CN103576553B - 一种燃煤锅炉蒸汽温度的分数阶自整定控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种燃煤锅炉蒸汽温度的分数阶自整定控制方法。它属于自动控制领域，特别涉及一种基于分数阶模型的自整定控制方法。包括以下步骤：以采样间隔T对当前时刻t的蒸汽温度信号和调节量信号采样，并记录到历史数据库；计算控制系统的性能指标；确定是否更新控制器参数；从历史数据库中获取建模数据序列；采用成熟的群智能算法优化得到被控系统的分数阶数学模型；采用成熟的群智能算法优化控制器参数；最后计算控制器输出，施加到被控对象。本发明适合燃煤锅炉蒸汽温度系统的数字控制，具有步骤明确、概念清晰、鲁棒性强的特点，无需对控制对象做专门的扰动试验，也不需要在控制信号中加入伪随机序列，能够明显提高蒸汽温度的调节品质。

Description

一种燃煤锅炉蒸汽温度的分数阶自整定控制方法

技术领域

本发明涉及一种燃煤锅炉蒸汽温度的控制方法，具体是一种用于燃煤锅炉蒸汽温度调节的分数阶自整定控制方法，属于自动控制技术领域。

背景技术

虽然风力发电、太阳能发电、生物质发电，以及核能发电和水力发电等新能源发电技术近年来取得了显著的技术进步，并得到广泛的应用，但是燃煤锅炉发电机组仍然是我国相当长一段时间内的主力发电方式。燃煤锅炉发电厂的蒸汽温度(包括过热蒸汽温度和再热蒸汽温度)需要维持在相当精度的范围，温度过高会大大影响机组的使用寿命，温度过低又会大大降低锅炉效率。同时即使温度被控制在设计值附近但频繁波动，也同样会影响机组的使用寿命以及无谓的消耗能源。因此严格控制蒸汽温度在设计值附近是延长机组使用寿命、提高锅炉效率的重要手段之一。

经对现有技术的公开文献检索发现，A.Sanchez-Lopez，G.Arroyo-Figueroa，A.Villavicencio-Ramirez.Advanced control algorithms for steam temperatureregulation of thermal power plants.Electrical Power and Energy Systems，2004，26：779-785(热力发电厂蒸汽温度调节的先进控制算法，国际期刊：电力与能源系统，2004，26：779-785)，虽然使用了先进的动态矩阵控制和模糊控制算法可以在一定程度上改善系统的调节品质，但是对于蒸汽温度系统，其特性随机组发电负荷的变化而变化，固定参数的控制器很难适应所有运行工况。文献(王万召，赵兴涛，宋艳萍.模糊RBF自整定PID控制器在过热汽温控制中应用.电力自动化设备，2007，27(11)：48-50)以及文献(李致远.基于单神经元自适应PID的过热汽温控制系统研究.工业控制计算机，2010，23(8)：65-66)，采用了控制器参数的自整定(自适应)技术，在一定程度上可以使控制器适应蒸汽温度系统特性随机组发电负荷以及各种扰动的变化，但是由于蒸汽温度系统本质上具有严重的分布参数特性，在控制系统的属性描述上表现为分数阶微分方程和分数阶传递函数，采用常规的整数阶控制则不能得到很好的调节品质。

因此，本发明基于分数阶微积分理论，采用分数阶模型和分数阶控制器以及现代智能优化技术，提供一种新的燃煤锅炉蒸汽温度的自整定控制方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于分数阶模型、用于燃煤锅炉蒸汽温度调节的自整定控制方法，所发明的自整定控制方法能适用于各种燃煤锅炉蒸汽温度的自动调节。

为了实现上述目的，本发明的技术方案是根据以下步骤实现的：

步骤(1).以采样间隔T对当前时刻t的蒸汽温度信号y(t)和调节量(一般为减温水)信号u(t)采样，并记录到历史数据库；

步骤(2).计算反映控制系统调节效果的均方误差性能指标J(t)；

步骤(3).确定是否更新控制器参数，如果是则进入步骤(4)，否则转步骤(7)；

步骤(4).从历史数据库中获取建模数据列；

步骤(5).采用成熟的群智能优化算法优化得到被控系统的分数阶数学模型；步骤(6).采用成熟的群智能优化算法优化控制器参数；

步骤(7).计算控制器输出，施加到被控对象，返回步骤(1)继续下一次采样；

其中所述蒸汽温度信号为过热蒸汽温度或再热蒸汽温度，所述调节量为减温水。

作为本发明的进一步改进，所述步骤1中采样间隔T取值范围5～20秒。

作为本发明的进一步改进，所述步骤2中反映控制系统调节效果的均方误差性能指标J(t)是在过去一段时间内被控变量蒸汽温度信号y(t)与期望值R(t)的均方差，即

$J\left(t\right)=\sqrt{\underset{i=0}{\overset{N-1}{\Σ}}{\[R(t-i)-y(t-i)\]}^2/N}$

式中，N是计算性能指标所用的数据长度，取50～200；

y(t-i)和R(t-i)分别表示蒸汽温度信号y(t)与期望值R(t)在t-i时刻的值i＝0，1，2，...，N-1。

作为本发明进一步的改进，所述步骤3中是否更新控制器参数的依据是均方误差性能指标J(t)是否达到给定的某个阈值J₀，如果J(t)≥J₀，则需要更新控制器参数。

作为本发明进一步的改进，所述步骤4中建模数据列取最近时间段内的200～600组数据。

作为本发明进一步的改进，所述步骤(5)和步骤(6)中群智能算法是混合微分进化与量子粒子群算法。

作为本发明进一步的改进，所述步骤(5)中包含内回路的广义被控系统的分数阶数学模型为如下形式

$\frac{K}{{(1+T_{2}S)}^2(1+T_1{S}^y)},$

其中，s是拉氏变换的算子；K是被控系统模型的增益；T₂是被控系统模型的整数阶部分的时间常数；T₁是被控系统模型的分数阶部分的时间常数；n是被控系统模型的整数阶阶次；γ是被控系统模型的分数阶阶次。

作为本发明进一步的改进，所述步骤(6)中控制器为如下形式的分数阶PI^ID^P控制器

$G_c\left(s\right)=K_p+\frac{K_1}{s^i}+K_D{s}^P,\mathrm{\λ},\mathrm{\μ}>0,$

其中，K_P、K_I和K_D分别是分数阶PI^ID^P控制器的比例系数、积分系数和微分系数；λ、μ分别是分数阶积分阶次和微分阶次；s是拉氏变换的算子。参数λ、μ的不同取值可以获得比常规PID控制更宽的调节范围，常规PID控制只是平面内的一个点，而分数阶PI^ID^P控制器则占据一个矩形区域的范围。

本发明的有益效果是：控制器参数的整定无需对控制对象做专门的扰动试验，也不需要在控制信号中加入伪随机序列，而是直接根据性能指标判断获得模型辨识所需的建模数据列。同时由于使用了分数阶传递函数和分数阶PI^ID^P控制器，控制系统设计的自由度得到提高，具有比常规PID控制更强的鲁棒性，从而可以提高蒸汽温度的调节品质。

附图说明

图1为蒸汽温度的分数阶传递函数辨识方框图；

图2为蒸汽温度的分数阶PI^ID^P控制方框图；

图3为分数阶PI^ID^P控制器的参数λ、μ取值范围图；

图4为某过热蒸汽温度系统的分数阶与整数阶控制效果图；

图5为某过热蒸汽温度系统在对象时间常数增加20％后的分数阶与整数阶控制效果图；

图6为某过热蒸汽温度系统在对象增益减小20％后的分数阶与整数阶控制效果图。

具体实施方式

以下结合附图及并用某电厂过热蒸汽温度控制的实施例来说明本发明的实施方法和步骤，但不用来限制本发明的范围。

本发明的模型描述和分数阶控制器分别如附图1和附图2所示，该模型的明显优点是：对于具有本质分数阶特性的锅炉蒸汽温度系统，模型的精度明显高于使用传统的基于整数阶微积分的整数阶模型。本发明PI^ID^P控制器的明显优点是：对于具有本质分数阶特性的锅炉蒸汽温度系统，采用分数阶控制器的控制效果明显优于使用传统的基于整数阶微积分的整数阶控制器。如附图3所示，分数阶PI^ID^P控制器的参数λ、μ取值范围明显大于使用传统的基于整数阶微积分的整数阶PID控制器，因而对控制器的参数调整自由度更大，从而能够取得更好的控制效果。常规PID控制只是平面内的一个点，而分数阶PI^ID^P控制器则占据一个矩形区域的范围。

下面结合本发明的具体实施方式对一种燃煤锅炉蒸汽温度的分数阶自整定控制方法进行说明。

具体步骤如下：

1.以采样间隔10秒对当前时刻t的蒸汽温度(过热蒸汽温度或再热蒸汽温度)信号y(t)和调节量(为减温水)信号u(t)采样，并记录到历史数据库；

2.计算反映控制系统调节效果的均方误差性能指标J(t)，

$J\left(t\right)=\sqrt{\underset{i=1}{\overset{N-1}{\Σ}}{\[R(t-i)-y(t-i)\]}^2/N},$

式中，N是计算性能指标所用的数据个数，N＝100，R是过热蒸汽温度控制的目标值，R＝540℃；

3.确定是否更新控制器参数。给定阈值J₀＝0.5，如果J(t)＜J₀，则表明当前系统控制效果良好，不需要更新控制器，从而转步骤7按照已有的控制器继续执行；如果J(t)≥J₀，则表明当前系统控制效果不够好，需要更新控制器参数。本实施例计算结果为J(t)＝1.126，从而需要继续步骤4，以便更新控制器参数；

4.从历史数据库中获取建模数据列400组，即获取蒸汽温度数据[y(t)，y(t-1)，……，y(t-399)]以及调节量数据[u(t)，u(t-1)，……，u(t-399)]；

5.采用群智能算法优化得到被控系统的分数阶数学模型。采用群智能算法优化得到减温水量变化对主蒸汽温度的分数阶数学模型为如下形式(式中分子的负号表示减温水量增加时主蒸汽温度降低)

$\frac{-1.237}{{(1+222.5s)}^2(1+865.6s^{1.26})};$

6.采用群智能算法优化控制器参数。采用群智能算法优化得到分数阶PI^ID^P控制器为

$G_c\left(s\right)=0.263995+\frac{0.001305}{s^{1.11}}+0.885212s^{0.18};$

7.计算控制器输出，施加到被控对象，返回1继续下一次采样。

采用本发明方法将蒸汽温度从540℃调节至543℃的控制效果如图4，图中还对比性的给出了常规整数阶控制效果图。为说明本发明可以获得更好的蒸汽温度控制品质，图5和图6分别给出了对象时间常数增加20％以及对象增益减小20％后的鲁棒性验证控制结果。值得说明的是：(1)其中用于对比的常规整数阶PID控制器参数也是优化得到的最好结果，其参数为K_P＝0.5035，K_I＝0.0013，K_D＝0.7916；(2)所有的控制均是在考虑执行机构的物理限制条件下进行的，这一点对于工业应用具有重要的实际意义。

Claims (7)

1.一种燃煤锅炉蒸汽温度的分数阶自整定控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：以采样间隔T对当前时刻t的蒸汽温度信号y(t)和调节量信号u(t)采样，并记录到历史数据库；

步骤2：计算反映控制系统调节效果的均方误差性能指标J(t)；

步骤3：确定是否更新控制器参数，如果是则进入步骤4，否则转步骤7；

步骤4：从历史数据库中获取建模数据列；

步骤5：采用成熟的群智能算法优化得到被控系统的分数阶数学模型；

步骤6：采用成熟的群智能算法优化控制器参数；

步骤7：计算控制器输出，施加到被控对象，返回步骤1继续下一次采样。

2.根据权利要求1所述的一种燃煤锅炉蒸汽温度的分数阶自整定控制方法，其特征在于，所述步骤1中采样间隔T取值范围5～20秒。

3.根据权利要求1所述的一种燃煤锅炉蒸汽温度的分数阶自整定控制方法，其特征在于，所述步骤2中反映控制系统调节效果的均方误差性能指标J(t)是在过去一段时间内被控变量蒸汽温度信号y(t)与期望值R(t)的均方差，即

$J\left(t\right)=\sqrt{\underset{i=0}{\overset{N-1}{\Σ}}{\[R(t-i)-y(t-i)\]}^2/N}$

式中，N是计算性能指标所用的数据长度，取50～200；

y(t-i)和R(t-i)分别表示蒸汽温度信号y(t)与期望值R(t)在t-i时刻的值i＝0，1，2，...，N-1；所述步骤3中是否更新控制器参数的依据是均方误差性能指标J(t)是否达到给定的某个阈值J₀，如果J(t)≥J₀，则需要更新控制器参数。

4.根据权利要求1所述的一种燃煤锅炉蒸汽温度的分数阶自整定控制方法，其特征在于，所述步骤4中建模数据列取最近时间段内的200～600组数据。

5.根据权利要求1所述的一种燃煤锅炉蒸汽温度的分数阶自整定控制方法，其特征在于，所述步骤5和步骤6中群智能算法是混合微分进化与量子粒子群算法。

6.根据权利要求1所述的一种燃煤锅炉蒸汽温度的分数阶自整定控制方法，其特征在于，所述步骤5中被控系统的分数阶数学模型是基于分数阶微积分理论得到的如下形式的分数阶传递函数

$\frac{K}{{(1+T_{2}S)}^n(1+T_1{S}^y)}$

其中，s是拉氏变换的算子；K是被控系统模型的增益；T₂是被控系统模型的整数阶部分的时间常数；T₁是被控系统模型的分数阶部分的时间常数；n是被控系统模型的整数阶阶次；y是被控系统模型的分数阶阶次。

7.根据权利要求1所述的一种燃煤锅炉蒸汽温度的分数阶自整定控制方法，其特征在于，所述步骤6中控制器为如下形式的分数阶PI^λD^μ控制器

$\begin{array}{cc}{G}_c\left(s\right)=K_p+\frac{K_I}{s^{\mathrm{\λ}}}+K_D{s}^{\mathrm{\μ}},& \mathrm{\λ},\mathrm{\μ}>0\end{array},$

其中，K_P、K_I和K_D分别是分数阶PI^λD^μ控制器的比例系数、积分系数和微分系数；λ、μ分别是分数阶积分阶次和微分阶次；s是拉氏变换的算子。