模糊神經(jīng)網(wǎng)絡在熱網(wǎng)遠程監(jiān)控系統(tǒng)中的應用

田思慶 曹 宇 鄭家風

(佳木斯大學 a.信息電子技術學院；b.機械工程學院)

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡在熱網(wǎng)遠程監(jiān)控系統(tǒng)中的應用

田思慶a,b曹 宇b鄭家風b

(佳木斯大學 a.信息電子技術學院；b.機械工程學院)

為了使二次管網(wǎng)供水相對均勻、穩(wěn)定地分配給熱網(wǎng)用戶，設計了一個模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制器，并以模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制理論為基礎制定了熱網(wǎng)壓力、流量控制規(guī)則。仿真結(jié)果表明：系統(tǒng)輸出流量響應快、超調(diào)量小、穩(wěn)定性高。

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡 熱網(wǎng)遠程監(jiān)控系統(tǒng) 模糊化

我國北方地區(qū)冬季漫長，供暖成為居民冬季生活中的重要部分。隨著生活水平的不斷提高，人們對冬季供暖提出了越來越高的要求。而傳統(tǒng)的控制方法已經(jīng)很難滿足現(xiàn)今熱網(wǎng)用戶對于室內(nèi)溫度的要求。

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡是一個基于模糊系統(tǒng)和神經(jīng)網(wǎng)絡發(fā)展而成的控制方法，具有計算誤差小、精確度高、可靠性高及控制性能優(yōu)等特點，極其適用于熱網(wǎng)監(jiān)控系統(tǒng)。

筆者根據(jù)熱網(wǎng)自身的特性，采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡對熱網(wǎng)遠程監(jiān)控系統(tǒng)進行控制，通過設計模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制規(guī)則(以二次管網(wǎng)的壓力和流量為輸入，以調(diào)節(jié)閥開度為輸出)，以滿足不同熱網(wǎng)用戶對于壓力或流量的需求，當壓力或流量出現(xiàn)變動時，系統(tǒng)可以很方便地對設備進行處理[1]。在保證室內(nèi)溫度的情況下，最大程度地實現(xiàn)節(jié)約資源、提高熱網(wǎng)自動化水平的目的。

1 熱網(wǎng)遠程監(jiān)控系統(tǒng)工藝流程

熱網(wǎng)遠程監(jiān)控系統(tǒng)工藝流程如圖1所示。系統(tǒng)按照功能可以分為3個區(qū)域：第1區(qū)域是熱網(wǎng)的供熱源，主要為熱網(wǎng)用戶提供充足的熱水；第2區(qū)域是溫控區(qū)，主要對熱水進行再次處理，然后分配到各個換熱站；第3區(qū)域是板式換熱器，主要給熱網(wǎng)用戶提供充足的熱水，使熱網(wǎng)用戶的房間溫度達到一個相對平衡的狀態(tài)。在此，筆者主要介紹第3區(qū)域[2]。

圖1 熱網(wǎng)遠程監(jiān)控系統(tǒng)工藝流程

在第3區(qū)域中，控制器根據(jù)二次管網(wǎng)上的調(diào)節(jié)閥制定模糊控制規(guī)則，并通過變頻器改變二次管網(wǎng)的熱水流量，以保證熱源供應的穩(wěn)定性。供熱區(qū)工作流程如圖2所示。

2 熱網(wǎng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制器設計

熱網(wǎng)系統(tǒng)是一個較為復雜的被控對象，為此筆者采用高斯型隸屬度函數(shù)作為熱網(wǎng)遠程監(jiān)控系統(tǒng)的隸屬度函數(shù)。高斯函數(shù)是連續(xù)且處處可微的函數(shù)，適用于自適應、自學習模糊控制隸屬度函數(shù)的修正，其表達式為：

圖2 供熱區(qū)工作流程

(1)

式中n——隸屬度的中心值；

δ——隸屬度的寬度。

通常，n和δ的初始參數(shù)值可以憑經(jīng)驗給出。如果經(jīng)驗不足，初始參數(shù)值可以根據(jù)模糊規(guī)則來確定[3]。

3 熱網(wǎng)遠程監(jiān)控系統(tǒng)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制

熱網(wǎng)遠程監(jiān)控系統(tǒng)中，輸入量為壓力誤差和流量誤差。設系統(tǒng)的設定壓力、設定流量分別為L1、L2，壓力傳感器和流量傳感器的實測值分別為S1、S2，則壓力誤差X1=L1-S1、流量誤差X2=L2-S2。然而，模糊控制器的輸入量需要經(jīng)過模糊化處理才能使用。

3.1 模糊化

根據(jù)系統(tǒng)的實際情況和要求，將壓力誤差yw分為7個模糊集，即{HD，HS，HX，TS，ZX，ZZ，ZD}，對應的物理狀態(tài)分別為{壓力采樣值超低于設定范圍下限差值巨大，壓力采樣值遠低于設定范圍下限差值較小，壓力采樣值微低于設定范圍下限差值最小，壓力采樣值在設定范圍內(nèi)無誤差，壓力采樣值微高于設定范圍上限差值最小，壓力采樣值遠高于設定上限差值較大，壓力采樣值超高于設定上限差值巨大}。壓力誤差yw域定義為{-6，-4，-2，0，2，4，6}。

將流量誤差lw分為7個模糊集，即{HD，HS，HX，TS，ZX，ZZ，ZD}，對應的物理狀態(tài)分別為{流量偏差采樣值超低于設定范圍下限差值巨大，流量偏差采樣值遠低于設定范圍下限差值較小，流量偏差采樣值微低于設定范圍下限差值最小，流量偏差采樣值在設定范圍內(nèi)無誤差，流量偏差采樣值微高于設定范圍上限差值最小，流量偏差采樣值遠高于設定上限差值較大，流量偏差采樣值超高于設定上限差值巨大}。流量誤差lw域定義為{-6，-4，-2，0，2，4，6}。

將輸出量即調(diào)節(jié)閥的開度k為5個模糊集{QK，DK，BK，XK，F(xiàn)B}，對應的物理狀態(tài)分別為{調(diào)節(jié)閥全開，調(diào)節(jié)閥大開，調(diào)節(jié)閥半開，調(diào)節(jié)閥小開，調(diào)節(jié)閥封閉}。調(diào)節(jié)閥開度U的論域定義為{0.0，0.5，1.0,1.5，2.0}

3.2 熱網(wǎng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制器的結(jié)構

熱網(wǎng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制的拓撲圖如圖3所示[4]。

圖3 熱網(wǎng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制的拓撲圖

在此，n的取值為{-6，-4，-2，0，2，4，6}，δ的取值1.2。得到流量誤差lw的隸屬度函數(shù)如圖4所示。

圖4 流量誤差lw的隸屬度函數(shù)

調(diào)節(jié)閥開度k的隸屬度函數(shù)如圖5所示。

圖5 調(diào)節(jié)閥開度k的隸屬度函數(shù)

通過參考大量文獻并根據(jù)現(xiàn)場人員的實際操作經(jīng)驗[5]，將控制過程中可能出現(xiàn)的情況進行匯總，共得到了49條控制規(guī)則。用“if then”形式的語句加以描述，其中的部分語句如下：

if(ywis HD)and(lwis HD)then(kis QK)

if(ywis HS)and(lwis HS)then(kis BK)

if(ywis HX)and(lwis HX)then(kis XK)

if(ywis TS)and(lwis TS)then(kis FB)

if(ywis ZX)and(lwis ZX)then(kis XK)

if(ywis ZZ)and(lwis ZZ)then(kis QK)

if(ywis ZD)and(lwis ZD)then(kis QK)

4 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡訓練

為了便于在工程中使用，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制器模型可描述為：

輸入變量的論域分別為：

壓力誤差X1=[-E,E]=[-3,3]

流量誤差X2=[-E,E]=[-5,5]

設壓力量化因子Kyw=2，流量量化因子Klw=1.2，學習率η=0.3，平滑因子α=0.8。

5 仿真結(jié)果與分析

根據(jù)筆者設計的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制器對系統(tǒng)流量控制特性進行仿真研究，經(jīng)過4 000次訓練，得到的流量仿真結(jié)果如圖6所示，可以看出，系統(tǒng)響應時間快，具有較好的穩(wěn)定性和較小的超調(diào)量。

圖6 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制的流量仿真結(jié)果

6 結(jié)束語

筆者針對熱網(wǎng)遠程監(jiān)控系統(tǒng)存在的不足，設計了一個模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制器。對二次管網(wǎng)供水進行模糊量設計，使用高斯函數(shù)來實現(xiàn)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制器輸出量的模糊化。仿真結(jié)果表明：系統(tǒng)輸出具有超調(diào)量小、反應時間快、振蕩小及穩(wěn)定性好等優(yōu)點，證實筆者設計的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制器是有效的，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡控制可以在較大程度上改善城市熱網(wǎng)監(jiān)控系統(tǒng)的性能，具有一定的實用性。

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[3] 孫靈芳,董學曼,姜其鋒.模糊控制的現(xiàn)狀與工程應用關鍵問題研究[J].化工自動化及儀表,2016,43(1):1～5.

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[5] 戴珂,段善旭.三相電壓型整流器/逆變器的功能建模仿真方法[J].電力電子技術,2002,36(5):60～64.

ApplicationofFuzzyNeuralNetworkinHeatingNetworkRemoteMonitoringSystem

TIAN Si-qinga, b, CAO Yub, ZHENG Jia-fengb
(a.CollegeofInformationScienceandElectronicTechnology; b.CollegeofMechanicalEngineering,JiamusiUniversity)

TH865

A

1000-3932(2017)09-0861-04

2017-04-24，

2017-05-23)

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佳木斯大學應用重點項目(12Z2201526)；佳木斯大學科技創(chuàng)新團隊建設計劃項目(Cxtdpy-2016-03)。

田思慶(1965-)，教授，從事自動化與電氣化的教學與研究。

聯(lián)系人曹宇(1991-)，碩士研究生，從事農(nóng)業(yè)電氣與自動化的研究，1315766172@qq.com。