田亮

（中國能源建設(shè)集團(tuán)天津電力建設(shè)有限公司 天津市 300000）

具遲延特性的熱工對象模糊控制方法研究

田亮

（中國能源建設(shè)集團(tuán)天津電力建設(shè)有限公司 天津市 300000）

調(diào)節(jié)熱工對象時(shí)，通常是典型的大慣性、大遲延過程。在具體生產(chǎn)實(shí)踐中，工況變化導(dǎo)致對象的不確定性和實(shí)效性，而傳統(tǒng)控制模式是在精確模型控制基礎(chǔ)上，因模型不精確、控制算法固定而難以事先控制復(fù)雜系統(tǒng)之目的。本文將對模糊控制基本原理進(jìn)行分析，并在此基礎(chǔ)上就具遲延特性的熱工對象模糊控制方法，談一下筆者的觀點(diǎn)和認(rèn)識，僅供參考。

熱工對象；遲延性；模糊控制；研究

智能控制中的模糊控制，對于對象模型表現(xiàn)出一定的不確定性，采用模糊控制方法比較合適。一般的模糊控制器，控制大慣性和大遲延系統(tǒng)，效果并不理想，需結(jié)合其他方法對控制效果進(jìn)行適當(dāng)改進(jìn)。模糊控制模式比較接近人類的思維，更加清楚、直觀，而且計(jì)算量也相對較小，實(shí)用性強(qiáng)。

1 模糊控制基本原理

對于模糊控制而言，其與通常系統(tǒng)分析中的定量方法存在著本質(zhì)上的不同，具體表現(xiàn)出以下幾個(gè)方面的特點(diǎn)：①利用語言變量完全取代了傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)變量；②利用模糊條件語句描述變量函數(shù)關(guān)系；③采用模糊算法對復(fù)雜關(guān)系進(jìn)行刻畫。通過模糊控制，將人類的知識和經(jīng)驗(yàn)有效地轉(zhuǎn)化成控制措施，針對模型中難以建立的系統(tǒng)控制，并對其提供較為簡便的方式。模糊控制設(shè)備，根據(jù)知識經(jīng)驗(yàn)理論和數(shù)據(jù)，對隸屬函數(shù)、管控規(guī)則進(jìn)行分析確定。從這一點(diǎn)來看，在無需明確精確數(shù)學(xué)模型的情況下，只要能夠提供人員知識經(jīng)驗(yàn)以及操作數(shù)據(jù)，即可規(guī)劃設(shè)計(jì)管控方案。實(shí)際上，模糊控制對象在發(fā)生變化時(shí)，也可達(dá)到滿意管控性能，而且魯棒性較強(qiáng)，如圖1所示。

圖1 模糊控制器結(jié)構(gòu)示意圖

1.1 模糊量化

所謂模糊化，即將基礎(chǔ)變量中的確定量有效地變成基礎(chǔ)變量的模糊集，常規(guī)管控是在系統(tǒng)輸出值、設(shè)定值比較的基礎(chǔ)上，獲得偏差；控制器再結(jié)合該偏差，決定對系統(tǒng)如何進(jìn)行有效控制。通常情況下，也可根據(jù)偏差值變化情況，做出綜合判斷。事實(shí)上，偏差值、偏差變化，均可作為精確輸入值，需先將其有效地轉(zhuǎn)換成模糊集合中的隸屬函數(shù)。對于任何輸入值而言，均對應(yīng)于模糊集合。當(dāng)向模糊控制器輸入精確量時(shí)，應(yīng)當(dāng)先將精確量有效地轉(zhuǎn)換成模糊隸屬函數(shù)，即模糊量化。計(jì)算機(jī)在利用模糊控制算法模糊控制過程中，將輸入量自基本論域轉(zhuǎn)換至模糊集論域過程中，需將輸入量與量化因子相乘?；诹炕蜃佑成洌瑢⒕_量的變化范圍有效地映射至論域之中，然后再將論域中的輸入數(shù)據(jù)，直接轉(zhuǎn)換成術(shù)語，并在此基礎(chǔ)上建立模糊集合。采用該種方式，即可將輸入精確量有效地轉(zhuǎn)換成利用隸屬函數(shù)表示的模糊變量數(shù)值；用檢測所得的輸入量，作為控制規(guī)則條件，采用模糊控制規(guī)則推理，即實(shí)現(xiàn)了模糊化。

1.2 去模糊過程

對于模糊量而言，其去模糊過程，即將基礎(chǔ)變量論域模糊集變換成基礎(chǔ)變量論域確定值。基于控制視角，由模糊推理所得的模糊集合，難以輸出給被控制對象控制；若模糊控制輸出、被控對象存在著人為中介，那么可將推理結(jié)果采取語言或其他形式顯示。在此過程中，人對該輸出進(jìn)行解釋，以決定某數(shù)值輸出給被控對象以控制。如果被控對象、控制輸出之間不存在人為中介，那么應(yīng)當(dāng)由模糊控制器根據(jù)某算法從推理結(jié)果中得出適合的數(shù)值，向被控對象輸出，即推理結(jié)果解釋問題。基于模糊推理所得的輸出模糊隸屬函數(shù)，是在不同方法利用的基礎(chǔ)上找到的典型精確值，并將其視為控制量。

2 智能化控制

實(shí)踐中可以看到，常規(guī)的控制模式已經(jīng)無法有效適應(yīng)熱工對象控制，更多的研究和技工人員，將一系列智能化控制方法應(yīng)用在熱工對象控制上，并且用智能化的管控方法去處理控制對象遲延問題。由于熱工控制對象的遲延性、慣性，研究者們將遲延對象控制系統(tǒng)采用智能控制方法優(yōu)化改進(jìn)，獲得智能型預(yù)估控制器，以此來有效控制熱工對象。以smiht為例，該種預(yù)估控制為時(shí)滯預(yù)估補(bǔ)償算法，即通過對對象進(jìn)行動(dòng)態(tài)估計(jì)，用預(yù)估模型補(bǔ)償之。從應(yīng)用實(shí)踐來看，Smiht預(yù)估控制系統(tǒng)，可將時(shí)滯環(huán)節(jié)有效地移至閉環(huán)外，大大提高控制品質(zhì)和效率。值得一提的是：實(shí)際對象與估計(jì)模型之間存在誤差時(shí)，控制品質(zhì)就會(huì)嚴(yán)重受損，甚至?xí)霈F(xiàn)發(fā)散現(xiàn)象，對外部擾動(dòng)特別敏感，嚴(yán)重影響魯棒性。從一方面來講，普通的Smiht預(yù)估控制系統(tǒng)，無法在實(shí)際應(yīng)用過程中到以真正的實(shí)現(xiàn)。對此，研究人員將智能控制方法結(jié)合Smiht預(yù)估控制器使用，比如用模糊算法增益控制器比例等，從而實(shí)現(xiàn)自整定之目的；同時(shí)，通過動(dòng)態(tài)化的對模型增益進(jìn)行調(diào)整，可使模型輸出、控制對象輸出無限接近。從仿真結(jié)果來看，該方法可以有效改善和優(yōu)化Smiht的預(yù)估補(bǔ)償管控動(dòng)態(tài)性能，對于減少整個(gè)系統(tǒng)以來性、提高抗干擾能力，具有非常重要的作用。

實(shí)踐中，有研究人員還提出了有限脈沖響應(yīng)模型基礎(chǔ)上的預(yù)測函數(shù)控制算法，同時(shí)還提出了模糊自適應(yīng)預(yù)測函數(shù)控制措施，該方法簡單使用，能夠動(dòng)態(tài)適應(yīng)工況變化。針對超臨界直流鍋爐而言，結(jié)合主汽溫對象特點(diǎn)，優(yōu)化設(shè)計(jì)預(yù)測函數(shù)一比例串級控制體系。通過典型工況條件下的試驗(yàn)可知，采用串級（PFC-P）控制措施的主汽溫系統(tǒng)，動(dòng)態(tài)性能非常好。在此過程中，為了能夠有效克服因負(fù)荷變化而對主汽溫系統(tǒng)產(chǎn)生的影響，建議選用AFPFC措施，這樣可以確保系統(tǒng)負(fù)荷適應(yīng)性。當(dāng)負(fù)荷出現(xiàn)明顯升降時(shí)，主汽溫度可保持在±5℃以內(nèi)，控制量也能夠平穩(wěn)變化。鍋爐過熱汽溫，建議采用PDI改進(jìn)控制措施，將智能積分有效地應(yīng)用PDI計(jì)算方法，并將其應(yīng)用到大遲延對象，以解決實(shí)踐中存在的問題。

同時(shí)，可采用復(fù)合控制措施，控制鍋爐主汽溫度，這種復(fù)合控制措施，可在相對較大誤差范圍之內(nèi)，基于Fuzyz進(jìn)行有效管控，這樣可以有效提高調(diào)節(jié)品質(zhì)；并且在小誤差情況下，實(shí)現(xiàn)二者之間的相互切換，利用跟蹤技術(shù)避免干擾；模糊控制器，采用的是全論域自帶調(diào)整模糊控制措施。不僅可以模糊規(guī)則的優(yōu)化控制，又可以簡化尋優(yōu)過程，從而減少模糊控制規(guī)則，使算法更加方便，容易調(diào)整參數(shù)。經(jīng)仿真試驗(yàn)，該方法可以有效提高控制品質(zhì)。對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)而言，其對信息數(shù)據(jù)的處理、加工以及存儲(chǔ)和應(yīng)用等，具有一定的優(yōu)勢。比如，其可對信息數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式存儲(chǔ)，并行處理、推理信息，并且對信息數(shù)據(jù)進(jìn)行自學(xué)習(xí)、自組織處理?；诖?，實(shí)踐中可以以任意的精度逐漸接近非線性函數(shù)，并且實(shí)現(xiàn)在線以及離線學(xué)習(xí)之目的，有較強(qiáng)的容錯(cuò)性。在遲延控制系統(tǒng)中的應(yīng)用，主要是考慮其可逐漸逼進(jìn)時(shí)滯動(dòng)態(tài)性，僅需采用輸出和輸入樣本，即可訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。從系統(tǒng)組成來看，其控制結(jié)構(gòu)并不復(fù)雜，對數(shù)學(xué)模型沒有精確的要求，在現(xiàn)代熱工對象控制過程中，得以廣泛的應(yīng)用。

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對系統(tǒng)滯后時(shí)間進(jìn)行辨識，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入樣本區(qū)間的改變，利用輸出期望值、實(shí)際值間的誤差平方以及突變，對非線性系統(tǒng)滯后時(shí)間進(jìn)行辨識，這是一種全新的估計(jì)滯后時(shí)間的方法。有研究者提出，可利用神經(jīng)元自適應(yīng)預(yù)測控制器，實(shí)時(shí)控制大慣性、大慣性對象。其中，利用的主要是模型加權(quán)函數(shù)，對時(shí)滯進(jìn)行確定，結(jié)合預(yù)控來有效克服變時(shí)滯。通過實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，該種方法有其切實(shí)可行性，魯棒性也非常的強(qiáng)。實(shí)踐中，將模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及預(yù)測控制和Smiht預(yù)估控制結(jié)合起來，以此來有有效發(fā)揮其試點(diǎn)，并且形成全新的控制措施，對熱工對象有效控制。

3 結(jié)束語

總而言之，熱工對象非常復(fù)雜，作為一種多變的控制對象，其影響因素也非常的多，而且各系統(tǒng)間禍合互，所以控制對象時(shí)，必須全面考慮，采取綜合措施。

[1]丁卉.模糊控制器在熱工對象中的應(yīng)用[D]北電力大學(xué)，2013.

[2]郄力博.一類純遲延系統(tǒng)的模糊控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)與應(yīng)用研究[D]華北電力大學(xué)，2012.

TK32

A

1004-7344（2016）09-0325-02

2016-3-10

田亮（1985-），男，甘肅天水人，工程師，本科，研究方向?yàn)闊峥亍?/p>