智能控制及其在火電廠熱工自動化的應用

張衛寧（大唐陜西發電有限公司澄城煤電鋁項目籌建處,陜西 渭南 715200）

智能控制及其在火電廠熱工自動化的應用

張衛寧
（大唐陜西發電有限公司澄城煤電鋁項目籌建處,陜西 渭南 715200）

摘 要：隨著智能控制技術的不斷成熟，智能控制已經越來越廣泛地被應用于包括火電廠在內的多個行業領域中。筆者就智能控制系統及其在熱電廠熱工自動化的應用，作出以下的探討。

關鍵詞：智能控制;火電廠;熱工自動化

火電廠的熱工自動化具有時變、時滯、非線性以及不確定的特點，其工作過程也較為繁雜，因此難以通過PID等模型對其實現有效的控制。另外，PID有關參數的整定會影響生產現場控制器，這也使得PID控制無法滿足實際的生產需求。近些年來，智能控制技術逐漸受到了人們的注意，它能夠有效的克服包括火電廠熱自動化在內的多各領域的有關控制難題。

1　智能控制的發展

上個世紀六十年代，人工智能第一次被用于控制系統的開發和研究，經過與自動控制及運籌學的二元、三元交集論發展以后，智能控制被確定為包含運籌學、自動控制、人工智能的綜合學科。隨著科學技術的進步，人們又將信息論的因素融入到智能控制中，使其逐漸發展為成熟的四元交集，近年來，在計算機技術高速發展的作用下，智能控制技術的發展速度也在日趨加快，它已經越來越廣泛的被應用在社會各行各業之中。

2　智能控制技術分類

2.1 模糊控制

模糊控制的發展始于上世紀六十年代，經過鍋爐與蒸汽機的運用以后，模糊控制技術被大量的普及和推廣。模糊控制建立在模糊推理與模擬思考的基礎上，它可以用于無法創建有效數學模型目標的控制，對于推理及控制系統中的不確定及不精確問題，它能進行有效的管理和控制。模糊數學、模糊邏輯推理以及模糊言語表達是模糊控制技術的建立基礎，它在計算機系統的作用下實現了反饋和閉環的自動控制。模糊控制的控制是通過系統設計人員的控制能力以及控制數據來完成的，它無需進行數學建模；模糊控制有很好的魯棒性，能夠很好地克服一些時變、時滯、非線性以及不確定控制問題；模糊控制使用單純的語言變量，因此很容易建立相應的專家系統；此外，模糊系統是建立在人類思維的模擬之上的，因此可以有效應對各種復雜控制。

2.2 專家控制

該系統是在融合了專家系統和控制理論的方法技術之后形成的，它能夠有效的實現模擬專家智能，從而控制有關系統。知識庫與推理結構是專家控制的基本構成，在選取并分析知識以后，適當的以某種有效的策略實施一定的推理，從而有效的控制目標。專家控制具有良好的適應性，它可以選擇獲取那些較靈活、可調整、易控制的參數，它還可以在偏差量大和非線性的環境下進行控制。專家系統可以按照其在整個控制系統中的使用繁雜度進行分類，一般分為專家式控制器與專家控制系統兩種，前者適用于數據庫較小、推理較易的控制，常見的就是工業專家控制器，它強調的是邏輯與實算；后者則必須建立在復雜的數據庫和推理上，它具有較為完善的系統結構及處理能力。

2.3 神經網絡控制

該控制技術是基于對人類大腦神經元的模擬，它通過神經元的權值分布和聯結來進行有關信息的表達，在持續的權值調整和學習過程中，它就可以實現有效的神經萬羅模擬，然后通過神經網絡預測、直接和間接自校正等實行一定的智能控制。神經網絡控制具有非線性特點，它可以理論上實現各種非線性圖像，因此有較好的經濟性；有效的并行能力和并行結構也是該控制方法的重要特點；此外，神經網絡控制在實現對環境信息的高效記憶與學習的同時，還可以實行多變量的處理，及它可以進行多輸入和多輸出的同時數據處理。

2.4 復合智能控制

不同智能控制系統具有不同的優缺點，復合智能系統就是將各種不同種類的控制系統進行綜合使用，這樣可以在克服各個控制系統缺點的同時，實現各個系統優點的綜合。目前常用的復合系統主要是有模糊滑模控制、模糊專家控制以及神經網絡模糊控制。

模糊專家系統。該系統是種特殊的專家系統，即在知識獲取、表示、處理的整個環節中都加入了模糊技術。該系統的特點就是，即使初始信息獲取的不夠完整或者準確，但該系統還是可以較為有效的人類專家思維模擬，在既有的不完整的信息下提出最優化的解決方案。模糊專家系統是模擬人類有關專家進行有關問題解決的思路，因此是一種較容易開發應用的復合系統。

神經網絡模糊系統。該系統起源于上世紀九十年代的日本，它有效的利用了神經網絡和模糊網絡各自的優點，即可實現任意函數映射，具有良好的學習性，可處理殘缺、粗糙、模糊的信息。神經網絡模糊系統是兩種系統的有效結合，它在實現模糊邏輯利用少量信息進行知識表達的同時，也可通過聯想進行有關知識的應用，這使得該控制方法實現了表達和學習能力的綜合提升。

模糊滑模控制。滑模控制最大的優點就是不受系統不確定性的影響，魯棒性較佳；其缺點主要體現在未建模動態及補償干擾的高控制增益，此外在高頻轉換時易產生一定的抖振。綜合模糊系統以后的模糊滑模控制就很好的克服了這些問題，它將二者不依賴性及魯棒性好的優點進行了一定的結合，因而可以有效實現控制對象的轉換。該控制方法具有很好的應用前途。

3　智能控制在火電廠熱工自動化的應用

3.1 對單元機組負荷的控制

非線性、不確定、時變以及耦合等是單元機組負荷控制的難題所在，對此，可以設計出建立在機跟爐與爐跟機上的具有自適應性的兩種神經元模擬負荷控制系統。試驗發現該系統下各權系數學習收斂明顯提速，且效果自適應性及控制性均較理想。此外，結合神經元控制與模糊邏輯算法并將其應用在單元機組負荷控制上，此時控制系統的自適應性、抗干擾性、魯棒性都有顯著的增強，系統的響應速度也明顯提升。

3.2 對過熱汽溫的控制

過熱汽溫對于鍋爐的正常運行有著極為重要的意義。改變減溫水是實施鍋爐過熱汽溫控制的常用方法，大慣性、時滯性，以及動態特性的隨便是該系統主要面對的問題。隨著智能控制技術的發展，人們逐漸將神經網絡控制技術引入到過熱汽溫系統中來，這使得系統的運行狀況、控制質量及適應性都有了明顯的提升。神經網絡控制下的過熱汽系統魯棒性較優，即使在調峰機組變工時也可以實行很好的運行和控制，因此有效的克服了原先過熱汽溫控制的時滯及不穩定問題。

3.3 對鍋爐燃燒過程的控制

鍋爐燃燒易受到煤種煤質、變量耦合、時滯等多種因素的干擾，且其燃燒率很難實行頸椎的測區。將專家控制應用到鍋爐燃燒過程的控制中以后，通過專家系統逐次的判斷、分析和推理，可實現前進式的系統，具體包括對緊急事故、工況判斷子集、送風調節子集、執行機構診斷子集、煤厚調節子集等多內容的判斷。此外，將模糊控制融入鍋爐燃燒系統以后能夠有效解決原系統不確定性問題，并同時提升系統的魯棒性與控制質量。

3.4 對中儲式制粉系統的控制

磨負荷信號較難測量、數學建型復雜以及被控參數耦合，是中儲式制粉系統主要的問題所在，此時就可以利用模糊語言規則克服其延遲與非線性的問題，具體內容包括，將操作人員的經驗以數據的形式存入計算機并進行計算，然后通過預測和分級進行兩種模糊控制。此外，將神經元解耦及模糊控制融入到磨煤機控制系統中，這樣以來，球磨機制粉時滯以及耦合的問題就得到了很好的解決。

3.5 對給水加藥的控制

給水加藥工作主要涉及的是氨與聯胺的加入，前者可以使給水與高凝結水處于較高的堿性，避免酸性水腐蝕高低壓給水設備；而后者是通過聯胺的化學作用控制水內氧和二氧化碳的含量，從而避免相關設備出現腐蝕、生垢等問題。實際生產中加藥量的大小易受到水處理工況、蒸發量等因素的影響，因此很難對其實現有效的控制。在給水加藥系統中使用模糊控制系統，這樣以來，專家有關經驗的信息就會融入到控制系統中，從而使系統控制的質量得到大大的提升。在變頻器輸出頻率的控制中使用模糊控制，能夠有效的進行加藥泵機的轉速調整，這種融入模糊控制的給水加藥系統能夠避免人工加藥引起的各種不良后果，從而提高了給水加藥的工作質量。此外，模糊控制下的假藥系統具有較好的魯棒性，其動態響應也比較快速，因此具有很好的使用經濟性。

4　結語

在經過長期的發展以后，智能控制技術已經取得了巨大的進步和完善，并且它已經越來越廣泛的被應用在各行各業之中。在火電廠熱工程自動化中使用智能控制技術，能夠很好地克服原控制系統存在的各種問題，因此，隨著智能控制技術的進一步發展，對火電廠熱工自動化的控制質量要求也必將越來越高。

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