CN116221712A - 一种基于改进单神经元的凝给水系统水位控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明的目的在于提供一种基于改进单神经元的凝给水系统水位控制方法，包括如下步骤：确定冷凝器、除氧器水位PID控制算法中的比例、积分、微分参数值，作为改进单神元控制算法的初始参数值；确定学习速率和神经元比例系数；设定冷凝器、除氧器水位稳定值，得到水位差值；将差值作为改进单神经元自适应PID控制器中状态转换器的输入；状态转换器的输出为神经元学习所需要的状态量；将设定的PID控制算法的比例、积分、微分作为神经元的权值，加入学习规则实现对权值的调整；运算输出冷凝器再循环阀开度和除氧器补水阀开度，实时对冷凝器再循环阀和除氧器补水阀进行控制。本发明具有自适应能力同时易于实现。

Description

一种基于改进单神经元的凝给水系统水位控制方法

技术领域

本发明涉及的是一种凝给水控制方法，具体地说是水位控制方法。

背景技术

蒸汽动力装置运行时，汽轮机将蒸汽排入冷凝器，循环水吸收热量后将蒸汽冷凝成水，凝水泵将冷凝后的水抽出送入除氧器除氧，最后通过增压泵和给水泵将凝水送入锅炉经济器，整个凝水给水过程需要在干扰较多的复杂环境下完成。当蒸汽动力装置主机大负荷变化时，若冷凝器水位和除氧器水位调节回路被控参数动态偏差过大，会引起水位波动超出允许范围，从而导致主机被迫故障降速，影响动力装置的安全稳定运行。目前工程中，冷凝器、除氧器水位控制回路多采用两个单回路，控制阀门的控制器多采用传统PID控制，但在寻取PID控制参数即比例、积分、微分系数最优过程中，需要手动输入无法在线调整，这一过程比较繁琐，且传统PID控制算法控制系统时还具有控制精度较差、灵敏度低等缺陷。因此，针对冷凝器、除氧器水位控制回路的控制器提出改进，确保负荷突变时控制器及时跟踪变化，保证冷凝器、除氧器水位回路稳定运行是非常必要的。

发明内容

本发明的目的在于提供能解决冷凝器、除氧器水位控制等问题的一种基于改进单神经元的凝给水系统水位控制方法。

本发明的目的是这样实现的：

本发明一种基于改进单神经元的凝给水系统水位控制方法，其特征是：

(1)确定冷凝器、除氧器水位PID控制算法中的比例、积分、微分参数值，作为改进单神元控制算法的初始参数值；

(2)确定改进单神经元PID算法的比例、积分、微分的学习速率η_P、η_I、η_D和神经元比例系数K；

(3)设定冷凝器、除氧器水位稳定值L_c ⁰、L_d ⁰，冷凝器、除氧器水位实际输出值得到水位差值e(k)；

(4)将差值e(k)作为改进单神经元自适应PID控制器中状态转换器的输入；

(5)状态转换器的输出为神经元学习所需要的状态量x₁(k)、x₂(k)、x₃(k)，其中：神经元所需要的状态量为：

x₁(k)＝x₂(k)＝x₃(k)＝e(k)+Δe(k)；

(6)将设定的PID控制算法的比例、积分、微分作为神经元的权值，加入学习规则实现对权值的调整，w_i(k)为对应的x_i(k)的加权系数，学习算法为：

即：

w₁(k)＝w₁(k-1)+η_Iz(k)u(k)(e(k)+Δe(k))

w₂(k)＝w₂(k-1)+η_Pz(k)u(k)(e(k)+Δe(k))

w₃(k)＝w₃(k-1)+η_Dz(k)u(k)(e(k)+Δe(k))；

其中：

Δe(k)＝e(k)-e(k-1)

z(k)＝e(k)；

(7)按照下式运算输出冷凝器再循环阀开度u₁(k)和除氧器补水阀开度u₂(k)，实时对冷凝器再循环阀和除氧器补水阀进行控制，进而实现对冷凝器、除氧器水位控制：

本发明的优势在于：

1、本发明采用单神经元与PID控制器结合，具有自适应能力同时易于实现。

2、本发明通过单神经元控制，有效的减小水位波动。

3、本发明通过实时运算，能够快速、准确对冷凝器、除氧器水位进行控制。

附图说明

图1为本发明的流程图。

具体实施方式

下面结合附图举例对本发明做更详细地描述：

结合图1，本发明一种基于改进单神经元的凝给水系统水位控制方法，该方法包括以下步骤：

(1)确定冷凝器、除氧器水位PID控制算法中的比例、积分、微分参数值，作为改进单神元控制算法的初始参数值。

(2)确定改进单神经元PID算法的比例、积分、微分的学习速率η_P、η_I、η_D和神经元比例系数K。

(3)设定冷凝器、除氧器水位稳定值L_c ⁰、L_d ⁰，冷凝器、除氧器水位实际输出值为L_c、L_d。得到水位差值e(k)。

(4)将差值e(k)作为改进单神经元自适应PID控制器中状态转换器的输入。

(5)状态转换器的输出为神经元学习所需要的状态量x₁(k)、x₂(k)、x₃(k)，其中：单神经元算法所需要的状态量为：

x₁(k)＝e(k)

x₂(k)＝e(k)-e(k-1)

x₃(k)＝Δ²e(k)＝e(k)-2e(k-1)+e(k-2) (1)

将算法中的x_i(k)改为与权重系数密切相关的e(k)+Δe(k)，即：

x₁(k)＝x₂(k)＝x₃(k)＝e(k)+Δe(k) (2)

(6)将设定的PID控制算法的比例、积分、微分作为神经元的权值，加入学习规则实现对权值的调整，w_i(k)为对应的x_i(k)的加权系数，学习算法为：

即：

其中：

Δe(k)＝e(k)-e(k-1)

z(k)＝e(k)

(7)按照下式运算输出冷凝器再循环阀开度u₁(k)和除氧器补水阀开度u₂(k)，实时对冷凝器再循环阀和除氧器补水阀进行控制，进而实现对冷凝器、除氧器水位控制。

实施例：

现有一套凝给水系统，对其冷凝器水位进行控制。

(1)根据工程实验历史数据，设定PID控制算法的比例积分K_p＝2.521，K_I＝0.533，K_d＝0.18；根据单神经元自适应PID算法的以往应用，选取单神经元控制算法参数：

参数	数值
		ηP	0.24
ηI	0.053
		ηd	0.45
K	3

(2)根据冷凝器水位历史数据，设定冷凝器水位量程为5m，假设实际输出水位值为：4.1m、4.2m、4.5m、4.1m、4.3m。

(3)将差值e(k)作为改进单神经元自适应PID控制器中状态转换器的输入，e(k)分别为：0.1m、0.3m、0.4m、0.2m。

(4)状态转换器的输出为神经元学习所需要的状态量x₁(k)、x₂(k)、x₃(k)，其中：单神经元算法所需要的状态量为：

x₁(k)＝e(k)+Δe(k)＝0.5

x₂(k)＝e(k)+Δe(k)＝0.5

x₃(k)＝e(k)+Δe(k)＝0.4

(5)将设定的PID控制算法的比例、积分、微分作为神经元的权值，加入学习规则实现对权值的调整，w_i(k)为对应的x_i(k)的加权系数，学习算法为：

w₁(k)＝w₁(k-1)+η_Iz(k)u(k)(e(k)+Δe(k))＝w₁(k-1)+0.00795

w₂(k)＝w₂(k-1)+η_Pz(k)u(k)(e(k)+Δe(k))＝w₁(k-1)+0.048

w₃(k)＝w₃(k-1)+η_Dz(k)u(k)(e(k)+Δe(k))＝w₁(k-1)+0.036

(6)按照下式运算输出冷凝器再循环阀开度u₁(k)，实时对冷凝器再循环阀进行控制，进而实现对冷凝器水位控制。

Claims (1)

1.一种基于改进单神经元的凝给水系统水位控制方法，其特征是：

(1)确定冷凝器、除氧器水位PID控制算法中的比例、积分、微分参数值，作为改进单神元控制算法的初始参数值；

(2)确定改进单神经元PID算法的比例、积分、微分的学习速率η_P、η_I、η_D和神经元比例系数K；

(3)设定冷凝器、除氧器水位稳定值L_c ⁰、L_d ⁰，冷凝器、除氧器水位实际输出值得到水位差值e(k)；

(4)将差值e(k)作为改进单神经元自适应PID控制器中状态转换器的输入；

(5)状态转换器的输出为神经元学习所需要的状态量x₁(k)、x₂(k)、x₃(k)，其中：神经元所需要的状态量为：

x₁(k)＝x₂(k)＝x₃(k)＝e(k)+Δe(k)；

(6)将设定的PID控制算法的比例、积分、微分作为神经元的权值，加入学习规则实现对权值的调整，w_i(k)为对应的x_i(k)的加权系数，学习算法为：

即：

w₁(k)＝w₁(k-1)+η_Iz(k)u(k)(e(k)+Δe(k))

w₂(k)＝w₂(k-1)+η_Pz(k)u(k)(e(k)+Δe(k))

w₃(k)＝w₃(k-1)+η_Dz(k)u(k)(e(k)+Δe(k))；

其中：

Δe(k)＝e(k)-e(k-1)

z(k)＝e(k)；

(7)按照下式运算输出冷凝器再循环阀开度u₁(k)和除氧器补水阀开度u₂(k)，实时对冷凝器再循环阀和除氧器补水阀进行控制，进而实现对冷凝器、除氧器水位控制：

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