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        智能切換的模型參考模糊自適應(yīng)內(nèi)??刂频难芯?/h1>
        2012-09-21 06:27:48葉文通祝永華
        時代農(nóng)機(jī) 2012年7期
        關(guān)鍵詞:限幅內(nèi)模系統(tǒng)誤差

        葉文通,陳 勇,祝永華

        (衢州學(xué)院,浙江 衢州 324000)

        1 引言

        從我國發(fā)電狀況來看,水力和核能發(fā)電發(fā)展很快,但由于火電發(fā)電具有投入少,工期短和見效快等優(yōu)勢,所以,火電發(fā)電還承擔(dān)著主要的發(fā)電任務(wù)。而火電發(fā)電會涉及到發(fā)電安全和穩(wěn)定高效運(yùn)行等重要問題。發(fā)電廠中單元機(jī)組的大容量、高參數(shù)、高效率的發(fā)展趨勢,必然會要求機(jī)組的控制系統(tǒng)要有較高的的控制品質(zhì)和高水平的自動化程度。而大滯后、大慣性、非線性和擾動頻繁等是單元機(jī)組具有的特征,運(yùn)用常規(guī)控制方法已很難滿足電網(wǎng)對機(jī)組的要求,必然要求火電控制中采用先進(jìn)的智能化控制方法如:模糊、預(yù)測控制、內(nèi)模控制等智能控制策略。在控制實(shí)現(xiàn)時,由于操作機(jī)構(gòu)等的限制,控制信號的幅度及其變化率會被限制,因此必然要求在設(shè)計控制器的時候考慮控制受限的問題。文獻(xiàn)中有利用柔化濾波器來限制控制量幅值、延長調(diào)節(jié)時間使控制量最小化等,但系統(tǒng)響應(yīng)的快速性必然受到影響。Garcia等利用線性規(guī)劃、二次規(guī)劃等來處理,但算法復(fù)雜,實(shí)現(xiàn)困難。

        因此,本文采用模型參考自適應(yīng)控制的思想,結(jié)合模糊控制方法和內(nèi)??刂品椒?,提出了一種模型參考模糊自適應(yīng)內(nèi)??刂品椒ǎ涸谙嘞ㄔO(shè)計內(nèi)模控制器的基礎(chǔ)上,利用參考模型的系統(tǒng)誤差及其變化率去調(diào)節(jié)控制器中的參數(shù)。并用帶反饋校正的模型預(yù)測作系統(tǒng)輸出預(yù)測,根據(jù)系統(tǒng)響應(yīng)和系統(tǒng)預(yù)測值是否在給定誤差范圍內(nèi)來共同決定控制量在限幅值與內(nèi)??刂破鬏敵鲋抵g進(jìn)行在線智能切換。并通過熱工對象的魯棒性仿真研究,證明其有效性。

        2 模糊推理的模型參考自適應(yīng)內(nèi)??刂葡到y(tǒng)設(shè)計

        2.1 控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

        在相消法設(shè)計內(nèi)模控制器的基礎(chǔ)上,利用參考模型的系統(tǒng)誤差及其變化率去調(diào)節(jié)控制器中的參數(shù)如圖1所示。

        圖1 自適應(yīng)內(nèi)??刂葡到y(tǒng)

        其中,G為原始的被控對象,GM為其模型,GC是智能控制器,F(xiàn)為反饋濾波器,R、D和Y分別為輸入、擾動及輸出,eM、e和△e分別為模型誤差、系統(tǒng)誤差及其變化率。

        2.2 控制器的設(shè)計

        在GM準(zhǔn)確的情況下我們可以通過對偶性來判斷閉環(huán)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

        用相消法設(shè)計GC的思路是,將GM分解為兩部分,即:GM(z)=GM+(z)GM-(z),其中,GM(z)是實(shí)際連續(xù)過程模型的傳遞函數(shù)加零階保持器再離散化后得到的系統(tǒng)模型,GM+是模型的最小相位部分,GM-是模型的非最小相位部分。

        則內(nèi)模控制器GC為其中f為可實(shí)現(xiàn)因子,即控制濾波器,通常設(shè)一階濾波器為

        由對偶穩(wěn)定性可知,GC穩(wěn)定則閉環(huán)系統(tǒng)也穩(wěn)定。而且GC能保證系統(tǒng)對階躍輸入和擾動穩(wěn)態(tài)無差。

        2.3 模糊參數(shù)調(diào)節(jié)器設(shè)計

        系統(tǒng)誤差e及其變化率△e,分別記為E,EC為輸入變量;控制器參數(shù)α為輸出變量。取E和EC的論域均為[-6,6],用X和Y表示:

        α 的論域分 5 檔,用 Z表示:Z={1,2,3,4,5}

        子集記為:

        E和EC及α的各模糊子集的隸屬度函數(shù)見表1和模糊規(guī)則控制表如表2所示。

        表1 E和EC的各模糊子集的隸屬度函數(shù)

        表2 模糊控制規(guī)則表

        采用加權(quán)平均法對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行模糊化如表3所示。

        表3 模糊參數(shù)整定表

        2.4 智能控制器的整定

        智能控制器的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖如圖2所示。

        圖2 智能內(nèi)??刂平Y(jié)構(gòu)圖

        如圖3,令y1和y2分別為系統(tǒng)誤差帶的下、上限,y1'和y2'分別為系統(tǒng)預(yù)測輸出的上、下限,y1、y2、y1'、y2'均可在線調(diào)整;y p(k+L)為系統(tǒng)模型預(yù)測輸出值,其L表示滯后步數(shù)。

        圖3 輸出與誤差關(guān)系

        采用對控制器的輸出采用分段計算的方法,控制規(guī)則如下:

        ①y(k)

        ②y(k)>y2且yp(k+L)>y2',按最小限幅值計算u(k);

        ③其他均按式y(tǒng)=Gr×r+Gd×d=r計算控制量u(k)。

        3 在線智能切換的模型參考模糊自適應(yīng)內(nèi)??刂圃谶^熱汽溫中的應(yīng)用

        針對國內(nèi)某500MW火電廠鍋爐過熱器一級減溫被控對象動態(tài)傳遞函數(shù)進(jìn)行在線智能調(diào)節(jié)的模型參考自適應(yīng)內(nèi)??刂葡到y(tǒng)仿真,并與常規(guī)內(nèi)??刂葡到y(tǒng)、PID控制系統(tǒng)作各種性能比較。

        一級減溫控制系統(tǒng)被控對象的比例系數(shù)基本隨著負(fù)荷增大而增大,而時滯常數(shù)基本隨著負(fù)荷的增大而減小。文[8]由階躍響應(yīng)曲線來擬和求取傳遞函數(shù),采用兩點(diǎn)法,則被控對象的傳遞函數(shù)為

        當(dāng) 0≤u(k)≤2,取 α=0.6,在模型不變時,y1=0.75、y1'=1.8、y2=1.17、y2'=1.11,當(dāng)參數(shù)發(fā)生變化時,y1=0.68、y1'=1.04、y2=1.28、y2'=0.83。

        圖中實(shí)線是為在線智能切換的模型參考自適應(yīng)內(nèi)模控制的響應(yīng)曲線,小虛線是常規(guī)內(nèi)??刂频捻憫?yīng)曲線、大虛線是PID控制的響應(yīng)曲線。

        圖4 模型匹配仿真結(jié)果

        圖5 模型不匹配仿真結(jié)果

        仿真結(jié)果表明,在模型匹配時,PID控制系統(tǒng)的響應(yīng)速度太慢,控制效果較差,而常規(guī)內(nèi)??刂坪驮诰€智能切換的模型參考自適應(yīng)內(nèi)??刂颇苓_(dá)到較好的控制效果;在模型失配時(K增大20%,滯后時間減小10%),PID控制較差,在線智能切換的模型參考自適應(yīng)內(nèi)模控制和常規(guī)內(nèi)模控制相比較,不僅同樣具有良好的快速性,而且超調(diào)小,魯棒性好。

        4 結(jié)語

        文章在總結(jié)自由度內(nèi)??刂频恼{(diào)節(jié)方法和規(guī)律的基礎(chǔ)上,在相消法設(shè)計內(nèi)??刂破鞯幕A(chǔ)上,利用參考模型的系統(tǒng)誤差及其變化率去調(diào)節(jié)控制器中的參數(shù)。并用帶反饋校正的模型預(yù)測作系統(tǒng)輸出預(yù)測,根據(jù)系統(tǒng)響應(yīng)和系統(tǒng)預(yù)測值是否在給定誤差范圍內(nèi)來共同決定控制量在限幅值與內(nèi)??刂破鬏敵鲋抵g進(jìn)行在線智能切換。并通過熱工對象的仿真研究結(jié)果表明,這種方法可以使系統(tǒng)的性能達(dá)到快速性和魯棒性的最佳結(jié)合。其參數(shù)的在線調(diào)節(jié)的方法簡單實(shí)用,具有一定的工程應(yīng)用價值。

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