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    協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)模糊PID參數(shù)在線整定的仿真研究

    2016-11-12 05:06:54焦圣喜胡東婷王中勝
    電力科學(xué)與工程 2016年9期
    關(guān)鍵詞:主汽汽機設(shè)定值

    焦圣喜,胡東婷,王中勝

    (1. 東北電力大學(xué)自動化工程學(xué)院,吉林吉林132000; 2. 北京國電智深控制技術(shù)有限公司,北京100085)

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    協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)模糊PID參數(shù)在線整定的仿真研究

    焦圣喜1,胡東婷1,王中勝2

    (1. 東北電力大學(xué)自動化工程學(xué)院,吉林吉林132000; 2. 北京國電智深控制技術(shù)有限公司,北京100085)

    為解決超臨界直流鍋爐協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)被控對象特性復(fù)雜、控制難度較大的問題,通過采用模糊控制技術(shù)實現(xiàn)控制器參數(shù)在線整定將被控參數(shù)控制在理想范圍之內(nèi)。仿真研究采用Matlab作為第三方數(shù)據(jù)處理平臺,用于模糊控制器設(shè)計,采用EDPF-NT+組態(tài)軟件搭建了協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)對象模型,并采用Modbus通訊協(xié)議實現(xiàn)兩側(cè)數(shù)據(jù)通信,仿真結(jié)果實現(xiàn)了協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)中鍋爐主控制器積分參數(shù)的在線模糊整定,將機組主蒸汽壓力控制在理想范圍內(nèi),驗證了模糊控制器設(shè)計的合理性和正確性。

    模糊控制;協(xié)調(diào)控制;積分參數(shù);在線整定

    0 引言

    火電單元機組中根據(jù)被控對象的不同,主要分為鍋爐子系統(tǒng)和汽機子系統(tǒng),而這兩者有著截然不同的系統(tǒng)特點。鍋爐子系統(tǒng)存在熱慣性大、具有較大延遲的特點,是典型的大慣性、大遲延系統(tǒng);汽機子系統(tǒng)具有慣性小、響應(yīng)速度快的特點?;痣姍C組不僅要承擔(dān)基本發(fā)電任務(wù),更要并入電網(wǎng)發(fā)電,所以要承擔(dān)參與電網(wǎng)一次調(diào)頻的任務(wù),這就要求火電機組能夠迅速響應(yīng)負(fù)荷變化,滿足自動發(fā)電控制(Automatic Generating Control,AGC)的需求[1]。

    火電機組中獨立控制的鍋爐子系統(tǒng)和汽機子系統(tǒng)已無法滿足這樣的要求,而單元機組協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)(Coordinated Control System,CCS)正是將鍋爐和汽機結(jié)合起來進行協(xié)調(diào)控制,一方面,CCS控制系統(tǒng)是 AGC 的基礎(chǔ)。協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)使鍋爐和汽機間協(xié)調(diào)控制,充分利用了汽機側(cè)快速響應(yīng)負(fù)荷的特性,能使機組滿足電網(wǎng)負(fù)荷調(diào)度的需求,為 AGC 提供了保障;另一方面,CCS是機組維持穩(wěn)定的關(guān)鍵。CCS 控制系統(tǒng)將鍋爐和汽機作為一個整體進行設(shè)計,不僅解決了負(fù)荷相應(yīng)的問題,而且維持了汽壓的穩(wěn)定,所以,CCS兼顧調(diào)壓和調(diào)功的雙重任務(wù),同時,維持了機爐間的物質(zhì)、能量平衡,使汽壓在動態(tài)平衡中維持穩(wěn)定,CCS 成為機組維持穩(wěn)定的關(guān)鍵所在,同時達到節(jié)省供電煤耗、提高效益的目的[2]。

    1 控制系統(tǒng)概述

    如圖1所示,協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)是典型的分散控制系統(tǒng),分為協(xié)調(diào)控制級、基礎(chǔ)控制級、單元機組控制級三個控制等級。其中協(xié)調(diào)控制級主要通過負(fù)荷指令處理回路運算產(chǎn)生實際負(fù)荷指令給機爐主控制器,機爐主控制器另外接收主蒸汽壓力給定值、主蒸汽壓力、機組實發(fā)功率信號,分別運算產(chǎn)生鍋爐主控指令BD和汽機主控指令TD?;A(chǔ)控制級分為爐側(cè)和機側(cè),爐側(cè)根據(jù)鍋爐指令以及給煤控水的策略運算產(chǎn)生燃料、空氣、給水控制信號[3],機側(cè)根據(jù)汽機指令運算產(chǎn)生控制進汽量的信號。單元機組控制級為就地設(shè)備控制級,鍋爐和汽機根據(jù)基礎(chǔ)控制級的控制信號產(chǎn)生相應(yīng)控制動作[4]。

    圖1 協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)示意圖

    近年來,火電熱工控制也向著智能控制的方向發(fā)展[5,6]。協(xié)調(diào)控制研究主要指實現(xiàn)協(xié)調(diào)控制級的控制任務(wù),即對于實際負(fù)荷指令、鍋爐主控指令BD、汽機主控指令TD這三大控制量的運算,同時實現(xiàn)機組對于負(fù)荷變動的快速響應(yīng),并維持主汽壓、主汽溫等參數(shù)的穩(wěn)定。而若要在協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)研究中完成上述控制任務(wù),需要研究鍋爐主控、汽機主控兩側(cè)的控制器,由于汽機是快速響應(yīng)對象,對智能控制器要求不是很高,其研究重點就在于鍋爐主控制器上,而比例調(diào)節(jié)的突出特點是快速性,在實際應(yīng)用中,在機組穩(wěn)態(tài)調(diào)節(jié)過程中,比例系數(shù)變化對控制效果影響較大,一般根據(jù)經(jīng)驗選取特定數(shù)值。在理論上,積分作用是無差調(diào)節(jié)控制,在實際工程中也廣泛使用積分調(diào)節(jié)控制獲得理想控制效果[7],本文的控制器研究為協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)鍋爐主控控制器積分參數(shù)的在線整定。

    2 模糊控制策略及其實現(xiàn)方案

    2.1 模糊控制策略基本原理

    模糊控制是利用模糊數(shù)學(xué)的知識模仿人腦的思維方式,對模糊現(xiàn)象進行識別和判決,給出精確的控制量,對被控對象進行控制。模糊控制的實現(xiàn)過程不需要精確的公式來表示傳遞函數(shù)或狀態(tài)方程,也不是基于精確的數(shù)學(xué)計算的,而是通過控制規(guī)則描述控制過程,控制規(guī)則往往是根據(jù)專家經(jīng)驗總結(jié)獲得,因而模糊控制實際上是利用計算機程序?qū)崿F(xiàn)人的控制經(jīng)驗的過程。

    圖2 PID參數(shù)在線自整定流程圖

    2.2 實施方案

    通過DCS系統(tǒng)與外部數(shù)據(jù)通信接口實現(xiàn)外部計算機與DCS的雙向數(shù)據(jù)通信是將先進控制策略和技術(shù)應(yīng)用于實際DCS機組的實現(xiàn)方法之一。如圖3所示,將Matlab軟件作為先進控制邏輯的搭建平臺,用于運算模糊控制邏輯,并在EDPF-NT+中搭建CCS系統(tǒng)控制對象模型以及主要控制邏輯,對兩側(cè)進行數(shù)據(jù)通訊連接[10]。

    圖3 基于虛擬DPU的仿真系統(tǒng)結(jié)構(gòu)示意圖

    如圖4所示,采用Modbus TCP通訊協(xié)議實現(xiàn)Matlab側(cè)與EDPF-NT+側(cè)的雙向數(shù)據(jù)傳輸。首先將DCS側(cè)設(shè)置成從站模式,同時配置數(shù)據(jù)緩沖區(qū),然后在Matlab側(cè)使用m腳本編寫通訊程序?qū)崿F(xiàn)Matlab的TCP協(xié)議數(shù)據(jù)通訊。

    圖4 通信方案示意圖

    3 模糊控制器設(shè)計

    利用MATLAB自帶工具箱GUI設(shè)計FIS(Fuzzy Inference System,模糊推理系統(tǒng))邏輯,實現(xiàn)協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)鍋爐主控部分控制器積分參數(shù)的模糊在線自整定。模糊控制器的設(shè)計步驟如下:

    (1)確定模糊控制器輸入輸出論域以及量化因子、比例因子。

    在協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)中,模糊控制器輸入為主汽壓偏差e、主汽壓偏差變化率ec,兩者的實際變化范圍是[-e,e]、[-ec,ec]。設(shè)偏差e,偏差變化率ec和控制量u的基本論域分別為[-|emax|, |emax|], [-|ecmax|, |ecmax|]和[-|umax|, |umax|]。設(shè)e、ec、u被分割為{負(fù)大,負(fù)中,負(fù)小,零,正小,正中,正大},且被簡寫成{NB, NM, NS, ZO, PS, PM, PB}。將量化論域?qū)憺閇-m,m], [-n,n], [-l, l],量化因子Ke、Kec,比例因子Ku定義式如(1)所示:

    (1)

    則鍋爐主控模糊變積分控制器輸入輸出范圍如表1所示。

    表1 模糊控制器輸入輸出范圍

    (2)模糊規(guī)則建立。

    Mamdani型采用了if-then的模糊規(guī)則形式,更貼近于人類的自然語言信息。

    根據(jù)實際控制情況,當(dāng)e與ec同號時,輸出會趨向給定值;異號時,會偏離給定值,分析實際輸出趨勢如圖5所示。

    圖5 輸出趨勢示意圖

    在①段,e>0,ec>0,當(dāng)前主汽壓力小于設(shè)定值,且誤差向增大的方向發(fā)展,此時應(yīng)該增大輸出,增大量應(yīng)隨誤差絕對值的增大而增大;

    在②段,e>0,ec<0,當(dāng)前主汽壓力小于設(shè)定值,且誤差向減小的方向發(fā)展,此時應(yīng)該減小輸出,減小量應(yīng)隨誤差絕對值的減小而減?。?/p>

    在③段,e<0,ec>0,當(dāng)前主汽壓力大于設(shè)定值,且誤差向增大的方向發(fā)展,此時應(yīng)該增大輸出,增大量應(yīng)隨誤差絕對值的增大而增大;

    在④段,e<0,ec<0,當(dāng)前主汽壓力大于設(shè)定值,且誤差向減小的方向發(fā)展,此時應(yīng)該減小輸出,減小量應(yīng)隨誤差絕對值的減小而減小。

    本次控制器設(shè)計,采用Mamdani型模糊規(guī)則形式,根據(jù)上述控制規(guī)則建立模糊規(guī)則表,如表2所示。

    (3)模糊變量的隸屬度函數(shù)確定。

    根據(jù)模糊控制規(guī)則,模糊變量的隸屬度函數(shù)將對控制效果起到關(guān)鍵影響。通常情況下,隸屬度函數(shù)形狀越陡,分辨率越高,其控制靈敏度越高;反之,隸屬度函數(shù)變化越緩,控制特性就越平緩,相應(yīng)的控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性就越好,魯棒性也越強。各個模糊變量的隸屬度函數(shù)必須相互有重疊,適當(dāng)?shù)闹丿B使控制器在參數(shù)變化時具有較強的魯棒性[11]。

    表2 模糊規(guī)則表

    協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)中,鍋爐主控控制器的輸入、輸出模糊變量采用相同的隸屬度函數(shù),由于三角形隸屬度函數(shù)形狀簡單,線性度好,響應(yīng)靈敏,所有模糊狀態(tài)都采用三角形隸屬度函數(shù)。鍋爐主控模糊PID復(fù)合控制器的誤差e,誤差變化率ec,輸出u的隸屬度函數(shù)如圖6、7所示。

    圖6 e/ec隸屬度函數(shù)

    圖7 u隸屬度函數(shù)

    (4)反模糊化。

    利用軟件提供的常見方法進行反模糊化運算,本次模糊控制器設(shè)計采用最大隸屬度平均法進行反模糊化運算。

    4 仿真實現(xiàn)

    根據(jù)文獻[11]提供的某1 000 MW超臨界機組負(fù)荷在500~1 000MW變動時的機組模型,其狀態(tài)空間表達式為:

    (2)

    (3)

    (4)

    (5)

    (6)

    (7)

    在EDPF-NT+中搭建直流爐三輸入三輸出非線性模型以及鍋爐主控、汽機主控等主要控制邏輯,輸入量分別為燃料量、給水量、汽機閥門開度,輸出量為實發(fā)功率Ne、主汽壓力Ps、中間點焓值Hm[12,13]。

    如圖8所示,鍋爐主控邏輯中主汽壓力偏差送往Matlab進行模糊控制邏輯運算,運算后的控制量連接至鍋爐主控PID變積分端,從而改變控制器的積分參數(shù)。

    圖8 鍋爐主控邏輯圖

    對控制系統(tǒng)做升降負(fù)荷試驗,其仿真結(jié)果如圖9、10所示。

    (1)對機組做850~950 MW升負(fù)荷試驗,升負(fù)荷速率20 MW/min,主汽壓力變動由27.9 MPa至31.5 MPa。實發(fā)功率、主汽壓力均快速跟蹤目標(biāo)設(shè)定值,動態(tài)過程中,主汽壓力與目標(biāo)設(shè)定值之差控制在±0.7 MPa之內(nèi),達到穩(wěn)態(tài)時負(fù)荷偏差控制在±0.7 MW之內(nèi),壓力偏差控制在±0.2 MPa之內(nèi)。

    圖9 升負(fù)荷試驗功率與主汽壓力響應(yīng)曲線

    圖10 降負(fù)荷試驗功率與主汽壓力響應(yīng)曲線

    (2)對機組做950~850 MW降負(fù)荷試驗,將負(fù)荷速率20 MW/min,主汽壓力變動由30.9 MPa至27.8 MPa。實發(fā)功率、主汽壓力均快速跟蹤目標(biāo)設(shè)定值,動態(tài)過程中,主汽壓力與目標(biāo)設(shè)定值之差控制在±0.5 MPa之內(nèi),達到穩(wěn)態(tài)時負(fù)荷偏差控制在±0.5 MW之內(nèi),壓力偏差控制在±0.2 MPa之內(nèi)。

    5 結(jié)論

    仿真結(jié)果表明將模糊控制策略應(yīng)用于協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)鍋爐主控積分參數(shù)的整定,能得到理想的控制效果。在實際應(yīng)用中,應(yīng)注意模糊控制器設(shè)計環(huán)節(jié)的合理性,以及控制系統(tǒng)與第三方數(shù)據(jù)計算平臺的通訊實現(xiàn)。仿真結(jié)果同時也表明了將Matlab作為仿真支撐軟件,能實現(xiàn)先進控制策略與DCS側(cè)PID控制器完成復(fù)合控制策略,這為先進控制策略在DCS系統(tǒng)上的實際應(yīng)用提供經(jīng)驗。

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    JIAO Shengxi1, HU Dongting1, WANG Zhongsheng2(1. School of Automatic Engineering, Northeast Dianli University, Jilin 132000, China;2. Beijing Guodian Zhishen Control Technology Co. Ltd., Beijing 100085, China)

    Simulation of on-Line Tuning Parameters of Fuzzy PID in Coordinated Control System

    In order to solve the problem caused by the complex characteristics of supercritical once-through boiler in coordinated control system, the fuzzy control technology is used to realize the ideal range by the way of parameters on-line tuning. Using MATLAB as a third data processing platform for fuzzy controller design, the configuration software EDPF-NT+is applied to build the object model of the coordinated control system. Besides, the Modbus protocol is applied to realize the data communication. The design realizes the fuzzy on-line tuning of integral parameters of main boiler controller in coordinated control system, and maintains the main steam pressure in a stable range, and verifies the rationality and correctness of the fuzzy controller.

    fuzzy control; coordinated control system; integral parameter; on-line tuning

    2016-06-16。

    焦圣喜(1969-),男,副教授,研究方向為智能檢測與控制、機器人技術(shù),E-mail:jiaosx0228@163.com。

    TP27

    A DOI:10.3969/j.issn.1672-0792.2016.09.010

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