現(xiàn)代控制理論在熱工儀表校正中的應(yīng)用

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(廣西寧明東亞生物能源有限公司，廣西 崇左 532500)

現(xiàn)代控制理論在熱工儀表校正中的應(yīng)用

劉翠梅,鐘義旺

(廣西寧明東亞生物能源有限公司，廣西 崇左 532500)

本文主要介紹現(xiàn)代控制理論及其算法在火電廠熱工儀表的非線性校正的應(yīng)用。本文闡述了現(xiàn)代控制理論和熱工自動(dòng)化的內(nèi)容、發(fā)展和研究現(xiàn)狀，指出了采用如BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、遺傳進(jìn)化算法在熱工儀表非線性特性校正中的應(yīng)用。

現(xiàn)代控制理論；火電廠；熱工儀表；非線性校正

1 引言

現(xiàn)代控制理論是基礎(chǔ)控制理論的重要組成部分，是以狀態(tài)和操作符為基礎(chǔ)建立的控制理論[1]?，F(xiàn)代控制理論與基礎(chǔ)數(shù)學(xué)有著眾多聯(lián)系。20世紀(jì)50年代中期，空間理論及技術(shù)的蓬勃發(fā)展間接推動(dòng)了現(xiàn)代控制理論的發(fā)展，眾研究者開始致力于在基礎(chǔ)控制理論上建立新的控制理論。而在熱電廠中對(duì)熱工儀表的校正，采用現(xiàn)代控制理論可以有效地利用空間技術(shù)使熱工儀表的校正更為準(zhǔn)確。

2 現(xiàn)代控制理論的發(fā)展和研究現(xiàn)狀

系統(tǒng)是由一些互相關(guān)聯(lián)、互相約束的部件因某個(gè)特殊功能所組成的整體。系統(tǒng)具有相關(guān)性、多元性、抽象性和相對(duì)性。而動(dòng)態(tài)系統(tǒng)即是空間和時(shí)間狀態(tài)下不斷變化的系統(tǒng)[2]。 通常，動(dòng)態(tài)系統(tǒng)通過差分微分方程進(jìn)行計(jì)算求解。

而現(xiàn)代控制理論則建立在動(dòng)態(tài)系統(tǒng)上。20世紀(jì)50年代，俄羅斯的數(shù)學(xué)家Pontryagin，Lev Semionovich開始研究最優(yōu)控制理論，并于1958年提出了將極大值原理應(yīng)用于控制系統(tǒng)中的理論。20世紀(jì)60年代，匈牙利裔美國(guó)數(shù)學(xué)家Rudolf Emil Kalman和數(shù)學(xué)家R.S.Bucy提出了Kalman-Bucy filtering方法，這種方法是在計(jì)算機(jī)上實(shí)現(xiàn)的能在輸入帶噪音的信號(hào)時(shí)，使期望和現(xiàn)實(shí)的輸出信號(hào)之間誤差最小借以達(dá)到最優(yōu)的線性系統(tǒng)，該方法是控制理論中的重要研究方向。而同期內(nèi)，Rudolf Emil Kalman和R.S.Bucy在研究空間技術(shù)的同時(shí)將其與控制理論相結(jié)合，使控制理論的研究走向了新的階段。不久之后，以極大值原理、Kalman-Bucy filtering方法、動(dòng)態(tài)系統(tǒng)及規(guī)劃、空間技術(shù)奠基的現(xiàn)代控制系統(tǒng)基本形成?，F(xiàn)代控制理論可以對(duì)多變量系統(tǒng)進(jìn)行控制、觀察檢測(cè)及設(shè)計(jì)控制器件。

現(xiàn)代控制理論包括最優(yōu)控制理論、線性及非線性系統(tǒng)理論、最優(yōu)估計(jì)、動(dòng)態(tài)系統(tǒng)識(shí)別、自適應(yīng)控制及預(yù)測(cè)控制等眾多范圍，與經(jīng)典控制理論對(duì)比，能設(shè)計(jì)和分析多變量控制系統(tǒng)，能將系統(tǒng)以狀態(tài)量和狀態(tài)方程表示，體現(xiàn)出系統(tǒng)的特征，能在計(jì)算機(jī)上完成控制過程，能在狀態(tài)空間方程的基礎(chǔ)上對(duì)非線性系統(tǒng)進(jìn)行穩(wěn)定性分析[3]。

隨著時(shí)代的發(fā)展和空間技術(shù)的應(yīng)用，傳統(tǒng)的控制理論已經(jīng)無法滿足一些多變量復(fù)雜的性能指標(biāo)，所以采用現(xiàn)代控制技術(shù)對(duì)多變量、動(dòng)態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行分析控制是大勢(shì)所趨。

3 熱工自動(dòng)化的發(fā)展及研究現(xiàn)狀

熱工自動(dòng)化顧名思義，即使在無人看守及手動(dòng)操作的狀態(tài)下，利用自動(dòng)化裝置及控制系統(tǒng)做到掌控火電廠的各種運(yùn)行參數(shù)、運(yùn)行狀況、信息收集、自動(dòng)調(diào)控、故障報(bào)警和及時(shí)自動(dòng)處理[4]。

火電廠的熱工自動(dòng)化包括參數(shù)監(jiān)測(cè)、自動(dòng)控制運(yùn)行、即時(shí)報(bào)警及故障保護(hù)幾個(gè)方面[5]。熱工自動(dòng)化裝置包括自動(dòng)檢測(cè)裝置、自動(dòng)控制運(yùn)行裝置、即時(shí)報(bào)警裝置及故障保護(hù)裝置。

隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的高速發(fā)展，熱工儀表多采用計(jì)算機(jī)計(jì)算顯示，管理人員可以通過自動(dòng)控制系統(tǒng)及熱工儀表的內(nèi)容知悉火電廠運(yùn)行情況，并能在控制室中直接控制火電廠各設(shè)備的運(yùn)行及故障檢修處理。

自動(dòng)檢測(cè)系統(tǒng)和自動(dòng)控制裝置從多年前的機(jī)械式儀表到現(xiàn)如今的微機(jī)式儀表，經(jīng)歷了快速的發(fā)展。二十世紀(jì)九十年代，基于計(jì)算機(jī)軟件及網(wǎng)絡(luò)的熱工儀表檢測(cè)系統(tǒng)大量在火電廠使用。目前，我國(guó)火電機(jī)組已經(jīng)基本普及使用熱工自動(dòng)化系統(tǒng)，使火電廠的效率和經(jīng)濟(jì)性均有較大提升[6-7]。

4 熱工儀表非線性特征的校正

4.1 熱工儀表的非線性特性

熱工儀表的非線性特性是與其線性特性相對(duì)立的特性，非線性無法使用迭代求解[8]。在熱工自動(dòng)化控制系統(tǒng)中，例如晶體管放大元件，超過其工作范圍后會(huì)出現(xiàn)其非線性特征；電動(dòng)機(jī)在輸入電壓越限時(shí)亦會(huì)因永磁材料產(chǎn)生非線性特性等。死區(qū)是最容易出現(xiàn)非線性特性的區(qū)域。而在熱工儀表中，流量?jī)x表中液體壓強(qiáng)差與流量為非線性關(guān)系，溫度儀表中溫差與電勢(shì)為非線性關(guān)系等。

要盡量修正熱工儀表的非線性特征導(dǎo)致的誤差，可以縮小熱工儀表的測(cè)算范圍，可以使用非線性刻度，可以使用非線性特征校正。而非線性校正可以更好的修正熱工儀表線性及非線性誤差，故應(yīng)用較廣泛，發(fā)展前景較大。

非線性特性校正主要分為數(shù)字和模擬線性化校正。

4.2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的非線性校正

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制方法是新興的智能控制方法，是將人腦內(nèi)神經(jīng)組織結(jié)構(gòu)運(yùn)作方式的簡(jiǎn)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型理論與現(xiàn)代控制理論相結(jié)合的控制方法。該方法可以處理線性系統(tǒng)、非線性系統(tǒng)、非確定系統(tǒng)等的控制問題。

而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是指依靠邏輯將已有的信息輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，通過一定的推理，計(jì)算機(jī)進(jìn)行運(yùn)行計(jì)算的算法。該算法是通過神經(jīng)元將信息存儲(chǔ)在網(wǎng)絡(luò)中的自適應(yīng)非線性控制算法。

4.2.1 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的流量非線性校正

BP(Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是多層次前饋網(wǎng)絡(luò)，其應(yīng)用非常廣泛。BP網(wǎng)絡(luò)可以反映存儲(chǔ)各種輸入輸出關(guān)系，該網(wǎng)絡(luò)算法使用梯度下降法，不斷通過前饋調(diào)整，減小網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算誤差。

火電廠熱工儀表中的氧化鋯氧量計(jì)是用于測(cè)試火電廠中煙霧含氧量的儀器。在火電廠中，為了降低成本，提高鍋爐燃燒效率，控制燃燒鍋爐中的含氧量具有重要意義。將鍋爐含煤量與含空氣量之比用β表示，鍋爐中空氣量可以通過含氧量與空氣大致的比例計(jì)算得出。

而火電廠一般選擇氧化鋯氧量計(jì)計(jì)算測(cè)量鍋爐含氧量，其通過氧濃度差原理進(jìn)行測(cè)量，即采用待測(cè)煙霧和已知固定含氧量的氣體分別置于其兩端，若待測(cè)煙霧含氧量和參照氣體的含氧量之間具有差值，將會(huì)形成氧濃度差蓄電池，該電池電勢(shì)與氣體含氧量的差值成正比，繼而可以通過電池電勢(shì)計(jì)算待測(cè)的煙霧含氧量。

4.2.2 基于CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的溫度測(cè)量計(jì)非線性校正

CMAC(Cerebellar Model Articulation Controller)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為局部逼近神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，該網(wǎng)絡(luò)為模擬人體小腦控制身體動(dòng)作的原理而建立的網(wǎng)絡(luò)模型，能表現(xiàn)非線性映射，具有局部泛化能力。

溫度測(cè)量計(jì)由熱電阻和熱電偶組成，可以對(duì)溫度進(jìn)行傳感，進(jìn)而對(duì)溫度進(jìn)行測(cè)量[8-9]。其中，不一樣的溫度能導(dǎo)致熱電偶具有不一樣的熱電勢(shì)，從而對(duì)溫度進(jìn)行測(cè)量計(jì)算。

E(T,T0)=f(T)-C

(1)

其中，E為熱電偶的熱電勢(shì);T為測(cè)量溫度;T0為初始溫度;f(T)為電勢(shì)和溫度之間的非線性函數(shù);C為常數(shù)。

同理，不一樣的溫度會(huì)造成熱電阻具有不一樣的電阻值。

RT=RT0+G(T,T0)

(2)

其中，RT為熱電阻值；RT0為初始參考電阻值；T為測(cè)量溫度；T0為初始溫度；G(T，T0)為RT與T之間的非線性函數(shù)。

在火電廠中，通過熱電偶或者熱電阻測(cè)得相應(yīng)的電勢(shì)值或電阻值后，將該測(cè)量信號(hào)傳遞到控制室，再通過儀表顯示出來，可以得到溫度檢測(cè)結(jié)果。而為了校正誤差，熱電廠通常會(huì)縮小測(cè)量的范圍，使用非線性刻度等方法處理非線性關(guān)系，借此減小誤差。

使用CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以校正非線性溫度測(cè)量結(jié)果。首先對(duì)模型進(jìn)行辨識(shí)，繼而通過Matlab的CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法程序，使期望的溫度、相應(yīng)的熱電勢(shì)和熱電阻通過該算法計(jì)算后進(jìn)行不斷非線性校正，得到最終的溫度值，并在儀表中顯示出來。

4.3 基于遺傳算法的非線性校正

遺傳算法(Genetic Algorithm)是根據(jù)Darwin進(jìn)化論的遺傳學(xué)機(jī)理，通過對(duì)自然界的進(jìn)化規(guī)律進(jìn)行分析模擬的控制算法，該算法通過對(duì)自然進(jìn)化論的模擬尋找最優(yōu)解[10]。該算法可以直接對(duì)計(jì)算目標(biāo)進(jìn)行求解計(jì)算，不需要考慮求導(dǎo)及函數(shù)是否具有連續(xù)性的問題，可以自動(dòng)尋找優(yōu)化的目標(biāo)和探尋空間，可以自動(dòng)調(diào)整探尋方向，可以更快的進(jìn)行計(jì)算，其魯棒性好，尋找最優(yōu)解結(jié)果較好[11]。

遺傳算法是對(duì)參數(shù)所具有的編碼進(jìn)行計(jì)算操作，其采用多點(diǎn)搜索的方法搜尋最優(yōu)解，采用目標(biāo)函數(shù)為參考信息，在計(jì)算中采用計(jì)算概率的方法并行計(jì)算，故其可對(duì)大規(guī)模復(fù)雜問題進(jìn)行優(yōu)化求解[12]。

基于遺傳算法進(jìn)行熱工儀表的非線性校正步驟如下：

(1) 分析所要求解的問題，確定優(yōu)化目標(biāo)，并將其簡(jiǎn)化為遺傳算法所需的形式：

(3)

其中，K(X)為最大值函數(shù);X為解向量;Ω為定義域；

(2) 使用二進(jìn)制編碼把轉(zhuǎn)換成遺傳算法中所對(duì)應(yīng)的變量；

(3) 隨機(jī)產(chǎn)生初始化種群(數(shù)個(gè)編碼的集合)；

(4) 通過式子對(duì)適合度值進(jìn)行求解，如果滿足停止條件，種群進(jìn)化過程終止，若未滿足條件，繼續(xù)進(jìn)行第5步；

(5) 進(jìn)行種群進(jìn)化過程，即選擇、雜交及變異，最后完成進(jìn)化過程；

(6) 判斷是否滿足進(jìn)化截止條件，若滿足則進(jìn)化失敗，若不滿足截止條件，則返回第(4)步；

(7) 遺傳算法的流程圖如圖1所示。

圖1

如果使用高斯-牛頓迭代法等非線性算法來對(duì)非線性函數(shù)中的待定系數(shù)進(jìn)行校正，會(huì)因此類方法通過梯度搜索最優(yōu)解，只能求局部最優(yōu)解，而使用遺傳進(jìn)化算法則可以做到全局最優(yōu)。

要對(duì)熱工儀表進(jìn)行非線性校正，要先確定目標(biāo)合適度函數(shù)，利用遺傳進(jìn)化優(yōu)化算法計(jì)算出的主蒸汽流計(jì)算量和實(shí)際情況下測(cè)量的主蒸汽測(cè)量量相差的最小平方和，并將其作為待定參數(shù)優(yōu)化的判定依據(jù)，將熱工儀表優(yōu)化問題轉(zhuǎn)換成式(5)，繼而將該問題轉(zhuǎn)換成最大值問題：

(4)

(5)

其中，N為正數(shù)。利用二進(jìn)制編碼進(jìn)行遺傳進(jìn)化算法計(jì)算，最后進(jìn)行結(jié)果仿真。

5 小結(jié)

火電廠中熱工儀表需要的精度越來越高，而現(xiàn)代控制理論在其非線性校正中的應(yīng)用也越來越重要。本文主要闡述了現(xiàn)代控制理論和熱工自動(dòng)化的研究現(xiàn)狀和發(fā)展情況，并對(duì)能用于熱工儀表非線性校正的各種算法，如BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、CMAC神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、遺傳進(jìn)化算法等進(jìn)行了探討說明。

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ApplicationofModernControlTheoryinThermalMeterCorrection

LIUCui-mei,ZHONGYi-wang

(Guangxi Ningming East Asia Bioenergy Co.,Ltd.,Chongzuo 532500,China)

This paper mainly introduces the application of the modern control theory and its algorithm to the nonlinear correction of the thermal instrument in thermal power plant.This paper describes the modern control theory and thermal automation content,development and research status.The application of BP neural network algorithm,CMAC neural network algorithm and genetic evolutionary algorithm in the correction of nonlinear characteristic of thermal instrument is pointed out.

modern control theory;thermal power plant;thermal meter;gamma correction

1004-289X(2017)03-0077-04

TM62

B

2017-02-07

劉翠梅(1986-)，女，初級(jí)工程師，主要從事儀表工程師；

鐘義旺(1992-)，男，主要從事儀表工程師。