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基于模糊―PID参数自整定控制的循环流化床床层温度控制

格式:DOC 上传日期:2023-07-18 00:19:33
基于模糊―PID参数自整定控制的循环流化床床层温度控制
时间:2023-07-18 00:19:33     小编:

摘要:循环流化床锅炉是一个多变量、大惯性、非线性、时变、强耦合的复杂控制对象,难以利用传统PID控制方法实现床温自动控制。文章采用模糊-PID参数自整定控制方法来实现床温的自动控制,仿真结果表明,模糊-PID自整定控制方法能有效改善床温控制系统的动态品质,提高抗干扰能力,能够解决存在的问题,为CFB锅炉的稳定运行提供有利参考。

关键词:CFB;床温;模糊控制;自动控制

1 概述

循环流化床锅炉(Circulating Fluidized Bed Boiler,CFBB)的床温是影响锅炉燃烧效率、脱硫效率,以及氮氧化物、一氧化碳排放的主要因素,一般要求床温控制在850℃~900℃之间,在这个区间内,不仅燃烧效率高、炉内脱硫效果最佳,同时NOx排放量也比较小,所以维持正常的床温是循环流化床锅炉稳定、经济运行的关键。

然而循环流化床锅炉是一个多变量、大惯性、非线性、时变、强耦合的复杂控制对象,使得实现床温自动控制较难。影响床温的因素很多,主要是煤质、给煤量、石灰石量、一次风量、床层高度等,床温的变化同时又影响着主蒸汽压、主蒸汽流量、烟气氧量等。然而主蒸汽压又同时影响着床温的变化,因此整个CFB锅炉是一个床温-主汽压强耦合的系统。在工业生产过程中,一般将主汽压子系统和床温子系统分离,即用燃料控制主汽压力,一次风量控制床温,然后根据运行人员经验,动态平衡床温和主汽压力的相互耦合作用。本文着重介绍一种床温控制子系统的优化控制方案。

2 床温系统的辨识模型

CFB的床温对象中包含着纯迟延环节和非最小相位的二阶惯性系统,且其参数随运行工况的不断变化而变化,很难用数学模型进行描述,因此常规的纯PID控制系统无法满足控制要求。而模糊控制则是一种仿人工智能的控制方法,它不依赖于基于对象的数学模型,通过对模糊信息的处理,可以对复杂对象实施良好控制。模糊控制系统的缺点是静态偏差大且容易震荡,而PID控制系统的优点是相对具有较好的静态特性,因此结合两种控制方式的优点,设计并采用模糊PID参数自整定控制系统来解决上述问题,在合适的偏差和偏差变化率时采用合适的控制策略,可以较好地改善床温系统的动态特性,从而较好地控制床温。

在一次风量指令阶跃扰动下,通过现场辨识,得到其对床温的传递函数表达式为:

根据传递函数对床温对象的动态特性进行分析后可以发现,当额定工况时,控制对象到达稳态需要的时间很长。考虑到CFB内各参数互耦合作用较强,并且对象的大惯性、延时性质,如果采用手动调节或者纯PID控制器对床温进行调节,则难以达到满意。

3 模糊控制系统的设计

所谓模糊控制,就是将被控对象的过程量和设定值之间的偏差和偏差变化率E、Ec送至模糊控制器FLC,通过建立模糊规则确定模糊查询表,将E和Ec所对应的模糊输出量作清晰化后送至对应的执行器来控制被控对象的过程。FLC由模糊化、模糊推理、清晰化这几个部分构成,具体控制策略由所建立的知识库来决定。

3.1 模糊-PID参数自整定系统

它由可调参数的PID控制器和模糊控制器FLC组成。模糊控制器分别利用系统误差绝对值和系统误差变化率绝对值对PID控制器的P、I、D参数进行实时决策,决策生成的变参数进入PID控制器进行PID控制。它可以由以下函数表示:

其中,e(k)表示系统误差,ec(k)表示系统误差变化率。对于CFB床温,有:

e(k)=Tpv(t)-Tsp(t)

模糊-PID参数自整定系统输入量为e(k)、ec(k),系统输出精确量为y(t)。

3.2 模糊化和模糊分割

在模糊-PID参数自整定系统中共有P、I、D三个控制器,e(k)、ec(k)为输入,Kp、Ti、Td为模糊输出。分别对e(k)、ec(k)、Kp、Ti、Td进行模糊化处理,则各个语言变量的论域分别为:

模糊-PID参数自整定系统的模糊控制器之间的输出影响较为复杂。为了便于实现,将输入语言变量e和ec的绝对值的论域取值为大大、大、中、小、零(BB、B、M、S、Z)五种。输出语言变量Kp、Ti、Td的论域取值为很大、大、中、小、很小(VB、B、M、S、VS)五种。

3.3 模糊规则的建立

在模糊-PID参数自整定系统中,Kp影响的是控制系统的精度和快速性,Ti影响系统的静态特性,Td影响系统的动态特性,因此结合e和ec的变化特点,并针对床温控制系统的特点,3个参数的整定遵循如下方法:

根据以上参数整定规则,结合运行人员经验,得三个控制器输出变量Kp、Ti、Td的模糊规则表为:

3.4 清晰化

清晰化,也叫解模糊。根据MAX-MIN-重心法进行解模糊,可分别得到Kp、Ti、Td的模糊输出量,如下表所示:

将模糊量转为清晰量,必须将输出量进行变换,即将以上模糊输出表的各个元素分别乘以各自的比例因子,即可得Kp、Ti、Td的实际控制量。

4 仿真及结果

图2为模糊-PID自整定控制和纯PID控制在床温控制中的动态静态特性仿真曲线。

由图2可见,将床温设定值SP从850℃下调至830℃后,短时间内由于偏差瞬间变大,模糊-PID控制器需要增强比例作用,减弱积分作用,因此Kp和Ti取大值,则模糊-PID控制器输出一次风机变频器转速指令也比纯PID的输出指令要大,模糊PID控制床温下降的效果也更明显。随着床温的降低,Kp取值变小,Ti减小,以防止出现过调;当床温降至830℃左右时,Kp取最大值,Ti取最小值,实现了快速消除静态偏差,模糊-PID自整定控制系统的动态静态特性明显优于传统PID控制系统。

图2

5 结语

本文针对循环流化床床温对象,设计采用模糊-PID参数自整定控制系统,利用三组模糊控制器对PID控制器的参数进行在线决策,改善了系统的动态性能和稳态精度,并有效地提升了系统的抗干扰能力,性能优于目前工业过程中采用的PID控制器,可对床温进行较好的控制,具有很好的工程应用价值。

参考文献

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