基于自適應模糊PID控制的SCR煙氣脫硝出口NO濃度控制

王宇 付博 張超

摘要：為了控制SCR煙氣脫硝出口NO濃度快速精確地穩定在設定值，本文通過對被控對象的機理分析建立其系統模型，并設計自適應模糊PID控制器，對建立好的系統模型進行Matlab/Simulink仿真，最終結果表明自適應模糊PID控制算法在對SCR煙氣脫硝出口濃度進行控制時能取得良好的控制效果。

關鍵詞：SCR煙氣脫硝；自適應模糊PID；Matlab/Simulink

NO concentration control of SCR flue gas denitration outlet based on adaptive fuzzy PID control

Abstract： In order to control the NO concentration of SCR flue gas denitration outlet to be quickly and accurately stabilized at the set value， this paper establishes its system model by analyzing the mechanism of the controlled object， and designs an adaptive fuzzy PID controller to build a good system model. Matlab/Simulink simulation， the final result shows that the adaptive fuzzy PID control algorithm can achieve good control effect when controlling the SCR flue gas denitration outlet concentration.

Key words： SCR flue gas denitrification； adaptive fuzzy PID； Matlab/Simulink

0 引言

煙氣選擇性催化還原法脫硝技術即SCR是指在催化劑的作用下煙氣中的NOX與氨氣發生氧化還原反應最終生成不會對環境造成污染的氮氣和水{1}。近年來隨著國家對環保領域的監管力度越來越大，大量的煤化工企業在政策的要求下必須達標排放，本文即以陜西省渭南市某煤化工企業的SCR煙氣脫硝項目為研究對象，針對出口煙氣中NO含量不能時刻滿足排放標準的現象研究自適應模糊PID控制算法，期之以良好的控制效果。

1 工藝介紹及建立被控對象數學模型

選擇性催化還原法脫硝技術的工藝原理如圖1所示。該項目中選擇氨氣作為還原劑，煙氣中的氮氧化物與氨氣在催化劑的作用下發生氧化還原反應生成不會對環境產生影響的氮氣和水。其大致工藝原理如下：根據鍋爐煙氣流量（由鍋爐負荷定）及進口煙氣中氮氧化物、氧氣的含量、出口氮氧化物的設定值計算實際需氨量，最終通過控制氣動調節閥開度來控制氨氣的實時流量使得煙氣出口的氮氧化物含量能達到排放標準[2]。

在實際的工程應用中，被控對象的數學模型結構的確立往往是通過其實時的輸入輸出關系來定。當被控對象的模型有較高的階次時，則需要進行降階處理從而達到求解模型的目的。實踐表明該方法所得模型與實際對象存在極為接近的近似度。本文通過對SCR脫硝過程的機理分析確定一階帶滯后的數學模型結構可近似的表達脫硝過程的動態特性。其表達式為：

（1）

其中：K為反映對象穩態性能的放大系數；T為反映被控對象的響應速度的時間常數；τ為滯后時間。

根據階躍響應法確定對象模型的放大系數、時間常數、滯后時間。通過如下方法實現：在SCR脫硝過程的輸入端加入一個階躍信號，并繪制被控對象在階躍信號作用下的響應曲線圖，如圖2所示。

在得到的階躍響應曲線圖中找到系統的實際輸出達到輸入28.3%與63.2%的坐標t1和t2，并根據以下關系式求得脫硝過程模型的放大系數、時間常數、滯后時間。

（2）

（3）

（4）

式2中 ，R表示階躍幅值，而t1=11.5，t2=19.5，則最終求得：T=14，τ=8.5。因此得到脫硝過程出口氮氧化物控制的數學模型如式5所示。

（5）

得到SCR煙氣脫硝過程的數學模型之后可對該模型做階躍輸入仿真，其結果如圖3。將通過比較可以看出脫硝過程的的實際動態模型的階躍響應曲線與預測階躍響應曲線趨勢基本一致。因此也驗證了模型建立的正確性。

2 自適應模糊PID在SCR脫硝中的應用

2.1 傳統PID控制算法

在實際SCR脫硝過程中依舊采用傳統的PID控制算法，由于其本身簡單且各參數調節方便因此在傳統的工業控制系統中廣泛應用。其原理框圖如圖4所示。

其數學描述如下所示：

（6）

但就實際的運行結果來看，在脫硝過程中出口氮氧化物的濃度始終存在較大的超調量，不能很好地穩定在設定值。此外由于系統運行過程中存在的外界干擾，實際出口氮氧化物的濃度不能有效地得到控制，甚至不能滿足標準排放的要求。因此，為了提高PID算法的控制效果，因此本文研究自適應模糊PID控制算法，實時調節PID的比例、積分、微分參數，從而滿足實際的生產要求。

2.2 自適應模糊PID控制在SCR脫硝中的應用

2.2.1自適應模糊PID控制算法

自適應模糊PID控制算法是在PID算法上提出的一種改進的算法。根據系統偏差和偏差變化率的實時值和變化趨勢情況，利用規則庫進行模糊推理，實現對PID參數在線調整的一種自適應調節控制[3]，其系統的結構如圖5所示。

自適應模糊PID控制算法的結構圖主要包括模糊推理部分和傳統的 控制部分。以系統的輸出值與設定值的偏差e和偏差的變化率ec作為控制器的輸入[4]。根據e和ec與kp、ki、kd的模糊調節關系進行在線的模糊推理，并最終輸出PID控制器kp、ki、kd的變化值△kp、△ki、△kd[5]。最終將得到的修正參數帶入下式：

（6）

（7）

（8）

式中，k'p為PID控制器初始的比例參數，k'i為PID控制器初始的積分參數，k'd為PID控制器初始的微分參數。

2.2.2 自適應模糊PID的實現

1）模糊控制器輸入輸出的確定。SCR脫硝過程中采用出口氮氧化物濃度設定值與實際測量值之間的偏差以及偏差的變化率作為輸入，因此控制器的結構為二維模糊控制器。模糊控制器的輸入經過模糊推理輸出kp、ki、kd的修正值△kp，△ki，△kd。

2）建立模糊控制規則。根據實際脫硝過程中出口氮氧化物濃度設定值與實際測量值之間的偏差以及偏差的變化率與PID的比例、積分、微分關系建立模糊控制規則表，結構如表1、表2、表3所示。

3）根據實際工藝情況，設定氮氧化物出口濃度的偏差e的基本論域為[-60 60]，偏差的變化率ec的基本論域取[-3 3]，模糊論域均為[-6 6]。△kp的論域為[-0.05 0.05]，模糊論域為[-0.8 0.8]；△ki的論域為[-0.2 0.2]，模糊論域為[-0.5 0.5]；△kd的論域為[-2 2]，模糊論域為[-2 2]。因此可得偏差、偏差變化率、比例、積分、微分的量化因子分別為 。

偏差、偏差變化率、比例、積分、微分的模糊子集均為 ，其中NB為Z形隸屬度函數，PB為S形隸屬度函數，其余均為三角形隸屬度函數。去模糊化方法采用重心法。

采用Matlab/Simulink進行控制系統仿真。根據輸入信號的偏差及其變化率e，ec采用三個模糊控制器分別對PID修正參數進行在線的微調整。控制系統的仿真框圖如圖6所示。

最終得基于自適應模糊PID控制算法的溫度控制系統仿真結果如圖7所示。

通過比較發現，在自適應模糊PID控制作用下系統不僅響應速度快，無穩態誤差，而且超調量極小。因此可以對SCR出口氮氧化物的濃度控制取得良好的控制效果。

3 小結

本文首先介紹了煙氣SCR脫硝的工藝過程，根據其工藝特點進行機理分析并建立其簡化模型。然后針對傳統PID控制算法在SCR脫硝中出口煙氣氮氧化物濃度不能取得良好控制效果的情況，引入自適應模糊PID控制算法，設計模糊自適應控制器。并在在Simulink環境下進行建模仿真，最終結果表明自適應模糊PID控制在對SCR脫硝出口煙氣氮氧化物濃度進行控制時有著優于傳統PID控制算法的控制效果。

參考文獻：

[1]杜振，錢徐悅，何勝，朱躍.燃煤電廠煙氣SCR脫硝成本分析與優化[J].中國電力，2013，46（10）：124-128.

[2]左俊杰，呂新鋒，梁文茂，齊明震.SCR脫硝催化劑性能影響五因素的試驗與實踐研究[J].廣西電業，2018（05）：70-75.

[3]崔雅靜，杜艷麗，王曉雷.自適應模糊PID控制器的設計[J].控制工程，2008（S2）：128-129+157.

[4]雷勇，李澤滔.溫室溫度系統的自適應模糊PID控制[J].控制工程，2014，21（S1）：23-27.

[5]宋超，曹翱，溫家璽.自適應模糊PID控制器的設計及MATLAB仿真[J].現代制造技術與裝備，2018（07）：203-205.