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        基于遺傳算法的PID 參數(shù)整定

        2011-05-24 10:33:58張淑娟
        山東電力技術(shù) 2011年6期
        關(guān)鍵詞:狀態(tài)變量被控調(diào)節(jié)器

        張 力,魏 靜,張淑娟

        (山東電力工程咨詢院有限公司,山東 濟(jì)南 250013)

        0 引言

        PID控制是工業(yè)過程控制中應(yīng)用最廣的策略之一,因此PID控制器參數(shù)的優(yōu)化成為人們關(guān)注的問題,它直接影響控制效果的好壞,并和系統(tǒng)的安全、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行有著密不可分的關(guān)系。目前PID參數(shù)的優(yōu)化方法有很多,如間接尋優(yōu)法、梯度法、爬山法等,而在熱工過程中單純形法、專家整定法則應(yīng)用較廣。雖然這些方法都具有良好的尋優(yōu)特性,但存在著一些弊端,單純性法對初值比較敏感,容易陷入局部最優(yōu)解,造成尋優(yōu)失敗。專家整定法則需要太多的經(jīng)驗(yàn),不同的目標(biāo)函數(shù)對應(yīng)不同的經(jīng)驗(yàn),而整理知識庫則是一項(xiàng)長時間的工程。

        遺傳算法是模擬生物在自然環(huán)境中的遺傳和進(jìn)化過程而形成的一種自適應(yīng)全局優(yōu)化概率搜索算法。

        采用遺傳算法進(jìn)行PID系數(shù)的整定,具有以下優(yōu)點(diǎn):

        1)與單純形法相比,遺傳算法同樣具有良好的尋優(yōu)特性,克服了單純形法對參數(shù)初值的敏感性。在初始條件選擇不當(dāng)?shù)那闆r下,遺傳算法在不需要給出調(diào)節(jié)器初始參數(shù)的情況下,仍能尋找到合適的參數(shù),使控制目標(biāo)滿足要求。同時單純形法難以解決多值函數(shù)問題以及在多參數(shù)尋優(yōu) (如串級系統(tǒng))中,容易造成尋優(yōu)失敗或時間過長,而遺傳算法的特性決定了它能很好的克服以上問題。

        2)與專家整定法相比,它具有操作方便、速度快的優(yōu)點(diǎn),不需要復(fù)雜的規(guī)則,便可實(shí)現(xiàn)尋優(yōu),避免了專家整定法中前期大量的知識庫整理工作及大量的仿真實(shí)驗(yàn)。

        3)遺傳算法是從多點(diǎn)開始并行操作,在解空間進(jìn)行高效啟發(fā)式搜索,克服了從單點(diǎn)出發(fā)的弊端及搜索的盲目性,從而使尋優(yōu)速度更快,避免了過早陷入局部最優(yōu)解。

        4)遺傳算法不僅適用于單目標(biāo)尋優(yōu),而且也適用于多目標(biāo)尋優(yōu)。根據(jù)不同的控制系統(tǒng),針對一個或多個目標(biāo),遺傳算法均能在規(guī)定的范圍內(nèi)尋找到合適參數(shù)。

        1 簡單PID控制器的參數(shù)整定

        熱工過程自動控制是保證熱力設(shè)備安全和經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的必要措施和手段,目前熱工過程自動控制廣泛采用的控制策略是經(jīng)典PID控制,其算法簡單、魯棒性好且可靠性高,尤其適用于可建立精確模型的確定性控制系統(tǒng)。隨著火電機(jī)組單機(jī)容量和參數(shù)的不斷提高,系統(tǒng)變得日趨復(fù)雜,熱工過程越來越表現(xiàn)出非線性、慢時變、大遲滯、強(qiáng)耦合性和不確定性,這對熱工過程自動控制系統(tǒng)則提出了更高的要求,傳統(tǒng)的PID控制已經(jīng)無法滿足這種要求,必須采用先進(jìn)的控制策略進(jìn)行優(yōu)化控制。

        設(shè)計(jì)先進(jìn)控制系統(tǒng)時,必須首先考慮控制系統(tǒng)的安全性和可靠性。操作人員對手動及PID控制比較熟悉,有一定的操作經(jīng)驗(yàn),但對預(yù)測控制等先進(jìn)控制技術(shù)比較陌生,所以在先進(jìn)控制策略的具體實(shí)施時,要充分考慮操作人員的適應(yīng)性,要保留原PID控制及手動控制。在先進(jìn)控制算法出現(xiàn)意外情況下,可以方便地切換到手動控制或PID控制,保證設(shè)備安全可靠運(yùn)行。

        因此,首先使用遺傳算法對簡單 PID控制器的參數(shù)進(jìn)行整定。

        1.1 基于遺傳算法的PID參數(shù)尋優(yōu)基本步驟

        1)編碼設(shè)計(jì)。利用遺傳算法進(jìn)行 PID參數(shù)優(yōu)化,首先要將待優(yōu)化參數(shù)編碼成個體的表示串。對于此例,需優(yōu)化的 PID 參數(shù)為 kp、ki、kd。

        2)適應(yīng)度函數(shù)。

        控制器參數(shù)的優(yōu)化是相對于一定的性能指標(biāo)而言的。本例采用的性能指標(biāo)為:

        目標(biāo)函數(shù)確定后,遺傳算法即可以此來確定適應(yīng)度函數(shù)

        1.2 仿真試驗(yàn)

        吳涇第二發(fā)電廠1號機(jī)組(600 MW機(jī)組)再熱減溫噴水閥開度變化 Δ μ(%),對再熱噴水減溫器出口導(dǎo)前汽溫變化 ΔT1(℃)、對再熱器前墻出口兩側(cè)溫度變化 ΔT2(℃)及對末級再熱器出口汽溫變化 ΔT(℃)的動態(tài)數(shù)學(xué)模型為[1]

        因此,再熱減溫噴水閥開度變化Δ μ(%)對末級再熱器出口汽溫變化 ΔT(℃)的動態(tài)數(shù)學(xué)模型為

        圖1 仿真試驗(yàn)過程曲線

        控制器參數(shù)的尋優(yōu)范圍為:kp∈(0.01,1.8),ki∈(0.001,0.01),kd∈(20,50)。遺傳 算法相應(yīng)的控制參數(shù)為:種群規(guī)模N1=30,N2=30,最大遺傳代數(shù)G=35。通過尋優(yōu)得到:kp=1.514 2,ki=0.007 8,kd=35.619 6。階躍響應(yīng)曲線和控制作用曲線如圖1所示。

        由于鍋爐再熱汽溫是高階、大慣性的被控對象,其動態(tài)響應(yīng)過程比較慢,為保證控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性,調(diào)節(jié)器只能整定得很慢,從而使控制品質(zhì)很差。為既要保證控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性,又要使調(diào)節(jié)器快速動作,只能通過對被控對象進(jìn)行動態(tài)補(bǔ)償,使通過補(bǔ)償后的等效對象具有較好的動態(tài)特性,這實(shí)質(zhì)上是內(nèi)??刂频乃枷搿?梢圆捎媚軐Υ鬁筇匦赃M(jìn)行動態(tài)補(bǔ)償?shù)膬煞N先進(jìn)控制技術(shù)-狀態(tài)變量控制技術(shù)和相位補(bǔ)償技術(shù)對其進(jìn)行動態(tài)補(bǔ)償。

        2 基于大滯后補(bǔ)償技術(shù)的PID控制器的參數(shù)整定

        2.1 大滯后補(bǔ)償技術(shù)

        1)狀態(tài)觀測器的設(shè)計(jì)

        通過對被控對象實(shí)施狀態(tài)反饋,可以將被控對象閉環(huán)特征方程的根配置到希望的位置。即使被控對象具有較大的滯后,通過狀態(tài)反饋,也可使經(jīng)狀態(tài)反饋補(bǔ)償后的廣義被控對象具有較好的動態(tài)響應(yīng)特性 (即有效減小了原被控過程的慣性時間)。但是,狀態(tài)反饋必須要知道系統(tǒng)的狀態(tài),而在實(shí)際的系統(tǒng)中狀態(tài)變量往往是不能直接測量的,因此,必須通過狀態(tài)觀測器來重構(gòu)真實(shí)對象的狀態(tài)參數(shù)。

        假設(shè)在再熱器的流程上增加了 6個溫度測點(diǎn),各測點(diǎn)之間的再熱器相對較短,因此,假定為一階慣性環(huán)節(jié),即為:G(s)=1/1+Ts,而整個再熱汽溫被控對象可近似為6階多容慣性環(huán)節(jié)。

        通過狀態(tài)變量控制器的動態(tài)補(bǔ)償后,整個等效對象的動態(tài)特性變化為:W(s)=β6k/1+βTs)6(0<β<1),式中,β反饋系數(shù) fi具有一一對應(yīng)的關(guān)系,不管用戶選定多么小的 β值,總能計(jì)算出各反饋系數(shù)fi的值??梢?,盡管狀態(tài)變量控制器不能減少模型的階次,但能有效減少等效對象的開環(huán)增益和慣性時間,從而在保證閉環(huán)系統(tǒng)相同穩(wěn)定性的前提下,有效減小調(diào)節(jié)器的比例帶和積分時間,加快調(diào)節(jié)器的動作速度。由于實(shí)際的再熱汽溫特性與數(shù)學(xué)模型間總是存在一定偏差,且擾動也無法直接作用在數(shù)學(xué)模型上,這就使得用數(shù)學(xué)模型估計(jì)出來的各點(diǎn)溫度變化和實(shí)際過程有一定差別,為減少各點(diǎn)的溫度差異,通過各狀態(tài)觀測環(huán)節(jié)Ki,逐步消除各點(diǎn)的溫度偏差。狀態(tài)變量控制器的參數(shù)fi和 Ki的具體計(jì)算方法可參見文獻(xiàn)[2-3]。圖2為狀態(tài)變量控制技術(shù)原理示意圖。

        圖2 狀態(tài)變量控制技術(shù)原理示意圖

        2)相位補(bǔ)償網(wǎng)絡(luò)。

        雖然狀態(tài)變量控制可以等效的降低被控對象的時間常數(shù),但狀態(tài)反饋的補(bǔ)償并不能降低被控對象的階次,補(bǔ)償后的廣義被控對象仍然是6階系統(tǒng),PID控制器對于高階對象的控制效果較差[4],而相位補(bǔ)償網(wǎng)絡(luò)的超前性能可以補(bǔ)償被控對象的慣性和滯后,從而使補(bǔ)償后的等效對象具有滯后較小的特性。

        相位補(bǔ)償環(huán)節(jié)的傳遞函數(shù)為:

        由于加入了相位補(bǔ)償,使控制系統(tǒng)產(chǎn)處相角超前,從而使調(diào)節(jié)器的比例帶減小后,也不致于過分降低系統(tǒng)穩(wěn)定性,從而可提高控制品質(zhì)。對相位補(bǔ)償環(huán)節(jié),需整定的參數(shù)有3個,即a、τ、ξ。參數(shù)選擇原則為 a=3~5,ξ=0.7~1,τ=(0.3~0.5)T (假設(shè)被控對象是一個高階的多容慣性環(huán)節(jié),T為時間常數(shù))[4]。一般而言,相位補(bǔ)償網(wǎng)絡(luò)可使補(bǔ)償后的等效對象的模型階次比原對象的模型階次降低二階。這樣可在保證控制系統(tǒng)穩(wěn)定性不變的前提下,加快調(diào)節(jié)器的動作速度,從而有效抑制被調(diào)量的變化。

        因此,在對被控對象進(jìn)行狀態(tài)反饋補(bǔ)償?shù)幕A(chǔ)上再進(jìn)行相位補(bǔ)償,可以進(jìn)一步的改善整個系統(tǒng)的動態(tài)特性,提高控制品質(zhì)。

        2.2 仿真結(jié)果

        圖3中實(shí)線對應(yīng)于基于大滯后補(bǔ)償技術(shù)的PID控制器,虛線對應(yīng)于簡單PID控制器??梢?,先應(yīng)用大滯后補(bǔ)償技術(shù)補(bǔ)償被控對象的慣性和滯后,再采用遺傳算法進(jìn)行 PID控制器參數(shù)尋優(yōu),是提高控制效果的一種有效措施。

        相關(guān)參數(shù)為:f=[2.571,2.755,1.574,0.506,0.087,0.006],a=4,ξ=0.7,τ=0.4T。

        遺傳算法相應(yīng)的控制參數(shù)為:種群規(guī)模N1=30,N2=30,最大遺傳代數(shù)G=35。通過尋優(yōu)得到:kp=1.401 7,ki=0.016 1。

        圖3 仿真試驗(yàn)過程曲線

        3 結(jié)語

        在采用遺傳算法對PID控制器參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)的基礎(chǔ)上,引入大滯后補(bǔ)償技術(shù)(狀態(tài)變量技術(shù)和相位補(bǔ)償技術(shù)),先補(bǔ)償被控對象的滯后和慣性,再采用遺傳算法尋優(yōu),取得了良好的效果。

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