过热蒸汽压力控制设计

目录0.研究背景及意义 21蒸汽压力串级系统控制原理 32燃料流量控制器设计 42.1模糊控制器 42.2T-S模糊推理 42.3FAPID系统 43锅炉蒸汽出口压力控制方案设计 53.1内模控制器 53.2内部模型辨识 54仿真验证 65心得体会 7参考文献 70.研究背景及意义工业过程中，锅炉蒸汽压力系统由于模型不确定、滞后及非线性特性，在-定程度上影响了其有效控制。采用常规PID方法，需要根据工程经验对可调参数进行实时调整，控制效果存在滞后，容易引起失控。因此，学者们针对CFB循环流化床锅炉建立了纯模糊控制系统并加以验证，然而纯模糊控制算法极度依赖经验，确定模糊规则表难度大。有人采用改进蚁群算法对船舶锅炉蒸汽压力系统进行优化控制，算法较PID控制更为优越，但该算法耦合性强，实现复杂。文献[6]提出在链条炉蒸汽压力系统中采用基于模糊神经网络的方法，该方案仅在理论和仿真层面验证了其有效性，实验过程中系统调试难度大。为寻找既能满足控制需求、又能适应于工业实际中的有效控制算法，文献[7]针对加热炉温度串级时滞系统设计了常规IMC—PID方法，实验表明控制效果优于PID控制。锅炉蒸汽压力系统属于时滞系统，因此可将该方案改进后引入到过热蒸汽出口压力控制中。将常规IMC．PID算法加以改进，采用三自由度内模-模糊自适应PID控制，简称TDFIMC—FAPID。该方法用FAPID替代常规PID，用TDFIMC替代常规IMC，有效地消除了外在干扰的影响，改善了系统的鲁棒性能和目标跟踪性能。

1蒸汽压力串级系统控制原理锅炉蒸汽出口压力系统通常采用串级回路，通过调节燃料量的方式来改变蒸汽压力大小，主要受燃料量波动与蒸汽负荷变化的干扰。副回路的粗调可将燃料波动等于扰尽可能地加以消除；此外，引入副回路可以代替副对象，减小系统被控对象的时间常数，从而使系统动态特性越好，抗干扰能力也越强。锅炉蒸汽出口压力系统结构如图1所示，其中副变量为燃料流量，主变量为过热蒸汽出口压力。副控制器采用FAPID控制，以消除副回路中的主要干扰；主控制器由TDFIMC构成，用最小二乘法建立其数学模型后，通过TDFIMC算法可消除系统过热蒸汽压力大滞后的影响。分别表示燃料量、空气量、过热蒸汽出口压力的设定值与测量值。图1

2燃料流量控制器设计2.1模糊控制器模糊控制器具有不依赖系统数学模型，对系统参数变化及负荷扰动不敏感，鲁棒性能较PID更好的特点。为满足控制过程中的精度要求、方便算法实现，文中采用二维模糊控制，选用T-s模糊规则。二维模糊控制器的输人选择燃料量的偏差及其偏差变化率EC、E与EC的论域分别取XE={-6，-5，-4，-3，-2，-1，-0，0，1，2，3，4，5，6}和XEc={-6，-5，-4，-3，-2，-1，-0，0，1，2，3，4，5，6}，其模糊语言分别取{NB，NM，NS，NZ，PZ，PS，PM，PB}和{NB，NM，NS，ZE，PS，PM，PB}。2.2T-S模糊推理为设计方便，模糊控制器将清晰化环节并入到模糊推理中，使控制器的输出为精确量，即采用T-s型模糊控制，其模糊规则如下，分零阶与-阶两种类型。零阶T—s型规则中，h(e)为常数；一阶T-S型规则中，us=P×e+q×+r为连续函数，P、q、r均为常数；A和取三角隶属函数，i=1，2，⋯，／'t。则系统总的输出如下：2.3FAPID系统模糊自适应PID方法较一般的自校正PID算法及模糊自整定PID算法工作量小，便于建立模糊规则。FAPID控制器的结构如图2所示，虚线框内为模糊自适应部分FAC。系统在无外界干扰作用下先对PID参数进行整定，使系统达到稳定。当系统突加干扰或改变负荷时，FAC部分实时调整PID参数，以实现系统快速稳定地输出。因此，文中应采用一阶T．S型模糊控制，实现PID参数实时调整的目的。图2

3锅炉蒸汽出口压力控制方案设计3.1内模控制器内模控制作为工业中一种有效的控制手段，其设计简单，参数整定方便，不能兼顾系统抗干扰和给定值跟踪性能L1。二自由度内模控制通过两个参数调节系统目标跟踪与抗干扰特性，改善了系统性能。然而，二自由度内模控制的反馈环节无法兼顾系统抗干扰性和参数鲁棒性，为此，本文采用三自由度内模控制TDFIMC，其结构如图3所示。3.2内部模型辨识针对锅炉蒸汽压力系统，选取操纵量为燃料流量，被控量为过热蒸汽出口压力；采用一阶惯性加滞后环节的模型来模拟主蒸汽压力对象。式中，为过程稳态增益；T为时间常数；为纯滞后时间。文中采用阶跃响应法采集系统数据，并用最小二乘法进行参数辨识。即在零初始时刻加入幅值为0的阶跃输人／2()，时刻过程的增量输出。式中，(t)为Y(t)的白噪声，对其进行积分，可得：锅炉过热蒸汽出口压力系统的最终模型为：则可计算出内模控制器:4仿真验证对IMC及3种算法的抗扰性及鲁棒性进行仿真分析与比较，如图4所示。(a)两种IMC抗扰性与目标跟踪特性比较(b)TDFIMC系统鲁棒性分析(c)3种算法抗干扰能力分析(d)3种算法系统鲁棒性能分析图4图4(a)所示为二自由度内模控制TOFIMC与三自由度内模控制TDFIMC的抗扰性与目标跟踪特性比较曲线。图中，随着β增大，TOFIMC与TDFIMC的目标跟踪特性均变差；随着α减小，其抗干扰能力均增强，TDFIMC的抗干扰能力明显更强。且α、β互不构成影响。图4(b)所示为三自由度内模控制鲁棒性能比较曲线，其中β=4，曲线从上往下依次为：，α1=1／3，α2=2；α1=2／3，α2=2；α1=1／3，α2=1；α1=2／3，α2=1。可见，随着α增大，系统鲁棒性能变差。图4(c)所示为系统对象与模型匹配时串级PID、IMC—PID与TDFIMC—FAPID的控制仿真曲线。60s时在外回路加20％的扰动，IMC．PID与TDFIMC．FAPID较PID能更快速平稳，即IMC抗扰动能力更强。100s时在内回路加20％的扰动，TDFIMC．FAPID的曲线无明显波动，说明FAPID抗干扰能力强于普通PID。图4(d)所示为系统对象与模型不匹配时串级PID、IMC-PID与TDFIMC—FAPID的控制仿真曲线。由图可知，变参数时，TDFIMC—FAPID相对于IMC．PID和串级PID的控制曲线动态特性和稳定性更好，即TD．FIMC—FAPID具有更好的系统鲁棒性能。5心得体会本次课设，采用三自由度、内模控制、模糊自适应PID算法，通过最小二乘原理辨识主蒸汽压力对象的内部模型，实现对蒸汽出口压力系统的串级控制。对于专业基础有了更好的学习和认识。参考文献[1]王景友,林正颀,于邦玲,等.过热蒸汽的监测与控制系统[J].自动化与仪表,1988(03):8-1