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        改進(jìn)型模糊PID控制器在熱工控制系統(tǒng)中的仿真應(yīng)用

        2016-06-12 04:44:48趙勝杰
        科技與企業(yè) 2016年5期
        關(guān)鍵詞:粒子群算法

        趙勝杰

        【摘要】針對(duì)火電廠鍋爐燃燒系統(tǒng)控制結(jié)構(gòu)復(fù)雜,變工況,大慣性及強(qiáng)耦合等特性,提出了一種基于改進(jìn)型模糊PID控制器的鍋爐燃燒系統(tǒng)控制方法。采用粒子群算法在線優(yōu)化模糊控制器的調(diào)節(jié)因子,克服燃燒控制系統(tǒng)因變工況數(shù)學(xué)模型難以求取的控制難點(diǎn)。將常規(guī)PID控制器、模糊自適應(yīng)PID控制器的仿真結(jié)果比較,表明改進(jìn)型模糊PID控制器輸出穩(wěn)定,控制精度高,魯棒性好。

        【關(guān)鍵詞】熱工控制系統(tǒng);改進(jìn)型模糊自適應(yīng);粒子群算法

        1、引言

        大型火力發(fā)電單元機(jī)組的生產(chǎn)流程可以分為鍋爐的燃燒系統(tǒng)和汽水系統(tǒng)。鍋爐的燃燒系統(tǒng)是提供熱量維持主汽負(fù)荷、保證燃燒經(jīng)濟(jì)性、安全性的重要控制系統(tǒng)。主汽壓力是衡量蒸汽量與外界負(fù)荷兩者是否相適應(yīng)的重要標(biāo)志。由于大型單元機(jī)組容量大,燃料品種多變,投入的磨煤機(jī)給煤機(jī)臺(tái)數(shù)不同,導(dǎo)致常規(guī)的PID控制器難以滿足實(shí)時(shí)控制的要求。

        模糊控制器是一種控制結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單的非線性控制器,具有很好的魯棒性、適應(yīng)性和容錯(cuò)性,一些學(xué)者已經(jīng)將其應(yīng)用于火電廠熱工控制系統(tǒng),但由于模糊控制本質(zhì)上一種非線性的PD控制,無(wú)法消除系統(tǒng)靜差。

        2、改進(jìn)型模糊控制器基本原理

        改進(jìn)型模糊控制策略的核心思想是,在保持模糊論域上模糊分割不變的情況下,根據(jù)輸入量誤差e和誤差改變量ec的值對(duì)模糊論域和隸屬函數(shù)進(jìn)行伸縮調(diào)整。設(shè)輸入變量xi和輸出變量ui的論模糊域分別為(-Ei,Ei)和(-Ui,Ui),(i=1,2,...n),變論域模糊控制器的論域及隸屬度函數(shù)隨輸入量變化而發(fā)生變化,其簡(jiǎn)略表達(dá)形式為:

        3、改進(jìn)型模糊自適應(yīng)PID控制原理

        3.1模糊自適應(yīng)PID控制原理

        模糊自適應(yīng)PID控制器一種模糊控制與PID控制的復(fù)合控制器,該控制器改變傳統(tǒng)PID控制器的參數(shù)Kp,Ki,Kd固定,無(wú)法跟隨誤差實(shí)時(shí)調(diào)整的缺點(diǎn),提出了利用模糊控制器跟蹤誤差信號(hào)在線改變PID控制器參數(shù)的方法,提高了模糊控制的效果。

        3.2粒子群算法尋優(yōu)原理

        粒子群優(yōu)化算法(PSO)是一種仿生優(yōu)化算法,本文采用PSO對(duì)伸縮因子進(jìn)行搜索優(yōu)化,進(jìn)而提高改進(jìn)型PID控制器的控制效果,具體的優(yōu)化過(guò)程如下:待優(yōu)化的參數(shù)有αe,αec,βp,βi他們構(gòu)成了搜索空間的四個(gè)維度,隨機(jī)產(chǎn)生一組Xi,作為第一代初始種群,將Xi帶入目標(biāo)函數(shù)Q,計(jì)算適應(yīng)值。設(shè)粒子i在當(dāng)前尋優(yōu)中的最優(yōu)位置記為Xbesti=(xib1,xib2,xib3,xib4),相應(yīng)的適應(yīng)值記為Qbesti,則粒子i的當(dāng)前最好位置可以表示:

        重復(fù)上述步驟,直至得到最優(yōu)解。

        3.3改進(jìn)型模糊PID控制器

        模糊自適應(yīng)PID控制器雖然可以修正原有PID控制器的控制參數(shù),但是控制精度有限。本文采用標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法在線優(yōu)化模糊自適應(yīng)PID控制器的調(diào)節(jié)因子,結(jié)合了兩種控制器的優(yōu)點(diǎn),可根據(jù)系統(tǒng)誤差大小實(shí)時(shí)調(diào)整模糊控制器的論域和系統(tǒng)輸出,提高系統(tǒng)控制精度。

        4、仿真實(shí)驗(yàn)

        在某電廠300MW機(jī)組燃燒系統(tǒng)過(guò)程畫(huà)面做實(shí)驗(yàn),在裝入不同初始條件時(shí)采樣,采樣周期為5秒,采樣總時(shí)間為20分鐘。將得到的數(shù)據(jù)處理后,利用辨識(shí)算法在Matlab中得到不同負(fù)荷下該燃料控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型。

        4.1改進(jìn)型模糊PID控制器的實(shí)現(xiàn)

        本文選擇采用采用改進(jìn)的PSO算法對(duì)上述模糊自適應(yīng)PID控制器的輸入與輸出環(huán)節(jié)的調(diào)節(jié)因子尋優(yōu),設(shè)置模糊控制器的模糊詞集為{PB,PM,PS,Z,NS,NM,NB},采用三角形隸屬函數(shù),輸入變量e,ec的基本論域分別設(shè)為[-12,12],[-6,6],輸出變量的基本論域要根據(jù)PID控制器的參數(shù)設(shè)定。通過(guò)PID控制器參數(shù)整定方法,得到PID控制器的參數(shù)為δ=0.48,Ti=289,Td=0.0001。

        因此模糊控制器的輸出 的基本論域應(yīng)該在比例、積分系數(shù)的一定范圍內(nèi)選擇,為了計(jì)算方便設(shè)為[-0.6,0.6],[-0.012,0.012],而輸入輸出對(duì)應(yīng)的模糊變量的模糊論域均為[-6,6],采用最大隸屬度法去模糊化。根據(jù)公式(10)可以得到輸入變量的量化因子ke,kec分別為0.5,1;輸出變量的比例因子kp,ki分別為0.1,0.001。

        4.2仿真結(jié)果

        選取該電廠機(jī)組負(fù)荷為90%時(shí),機(jī)組給煤量與主汽壓之間的數(shù)學(xué)模型如下:

        為了驗(yàn)證控制效果,與常規(guī)PID控制器,模糊自適應(yīng)PID控制器進(jìn)行仿真對(duì)比定值躍擾動(dòng)下,有三種控制方式的系統(tǒng)輸出。對(duì)比三條曲線可以看出,改進(jìn)型模糊PID控制器在動(dòng)態(tài)性能和穩(wěn)態(tài)性能上都較明顯優(yōu)于另外兩種控制器,它的控制精度更高,曲線更平穩(wěn)。

        4.3魯棒性驗(yàn)證

        在燃料控制系統(tǒng)中,分別選取機(jī)組負(fù)荷在80%、100%時(shí)的模型參數(shù),保持模糊自適應(yīng)PID控制器和改進(jìn)型控制器的PID初值、控制規(guī)則、粒子群算法初值等不變的情況下,加入幅值為1的定值擾動(dòng),觀察兩種控制器的魯棒性。改進(jìn)后的控制器的魯棒性明顯優(yōu)于模糊自適應(yīng)PID控制器的魯棒特性。

        5、結(jié)束語(yǔ)

        本文結(jié)合變論域控制思想,融入粒子群算法,設(shè)計(jì)出了改進(jìn)型模糊PID控制器。采用標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法在線優(yōu)化模糊控制器的調(diào)節(jié)因子,改變控制器輸出的大小,從而減弱控制系統(tǒng)對(duì)模糊控制規(guī)則和控制系統(tǒng)模型的依賴,優(yōu)化了控制效果。

        參考文獻(xiàn)

        [1]王俊偉,汪定偉.一種帶有梯度加速度粒子群算法[J].控制與決策,2004,(11).

        [2]朱巖,郭軍平.變論域自適應(yīng)模糊PID方法的研究與仿真主[J].空軍工程大學(xué)學(xué)報(bào),2005, (5).

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