具遲延特性的熱工對象模糊控制方法研究

田亮

（中國能源建設集團天津電力建設有限公司 天津市 300000）

具遲延特性的熱工對象模糊控制方法研究

田亮

（中國能源建設集團天津電力建設有限公司 天津市 300000）

調節熱工對象時，通常是典型的大慣性、大遲延過程。在具體生產實踐中，工況變化導致對象的不確定性和實效性，而傳統控制模式是在精確模型控制基礎上，因模型不精確、控制算法固定而難以事先控制復雜系統之目的。本文將對模糊控制基本原理進行分析，并在此基礎上就具遲延特性的熱工對象模糊控制方法，談一下筆者的觀點和認識，僅供參考。

熱工對象；遲延性；模糊控制；研究

智能控制中的模糊控制，對于對象模型表現出一定的不確定性，采用模糊控制方法比較合適。一般的模糊控制器，控制大慣性和大遲延系統，效果并不理想，需結合其他方法對控制效果進行適當改進。模糊控制模式比較接近人類的思維，更加清楚、直觀，而且計算量也相對較小，實用性強。

1 模糊控制基本原理

對于模糊控制而言，其與通常系統分析中的定量方法存在著本質上的不同，具體表現出以下幾個方面的特點：①利用語言變量完全取代了傳統的數學變量；②利用模糊條件語句描述變量函數關系；③采用模糊算法對復雜關系進行刻畫。通過模糊控制，將人類的知識和經驗有效地轉化成控制措施，針對模型中難以建立的系統控制，并對其提供較為簡便的方式。模糊控制設備，根據知識經驗理論和數據，對隸屬函數、管控規則進行分析確定。從這一點來看，在無需明確精確數學模型的情況下，只要能夠提供人員知識經驗以及操作數據，即可規劃設計管控方案。實際上，模糊控制對象在發生變化時，也可達到滿意管控性能，而且魯棒性較強，如圖1所示。

圖1 模糊控制器結構示意圖

1.1 模糊量化

所謂模糊化，即將基礎變量中的確定量有效地變成基礎變量的模糊集，常規管控是在系統輸出值、設定值比較的基礎上，獲得偏差；控制器再結合該偏差，決定對系統如何進行有效控制。通常情況下，也可根據偏差值變化情況，做出綜合判斷。事實上，偏差值、偏差變化，均可作為精確輸入值，需先將其有效地轉換成模糊集合中的隸屬函數。對于任何輸入值而言，均對應于模糊集合。當向模糊控制器輸入精確量時，應當先將精確量有效地轉換成模糊隸屬函數，即模糊量化。計算機在利用模糊控制算法模糊控制過程中，將輸入量自基本論域轉換至模糊集論域過程中，需將輸入量與量化因子相乘。基于量化因子映射，將精確量的變化范圍有效地映射至論域之中，然后再將論域中的輸入數據，直接轉換成術語，并在此基礎上建立模糊集合。采用該種方式，即可將輸入精確量有效地轉換成利用隸屬函數表示的模糊變量數值；用檢測所得的輸入量，作為控制規則條件，采用模糊控制規則推理，即實現了模糊化。

1.2 去模糊過程

對于模糊量而言，其去模糊過程，即將基礎變量論域模糊集變換成基礎變量論域確定值。基于控制視角，由模糊推理所得的模糊集合，難以輸出給被控制對象控制；若模糊控制輸出、被控對象存在著人為中介，那么可將推理結果采取語言或其他形式顯示。在此過程中，人對該輸出進行解釋，以決定某數值輸出給被控對象以控制。如果被控對象、控制輸出之間不存在人為中介，那么應當由模糊控制器根據某算法從推理結果中得出適合的數值，向被控對象輸出，即推理結果解釋問題。基于模糊推理所得的輸出模糊隸屬函數，是在不同方法利用的基礎上找到的典型精確值，并將其視為控制量。

2 智能化控制

實踐中可以看到，常規的控制模式已經無法有效適應熱工對象控制，更多的研究和技工人員，將一系列智能化控制方法應用在熱工對象控制上，并且用智能化的管控方法去處理控制對象遲延問題。由于熱工控制對象的遲延性、慣性，研究者們將遲延對象控制系統采用智能控制方法優化改進，獲得智能型預估控制器，以此來有效控制熱工對象。以smiht為例，該種預估控制為時滯預估補償算法，即通過對對象進行動態估計，用預估模型補償之。從應用實踐來看，Smiht預估控制系統，可將時滯環節有效地移至閉環外，大大提高控制品質和效率。值得一提的是：實際對象與估計模型之間存在誤差時，控制品質就會嚴重受損，甚至會出現發散現象，對外部擾動特別敏感，嚴重影響魯棒性。從一方面來講，普通的Smiht預估控制系統，無法在實際應用過程中到以真正的實現。對此，研究人員將智能控制方法結合Smiht預估控制器使用，比如用模糊算法增益控制器比例等，從而實現自整定之目的；同時，通過動態化的對模型增益進行調整，可使模型輸出、控制對象輸出無限接近。從仿真結果來看，該方法可以有效改善和優化Smiht的預估補償管控動態性能，對于減少整個系統以來性、提高抗干擾能力，具有非常重要的作用。

實踐中，有研究人員還提出了有限脈沖響應模型基礎上的預測函數控制算法，同時還提出了模糊自適應預測函數控制措施，該方法簡單使用，能夠動態適應工況變化。針對超臨界直流鍋爐而言，結合主汽溫對象特點，優化設計預測函數一比例串級控制體系。通過典型工況條件下的試驗可知，采用串級（PFC-P）控制措施的主汽溫系統，動態性能非常好。在此過程中，為了能夠有效克服因負荷變化而對主汽溫系統產生的影響，建議選用AFPFC措施，這樣可以確保系統負荷適應性。當負荷出現明顯升降時，主汽溫度可保持在±5℃以內，控制量也能夠平穩變化。鍋爐過熱汽溫，建議采用PDI改進控制措施，將智能積分有效地應用PDI計算方法，并將其應用到大遲延對象，以解決實踐中存在的問題。

同時，可采用復合控制措施，控制鍋爐主汽溫度，這種復合控制措施，可在相對較大誤差范圍之內，基于Fuzyz進行有效管控，這樣可以有效提高調節品質；并且在小誤差情況下，實現二者之間的相互切換，利用跟蹤技術避免干擾；模糊控制器，采用的是全論域自帶調整模糊控制措施。不僅可以模糊規則的優化控制，又可以簡化尋優過程，從而減少模糊控制規則，使算法更加方便，容易調整參數。經仿真試驗，該方法可以有效提高控制品質。對于神經網絡而言，其對信息數據的處理、加工以及存儲和應用等，具有一定的優勢。比如，其可對信息數據進行分布式存儲，并行處理、推理信息，并且對信息數據進行自學習、自組織處理。基于此，實踐中可以以任意的精度逐漸接近非線性函數，并且實現在線以及離線學習之目的，有較強的容錯性。在遲延控制系統中的應用，主要是考慮其可逐漸逼進時滯動態性，僅需采用輸出和輸入樣本，即可訓練網絡。從系統組成來看，其控制結構并不復雜，對數學模型沒有精確的要求，在現代熱工對象控制過程中，得以廣泛的應用。

基于神經網絡，對系統滯后時間進行辨識，通過神經網絡輸入樣本區間的改變，利用輸出期望值、實際值間的誤差平方以及突變，對非線性系統滯后時間進行辨識，這是一種全新的估計滯后時間的方法。有研究者提出，可利用神經元自適應預測控制器，實時控制大慣性、大慣性對象。其中，利用的主要是模型加權函數，對時滯進行確定，結合預控來有效克服變時滯。通過實驗發現，該種方法有其切實可行性，魯棒性也非常的強。實踐中，將模糊控制、神經網絡以及預測控制和Smiht預估控制結合起來，以此來有有效發揮其試點，并且形成全新的控制措施，對熱工對象有效控制。

3 結束語

總而言之，熱工對象非常復雜，作為一種多變的控制對象，其影響因素也非常的多，而且各系統間禍合互，所以控制對象時，必須全面考慮，采取綜合措施。

[1]丁卉.模糊控制器在熱工對象中的應用[D]北電力大學，2013.

[2]郄力博.一類純遲延系統的模糊控制系統設計與應用研究[D]華北電力大學，2012.

TK32

A

1004-7344（2016）09-0325-02

2016-3-10

田亮（1985-），男，甘肅天水人，工程師，本科，研究方向為熱控。