智能控制及其在火電廠熱工自動化的應用

劉向英(唐山三友熱電有限責任公司,河北唐山 063305)

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智能控制及其在火電廠熱工自動化的應用

劉向英
(唐山三友熱電有限責任公司,河北唐山 063305)

【摘 要】人工智能第一次被用于控制系統的開發和研究是在上個世紀六七十年代,它是由運籌學的二元、三元交集論與自動控制的融合,包含運籌學、自動控制、人工智能的綜合學科。隨著智能控制技術地不斷成熟,在火電廠,智能控制已經得到了廣泛的應用。筆者就智能控制系統的發展、技術分類及其在熱電廠熱工自動化的應用進行深入的分析探討。

【關鍵詞】智能控制 火電廠 熱工自動化

1 智能控制的發展

隨著社會經濟的發展和科學技術的進步,尤其是信息技術的發展,在新時期,人們又將信息論的因素融入到智能控制中、因此發展為例成熟的四元交集,近年來,在計算機技術高速發展的作用下,智能控制技術得到了快速的發展,在火電廠等行業中得到了廣泛的應用。

2 智能控制技術分類

2.1 專家控制

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。

2.2 模糊控制

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。

2.3 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是主要有模糊滑模控制、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。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。

2.4 神經網絡控制

基于對人類大腦神經元的模擬,神經網絡控制可以通過神經元的權值分布和聯結來進行有關信息的表達。它可以實現有效的神經萬羅模擬,通過權值的調整和學習,經過神經網絡預測、直接或者間接的矯正等實現智能控制,這一過程具有非線性特點,從理論上來說,它可以實現各種非線性圖像。神經網絡控制不僅在并行能力和并行結構上實現有效的控制,而且還有較好的經濟性。

3 智能控制在火電廠熱工自動化的應用

3.1 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兩種模糊控制的進行控制。

3.2 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。在給水加藥系統中使用模糊控制系統以后,專家有關經驗的信息就會融入到控制系統中,這樣系統控制的質量就會實現大大的提升。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樂意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。

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,專家系統通過逐次的判斷、分析和推理以后,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。

3.4 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。

3.5 對過熱汽溫的控制

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。

4 結語

隨著對智能控制技術的創新和發展,智能控制技術已經取得了巨大的進步和完善,并且在各行各業已經得到了廣泛的應用。通過上述分析發現,在火電廠熱工程自動化使用智能控制技術,能夠解決在原系統中出現的各種問題,極大提高了火電廠自動化控制的質量,為電廠的發展做出了貢獻。

參考文獻:

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