基于Fuzzy自整定PID的主汽溫度控制系統設計與仿真

馬 陽,李玉杰

（沈陽工程學院,遼寧 沈陽 110136）

主蒸汽溫度是鍋爐運行質量的重要指標之一,主蒸汽溫度過高或過低都會顯著地影響電廠的安全性和經濟性。過熱汽溫的上限一般不應超過額定值5℃,過熱汽溫的下限一般不低于額定值10℃。過熱汽溫的額定值通常在500℃以上,例如高壓鍋爐一般為540℃,要使過熱汽溫保持在540±5℃的范圍內。汽溫過高會使鍋爐受熱面及蒸汽管道金屬材料的蠕變速度加快,影響使用壽命。汽溫降低會使機組循環熱效率降低,煤耗增大。此外,汽溫過低,汽輪機轉子所受的軸向推力增大,對機組安全運行十分不利。

目前,火電機組廣泛應用PID串級控制方式控制過熱蒸汽溫度。由于過熱汽溫對象的大慣性、大延遲和時變特性,給蒸汽溫度調節帶來很大困難,當負荷發生變化時,主蒸汽溫度的動態特性變化明顯,參數和結構變化較大,常規PID調節器難以滿足其調節品質的要求。因此,研究和改善現有的控制方式顯得尤為重要,并具有實用價值。模糊控制作為一種智能控制方式,在工業控制中逐步得到應用。模糊PID控制器不需要建立被控對象的精確數學模型,能夠克服非線性因素的影響。因此,模糊控制技術很適合應用于火電廠主汽溫調節系統這樣復雜的系統中。

1 主蒸汽溫度控制系統

1.1 控制對象特性

汽溫控制的質量直接關系到機組的安全經濟運行,而過熱汽溫的控制又是鍋爐各項控制中較為困難的任務之一。

a.造成過熱汽溫變化的原因很多,例如：負荷、減溫水量、煙氣側的過量空氣系數及火焰中心的位置、燃料成分等都會影響汽溫的變化。

b.在各種擾動作用下汽溫對象具有非線性、時變等特性,使控制難度加大。

c.汽溫對象具有大遲延、大慣性等特點,尤其隨著機組容量和參數的提高,蒸汽過熱受熱面比例的增大,使其遲延和慣性更大,從而進一步加大了控制的難度。

過熱器工作在高溫、高壓的環境下,出口汽溫是全廠工質溫度的最高點,也是金屬壁溫的最高處,工藝上允許的汽溫變化范圍又很小,加之干擾因素多,對象特性呈現非線性等諸多不利因素,使汽溫控制系統復雜化。

1.2 主汽溫控制方式

目前,采用最多的是串級汽溫控制系統噴水減溫控制方案。系統結構如圖1所示。系統中有主、副兩個調節器,主調節器PI1用于維持主蒸汽溫度θ1,使其等于給定值,副調節器PI2接受主調節器的輸出信號和減溫器出口溫度信號,副調節器的輸出控制執行機構KZ的位移,從而控制減溫水調節閥門的開度。

在主蒸汽溫度串級PID控制系統中,有時會將負荷信號、燃料量信號、主蒸汽壓力信號、給水流量信號以前饋形式引入到串級系統的副調節器中,以實現“超前”調節。但以調節參數固定不變的PID控制器來控制主蒸汽溫度這種時變的復雜對象時,控制效果仍會很不理想。

圖1 串級汽溫控制系統

2 Fuzzy自整定PID控制器的設計

2.1 Fuzzy自整定PID控制器結構與原理

Fuzzy自整定PID控制器目前有多種結構形式,但其工作原理基本一致。如圖2所示,模糊PID控制器以誤差e和誤差變化ec作為輸入,可以滿足不同時刻的e和ec對PID參數自整定的要求。利用模糊控制規則在線對PID參數進行修改,便構成了Fuzzy自整定PID控制器。

圖2 Fuzzy自整定PID控制器結構圖

PID參數的整定必須考慮到在不同時刻3個參數的作用以及相互之間的互聯關系。在線實時模糊自整定PID控制器控制方案原理如圖2所示。模糊自整定PID是在PID算法的基礎上,通過計算當前系統誤差e和誤差變換率ec,利用模糊規則進行模糊推理,查詢模糊矩陣表進行參數調整。模糊控制設計的核心是總結工程設計人員的技術知識和實際操作經驗,建立合適的模糊規則表。建立好針對kp、ki、kd3個參數分別整定的模糊控制表之后,可以根據如下方法進行kp、ki、kd3個參數自適應自校。將系統誤差e和誤差變化率ec變化范圍定義為模糊集上的論域。其模糊子集為e,ec= {NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB},設e、ec和kp、ki、kd服從正態分布。因此,可得到各模糊子集的隸屬度函數,根據各模糊子集的隸屬度賦值表和各參數模糊控制模型,應用模糊合成推理,設計PID參數的模糊矩陣表,查出修正參數帶入下式計算：

在線運行過程中,控制系統通過對模糊邏輯規則的結果處理、查表和運算,完成對PID參數的在線自校正。

2.2 模糊控制器設計

由圖2可知,模糊控制器為2輸入3輸出結構。兩個輸入量分別是e（pH誤差）、ec（pH誤差變化率）。輸出分別是kp、ki、kd。根據實際情況,語言變量論域與語言值集合設為

根據汽溫對象的特性采用經驗歸納法建立kp、ki、kd的模糊控制規則表如表1、表2、表3所示。

模糊控制設計的核心是總結工程設計人員的技術知識和實際操作經驗,建立合適的模糊控制規則表,因此PID參數的整定必須考慮在不同時刻3個參數的作用以及相互之間的互聯關系。根據參數kp、ki和kd對系統輸出特性的影響情況,可歸納出在一般情況下,在不同的e和ec時,被控過程對參數kp、ki和kd的自整定要求。

表1 kp的模糊規則表

表2 ki的模糊規則表

表3 kd的模糊規則表

a.當誤差較大時,說明誤差的絕對值較大,不論誤差的變化趨勢如何,都應該考慮控制器的kp取較大值,以提高響應的快速性;而為防止誤差變化率瞬時過大,ki應該取較小的值;為控制超調,kd也應該取值很小。

b.當誤差在中等大小時,為保證系統的響應速度并控制超調,kp、ki、kd值應減小。

c.當誤差較小時,為保證系統具有良好的穩態特性,應加大kp、ki的取值,同時為避免產生振蕩,kd的取值應該和誤差變化率聯系起來。

3 系統仿真

本文以某電廠300 MW機組主汽溫為被控對象,對象模型為

設計了常規PID控制系統和Fuzzy自整定PID控制系統。為了檢驗所設計系統的控制品質,運用Matlab對系統在不同工況下進行單位階躍定值擾動仿真,在200 s控制作用加入階躍擾動。

圖3所示為分別采用模糊PID控制、常規PID控制的系統階躍響應輸出特性曲線。對比2條仿真曲線,通過分析可以得到如下結論。

圖3 控制系統輸出曲線

a.普通PID控制器響應速度快,但過渡時間較長,由于主汽溫對象遲延時間大并伴有較大超調,對干擾抑制能力也較差,而且伴有振蕩狀態。

b.模糊自適應PID控制超調較小,調節速度較快,尤其在抗干擾方面能力最強。擾動發生后,在較短的時間內在線調整控制器參數,使輸出較平穩的恢復到平衡狀態。

4 結束語

火電廠主汽溫對象較為復雜,存在較大遲延及難以確切描述的非線性,常規控制策略難以取得較好的控制效果。本文提出了基于模糊控制技術的智能控制策略,設計了Fuzzy自整定PID控制器。通過分析現場實際情況及運行人員的操作經驗,建立了PID參數的模糊規則表,從系統仿真曲線可看出本文所設計的Fuzzy自整定PID控制器具有一定的容錯能力,抗干擾能力強,可以有效地抑制實際系統中非線性的不利影響,具有良好的快速性、穩定性和魯棒性,是一種較好的控制方案。

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