（華北電力大學(xué)，河北 保定 071003）

基于模糊加權(quán)IMC-PID鍋爐主汽溫度控制仿真

葛曉靜，梁偉平

（華北電力大學(xué)，河北 保定 071003）

對(duì)于鍋爐的主蒸汽溫度的控制問題，在內(nèi)模控制的基礎(chǔ)上，加入了模糊算法。針對(duì)某電廠600MW超臨界機(jī)組主蒸汽溫度控制系統(tǒng)大延遲、大時(shí)間慣性的特點(diǎn)，在基于IMC-PID控制器原理的基礎(chǔ)上，加入了模糊邏輯設(shè)定值系數(shù)控制，在線調(diào)整IMC-PID控制器的比例作用部分，綜合了模糊控制與內(nèi)?？刂频膬?yōu)點(diǎn)，改善了常規(guī)IMC-PID控制器在主蒸汽溫度控制系統(tǒng)中的不足，控制方法簡(jiǎn)單，且具有較強(qiáng)的跟隨性和魯棒性。

主蒸汽溫度；內(nèi)模控制；模糊加權(quán)系數(shù)

0 引言

鍋爐主汽溫是火電廠能夠經(jīng)濟(jì)高效、安全運(yùn)行的主要參數(shù)之一，如果主汽溫過高會(huì)破壞電廠設(shè)備，引發(fā)事故，如果主汽溫太低會(huì)影響機(jī)組發(fā)電效率并有可能造成汽輪機(jī)末級(jí)蒸汽濕度過大而損壞葉片[2]。因此電廠的過熱蒸汽溫度偏差一般不超過額定值的±5℃。目前，電廠主要通過PID控制器控制主汽溫度，其優(yōu)點(diǎn)在于原理簡(jiǎn)單，控制經(jīng)驗(yàn)成熟。而現(xiàn)場(chǎng)過程控制中，存在著不確定性、非線性、大時(shí)滯、多變量等復(fù)雜特性，簡(jiǎn)單的PID控制器難以控制具有大范圍時(shí)變的系統(tǒng)，難以取得令人滿意的控制效果。

內(nèi)?？刂疲╥nternal model control，IMC）是一種結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、參數(shù)整定直觀的控制方法。因?yàn)閮?nèi)?？刂婆cPID控制方法具有等效性[2,3]，基于內(nèi)?？刂圃碚ǖ腜ID控制器（IMC-PID[1]控制器）不僅具有常規(guī)PID控制器結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單的特點(diǎn)，而且控制器只需要整定一個(gè)參數(shù)，即濾波器參數(shù)T?，其取值大小與系統(tǒng)的性能指標(biāo)和魯棒性直接相關(guān)。

模糊邏輯控制(Fuzzy Logic Control)簡(jiǎn)稱模糊控制(Fuzzy Control)，是以模糊集合論、模糊語言變量和模糊邏輯推理為基礎(chǔ)的一種計(jì)算機(jī)數(shù)字控制技術(shù)。模糊控制以人工經(jīng)驗(yàn)為基礎(chǔ)，利用模糊數(shù)學(xué)工具將被控量量化，使控制器能夠接受人工經(jīng)驗(yàn)。模糊控制相對(duì)常規(guī)PID控制器的優(yōu)點(diǎn)是：1）對(duì)被控對(duì)象的數(shù)學(xué)模型精度要求較低；2）被控量用模糊的語言值來表示，描述更加人性化；3）構(gòu)造較容易且系統(tǒng)的魯棒性較好[4]。

基于電廠主汽溫系統(tǒng)，由內(nèi)模控制原理出發(fā)，介紹了一種具有模糊邏輯設(shè)定值加權(quán)的IMC-PID控制器設(shè)計(jì)方法，將模糊控制與IMC-PID控制結(jié)合起來，通過模糊控制系統(tǒng)的輸出在線修正PID控制器參數(shù)，綜合兩種控制的優(yōu)點(diǎn)，使系統(tǒng)同時(shí)具有良好的跟蹤特性、抗干擾特性和魯棒性。

表1 模糊規(guī)則Table1 Fuzzy rules

表2 不同負(fù)荷下主汽溫模型參數(shù)Table2 The main steam temperature under different load model parameters

圖4 不同Tf下IMC-PID控制器仿真結(jié)果Fig.4 The IMC - PID controller, the simulation results under different Tf

圖5 不同Tf下的模糊加權(quán)IMC-PID控制器仿真結(jié)果Fig.5 Different Tf fuzzy weighted the IMC - PID controller, the simulation results

圖6 IMC-PID控制器魯棒性驗(yàn)證Fig.6 The IMC-PID controller robustness

圖7 模糊加權(quán)IMC-PID控制器魯棒性驗(yàn)證Fig.7 Fuzzy weighted the IMC - PID controller robustness

考慮被控對(duì)象為一階純加滯后模型

式中，K為系統(tǒng)增益，τ為滯后時(shí)間，T為過程時(shí)間常數(shù)。利用一階Pade對(duì)純延遲環(huán)節(jié)近似處理[6,7]，近似公式為

選PID控制器的傳遞函數(shù)形式為

根據(jù)文獻(xiàn)[3]IMC-PID控制器的參數(shù)為

通過公式(3)、(4)可以得出，在整定IMC-PID控制器的各項(xiàng)控制參數(shù)時(shí)，需要不斷改變控制器的比例增益，相比于PID控制器，IMC-PID控制器整定更為簡(jiǎn)單。但是IMCPID控制器的比例增益隨濾波器常數(shù)T?的改變而改變，其控制效果也會(huì)隨著濾波器常數(shù)的改變而出現(xiàn)較大差異，甚至引起系統(tǒng)不穩(wěn)定。

2 基于模糊設(shè)定值加權(quán)的IMC-PID控制方法

為了改善IMC-PID控制器的控制效果，在IMC-PID控制器的基礎(chǔ)上加入模糊控制，從而減弱濾波器常數(shù)對(duì)IMCPID控制器控制效果的影響。具體方法為在IMC-PID控制器中加入一個(gè)調(diào)整比例控制器的模糊設(shè)定值加權(quán)系數(shù)。

加入模糊運(yùn)算的IMC-PID控制器的時(shí)域表達(dá)式為

式中：e(t)=br(t)-y(t)[8]，r(t)，y(t)分別為系統(tǒng)的給定輸入和輸出。

在IMC-PID控制器內(nèi)部加入調(diào)整控制器比例作用的模糊設(shè)定值加權(quán)系數(shù)b(t)=w+?(t)，0＜w≤1[8]，其中?(t)是模糊推理系統(tǒng)的輸出，對(duì)?(t)的調(diào)整規(guī)則是：當(dāng)系統(tǒng)輸出y要快速收斂于設(shè)定值r時(shí)，應(yīng)當(dāng)增大?(t)，相反，當(dāng)需要抑制系統(tǒng)超調(diào)時(shí)應(yīng)當(dāng)減小?(t)[9]。

模糊控制器的輸入變量為爐膛溫度偏差e(t)和溫度變化率ec(t)，由5個(gè)三角形隸屬度函數(shù)組成，輸出為?(t)由9個(gè)三角形隸屬度函數(shù)組成，模糊系統(tǒng)中將e(t)，ec(t)的隸屬函數(shù)限定在[-6,6]區(qū)間，?(t)的隸屬函數(shù)限定在[-1,1]區(qū)間。e(t)，ec(t)及?(t)的隸屬度函數(shù)圖形分別如圖2所示，其中，NVB、NB、NM、NS、Z、PS、PM、PB、PVB分別代表負(fù)極大、負(fù)大、負(fù)中、負(fù)小、零、正小、正中、正大、正極大[8-10]。

在Matlab中使用Fuzzy工具箱建立模糊控制器。具體的模糊規(guī)則見表1[7-8]。

3 仿真驗(yàn)證

選取某電廠600MW機(jī)組過熱器的過熱氣溫作為被控對(duì)象模型，考慮到被控對(duì)象的時(shí)變性，給出3種不同負(fù)荷下模型參數(shù)，見表2。

3.1 IMC-PID控制器

根據(jù)公式(4)，取T?分別為100、150、200、259時(shí)，得到IMC-PID控制器的參數(shù)為[5]：

IMC-PID控制器的傳遞函數(shù)為：

3.2具有模糊加權(quán)的IMC-PID控制器

對(duì)上節(jié)IMC-PID控制器的比例控制部分，加入模糊算法，添加模糊設(shè)定值加權(quán)系數(shù)b(t)，并且保持控制器的Kp、Ti、Td系數(shù)不變，控制結(jié)構(gòu)圖如下圖所示：

3.3仿真結(jié)果

取T?分別為100、150、200、259時(shí)，將參數(shù)帶入到公式(6)中，得到IMC-PID控制器的控制參數(shù)，對(duì)系統(tǒng)加入幅值為0.3的階躍擾動(dòng)后，利用simulink得到仿真結(jié)果如圖4。

取T?分別為100、150、200、259時(shí)，保持Kp、Ti、Td參數(shù)不變，同樣加入幅值為0.3的階躍擾動(dòng)后，對(duì)具有模糊加權(quán)的IMC-PID控制系統(tǒng)進(jìn)行仿真，仿真結(jié)果如圖5。

對(duì)比圖4與圖5可以看出：具有模糊加權(quán)的IMC-PID控制器與常規(guī)IMC-PID控制器相比的輸出曲線更加平穩(wěn)，無超調(diào)量，隨著T?的減小，系統(tǒng)調(diào)節(jié)時(shí)間減小，曲線之間波動(dòng)較小，但相比于不加入模糊控制時(shí)，系統(tǒng)的響應(yīng)速度有所減慢，調(diào)節(jié)時(shí)間略微加大。

3.4魯棒性驗(yàn)證

在主氣溫控制系統(tǒng)中，保持控制器在機(jī)組為75%負(fù)荷時(shí)的控制參數(shù)不變，選取被控對(duì)象分別選取機(jī)組為60%、75%、90%負(fù)荷時(shí)的模型參數(shù)，加入幅值為0.1的階躍信號(hào)后，觀察兩種控制器的仿真結(jié)果。

對(duì)比圖6與圖7可以看出，雖然利用IMC-PID控制器對(duì)主汽溫控制具有一定的魯棒性，但在負(fù)荷變動(dòng)時(shí)，曲線波動(dòng)較大，不利于維持主汽溫度在一定的范圍，而加入模糊控制后，盡管系統(tǒng)響應(yīng)速度有所減慢，但負(fù)荷變動(dòng)時(shí)曲線平穩(wěn)變化，主汽溫度能夠較好維持在設(shè)定值附近，具有較好的魯棒性。

4 結(jié)束語

本文進(jìn)一步介紹了內(nèi)?？刂圃恚?duì)火電機(jī)組主汽溫度控制系統(tǒng)采用了IMC-PID控制方法，深入探討了對(duì)IMC-PID控制器的比例系數(shù)加入了模糊控制后，主汽溫控制系統(tǒng)的控制效果。結(jié)合以上仿真結(jié)果，可以得出，加入了模糊控制的IMC-PID控制器改善了原有控制策略在電廠過熱汽溫系統(tǒng)應(yīng)用時(shí)的不足，具有較強(qiáng)的魯棒性和跟隨特性。

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[2]王東風(fēng),王劍東,韓璞,等．基于內(nèi)模原理的PID控制器參數(shù)整定[J]．華北電力大學(xué)學(xué)報(bào),2003,30(4)：42-46．

[3]杜文嫚,韓璞．鍋爐主蒸汽溫度控制系統(tǒng)預(yù)測(cè)控制設(shè)計(jì)與仿真[J]．計(jì)算機(jī)仿真,2013,30(7)：392-395．

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[7]薛定宇．控制系統(tǒng)計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)[M]．北京：清華大學(xué)出版社,2005．

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Simulation of Weighted Coefficient Fuzzy IMC - PID for Boiler Main Steam Temperature Control System

Ge Xiaojing，Liang Weiping
（Department of Automation, North China Electric Power University,Baoding Hebei 071003,China）

This paper studies a fuzzy algorithm for the boiler main steam temperature control system based on internal model control. For the characteristics of large delay and big time inertia of the 600MW extra supercritical unit's main steam temperature control system, the fuzzy logic algorithm based on the IMC-PID controller is established. The compound control system can adjust the proportionality coefficient of the IMC-PID controller online. The control system takes advantages of the fuzzy control and the internal model control. Thus, the IMC-PID controller effects in the main steam temperature control system is improved[1].

main steam temperature; internal control; fuzzy control coefficient

TP391.9

A

1671-1041(2014)06-00031-04

2014-09-28

葛曉靜（1989-），女，在讀碩士研究生，研究方向：控制理論與控制工程及其在火電廠中的應(yīng)用。