孫娜

摘要：本文通過在線調(diào)節(jié)比例、積分和微分三個系數(shù)，實現(xiàn)水位的自動控制。其次，針對三沖量控制中的前饋調(diào)節(jié)，設置前饋系數(shù)可調(diào)。最后通過遺傳算法優(yōu)化模糊PID控制器的參數(shù)初始值及模糊控制比例量化因子，以獲得更好的水位控制效果。Simulink仿真實驗表明，所設計的控制方案在超調(diào)量和穩(wěn)定時間方面等具有良好的控制效果。

關鍵詞：機理模型；模糊PID；汽包水位；串級三沖量

中圖分類號：TM571 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2018）06-0131-02

汽包水位是鍋爐是否安全運行的重要指標之一，它體現(xiàn)了鍋爐負荷和給水流量之間的平衡。學者們對此進行了大量的研究。陳鴻偉[1]等人對影響汽包水位的因素及其如何影響做了全面的分析；劉鑫屏[2]等人在模型中引入實際鍋爐運行數(shù)據(jù)，驗證了虛假水位主要是受鍋爐燃燒狀態(tài)及汽包壓力變化影響的結論；引入蒸汽流量的三沖量也常用于解決虛假水位的問題。對于控制滯后性及模型的非線性問題，研究者們提出了預測控制，神經(jīng)網(wǎng)絡，模糊PID控制及灰色處理等先進控制策略，用于汽包模型的建立及控制器參數(shù)的調(diào)節(jié)。本文以串級三沖量控制策略為基礎，針對汽包水位調(diào)節(jié)的滯后性及虛假水位問題，提出了一種基于遺傳算法參數(shù)優(yōu)化的汽包水位模糊PID控制方法，以改進在鍋爐大負荷工況變化時汽包水位的控制效果，保證鍋爐的安全穩(wěn)定運行。

1 鍋爐蒸發(fā)系統(tǒng)模型及分析

本文采用四階的自然循環(huán)鍋爐汽水系統(tǒng)模型作為控制對象，該模型用汽包壓力和液態(tài)水的體積；描述上升管中的蒸汽質(zhì)量百分比和描述汽包液面下蒸汽體積的來描述鍋爐蒸發(fā)系統(tǒng)的動態(tài)特性。引入汽包壓力和汽包液面下體積兩個狀態(tài)量能夠很好的反映汽包水位存在的“虛假水位”特性。

鍋爐作為船舶動力的主要提供裝置，它需要能夠適應船舶工況的變化來及時調(diào)整產(chǎn)汽量，而汽包水位是其蒸汽供給是否平衡的一個體現(xiàn)。汽包水位在負荷減少時，水位先降低，后上升。水位下降是由虛假水位的體現(xiàn)，并且通過對比不同下降幅度時的變化情況可知，負荷下降的幅度越大，汽包虛假水位也越嚴重。水位上升是由于給水流量不變，蒸汽流量需求降低，系統(tǒng)的輸入輸出的不平衡導致。

2 汽包水位控制器設計

2.1 串級三沖量設計

汽包水位的單沖量控制難以滿足水位控制的需求，因此引入蒸汽流量前饋信號和給水流量串級信號構成汽包水位調(diào)節(jié)的三沖量控制。

蒸汽負荷擾動帶來的汽包壓力變化是導致虛假水位產(chǎn)生的直接原因。本文對常用的三沖量控制進行改進，采用自適應的前饋通道的系數(shù)，該方式可以根據(jù)負荷變化的大小自動調(diào)整前饋系數(shù)，達到增強或者減弱前饋作用的目的。在此基礎之上將給水流量信號作為控制的副調(diào)節(jié)信號，可以有效克服給水二次擾動，保證汽包水位的穩(wěn)定。

2.2 模糊PID控制器設計

模糊控制是一種對過程的控制，即使控制模型不夠精確也能獲得良好的控制效果。

模糊控制器的設計主要分為3個步驟：

2.2.1 確定輸入輸出量

本文設計的模糊PID控制器為雙輸入三輸出構，輸入為誤差和誤差的變化量，輸出為、和三個PID系數(shù)。輸入加入誤差的變化量來判斷過程中誤差的變化方向，以加快控制過程，提高系統(tǒng)的快速性。

2.2.2 確定模糊規(guī)則

定義輸出量的模糊集合分別為、和，模糊PID控制器的整定規(guī)則如下：（1）當誤差偏差很大時，無論誤差變化率EC如何變化，為了盡快的消除系統(tǒng)偏差，應該取較大的和。如果此時誤差和誤差變化率的符號相同，表示誤差將繼續(xù)增大，此時應選取較大的，反之則選取較小。（2）當誤差偏差適中時，為了使系統(tǒng)的超調(diào)量減少同時保證一定的響應速度，應該取得小一點，和的大小應取得適當。（3）當誤差偏差較小，即系統(tǒng)趨于穩(wěn)定狀態(tài)時，為了使系統(tǒng)具有良好的穩(wěn)態(tài)性能，縮短系統(tǒng)的調(diào)節(jié)時間，取適當?shù)暮洼^小的。注意此時的不應取得過大，否則系統(tǒng)對擾動敏感加劇，系統(tǒng)產(chǎn)生震蕩。

2.2.3 輸出解模糊

本文采用模糊控制箱中提供的面積平分法（bisector）進行解模糊。模糊論域到基本論域的變換由比例因子完成，比例因子由公式得出：，其中：為輸出量基本論域范圍。

2.3 遺傳算法進行參數(shù)優(yōu)化

遺傳算法中，需要選擇的參數(shù)主要有個體的長度l、種群的大小n、交叉概率Pc和變異概率Pn等，這些參數(shù)對GA的性能影響很大。

模糊PID控制器是在已知PID初始值上根據(jù)蒸汽負荷的變化對比例、積分和微分三個系數(shù)進行調(diào)整，使同一個控制器能夠適應不同的工況。遺傳算法的優(yōu)化計算可以在限定的搜索空間中根據(jù)選擇的性能指標找到最優(yōu)參數(shù)值，極大的簡化了PID參數(shù)的整定過程。運用遺傳算法對汽包水位的PID參數(shù)初始值進行尋優(yōu)。

設置種群大小為50，經(jīng)過30代的進化后，獲得最優(yōu)的初始PID參數(shù)為Kp=261.98，Ki=1.14，Kd=11.59。

模糊控制中的量化因子和比例因子是實現(xiàn)基本論域與模糊論域之間轉換的橋梁。以量化因子為例，在汽包水位的控制問題中，量化因子選擇過大，會導致控制作用太強而使響應超調(diào)大甚至出現(xiàn)不穩(wěn)定；量化因子過小則降低了控制規(guī)則的有效性，導致水位調(diào)節(jié)的快速性減慢。

3 仿真結果及其分析

假設鍋爐滿負荷啟動（16kg/s），待達到穩(wěn)定運行時，在1500s時減40%負荷，之后在3000s時再減30%負荷。汽包水位在經(jīng)過GA算法參數(shù)優(yōu)化的模糊PID控制和未經(jīng)優(yōu)化的模糊PID控制策略下的水位響應曲線和給水流量響應曲線如圖1和2所示。

由曲線可知，負荷突然減少導致汽包壓力突增，汽包液位出現(xiàn)短時下降，此時的水位不能真實反映負荷和給水流量之間的需求關系，鍋爐實際的給水需求量應該是減少的。傳統(tǒng)的PID控制單一以汽包水位作為沖量，水位降低從而增加進入汽包的給水流量，這造成之后汽包水位的超調(diào)量增大，調(diào)節(jié)時間延長。而加入了蒸汽流量前饋的串級三沖量控制則能夠在負荷減少時判斷真實給水流量需求，從而適當減小給水流量，保證汽包水位的穩(wěn)定。

4 結語

本文采用機理建模的方式建立了鍋爐蒸發(fā)系統(tǒng)的數(shù)學模型，相比簡單的傳遞函數(shù)方式更能反映鍋爐內(nèi)部各個重要參數(shù)的動態(tài)特性。通過對鍋爐減負荷時的水位仿真，得到了不同負荷變化幅度與虛假水位間的關系。之后，針對鍋爐汽包水位調(diào)節(jié)存在的滯后性及虛假水位問題，設計了一種基于遺傳算法優(yōu)化的串級三沖量模糊PID控制方案，并且，將全局尋優(yōu)的遺傳算法運用于PID參數(shù)初始值的整定及模糊模糊控制中比例和量化因子的優(yōu)化。改進的水位控制策略在鍋爐大負荷工況變化下汽包水位的調(diào)節(jié)時間明顯快于普通的模糊PID控制，同時減輕虛假水位對水位調(diào)節(jié)的影響，使其調(diào)節(jié)能夠好的適應船舶復雜的工況變化。

參考文獻

[1]陳鴻偉，許振宇，楊博，等.鍋爐汽包水位影響因素分析[J].電站系統(tǒng)工程，2007，（02）：32-33.

[2]劉鑫屏，田亮，劉吉臻.鍋爐汽包虛假水位特性研究[J].中國電機工程學報，2009，（32）：1-5.

Abstract：This paper achieves the automatic control of water level by adjusting the three factors of proportional， integral and differential on-line. Secondly， for feedforward regulation in three-impulse control， set the feedforward coefficient to be adjustable. Finally， the initial parameters of fuzzy PID controller and fuzzy control proportional quantification factor are optimized by genetic algorithm to obtain better water level control effect. Simulink simulation experiments show that the designed control scheme has good control effect in terms of overshoot and stabilization time.

Key words：mechanism model； fuzzy PID； drum water level； cascade triple impulse