电站锅炉过热蒸汽温度控制插件产品

电站锅炉过热蒸汽温度控制

电站锅炉过热蒸汽温度控制 2011年12月10日 来源： 0　引 言　　采用传统的PID控制方式，对大多数工业对象，一般可以得到较好效果，但对具有分布参数特性、非线性、大滞后、大惯性和不确定性的系统，一般很难得到非常满意的控制结果。大型的电站锅炉的动态特性有明显的分布参数特性、非线性特性及较强的耦合特性，本文将Fuzzy-PI复合控制系统用于该类对象进行的研究得到较好效果。1　系统描述　　本文研究的是内蒙某电厂的过热汽温的智能控制问题。该厂主力机组为100MW燃煤单元机组，制粉系统采用中间储仓式、钢球磨煤机，锅炉为单汽包自然循环锅炉，额定蒸发量为670t／h，过热气温为540℃。正常运行时的锅炉燃烧系统须使出口的过热汽温维持在一定范围内，该参数的控制质量直接影响着机组运行的安全性和经济性。过热蒸汽温度过高，可能造成过热器、蒸汽管道及汽轮机的高压部分金属损坏；过热蒸汽温度过低，降低汽轮机的效率，加剧对叶片的侵蚀。温度的控制方式采用二级喷水减温，相应设计成Ⅰ级和Ⅱ级过热汽温调节系统，Ⅰ级消除燃烧工况变化等方面的扰动，Ⅱ级的被控量过热蒸汽温度是单元机组的重要被控参数。然而Ⅱ级主汽温对象的动态特性是典型的分布参数特性，简化为多容对象，其时间常数较大，且时间常数和放大系数均随负荷变化，因而在扰动较大时很难用常规PID控制系统将汽温控制在给定范围内。2　模糊控制在电站蒸汽温度控制中的应用　　2．1　对象的动态特性　　电站锅炉影响主汽温度的主要因素有负荷的变化、烟气量的变化和减温水量的变化，在90％负荷的稳定运行状态下，通过施加减温水的阶跃扰动，测得汽温对象的阶跃响应特性。求得传递函数为（1）　　2．2　Fuzzy-PI复合控制系统的结构　　近年来模糊控制方法的研究和应用取得了许多成果，它可以有效地克服复杂系统的非线性及不确定特性，因而与传统控制比较有较强的鲁棒性。但模糊控制的控制作用较粗糙，使得稳态控制精度较低。将模糊控制技术与常规控制相结合构成Fuzzy-PI复合控制系统，集两种控制策略的优点，既改善了常规控制的动态过程又保持了常规控制的稳态特性，原理如图1所示。图中PI为常规比例积分调节器，FLC为模糊控制器，K为一个控制开关。模糊控制器的原理图为图2所示。图1　Fuzzy-PI复合控制系统原理图图2　FLC原理图　　2．3　模糊控制器（FLC）设计　　模糊控制是模拟人工操作的控制方式，而人工操作不仅根据被控量的误差、还兼顾误差的变化来进行，所以取模糊控制器的输入变量为误差e和误差的变化e*，输出变量为相应的阀门开度的增量信号Δu，FLC采用增量信号Δu作为输出，积分后输出给被控对象，这样相当于引入了积分作用，有利于消除静态偏差。　　k1，k2，k3为尺度变换的比例因子，其值大小对系统性能有较大影响，量化的功能是将比例变换后的连续值经四舍五入变为整数量，语言变量e，，Δu的论域取［－6－5－4－3－2－1 0 1 2 3 4 5 6］，相应的语言变量值为E，，U。对变量的描述采用三级划分，则根据“大、中、小”加上正、负两个方向和零状态，共有7个状态｛PB　PM　PS　O　NS　NM　NB｝来描述。模糊控制器（FLC）主要由四部分组成，模糊化、模糊推理、知识库和清晰化。在上述模糊控制器（FLC）中，输入量e0，0模糊化采用单点模糊集方法，即E0＝fz1（k1e0），0＝fz2（k20），fz为模糊化运算符（fuzzier）。　　知识库则由数据库和规则库两部分组成。在数据库中包含尺度变换因子k1，k2，k3及模糊空间e，，Δu的分级数，以及各语言变量e，，Δu的隶属函数，因三角形的隶属函数形状简单容易计算，同其它复杂的隶属函数得出的结果差别甚小，故采用三角形的隶属函数来表示控制规则条件部分的模糊数及结论部分的模糊数。　　控制规则库则为模糊语言变量e，，Δu表示的一系列控制规则，根据运行人员的操作经验总结出的模糊条件为19条规则，全部规则见表1。　　线性推理规则为R：IF ei is Ei and j is j then Δu is U（i＋j），其中Ei代表一个误差模糊集，j代表一个误差变化率模糊集合，U（i＋j）代表一个输出量模糊集合。　　其模糊隐含关系定义为：表1　控制规则表PBPMPSZONSNMNBPBNBNBNMNMNSHLTHLTPMNBNMNMNSNS

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