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        模糊控制在直流爐給水系統(tǒng)中的應(yīng)用

        2015-04-07 10:55:40王欲平梁偉平董麗靜
        科技視界 2015年9期
        關(guān)鍵詞:模糊控制

        王欲平 梁偉平 董麗靜

        【摘 要】給水控制系統(tǒng)是一個(gè)非常復(fù)雜且多變量的對象,給水控制的品質(zhì)好壞與否直接關(guān)乎機(jī)組的安全性和經(jīng)濟(jì)性。雖然前人對于給水控制已做了大量的研究,整個(gè)給水控制系統(tǒng)相對已經(jīng)比較完善,但先進(jìn)的自動(dòng)控制理念的出現(xiàn),使得控制效果仍有可提升的空間。本文采用粒子群算法對600WM機(jī)組建模,在中間點(diǎn)溫度控制的基礎(chǔ)上,對給水控制的校正回路引入模糊控制的方法,與原來PID串級控制效果進(jìn)行比較得出相關(guān)結(jié)論。

        【關(guān)鍵詞】超臨界直流鍋爐;中間點(diǎn)溫度;模糊控制

        0 引言

        給水控制系統(tǒng)作為直流鍋爐控制系統(tǒng)中的一個(gè)非常重要子系統(tǒng),關(guān)系著整個(gè)機(jī)組的安全、穩(wěn)定運(yùn)行。同時(shí)對提高機(jī)組效率與降低設(shè)備損耗有著重要的作用,積極研究直流鍋爐給水控制有著重要的意義。當(dāng)常規(guī)控制無法得到滿意的控制效果,從而要想獲得精確的數(shù)學(xué)模型、使用先進(jìn)的控制理念。

        目前對中間點(diǎn)溫度的控制方案主要有兩種:一種是通過修正給水流量來控制;另一種是通過修正給煤量來控制[1]。修正給水量控制可以快速調(diào)節(jié)中間點(diǎn)溫度,使中間點(diǎn)溫度偏差保持在較小范圍內(nèi)。對于數(shù)學(xué)模型比較明確,沒有外界參數(shù)干擾影響的系統(tǒng)來說,PID控制無疑有著很好的控制效果。然而在實(shí)際運(yùn)行過程中, PID控制器對工況變化的響應(yīng)速度就會(huì)受到影響,優(yōu)勢也就無法得到充分的發(fā)揮了。模糊控制能克服這樣的缺點(diǎn)。

        1 基于PSO建立給水模型

        PSO 中,每個(gè)優(yōu)化問題的潛在解都是搜索空間中的一只鳥,稱之為粒子。所有的粒子都有一個(gè)由被優(yōu)化的函數(shù)決定的適值( fitness value) ,每個(gè)粒子還有一個(gè)速度決定它們飛翔的方向和距離。然后粒子們就追隨當(dāng)前的最優(yōu)粒子在解空間中搜索[2]。

        將被控對象傳遞函數(shù)帶入,得到擬合出的給水系統(tǒng)模型,如圖3所示:

        2 模糊控制器實(shí)現(xiàn)

        模糊推理系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)由四個(gè)重要部件組成見圖4:知識庫、推理機(jī)制、模糊化輸入接口與去模糊化輸出接口。知識庫又包含模糊IF-THEN規(guī)則庫和數(shù)據(jù)庫。規(guī)則庫(rule base)中的模糊規(guī)則定義和體現(xiàn)了與領(lǐng)域問題有關(guān)的專家經(jīng)驗(yàn)或知識,而數(shù)據(jù)庫中包含了與模糊控制規(guī)則以及模糊數(shù)據(jù)處理的有關(guān)各種參數(shù),其中包括尺度變換參數(shù)、模糊空間參數(shù)分割和隸屬函數(shù)的選擇等[3]。

        由文獻(xiàn)[4]可知三種不同工況下給水?dāng)_動(dòng)給中間點(diǎn)溫度的關(guān)系:

        3 優(yōu)化仿真

        如圖3我們將中間點(diǎn)溫度偏差修正給水流量的PID控制器,采用模糊控制器來加以改進(jìn)。系統(tǒng)做定值階躍擾動(dòng),仿真時(shí)間為500s,仿真結(jié)果如圖8所示:

        由仿真結(jié)果圖9可知,采用PID控制方法,中間點(diǎn)溫度的超調(diào)最明顯高于模糊控制,振蕩加劇,調(diào)節(jié)時(shí)間稍短,但釆用模糊控制方法的魯棒性明顯優(yōu)于PID控制,曲線更加平緩。

        【參考文獻(xiàn)】

        [1]張秋生,梁華.超超臨界機(jī)組的兩種典型協(xié)調(diào)控制方案[J].中國電力,2011,44(10):74-79.

        [2]Kennedy J, Eberhart R. Particle swarm optimization [C]// Proceedings of the 4th IEEE International Conference on Neural Networks, Piscataway: IEEE Service Center, 1995:1942-1948.

        [3]李國勇,楊麗娟.神經(jīng)·模糊·預(yù)測控制及其MATLAB實(shí)現(xiàn)[M].電子工業(yè)出版社,2013.

        [4]谷俊杰,秦達(dá)飛,曹曉威,王丕洲,李偉,陳順青.超臨界鍋爐中間點(diǎn)溫度增益切換控制方法[J].中國電機(jī)工程學(xué)報(bào),2014,34(14):2275-2280.

        [責(zé)任編輯:湯靜]

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