.
(17)
式中：αr為濾波系數(shù)，0<αr≤1；Ts為采樣周期；參考輸出yr(t)的初值yr(0)=y(0).
(18)
其中滑模函數(shù)
若被控對(duì)象具有參數(shù)不確定性和外部干擾，可以用下面的不確定模型表示：
(b1+Δb1)u(t-τ)+w(t)
(19)
式中：Δa1、Δa2和Δb1為系統(tǒng)參數(shù)不確定部分；w(t)為外部干擾.
|w(0)|
(20)
預(yù)估滑?？刂破靼?個(gè)參數(shù)：α、β、λ和γ.α與閉環(huán)系統(tǒng)的性能相關(guān)，α越大，系統(tǒng)的響應(yīng)越快，但此時(shí)控制作用較大.引入?yún)?shù)β是為了消除輸入的抖振，通常β的選擇是為了權(quán)衡控制精度和輸入抖振程度.滑模函數(shù)中系數(shù)λ的取值會(huì)影響滑模運(yùn)動(dòng)軌跡，從而進(jìn)一步影響系統(tǒng)的性能.自適應(yīng)增益γ用于調(diào)整不確定性上界估計(jì)值的收斂速率.
2.4推廣應(yīng)用于非最小相位過(guò)程
對(duì)于非最小相位系統(tǒng)，其階躍響應(yīng)會(huì)出現(xiàn)負(fù)調(diào)，這對(duì)實(shí)施控制非常不利，如何在克服負(fù)調(diào)的同時(shí)抑制超調(diào)并縮短過(guò)渡時(shí)間是一個(gè)控制難題.筆者通過(guò)對(duì)辨識(shí)模型進(jìn)行簡(jiǎn)單處理，將預(yù)估滑模控制方案直接推廣應(yīng)用于控制非最小相位過(guò)程.
假定對(duì)非最小相位過(guò)程進(jìn)行辨識(shí)后得到如下SOPDT模型：
(21)
式中：b2/b1<0，因?yàn)榉亲钚∠辔贿^(guò)程具有不穩(wěn)定零點(diǎn)(即右半復(fù)平面零點(diǎn)).
非最小相位模型式(21)可近似轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)的無(wú)零點(diǎn)SOPDT模型：
(22)
根據(jù)式(21)中的分子部分b2s+b1，利用指數(shù)函數(shù)的一階泰勒級(jí)數(shù)式(23)可近似得到等價(jià)遲延時(shí)間τeq≈-b2/b1.
(23)
因此，前面基于無(wú)零點(diǎn)SOPDT模型的預(yù)估滑?？刂品椒ň涂梢灾苯犹幚矸亲钚∠辔贿^(guò)程.雖然等價(jià)遲延時(shí)間方法會(huì)帶來(lái)額外的建模誤差，但這種增加的模型不確定性可以很容易地通過(guò)適當(dāng)提高不確定性上界初始估計(jì)值和自適應(yīng)技術(shù)來(lái)解決.
3CFB鍋爐床溫的預(yù)估滑?？刂品抡嫜芯?/p>
將所提出的預(yù)估滑?？刂?Predictive Sliding Mode Control，PSMC)方法應(yīng)用于CFB鍋爐給煤量-床溫通道的床溫控制.為便于對(duì)比，文中利用另外2種具有較強(qiáng)魯棒性的控制方法，即Camacho等[9]提出的基于內(nèi)模的滑?？刂品椒?IM-SMCr)和Morari等[10]提出的基于內(nèi)模思想整定的PID控制方法(IMC-PID)，也分別設(shè)計(jì)了相應(yīng)的床溫控制系統(tǒng).表2列出了3種不同控制系統(tǒng)在90%負(fù)荷下采用大同煙煤的給煤量-床溫模型作為標(biāo)稱(chēng)模型而設(shè)計(jì)的控制器參數(shù)取值.
表2 3種不同控制系統(tǒng)的控制器參數(shù)
試驗(yàn)1：床溫設(shè)定值跟蹤.
假定90%負(fù)荷下床溫設(shè)定值從887 ℃階躍升高5 K，圖3所示為應(yīng)用不同控制方法時(shí)床溫響應(yīng)曲線(xiàn)和控制器輸出(即給煤變化量)曲線(xiàn).從圖3可以看出，采用PSMC方法能獲得更小的超調(diào)量和更短的調(diào)節(jié)時(shí)間，控制效果明顯優(yōu)于IM-SMCr方法和IMC-PID方法.在控制器參數(shù)不變的情況下，圖4給出了在80%負(fù)荷下床溫設(shè)定值從873 ℃階躍升高5 K時(shí)的控制效果，由于負(fù)荷變化后床溫模型與實(shí)際對(duì)象特性不匹配，3種控制系統(tǒng)的性能均有所下降，但PSMC方法的性能仍?xún)?yōu)于其他方法.
試驗(yàn)2：抗階躍外擾.
假設(shè)由于一次風(fēng)、二次風(fēng)配比、石灰石量、排渣量或返料量等因素的影響導(dǎo)致床溫在t=5 min時(shí)偏離其設(shè)定值2 K.圖5和圖6分別給出了90%和70%負(fù)荷下不同床溫控制系統(tǒng)的抗外擾效果.由圖5和圖6可知，在模型與對(duì)象匹配的情況下，PSMC方法具有很強(qiáng)的抗外擾能力，能在短時(shí)間內(nèi)抑制住床溫的波動(dòng)且動(dòng)態(tài)偏差??；在模型與對(duì)象不匹配的情況下，雖然控制性能有所下降，但仍能進(jìn)行有效控制.
試驗(yàn)3：抗給煤量擾動(dòng).
(a)
(b)
(a)
(b)
(a)
(b)
假定給煤量發(fā)生自發(fā)性擾動(dòng)，在t=10 min時(shí)突然增加0.5%.圖7和圖8分別給出了90%和70%負(fù)荷下床溫控制系統(tǒng)的抗內(nèi)擾性能.由圖7和圖8可知，在模型與對(duì)象匹配的情況下，PSMC方法具有很強(qiáng)的抗內(nèi)擾能力，能在很短時(shí)間內(nèi)抑制床溫的波動(dòng)且動(dòng)態(tài)偏差?。辉谀Ｐ团c對(duì)象不匹配的情況下，雖然控制性能有所下降，但仍能進(jìn)行有效控制.
試驗(yàn)4：抗煤質(zhì)擾動(dòng).
(a)
(b)
(a)
(b)
(a)
(b)
假定90%負(fù)荷下床溫穩(wěn)定在其相對(duì)設(shè)定值1上，對(duì)應(yīng)控制量相對(duì)值為0.268 8，在t=5 min時(shí)煤種由原來(lái)的大同煙煤變化為陽(yáng)山無(wú)煙煤，煤質(zhì)變化導(dǎo)致床溫偏離其設(shè)定值.3種控制系統(tǒng)的控制效果如圖9所示，在PSMC方法的控制作用下床溫能夠快速地恢復(fù)到原來(lái)的設(shè)定值.圖10給出了70%負(fù)荷下煤種發(fā)生變化時(shí)的控制效果，由于70%負(fù)荷下采用陽(yáng)山無(wú)煙煤時(shí)床溫動(dòng)態(tài)特性與90%負(fù)荷下采用大同煙煤時(shí)的特性差異較大，因而3種控制系統(tǒng)的控制效果均有所下降，但總體上PSMC方法的性能仍?xún)?yōu)于其他2種控制方法.
通過(guò)上述4個(gè)仿真實(shí)驗(yàn)可以看出，筆者提出的PSMC方法具有良好的設(shè)定值跟蹤性能和抗干擾能力以及強(qiáng)魯棒性.
(a)
(b)
(a)
(b)
4結(jié)論
針對(duì)循環(huán)流化床鍋爐床溫等具有大慣性、大滯后的復(fù)雜熱工對(duì)象因負(fù)荷、煤種、環(huán)境條件改變以及模型簡(jiǎn)化等帶來(lái)的不確定性問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種簡(jiǎn)單而新穎的基于SOPDT模型的預(yù)估滑?？刂品桨?它基于辨識(shí)得到的標(biāo)稱(chēng)SOPDT模型，構(gòu)建無(wú)遲延預(yù)估模型用于過(guò)程輸出預(yù)測(cè)，并通過(guò)合理設(shè)計(jì)滑模函數(shù)和不確定上界自適應(yīng)估計(jì)的滑模控制律，使得具有不確定性的閉環(huán)系統(tǒng)能在任何外擾下保持漸進(jìn)穩(wěn)定.該預(yù)估滑?？刂品椒ㄟ€可擴(kuò)展應(yīng)用于具有逆反應(yīng)過(guò)程的非最小相位系統(tǒng).針對(duì)循環(huán)流化床鍋爐床溫對(duì)象設(shè)計(jì)了相應(yīng)的預(yù)估滑?？刂葡到y(tǒng)，仿真結(jié)果表明：采用PSMC方法的效果明顯優(yōu)于基于內(nèi)模原理設(shè)計(jì)的一般滑?？刂破骱蚉ID控制器，具有良好的負(fù)荷適應(yīng)性及抗各種不確定性和干擾的能力.
參考文獻(xiàn)：
[1]于希寧，王慧，王東風(fēng)，等．模糊控制在循環(huán)流化床鍋爐床溫控制中的應(yīng)用[J]．華北電力大學(xué)學(xué)報(bào)，2005，32(3)：43-46．
YU Xining, WANG Hui, WANG Dongfeng,etal. Application of fuzzy-PID control algorithm in bed temperature control of circulating fluidized bed boiler[J]. Journal of North China Electric Power University, 2005, 32(3): 43-46.
[2]馬寶萍，司鳳琪，徐治皋，等．基于遺傳算法的循環(huán)流化床鍋爐床溫模糊控制系統(tǒng)[J]．中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào)， 2001，21(11)：69-73．
MA Baoping, SI Fengqi, XU Zhigao,etal. Genetic-based fuzzy bed temperature control system of circulating fluidized bed boiler[J]. Proceedings of the CSEE, 2001, 21(11): 69-73.
[3]林永君，管志敏，彭鋼，等．基于自抗擾控制的循環(huán)流化床鍋爐床溫系統(tǒng)的研究[J]．熱能動(dòng)力工程，2010，25(5)：514-516.
LIN Yongjun, GUAN Zhimin, PENG Gang,etal. Study of the bed temperature system for a circulating fluidized bed boiler based on a self disturbance-resistant control[J]. Journal of Engineering for Thermal Energy & Power, 2010, 25(5): 514-516.
[4]張媛媛．神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)控制在循環(huán)流化床鍋爐床溫系統(tǒng)的應(yīng)用[J]．電力學(xué)報(bào)，2009，24(2)：121-124．
ZHANG Yuanyuan. NN predictive control of CFB bed temperature system[J]. Journal of Electric Power, 2009, 24(2): 121-124.
[5]董湛波，向文國(guó)，王新．基于多模型的循環(huán)流化床鍋爐床溫預(yù)測(cè)控制[J]．動(dòng)力工程學(xué)報(bào)，2011，31(3)：181-186．
DONG Zhanbo, XIANG Wenguo, WANG Xin. Predictive control on bed temperature of CFB boilers based on multiple models[J]．Journal of Chinese Society of Power Engineering, 2011, 31(3): 181-186.
[6]劉金昆，孫富春．滑模變結(jié)構(gòu)控制理論及其算法研究與進(jìn)展[J]．控制理論與應(yīng)用，2007，24(3)：407-418．
LIU Jinkun, SUN Fuchun. Research and development on theory and algorithms of sliding mode control[J]. Control Theory & Applications, 2007, 24(3): 407-418.
[7]陳志梅，貞艷，張井崗．滑模變結(jié)構(gòu)控制理論及應(yīng)用[M]．北京：電子工業(yè)出版社，2012．
[8]仇韜．循環(huán)流化床鍋爐在負(fù)荷和煤質(zhì)波動(dòng)下的控制問(wèn)題研究[D]．北京：清華大學(xué)，2007．
[9]CAMACHO O, ROJAS R, GARCíA-GABíN W. Some long time delay sliding mode control approaches[J]. ISA Transactions, 2007, 46(1): 95-101.
[10]MORARI M, ZAFIRIOU E. Robust process control[M]. New Jersey, USA:Prentice-Hall, Englewood Cliffs, 1989.
Predictive Sliding Mode Control on Bed Temperature of CFB Boilers
ZHUHongxia1,2,SHENJiong1,LIYiguo1
(1. School of Energy and Environment, Southeast University, Nanjing 210096, China; 2. School of Energy and Power Engineering, Nanjing Institute of Technology, Nanjing 211167, China)
Abstract：To tackle the uncertainties caused by variations of load, coal and environmental conditions as well as by model simplification, a predictive sliding mode control strategy, which is easily understandable and applicable in practice, was proposed for the thermal processes with large inertia or time delay. Firstly, a predictive model without output delay was established to estimate the process output by using a second-order plus dead-time (SOPDT) model obtained in nominal case. Secondly, a reasonable sliding function and a sliding mode control law with adaptively estimated uncertain upper bound were designed to asymptotically stabilize the closed-loop system with uncertainties and disturbances. On the basis above, numerical simulations were conducted on bed temperature of a circulating fluidized bed (CFB) boiler. Results show that the control strategy proposed is fast in bed temperature regulation with small overshoot and strong anti-disturbance capability.
Key words：predictive sliding mode control; SOPDT model; uncertainty; circulating fluidized bed; bed temperature
收稿日期：2015-06-29
基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51476027)； 教育部高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專(zhuān)項(xiàng)科研基金資助項(xiàng)目(20130092110061)； 南京工程學(xué)院青年基金資助項(xiàng)目(QKJA201303)
作者簡(jiǎn)介：朱紅霞(1980-)，女，江蘇南通人，副教授，博士研究生，研究方向?yàn)橄冗M(jìn)控制理論在熱工過(guò)程中的應(yīng)用.
文章編號(hào)：1674-7607(2016)05-0365-07中圖分類(lèi)號(hào)：P273
文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A學(xué)科分類(lèi)號(hào)：470.20
電話(huà)(Tel．)：13512535256；E-mail：zhxia@njit.edu.cn.
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朱紅霞， 沈 炯， 李益國(guó)
(1． 東南大學(xué) 能源與環(huán)境學(xué)院， 南京 210096； 2． 南京工程學(xué)院 能源與動(dòng)力工程學(xué)院， 南京 211167)
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循環(huán)流化床鍋爐床溫的預(yù)估滑?？刂?/p>
朱紅霞1,2，沈炯1，李益國(guó)1
(1． 東南大學(xué) 能源與環(huán)境學(xué)院， 南京 210096； 2． 南京工程學(xué)院 能源與動(dòng)力工程學(xué)院， 南京 211167)
摘要：針對(duì)大慣性、大滯后熱工過(guò)程因負(fù)荷、煤種和環(huán)境條件的改變以及模型簡(jiǎn)化等帶來(lái)的不確定性，設(shè)計(jì)了一種便于運(yùn)行人員理解和工程實(shí)現(xiàn)的預(yù)估滑?？刂品桨?首先基于標(biāo)稱(chēng)工況下辨識(shí)得到的二階加純滯后(SOPDT)模型，構(gòu)建一個(gè)無(wú)遲延輸出預(yù)估模型，用于過(guò)程輸出值的預(yù)測(cè)，然后通過(guò)合理設(shè)計(jì)滑模函數(shù)和不確定上界自適應(yīng)估計(jì)的滑?？刂坡?，使得具有不確定性的閉環(huán)系統(tǒng)能在任何外擾的作用下保持漸進(jìn)穩(wěn)定.針對(duì)循環(huán)流化床鍋爐床溫對(duì)象的仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：采用該預(yù)估滑?？刂品桨傅拇矞乜刂葡到y(tǒng)調(diào)節(jié)速度快、超調(diào)量小且具有很強(qiáng)的抗干擾能力.
關(guān)鍵詞：預(yù)估滑?？刂疲?SOPDT模型； 不確定性； 循環(huán)流化床； 床溫
由于循環(huán)流化床(CFB)鍋爐具有燃燒效率高、燃料適應(yīng)性廣和低污染等優(yōu)點(diǎn)[1]，因而近年來(lái)在國(guó)內(nèi)外受到廣泛重視，并得到迅速發(fā)展.CFB鍋爐在動(dòng)態(tài)特性上不同于煤粉爐和重油爐，主要表現(xiàn)在鍋爐燃燒室內(nèi)流化層大容量的熱平衡特性.床層溫度是直接影響CFB鍋爐能否安全連續(xù)運(yùn)行的重要控制參數(shù)，為保證鍋爐處于最佳燃燒條件，運(yùn)行時(shí)床溫一般控制在850～950 ℃，此時(shí)爐內(nèi)脫硫效率高且NOx的生成量小.目前，工程上CFB鍋爐床溫控制系統(tǒng)大多采用傳統(tǒng)的PID控制方法；理論研究方面，模糊控制[1-2]、自抗擾控制[3]和預(yù)測(cè)控制[4-5]等先進(jìn)控制方法已被應(yīng)用到床溫控制中.
采用CFB鍋爐的機(jī)組一般均會(huì)直接參與調(diào)峰，因而會(huì)頻繁變負(fù)荷運(yùn)行.一些電廠(chǎng)在煤炭供應(yīng)緊張期間，其燃料來(lái)源多樣化，導(dǎo)致煤質(zhì)經(jīng)常發(fā)生變化.運(yùn)行工況的調(diào)整、煤質(zhì)的變化、環(huán)境的改變以及控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)中對(duì)模型的簡(jiǎn)化和近似等，都不可避免地給系統(tǒng)帶來(lái)各種不確定性，而且這些不確定性還會(huì)隨著系統(tǒng)動(dòng)態(tài)的演化而改變，從而嚴(yán)重影響控制系統(tǒng)的實(shí)際性能.應(yīng)對(duì)不確定性的影響，一種可行的控制策略是采用魯棒控制，但目前采用較多的H∞魯棒控制等方法理論性較強(qiáng)，不利于運(yùn)行人員的理解和工程實(shí)現(xiàn).滑模控制(SMC)是一種特殊的魯棒非線(xiàn)性控制器，由于滑動(dòng)模態(tài)可以進(jìn)行設(shè)計(jì)且與對(duì)象參數(shù)及擾動(dòng)無(wú)關(guān)，所以SMC具有響應(yīng)快速、對(duì)參數(shù)變化及擾動(dòng)不靈敏、無(wú)需系統(tǒng)在線(xiàn)辨識(shí)和物理實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單等優(yōu)點(diǎn)[6-7].鑒于滑模控制在處理不確定性和抗干擾方面的絕對(duì)優(yōu)勢(shì)，筆者針對(duì)CFB鍋爐床溫等復(fù)雜熱工對(duì)象，從便于工程實(shí)際應(yīng)用的角度出發(fā)，設(shè)計(jì)了一種簡(jiǎn)單而新穎的預(yù)估滑?？刂品桨?，并通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了其有效性.
1CFB鍋爐床溫被控對(duì)象的動(dòng)態(tài)特性
CFB鍋爐運(yùn)行過(guò)程中影響床溫的因素很多，如給煤量、一次風(fēng)量、二次風(fēng)量、石灰石量、排渣量和返料量等.目前，國(guó)內(nèi)的CFB鍋爐主要通過(guò)給煤量和一次風(fēng)量進(jìn)行床溫調(diào)節(jié).仇韜[8]以金陵石化熱電廠(chǎng)的6號(hào)爐(220 t/h循環(huán)流化床鍋爐)為試驗(yàn)對(duì)象，在不同負(fù)荷和不同煤種情況下對(duì)其動(dòng)態(tài)特性進(jìn)行了分析，并給出不同工況下的床溫對(duì)象模型.
給煤量-床溫通道的傳遞函數(shù)(未考慮給煤的傳輸遲延)為：
(1)
一次風(fēng)量-床溫通道的傳遞函數(shù)為：
(2)
式中：KB和KF均為靜態(tài)增益；τB、TB、τF和TF為時(shí)間常數(shù)，均隨運(yùn)行工況的不同而變化.
仇韜[8]通過(guò)相關(guān)性分析和不同工況下的仿真計(jì)算，建立了式(1)和式(2)中的各參數(shù)與負(fù)荷和煤種性能指數(shù)之間的關(guān)系，利用函數(shù)關(guān)系可以直接根據(jù)負(fù)荷和煤質(zhì)確定出當(dāng)前工況下CFB鍋爐床溫對(duì)象的傳遞函數(shù)模型.但其提供的模型未考慮燃料的傳輸遲延.若考慮傳輸遲延，給煤量-床溫通道的動(dòng)態(tài)特性可表示為：
(3)
式中：τ0為給煤量在傳輸環(huán)節(jié)的遲延時(shí)間，s.根據(jù)實(shí)際經(jīng)驗(yàn)，近似估計(jì)τ0=30 s.
表1給出了CFB鍋爐在90%、80%和70% 3個(gè)不同負(fù)荷下分別采用大同煙煤、陽(yáng)山無(wú)煙煤和興隆褐煤時(shí)床溫的傳遞函數(shù)模型參數(shù).圖1給出了在不同負(fù)荷和不同煤種下，給煤量階躍擾動(dòng)和一次風(fēng)量階躍擾動(dòng)下床溫的動(dòng)態(tài)響應(yīng)特性.
表1 不同負(fù)荷下CFB鍋爐采用不同煤種時(shí)床溫的傳遞函數(shù)模型參數(shù)
(a)給煤量階躍增加(b)一次風(fēng)量階躍增加
圖1不同工況下CFB鍋爐床溫的階躍響應(yīng)曲線(xiàn)
Fig.1Step response of bed temperature of CFB boiler at different operating points
從圖1可以看出，給煤量階躍增加時(shí)，床溫先下降，再逐漸上升到新的平衡狀態(tài).一次風(fēng)量階躍增加時(shí)，床溫在短時(shí)間內(nèi)先上升，再逐漸下降到新的平衡狀態(tài).床溫在初始階段具有逆響應(yīng)特性，這給控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)帶來(lái)困難.而且負(fù)荷的變化會(huì)顯著影響CFB鍋爐床溫的動(dòng)態(tài)特性.如低負(fù)荷時(shí)給煤量-床溫的靜態(tài)增益高于高負(fù)荷時(shí)的靜態(tài)增益，并且低負(fù)荷時(shí)床溫的動(dòng)態(tài)響應(yīng)時(shí)間比高負(fù)荷時(shí)稍長(zhǎng).低負(fù)荷時(shí)一次風(fēng)量-床溫的靜態(tài)增益高于高負(fù)荷時(shí)的靜態(tài)增益，并且低負(fù)荷時(shí)床溫的動(dòng)態(tài)響應(yīng)時(shí)間比高負(fù)荷時(shí)要短.此外，煤質(zhì)的變化也會(huì)影響床溫的動(dòng)態(tài)特性,如低位發(fā)熱量較高的大同煙煤對(duì)應(yīng)的給煤量-床溫靜態(tài)增益要高于低位發(fā)熱量較低的興隆褐煤對(duì)應(yīng)的給煤量-床溫靜態(tài)增益.
2基于SOPDT模型的預(yù)估滑?？刂品桨?/p>
圖2 基于SOPDT模型的預(yù)估滑?？刂品桨?/p>
2.1基于SOPDT模型的預(yù)估模型
工程上,通常用一階加純滯后(First-order Plus Dead-time，F(xiàn)OPDT)模型或二階加純滯后(SOPDT)模型描述被控對(duì)象的動(dòng)態(tài)特性.相比于FOPDT模型，SOPDT模型具有更廣泛的適用性，采用SOPDT模型近似逼近高階對(duì)象得到的精度通常很高，足以滿(mǎn)足生產(chǎn)過(guò)程中控制器設(shè)計(jì)對(duì)模型精度的要求，因此，筆者基于SOPDT模型設(shè)計(jì)滑?？刂破?
假定在標(biāo)稱(chēng)工況下辨識(shí)得到被控對(duì)象的SOPDT傳遞函數(shù)模型為：
(4)式中：K、T、ζ和τ分別為穩(wěn)態(tài)增益、自然振蕩周期、阻尼系數(shù)和過(guò)程的遲延時(shí)間；a1=1/T2，a2=2ζ/T，b1=K/T2.
對(duì)應(yīng)的二階微分方程為：
(5)
式中：u和ym分別表示標(biāo)稱(chēng)模型的輸入和輸出.
將遲延時(shí)間τ從式(5)中移除，可得無(wú)遲延預(yù)估模型：
(6)
式中：yf(t)為利用無(wú)遲延模型得到的超前一個(gè)遲延時(shí)間段τ(即t+τ時(shí)刻)的輸出估計(jì)值.
為了能夠在有建模誤差和未測(cè)干擾時(shí)提高預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性，實(shí)際應(yīng)用時(shí)可通過(guò)式(7)對(duì)過(guò)程輸出預(yù)測(cè)值進(jìn)行修正.
(7)
2.2滑?？刂破髟O(shè)計(jì)
一般的熱工調(diào)節(jié)問(wèn)題，要求被控對(duì)象的被控變量y(t)能夠跟蹤其期望的設(shè)定值信號(hào)r(t)，并能抑制各種干擾對(duì)系統(tǒng)輸出的影響.因而，控制器設(shè)計(jì)的目的是使實(shí)際輸出能夠跟蹤其設(shè)定值或維持在其設(shè)定值附近，使得誤差趨近于零.
考慮一個(gè)不確定模型：
(8)
式中：d(t)為被控過(guò)程總的不確定性，包括參數(shù)不確定性和外部干擾.假定d(t)是有界的，|d(t)|≤ρ，ρ>0為不確定性的上界值.
首先，選擇滑模函數(shù)(也稱(chēng)切換函數(shù))為：
(9)
式中：e(t)=r(t)-yf(t)；λ為滑模系數(shù).
因滑模面上s(t)=0，則由式(9)可得到滑模運(yùn)動(dòng)方程：
(10)
基于滑模函數(shù)式(9)，針對(duì)不確定模型式(8)，可設(shè)計(jì)如下的滑?？刂坡桑?/p>
(11)
其中，
滑?？刂破髟O(shè)計(jì)一般需要知道不確定性的上界，但這些上界值實(shí)際上難以得到.為此，使用自適應(yīng)技術(shù)來(lái)對(duì)不確定性上界進(jìn)行估計(jì)，式(12)為不確定性上界估計(jì)值的自適應(yīng)更新律.
(12)
式中：γ為自適應(yīng)增益，γ>0.
當(dāng)選用式(9)所示的滑模函數(shù)，將滑模控制律式(11)作用于不確定模型式(8)時(shí)，閉環(huán)系統(tǒng)能夠漸進(jìn)穩(wěn)定.證明如下：
選擇如下的非負(fù)李亞普諾夫Lyapunov函數(shù)
(13)
對(duì)滑模函數(shù)式(9)求微分并代入控制律式(11)，可得：
(14)
(15)
2.3預(yù)估滑?？刂品桨傅木唧w實(shí)施
筆者所提出的預(yù)估滑?？刂品桨副举|(zhì)上是一種利用不確定性邊界的方法，閉環(huán)系統(tǒng)的性能由滑模函數(shù)決定.為了減少不必要的切換，避免產(chǎn)生抖振現(xiàn)象，實(shí)際應(yīng)用時(shí)可用式(16)中的飽和函數(shù)sat替換式(11)中的符號(hào)函數(shù)sign.
(16)
式中：β表示邊界層的寬度，β>0.
(17)
式中：αr為濾波系數(shù)，0<αr≤1；Ts為采樣周期；參考輸出yr(t)的初值yr(0)=y(0).
(18)
其中滑模函數(shù)
若被控對(duì)象具有參數(shù)不確定性和外部干擾，可以用下面的不確定模型表示：
(b1+Δb1)u(t-τ)+w(t)
(19)
式中：Δa1、Δa2和Δb1為系統(tǒng)參數(shù)不確定部分；w(t)為外部干擾.
|w(0)|
(20)
預(yù)估滑?？刂破靼?個(gè)參數(shù)：α、β、λ和γ.α與閉環(huán)系統(tǒng)的性能相關(guān)，α越大，系統(tǒng)的響應(yīng)越快，但此時(shí)控制作用較大.引入?yún)?shù)β是為了消除輸入的抖振，通常β的選擇是為了權(quán)衡控制精度和輸入抖振程度.滑模函數(shù)中系數(shù)λ的取值會(huì)影響滑模運(yùn)動(dòng)軌跡，從而進(jìn)一步影響系統(tǒng)的性能.自適應(yīng)增益γ用于調(diào)整不確定性上界估計(jì)值的收斂速率.
2.4推廣應(yīng)用于非最小相位過(guò)程
對(duì)于非最小相位系統(tǒng)，其階躍響應(yīng)會(huì)出現(xiàn)負(fù)調(diào)，這對(duì)實(shí)施控制非常不利，如何在克服負(fù)調(diào)的同時(shí)抑制超調(diào)并縮短過(guò)渡時(shí)間是一個(gè)控制難題.筆者通過(guò)對(duì)辨識(shí)模型進(jìn)行簡(jiǎn)單處理，將預(yù)估滑模控制方案直接推廣應(yīng)用于控制非最小相位過(guò)程.
假定對(duì)非最小相位過(guò)程進(jìn)行辨識(shí)后得到如下SOPDT模型：
(21)
式中：b2/b1<0，因?yàn)榉亲钚∠辔贿^(guò)程具有不穩(wěn)定零點(diǎn)(即右半復(fù)平面零點(diǎn)).
非最小相位模型式(21)可近似轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)的無(wú)零點(diǎn)SOPDT模型：
(22)
根據(jù)式(21)中的分子部分b2s+b1，利用指數(shù)函數(shù)的一階泰勒級(jí)數(shù)式(23)可近似得到等價(jià)遲延時(shí)間τeq≈-b2/b1.
(23)
因此，前面基于無(wú)零點(diǎn)SOPDT模型的預(yù)估滑?？刂品椒ň涂梢灾苯犹幚矸亲钚∠辔贿^(guò)程.雖然等價(jià)遲延時(shí)間方法會(huì)帶來(lái)額外的建模誤差，但這種增加的模型不確定性可以很容易地通過(guò)適當(dāng)提高不確定性上界初始估計(jì)值和自適應(yīng)技術(shù)來(lái)解決.
3CFB鍋爐床溫的預(yù)估滑?？刂品抡嫜芯?/p>
將所提出的預(yù)估滑?？刂?Predictive Sliding Mode Control，PSMC)方法應(yīng)用于CFB鍋爐給煤量-床溫通道的床溫控制.為便于對(duì)比，文中利用另外2種具有較強(qiáng)魯棒性的控制方法，即Camacho等[9]提出的基于內(nèi)模的滑?？刂品椒?IM-SMCr)和Morari等[10]提出的基于內(nèi)模思想整定的PID控制方法(IMC-PID)，也分別設(shè)計(jì)了相應(yīng)的床溫控制系統(tǒng).表2列出了3種不同控制系統(tǒng)在90%負(fù)荷下采用大同煙煤的給煤量-床溫模型作為標(biāo)稱(chēng)模型而設(shè)計(jì)的控制器參數(shù)取值.
表2 3種不同控制系統(tǒng)的控制器參數(shù)
試驗(yàn)1：床溫設(shè)定值跟蹤.
假定90%負(fù)荷下床溫設(shè)定值從887 ℃階躍升高5 K，圖3所示為應(yīng)用不同控制方法時(shí)床溫響應(yīng)曲線(xiàn)和控制器輸出(即給煤變化量)曲線(xiàn).從圖3可以看出，采用PSMC方法能獲得更小的超調(diào)量和更短的調(diào)節(jié)時(shí)間，控制效果明顯優(yōu)于IM-SMCr方法和IMC-PID方法.在控制器參數(shù)不變的情況下，圖4給出了在80%負(fù)荷下床溫設(shè)定值從873 ℃階躍升高5 K時(shí)的控制效果，由于負(fù)荷變化后床溫模型與實(shí)際對(duì)象特性不匹配，3種控制系統(tǒng)的性能均有所下降，但PSMC方法的性能仍?xún)?yōu)于其他方法.
試驗(yàn)2：抗階躍外擾.
假設(shè)由于一次風(fēng)、二次風(fēng)配比、石灰石量、排渣量或返料量等因素的影響導(dǎo)致床溫在t=5 min時(shí)偏離其設(shè)定值2 K.圖5和圖6分別給出了90%和70%負(fù)荷下不同床溫控制系統(tǒng)的抗外擾效果.由圖5和圖6可知，在模型與對(duì)象匹配的情況下，PSMC方法具有很強(qiáng)的抗外擾能力，能在短時(shí)間內(nèi)抑制住床溫的波動(dòng)且動(dòng)態(tài)偏差??；在模型與對(duì)象不匹配的情況下，雖然控制性能有所下降，但仍能進(jìn)行有效控制.
試驗(yàn)3：抗給煤量擾動(dòng).
(a)
(b)
(a)
(b)
(a)
(b)
假定給煤量發(fā)生自發(fā)性擾動(dòng)，在t=10 min時(shí)突然增加0.5%.圖7和圖8分別給出了90%和70%負(fù)荷下床溫控制系統(tǒng)的抗內(nèi)擾性能.由圖7和圖8可知，在模型與對(duì)象匹配的情況下，PSMC方法具有很強(qiáng)的抗內(nèi)擾能力，能在很短時(shí)間內(nèi)抑制床溫的波動(dòng)且動(dòng)態(tài)偏差?。辉谀Ｐ团c對(duì)象不匹配的情況下，雖然控制性能有所下降，但仍能進(jìn)行有效控制.
試驗(yàn)4：抗煤質(zhì)擾動(dòng).
(a)
(b)
(a)
(b)
(a)
(b)
假定90%負(fù)荷下床溫穩(wěn)定在其相對(duì)設(shè)定值1上，對(duì)應(yīng)控制量相對(duì)值為0.268 8，在t=5 min時(shí)煤種由原來(lái)的大同煙煤變化為陽(yáng)山無(wú)煙煤，煤質(zhì)變化導(dǎo)致床溫偏離其設(shè)定值.3種控制系統(tǒng)的控制效果如圖9所示，在PSMC方法的控制作用下床溫能夠快速地恢復(fù)到原來(lái)的設(shè)定值.圖10給出了70%負(fù)荷下煤種發(fā)生變化時(shí)的控制效果，由于70%負(fù)荷下采用陽(yáng)山無(wú)煙煤時(shí)床溫動(dòng)態(tài)特性與90%負(fù)荷下采用大同煙煤時(shí)的特性差異較大，因而3種控制系統(tǒng)的控制效果均有所下降，但總體上PSMC方法的性能仍?xún)?yōu)于其他2種控制方法.
通過(guò)上述4個(gè)仿真實(shí)驗(yàn)可以看出，筆者提出的PSMC方法具有良好的設(shè)定值跟蹤性能和抗干擾能力以及強(qiáng)魯棒性.
(a)
(b)
(a)
(b)
4結(jié)論
針對(duì)循環(huán)流化床鍋爐床溫等具有大慣性、大滯后的復(fù)雜熱工對(duì)象因負(fù)荷、煤種、環(huán)境條件改變以及模型簡(jiǎn)化等帶來(lái)的不確定性問(wèn)題，設(shè)計(jì)了一種簡(jiǎn)單而新穎的基于SOPDT模型的預(yù)估滑?？刂品桨?它基于辨識(shí)得到的標(biāo)稱(chēng)SOPDT模型，構(gòu)建無(wú)遲延預(yù)估模型用于過(guò)程輸出預(yù)測(cè)，并通過(guò)合理設(shè)計(jì)滑模函數(shù)和不確定上界自適應(yīng)估計(jì)的滑模控制律，使得具有不確定性的閉環(huán)系統(tǒng)能在任何外擾下保持漸進(jìn)穩(wěn)定.該預(yù)估滑?？刂品椒ㄟ€可擴(kuò)展應(yīng)用于具有逆反應(yīng)過(guò)程的非最小相位系統(tǒng).針對(duì)循環(huán)流化床鍋爐床溫對(duì)象設(shè)計(jì)了相應(yīng)的預(yù)估滑?？刂葡到y(tǒng)，仿真結(jié)果表明：采用PSMC方法的效果明顯優(yōu)于基于內(nèi)模原理設(shè)計(jì)的一般滑?？刂破骱蚉ID控制器，具有良好的負(fù)荷適應(yīng)性及抗各種不確定性和干擾的能力.
參考文獻(xiàn)：
[1]于希寧，王慧，王東風(fēng)，等．模糊控制在循環(huán)流化床鍋爐床溫控制中的應(yīng)用[J]．華北電力大學(xué)學(xué)報(bào)，2005，32(3)：43-46．
YU Xining, WANG Hui, WANG Dongfeng,etal. Application of fuzzy-PID control algorithm in bed temperature control of circulating fluidized bed boiler[J]. Journal of North China Electric Power University, 2005, 32(3): 43-46.
[2]馬寶萍，司鳳琪，徐治皋，等．基于遺傳算法的循環(huán)流化床鍋爐床溫模糊控制系統(tǒng)[J]．中國(guó)電機(jī)工程學(xué)報(bào)， 2001，21(11)：69-73．
MA Baoping, SI Fengqi, XU Zhigao,etal. Genetic-based fuzzy bed temperature control system of circulating fluidized bed boiler[J]. Proceedings of the CSEE, 2001, 21(11): 69-73.
[3]林永君，管志敏，彭鋼，等．基于自抗擾控制的循環(huán)流化床鍋爐床溫系統(tǒng)的研究[J]．熱能動(dòng)力工程，2010，25(5)：514-516.
LIN Yongjun, GUAN Zhimin, PENG Gang,etal. Study of the bed temperature system for a circulating fluidized bed boiler based on a self disturbance-resistant control[J]. Journal of Engineering for Thermal Energy & Power, 2010, 25(5): 514-516.
[4]張媛媛．神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)控制在循環(huán)流化床鍋爐床溫系統(tǒng)的應(yīng)用[J]．電力學(xué)報(bào)，2009，24(2)：121-124．
ZHANG Yuanyuan. NN predictive control of CFB bed temperature system[J]. Journal of Electric Power, 2009, 24(2): 121-124.
[5]董湛波，向文國(guó)，王新．基于多模型的循環(huán)流化床鍋爐床溫預(yù)測(cè)控制[J]．動(dòng)力工程學(xué)報(bào)，2011，31(3)：181-186．
DONG Zhanbo, XIANG Wenguo, WANG Xin. Predictive control on bed temperature of CFB boilers based on multiple models[J]．Journal of Chinese Society of Power Engineering, 2011, 31(3): 181-186.
[6]劉金昆，孫富春．滑模變結(jié)構(gòu)控制理論及其算法研究與進(jìn)展[J]．控制理論與應(yīng)用，2007，24(3)：407-418．
LIU Jinkun, SUN Fuchun. Research and development on theory and algorithms of sliding mode control[J]. Control Theory & Applications, 2007, 24(3): 407-418.
[7]陳志梅，貞艷，張井崗．滑模變結(jié)構(gòu)控制理論及應(yīng)用[M]．北京：電子工業(yè)出版社，2012．
[8]仇韜．循環(huán)流化床鍋爐在負(fù)荷和煤質(zhì)波動(dòng)下的控制問(wèn)題研究[D]．北京：清華大學(xué)，2007．
[9]CAMACHO O, ROJAS R, GARCíA-GABíN W. Some long time delay sliding mode control approaches[J]. ISA Transactions, 2007, 46(1): 95-101.
[10]MORARI M, ZAFIRIOU E. Robust process control[M]. New Jersey, USA:Prentice-Hall, Englewood Cliffs, 1989.
Predictive Sliding Mode Control on Bed Temperature of CFB Boilers
ZHUHongxia1,2,SHENJiong1,LIYiguo1
(1. School of Energy and Environment, Southeast University, Nanjing 210096, China; 2. School of Energy and Power Engineering, Nanjing Institute of Technology, Nanjing 211167, China)
Abstract：To tackle the uncertainties caused by variations of load, coal and environmental conditions as well as by model simplification, a predictive sliding mode control strategy, which is easily understandable and applicable in practice, was proposed for the thermal processes with large inertia or time delay. Firstly, a predictive model without output delay was established to estimate the process output by using a second-order plus dead-time (SOPDT) model obtained in nominal case. Secondly, a reasonable sliding function and a sliding mode control law with adaptively estimated uncertain upper bound were designed to asymptotically stabilize the closed-loop system with uncertainties and disturbances. On the basis above, numerical simulations were conducted on bed temperature of a circulating fluidized bed (CFB) boiler. Results show that the control strategy proposed is fast in bed temperature regulation with small overshoot and strong anti-disturbance capability.
Key words：predictive sliding mode control; SOPDT model; uncertainty; circulating fluidized bed; bed temperature
收稿日期：2015-06-29
基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51476027)； 教育部高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專(zhuān)項(xiàng)科研基金資助項(xiàng)目(20130092110061)； 南京工程學(xué)院青年基金資助項(xiàng)目(QKJA201303)
作者簡(jiǎn)介：朱紅霞(1980-)，女，江蘇南通人，副教授，博士研究生，研究方向?yàn)橄冗M(jìn)控制理論在熱工過(guò)程中的應(yīng)用.
文章編號(hào)：1674-7607(2016)05-0365-07中圖分類(lèi)號(hào)：P273
文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A學(xué)科分類(lèi)號(hào)：470.20
電話(huà)(Tel．)：13512535256；E-mail：zhxia@njit.edu.cn.
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