煤质自适应控制论文（精选9篇）
煤质自适应控制论文 篇1
1 前言
超临界机组与亚临界机组相比, 具有无可比拟的经济性。但随着机组参数的提高, 采用直流炉的超临界机组, 因为没有汽包环节, 机组总的汽-水循环工质质量与亚临界汽包炉相比大大下降, 工质在机组内的循环速率上升, 这就要求超临界机组控制系统应更为严格地保持机组负荷与燃烧速率之间的关系;直流机组由于没有作为蓄热储能作用的汽包环节, 工质循环倍率接近1, 这就要求自动控制系统严格地保持机组的物料平衡关系;由于超临界机组循环工质的总质量下降, 循环速率上升, 工艺特性加快, 这就要求自动控制系统的实时性更强, 控制快速性能更好。但是, 由于目前“计划电、市场煤”的影响, 电煤煤质变化一直是火电机组控制方面的一大难题, 而超临界机组的控制仍以传统的燃水比控制为基础, 煤质的变化势必严重影响系统的能量平衡、流量平衡, 因此, 研究一种适用于超临界机组的煤质自适应控制策略成为亟待解决的问题。
在超临界火电机组的煤质自适应控制上, 从理论与仿真上已有不少的研究, 其大多居于复杂的智能控制方法, 离实用化还有一定的距离。文献[1]介绍了燃煤发热量软测量技术, 该软测量技术引入给水流量、阀门开度、燃料量、机前压力、中间点压力和调节级压力进行计算分析得出燃煤热值。文献[2]和[3]给出了燃煤煤质理论分析模型, 该模型需要完整的烟气分析信息作为模型输入。文献[4]通过对国内大量煤质特性进行分析, 得出一种利用锅炉风量和排烟氧量计算热量的方法。文献[5]针对锅炉燃料发热量大范围波动工况下的燃烧数据特性, 提出了关联信息算法和非线性映像网络的混合模型, 用于预测燃料发热量的变化。
以下研究了超临界火电机组的煤质自适应控制方法, 采用了快速的煤质软测量方法, 测出的煤质用于在机组控制中受煤质变化影响较大的协调控制、燃料控制、风量控制、给水控制等控制系统, 实现协调控制、燃料、给水、送风的煤质自适应控制。
2 煤质自适应控制策略设计
2.1 热量信号的构造
热量信号的经典方法是直接能量平衡 (DEB) 中的测量信号, 在亚临界机组中已经广泛应用, 目的是构造代表锅炉负荷的信号, 用于机组的运行监视与自动控制。在超临界机组中, 基于同亚临界机组一样的原理, 即主要是通过主蒸汽供给汽机的负荷信号叠加蒸汽侧容器、管道等储存的蒸汽负荷与锅炉金属材料等因温度变化产生的蓄热变化等最终形成的锅炉热量信号, 也可以加以利用。通过式 (1) 来计算超临界机组的热量信号:
其中:HR—Heat Release热量信号, 若忽略机组在不同负荷段发电效率的影响, 可衡定比例地代表锅炉热量信号 (MW) ;
Cb—锅炉蓄热系数 (MW.s/MPa) ;
PD'—中间点压力变化率 (MPa/s) ;
TEF—Total Energy Flow总能流, 若忽略机组在不同负荷段发电效率的影响, 可衡定比例地代表汽机负荷 (MW) 。
汽机侧负荷TEF, 可用下面的式子来表示:
P1为汽机调节级压力, K1比例系数。TEF稳态时与机组负荷基本呈一比一线性关系。
通过经典方法计算的热量信号在机组正常运行中, 大的变化趋势与机组负荷一致, 但热量信号代表的是锅炉负荷, 基本代表锅炉产生的热量, 短时间的变化方向与机组负荷各不一样。如图1所示, 显示了某超临界600 MW机组在450 MW至600 MW的升负荷过程中热量信号与机组负荷的对比曲线。
在热量信号的计算中, 蓄热系数的求取可选取负荷变动时的数据利用经验公式进行求取[6,7,8]。经计算, 某600 MW超临界W火焰机组的蓄热系数为Cb=3 100 (MW.s/MPa) , 与某600 MW亚临界W火焰机组计算与应用的蓄热系数3 200相当。分析两类机组的负荷容量、主蒸汽容积、锅炉金属材料重量是相当的, 故蓄热系数相当。
2.2 煤质热值软测量方法
在确定了锅炉热量信号的求取方法后, 可以通过下面两种方法来进行煤质的计算:
方法一, 通过计算锅炉热量信号与煤量之比的滤波值来代表煤质:
HR—热量信号 (MW) ;
M—总煤量, t/h;
Filter—滤波模块;
R—煤质系数。
用式 (1) 计算的锅炉热量信号, 在煤质稳定条件下的变化趋势与煤量/风量一致, 但存在一定时间的惯性与滞后。一般选取1~2倍燃料调节周期时间。
方法二, 文中提出了基于火电机组协调控制对象特性提出的一种燃煤热值快速计算方法, 通过计算锅炉热量信号与煤量惯性环节、延时后的比值, 经滤波后来快速代表燃煤热值参量:
LEADLAG—惯性环节模块;
τ—滞后时间, s。
计算的燃煤热值能在半分钟内响应燃煤热值的变化, 两分钟之内自动调整机炉协调控制及子系统至相应的状态。方法二计算的燃煤热值与方法一相比, 体现出一个优点“快”:快了4~8倍, 且能保证稳定可靠。在方法二推出后, 现场的应用实施均采用了此方法。
2.3 煤质自适应校正
2.3.1 燃料调节的煤质自适应校正
燃料调节被调量为热量信号, 设定值为锅炉负荷指令, 采用变参数调节, 或变PID输入偏差增益等方式, 实现煤质的自动校正, 以保持闭环控制回路的特征函数不变, 燃料调节的变P、I、D参数可以用下式来自动改变:
其中, KP、TI、TD—分别为并联型PID调节器的比例系数、积分时间、微分时间;
k1~k3—整定的控制参数;
f (TEF) —随负荷变化的机组效率曲线;
R—燃煤热值参量。
对于无PID变参数的控制系统, 可采用在PID外的偏差输入端乘以R0/R或者R0/R/f (TEF) 实现燃料的煤质校正, 如图2, R0为设计煤种下的燃煤热值参量。
2.3.2 锅炉给水调节的煤质自适应校正
超临界机组的锅炉给水调节中, 水燃比是关键的一个计算环节, 给水调节保证了水燃比就能保证给水控制的基本稳定。在大多数的超临界机组的控制中, 未进行锅炉热量信号与煤质的计算, 导致水燃比计算变为水煤比, 在机组煤质发生变化后, 水煤比计算值已偏离了代表的水燃比, 引发给水控制的不稳定, 需人工根据机组的运行与进煤化验情况不停进行比值的修正, 保证给水控制的稳定。
煤质自适应校正方案中, 燃料调节采用了锅炉指令作为设定值, 调节锅炉热量信号与锅炉指令匹配。故在给水调节中, 形成给水流量主指令的燃料指令采用锅炉指令信号与锅炉热量信号的选择值。在燃料调节投入时, 选择燃料指令经高阶惯性环节处理后乘以一个转换系数变换成给水流量指令, 高阶惯性环节是模拟锅炉指令到燃料在汽水系统中的相应环节。若燃料调节在手动方式, 热量信号HR即可代表产生的热量, 给水主指令FWD计算如下:
K1—机组功率与给水流量的匹配系数;
BD—锅炉指令;
HR—锅炉热量信号;
LEADLAG—惯性环节;
SEL—选择模块。
若采用水煤比进行锅炉给水调节, 也可采用如下方式来计算给水主指令FWD:
MD—总给煤量指令;
R—燃煤热值参量;
R0—设计煤种下的燃煤热值参量;
LEADLAG—惯性环节;
K2—设计煤种下的给水流量与给煤量比值。
2.3.3 风量的煤质自适应校正
对超临界机组的风量调节, 采用类似于亚临界机组的方式:
其中, FPAPSP、FPAFSP、FTAFSP—分别为一次风压、一次风量、总风量自动设定值;
f1~f3—多段折线函数;
M—锅炉总给煤量;
DM—锅炉煤量指令;
MAX—大选处理;
DELAY (M) —煤量的延时处理。
对于燃料调节采用了锅炉指令作为设定值, 调节锅炉热量信号与锅炉指令匹配。总风量指令采用经典的计算即可:
2.4 协调控制方案的改进
基于前述的超临界机组的锅炉热量信号可用[9,10,11], 同样超临界机组的协调控制可类似的采用直接能量平衡 (DEB) 协调控制方案。常规直接能量平衡 (DEB) 协调控制它是火电机组常用的控制策略, 其控制效果较为理想且控制方案简洁。但DEB控制策略存在诸多不足[12]。针对不足, 在超临界机组上进行了下述的改进与优化, 最终的协调控制框图如图2所示。
1) 为满足AGC的精度和快速性要求, 改CCS的机组功率串级调节回路为单回路调节, 如图2中的虚框D部分, 使调节更快、更稳定和高精度。
2) 优化了DEB的锅炉指令计算, 如虚框E部分。原经典的锅炉指令计算模块NRGD为:
其中WT=TEF.PTSP/PT, C1、C2为系数, WT'为的WT变化率, PT为主汽压力, PTSP为主汽压力设定值, PTSP'为PTSP变化率。式 (13) 中:WT项是主量, 燃料调节使锅炉热量信号HR与汽机负荷TEF稳态时一致, 就保证了主汽压力与设定值一致;C1.WT.WT'项用于机组变负荷中补偿锅炉热量信号对燃料的滞后及燃料调节斜坡变化时的稳态偏差;C2.PTSP'项用于补偿锅炉滑压的蓄热量变化。
现提出了对NRGD的改进:
其中UNITD为机组负荷当前指令, 不含一次调频量, UNITD'为UNITD的微分;DP为机前压力设定值与机前压力的偏差。这种算法有效解决了如下问题:因DEB的锅炉指令核心算法中采用了含代表汽机侧负荷-调节级压力的微分, 在汽机侧发生扰动会对锅炉侧的控制产生较大影响;增加了机前压力偏差与偏差的微分调节项, 解决了机组机前压力调节的稳定性、控制精度与快速性问题。
3) 增加主汽压力设定值的高阶惯性环节处理, 如虚框B所示。错开锅炉指令中动态补偿C3.PTSP'项与C2.UNITD'、C4.DP'项正向同时叠加, 使动态变负荷过程风/煤变化率减小, 变化更平稳。
4) 在主汽压力设定值形成的输入信号改用不含一次调频的功率指令UNITD, 如虚框C所示。保证一次调频响应的同时, 减小了机组滑压方式运行时因一次调频指令形成的主汽压力设定值变化对锅炉侧的控制产生较大扰动。
5) 在接受调度指令的ADS模块与调度指令模块间增加一个两速率限制模块, 如虚框A所示, 采用含死期的超前滞后模块LEADLAG实现。当调度AGC指令与机组功率指令相差超过设定死区时, 机组指令快速跟踪AGC指令至死区内;进入死区后, 机组指令按慢速率跟踪AGC指令。这样可避免负荷指令小幅的频繁波动时锅炉指令相应的调节波动, 使锅炉侧波动减小。
3 工程应用
图3为采用煤质自适应控制策略的云南某600 MW超临界机组在稳定负荷下, 煤质系数在2.39至2.65变化, 变化了11%, 机组的功率与主汽压力等主参数控制依然很优秀, 受影响小, 其中机组功率控制偏差在±0.5%Pe以内, 主汽压力控制偏差在±0.2 MPa以内。
图4为机组负荷从495 MW升至585 MW, 负荷变化率设定为2.0%额定负荷每分钟, 实际负荷变化率为1.7%额定负荷每分钟, 机组负荷的动态偏差在1.0%额定负荷以内, 稳态偏差在0.9%额定负荷以内;主汽压力的动态偏差在0.4MPa以内, 稳态偏差在0.2 MPa以内, 技术指标均满足行业规定要求的优良指标。
可以看出, 采用煤质自适应控制策略的超临界机组在以2.0%额定负荷每分钟的负荷变化率进行负荷变动时, 机组主汽压力等主参数调节效果很好;机组负荷能够在锅炉侧主参数稳定的情况下, 满足调度规定的变化率要求。
图5为机组在CCS协调控制方式下的转差为+12 r/min的一次调频试验, 机组负荷瞬间叠加+40 MW指令, 从图中可以看出, 采用煤质自适应的控制策略, 机组在一次调频最大量12 r/min转差扰动时机组总煤量变化相当平稳, 主汽压力控制动态偏差在±0.3 MPa内且能较快恢复。
从图5可看出, 当机组一次调频动作、机组负荷出现大幅度阶跃变化时, 采用煤质自适应控制策略的超临界机组能够在利用机组蓄热的同时快速响应, 保证了机组主汽压力等主参数的稳定。
4 结束语
通过在云南某台600 MW超临界机组的实际投用表明, 研究的快速煤质自适应控制方法能够很好地克服煤质变化对机组主参数的扰动, 在变负荷过程中能够在保证机组运行稳定性的同时, 很好的适应电网的负荷变化率要求, 并提高了控制系统在煤质变化时的控制精度与鲁棒性, 为超临界机组的自动控制开辟了一种新的途径。
参考文献
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煤质自适应控制论文 篇2
随机混合自适应控制在交通信号控制中的应用
针对中国中小城市道路交通的`特点及交通控制系统现状和未来发展的需要,将随机混合自适应控制应用于城市交通信号控制系统.改变传统的城市交通控制系统,减少车辆的等待时间,改善交叉口通行能力,为优化城市交通控制提供一种参考方法.
作 者：史瑾瑾 作者单位：西南科技大学环境与资源学院,绵阳,四川,60刊 名：科技经济市场英文刊名：KEJI JINGJI SHICHANG年，卷(期)：“”(2)分类号：U4关键词：随机自适应控制 交通信号 交通控制系统
煤质自适应控制论文 篇3
【关键词】无人飞行器 自适应控制 设计 实验
无人飞行器是目前较为先进的无人侦查设备之一，具有较好的机动性，体重较轻，能够高速飞行，适合未来战场上的侦查工作。目前世界上的飞行器主要以无人旋翼飞行器为主，其根据螺旋桨的个数或螺旋桨轴的个数进行分类，可以实现高难度的空中动作，如翻滚、直停、侧飞、垂直升降等，在继承直升机等机型优点的基础上，加入了一些更加先进的技术。
一、自适应飞行控制律的设计
（一）模型逆
自适应控制系统最早是被应用在航天航空领域，提出这一理念是因为当飞行设备在外部环境下进行飞行的过程中会遇到各类外界因素的影响。这些因素都会影响飞行装置的稳定性，对飞行器的飞行高度和速度造成一定的影响。目前想要获得无人旋翼飞行器的精确公式还有一定困难，通常情况下均是采用经验对相关数据进行估计，或实验中所得出的平均参数，因此这类计算方法存在一定的误差性。其误差可以用：来进行表示。其代表飞行器系统的实际动态情况和预估动态情况之间的差异，这种误差可以通过控制器逆误差来进行补偿。
（二）模型逆误差动态特性
以三轴无人飞行器为例，其控制回路的设计模型一般上是用二阶稳定模型来进行表示，其指令向量的公式为：。而飞行器在飞行过程中所收到的角加速度影响向量的公式则为：，用来表示神经网络中计算数据所需要的输出量，以此来对模型的逆差进行补偿。
由上图中可以看出，在对控制无人飞行器姿态的系统进行设计时，其模型逆控制器输出值的伪控制量一般利用：来表示，其中来表示，是模型的跟踪误差。代表无人飞行器控制器的输出，可以用来抵消模型所产生的误差。当无人飞行器控制器的输出量能够完全抵消掉误差，则上述公式即转化为无固定控制量的方程，其动态误差呈现收敛性，并且矩阵A对其起到了决定性的影响作用。如果可以有效保证、的正确性，则就会使无人飞行器整体系统趋于稳定，其所产生的误差就会缩小，并且误差趋势也会有所收敛。
（三）模型逆误差神经网络补償
神经网络是自适应系统中比较重要的组成部分，其使得自适应系统具备了自学习和自适应属性，因此，这一组成部分可以有效帮助整个系统对模型带来的误差进行补偿。以但隐层神经网络为例，以具体构成图如下：
在这一系统中，其隐含的层节点激活函数一般是以S型函数进行表达的，其具体可列为：。而输出层节点则与隐含层节点存在不同的表达方式，其主要是以线性函数进行表单，具体可以列为：
。其中代表输入层的节点数，代表隐含层的节点数，而则代表输出层的节点数，代表输入层的偏置量，而则表示隐含层的偏置量，表示隐含层的阈值，而则表示输出层的阈值。其中和均不能是负数。
为了保证系统在实际操作阶段不出现较大波动的变化，稳定操作量的输出，可以对神经网络输出值进行有效地计算，其是以增加高增益鲁棒项为标准的，具体为：，其中，。
（四）神经网络权系数自主学习的算法
神经网络的在线学习能力也是整个系统自适应的一种表现，其主要是由于非线性函数使得该系统能够无限接近自主学习特性。所有的参考模型信号有界，而神经网络的权系数计算公式则可以表示为：
二、无人旋翼飞行器控制系统实验
在控制系统设计并安装完毕后，需要对整个系统进行实际操作测试，如果条件允许的情况下可以先制作出样机进行测试；而如果条件不允许的情况下则可以利用Simulink工具对其进行仿真模拟测试。主要测试的项目包括无人旋翼飞行器的水平垂直升降的稳定性和控制器对其的操作性能，还要验证飞行器在飞行过程中悬停、侧飞、翻滚、复位等动作的稳定性和控制性的可操作性。利用计算机程序对飞行器飞行轨迹进行计算，分析其飞行姿态和动作轨迹是否能够与控制器保持一致。
无人旋翼飞行器是目前较为先进的飞行技术，其打破了传统飞行器设计理念，结合目前最为先进的科学技术，对未来飞行设备的发展有着巨大的影响。
参考文献：
【1】夏青元，徐锦法.变转速共轴旋翼载荷建模及实验验证[J].实验力学，2012.
煤质自适应控制论文 篇4
目前随着电力市场的发展, 国内有不少火电机组的燃煤经常偏离设计值, 煤质变差且变化较大, 使机组的协调控制与AGC功能不能较好投用。协调控制与AGC功能在差煤质或煤质变化较大时, 存在机组主参数波动大、负荷变动速率低、负荷控制精度低、锅炉稳燃性能差等安全与经济性的不利因素。
2 协调控制煤质自适应方案
2.1 改进DEB的煤质自适应协调控制方案
对于协调控制来说, 采用软测量方式来得到燃煤煤质的发热量, 实现煤质的自适应控制。通过计算一个以上燃料调节周期的锅炉热量与煤量之比的平均值来代表煤质, 即:
R=Filter (HR/M) (1)
HR—Heat Release热量信号, 若忽略机组在不同负荷段发电效率的影响, 可衡定比例地代表锅炉负荷 (MW) ;
M—给煤量, t/h;
Filter—平均值滤波模块;
R—煤质系数。
热量信号用下式来计算:
HR=TEF+Cb·PD′ (2)
Cb—锅炉蓄热系数 (MW﹒s/MPa) ;
PD′—汽包压力 (或锅炉汽水分离器压力) 变化率 (MPa/s) ;
TEF—Total Energy Flow总能流, 若忽略机组在不同负荷段发电效率的影响, 可衡定比例地代表汽机负荷 (MW) 。
汽机侧负荷TEF, 可用下面的式子来表示:
TEF=K1·P1 (3)
P1为汽机调节级压力, K1比例系数。TEF与机组负荷基本呈线性关系。
对DEB协调控制进行改进后的控制方案如图1所示, 这里最主要的改进是锅炉指令的核心算法, 如式4所示的原DEB400算法为:
NRGD=WT+C1·WT·WT′+C2·PTSP′ (4)
其中WT=TEF.PTSP/PT, C1、C2为系数, WT′为WT的变化率, PT为机前压力, PTSP为机前压力设定值, PTSP′为PTSP变化率。式中: C1.WT.WT′项用于机组变负荷中补偿锅炉负荷对燃料的滞后及燃料调节斜坡变化时的稳态偏差;C2.PTSP′项用于补偿锅炉滑压的蓄热量变化。改进后控制方案的锅炉指令算法为:
NRGD=WT+C1·UNITD′+C2·PTSP′+C3· (PTSP-PT) ′ (5)
其中UNITD为机组负荷当前指令, 不含一次调频量。这种算法有效解决了如下问题:因DEB的锅炉指令核心算法中采用了含代表汽机侧负荷—调节级压力的微分, 在汽机侧发生扰动会对锅炉侧的控制产生较大影响;项C3· (PTSP-PT) ′解决了传统DEB协调控制中压力控制较慢且精度较低问题。
对燃料调节的煤质自适应校正有两种方式, 一是变PID参数, 使PID的总增益随煤质成反比变化, 实现燃料调节回路与被控对象形成的闭环传递函数在煤质变化后保持不变;二是在燃料调节PID的外部控制回路增加煤质变化的增益自校正。
对于循环流化床锅炉等采用煤量指令形成的总风量设定值时, 需进行煤质校正, 使风量/标煤量匹配。其可采用式6来计算:
FTAFSP=f[MAX (R·DM, R·DELAY (M) ] (6)
其中, FTAFSP—为总风量自动设定值;
f—多段折线函数;
M—锅炉总给煤量;
DM—锅炉煤量指令;
MAX—大选;
DELAY (M) —煤量的延时。
对于一次风量设定值, 因风量用于送煤, 主要实现风/煤重量的对应, 不做煤质的修正。
3 煤质自适应AGC控制仿真
3.1 系统仿真方案框图
如图1所示, 建立机炉协调被控对象的燃料量、汽机调节级压力、主汽流量—主汽压力、热量信号的模型, 来仿真煤质自适应的AGC控制策略的协调被控对象。仿真中的汽机负荷模型采用目前调速器建模普遍采用的模型。
3.2 机炉协调被控制对象模型
机炉协调被控对象为燃料量、调节级压力、主汽流量—主汽压力、热量信号模型, 模型见图2。针对300MW煤粉炉机组的协调控制被控对象, 根据某一机组运行工况参数的辨识, 得出如下传函:
热量信号 (HR, MW) 对燃料量 (M, t/h) 的传函:W1 (s) =HR (s) /M (s) =2e-19s/ (1+116s) 。
汽机总能流 (TEF, MW) 对汽机调节调节级压力 (P1, MPa) 的传函:W2 (s) =TEF (s) /P1 (s) =24.8。
汽包压力 (PD, MPa) 对能量偏差 (DEVHR_TEF, MW) 的传函:W3 (s) =PD (s) /DEVHR_TEF (s) =0.0001421/s。其中DEVHR_TEF=HR-TEF。
主汽压力 (PT, MPa) 与汽包压力的关系W4:PT=PD-0.00019232STMF1.3, 其中STMF为蒸汽流量。
调节级压力:P1 (s) =0.013044/ (1+13s) STMF (s) 。
3.3 不同AGC控制方案调节效果的仿真对比
这里做两种AGC控制方案的对比:一种为原DEB400的协调控制方案, 另一种为煤质自适应改进DEB的AGC控制方案。
1) 滑压方式大幅升降负荷的两控制方案效果对比。仿真负荷从160MW, 以6MW/min速率, 变至300MW。调节趋势见图3, 其调节品质见表1, 表中调节时间以负荷偏差进入稳态后, 主汽压力进入±0.3以内计算。可见煤质自适应的AGC控制在调节时间与主汽压力动态偏差明显优于原控制, 煤质自适应控制的改进方案更能适应机组变负荷能力的要求。
2) 煤质变化的两控制方案效果对比。真记录如图4, 煤质变化量从相对量的1变为0.75, 再返回1。主要参数变化见表2, 可见带煤质自适应的AGC控制在主汽压力动态偏差、调节时间、负荷动态偏差的控制上明显优于原控制方案。
3) 煤质变化后机组负荷变动试验的仿真记录表3, 负荷从160MW, 以6MW/min速率, 变至300MW目标值。煤质变化量从相对的1变为0.75。原控制方案中因未考虑煤质变化的影响, 变化过程中燃料调节已不能适应煤质的变化, 出现主汽压力跟不上, 负荷变化率明显减小, 降至1.4%Pe/min。
4) 一次调频扰动下仿真的效果对比。加入的最大一次调频响应阶跃值18MW, 仿真调节见图5, 记录的主参数调节品质见表4。可见改进后带煤质自适应的控制方案, 其煤量的变化只是原控制方案的三分之一左右。
一次调频扰动下的仿真曲线
4 煤质自适应AGC控制的应用
采用煤质自适应改进DEB协调控制方案的某300MW直吹式煤粉炉机组的AGC控机降负荷如图6, 负荷从250MW降至210MW, 设定负荷变化率为3MW/min, 实际负荷平均变化率为3.0MW/min, 主汽压力动态偏差为[-0.18, 0.31]MPa, 主汽压力稳态偏差为[-0.15, 0.11]MPa。从图中还可看出煤量变化平滑, 控制效果优良, 并可进一步加大AGC的负荷变化速率设定值。
5 结论
介绍一种基于带煤质自适应的改进DEB控制方案, 通过对300MW实测参数建模后的仿真表明, 此控制策略能很好地克服汽机、锅炉侧的包括煤质变化等的各种扰动, 并且在AGC控机中能较好适应电网的要求, 同时兼顾机组滑压运行的主汽压力、煤量等变化的经济性与安全性要求。实际已应用的煤粉炉、循环流化床机组同时表明, 此方案是成功的。
参考文献
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煤质自适应控制论文 篇5
对自通应超静定桁架结构的强度控制问题进行了研究,把模型从单一工况推广到了多工况,实现了理论的`完整性.定义了结构工作状态系数,分析了作动器的联入对结构强度的影响,利用超静定桁架的耦合特性和作动器的调节功能,把强度控制问题转化为数学规划问题,方法简单有效.
作 者：隋允康 邵建义 作者单位：隋允康(北京工业大学机电学院,北京,100022)
邵建义(大连理工大学工程力学系,大连,116023)
煤质自适应控制论文 篇6
摘要：针对三自由度直升机模型的稳定运行控制问题，根据各个自由度运动特性，采用牛顿力学原理，建立了直升机系统的数学模型.采用自适应神经模糊算法对模型进行控制，通过编写MATLAB的M文件和应用ANFIS工具箱结合simulink对控制效果进行仿真，得到仿真曲线，对比模型原厂自带PID控制器的控制效果，神经模糊控制俯仰轴调整时间缩短，超调降低，结果验证了自适应模糊神经算法在三自由度直升机模型的稳定运行控制问题上是有效可行的.
关键词：三自由度直升机；自适应模糊神经；极点配置：MATLAB； ANFIS工具箱
DOI： 10.15938/j.jhust.2015.02.007
中图分类号：TP273
文献标志码：A
文章编号：1007-2683（2015）02-0035-06
0 引 言
三自由度直升机模型是典型的非线性、强耦合、多输入多输出的复杂控制系统，是可以验证各种控制算法有效性的理想试验平台.直升机飞行控制系统的非线性、强耦合的特点和广阔的应用前景使得许多研究人员投入了大量的精力来研究这一控制系统.通过进行直升机系统的建模、设计、仿真与实验，不断提高直升机飞行器的控制性能，文建立了3-DOF直升机的神经网络模型，采川APC方法解决直升机的飞行姿态控制问题，义将二次型最优控制、滑模控制和遗传算法融合在控制系统中，使直升机系统得以稳定，国内高校对直升机控制问题关注较早的赵笑笑多次撰文研究直升机多种研究算法控制器的设计，均获得了不错的效果.
模糊控制系统与神经网络控制时，无需获得被控对象精确的数学模型.模糊控制系统凭人的经验知识进行控制，而神经网络则是通过样本学习，调整改变网络的连接权重达到控制目的，因此，把神经网络的学习机制引入模糊系统，使模糊系统具有自学习、自适应能力，而神经网络也能够利用已有的经验知识，既发挥二者的优点，又可弥补各自的不足.
本文采用由固高公司生产的三自由度直升机模型为研究对象，将现代控制理论中的极点配置控制应用于模型中，通过对直升机模型的运动原理进行数学描述，选取适当的状态变量获得状态空间模型，从而设计了极点配置控制器并进行了仿真，然后将极点配置控制的仿真结果作为训练数据，利用自适应神经模糊推理系统ANFIS的控制数据得到神经模糊控制器，对其控制效果进行仿真分析.
1 系统模型分析
三自由度直升机控制系统的工作原理如图1所示，上位机输出电压控制量经过运动控制卡驱动螺旋桨旋转，电压值的改变引起螺旋桨转速和方向的变化.位置编码器按照设定的采样周期将直升机当前状态传送给运动控制卡后传送到上位机，再根据设计的算法求出相应的控制量输送给电机.
三自由度直升机模型如图2所示，基于三自由度直升机系统的特点，忽略各个轴之间的耦合，系统分为三个轴分别建模.
1.1俯仰轴
基于三自由度直升机实验系统动态特性，俯仰运动简化模型如图3所示，
假定直升机初始位置是悬在空中并保持平衡状态，根据力学原理可得到下列等式：其中：Je是俯仰轴的转动惯量，V1和V2是两个电机的电压，由它们产生升力F1和F2；Kc代表螺旋桨的电机升力常数；l1.是支点到电机的距离；l2是支点到平衡块的距离；Tg是由俯仰轴的重力G产生的有效重力矩，是俯仰轴的俯仰加速度.
1.2横侧轴
横侧运动简化示意图如图4所示，
其动力学方程如下：其中：Jp代表横侧轴转动惯量；P为横侧轴运动方向的角加速度.
1.3旋转轴
旋转轴的简化示意图如图5所示.直升机旋转轴动力学的方程如下：
其中：r为旋转轴的旋转速度，单位rad/s；Jt是旋转轴的转动惯量，
俯仰轴状态变量选取x1=[εε]T，输入量为螺旋桨电机的电压和；横侧轴状态变量选取x2=[p，P]T输入量为螺旋桨电机的电压差；由于旋转轴的运动可以通过横侧轴来控制，因此在本文中不做单独状态反馈控制器的设计，仍采用原系统自带的PID控制器控制.其中：Je为俯仰轴转动惯量；Jp为横侧轴转动惯量；l1为螺旋桨到俯仰轴的距离；lp为螺旋桨到横侧轴的距离；Kc为电机力常数，
文对三自由度直升机模型的PID控制方法及参数渊节研究详细，在此不再详述，其PID控制仿真曲线如图6所示.
2 极点配置控制器设计及仿真
2.1 极点配置控制器设计
现代控制理论，经常采用的是状态反馈，所谓的状态反馈，就是把系统状态变量与对应的反馈系数相乘，然后反馈到输入端与参考输入相加形成控制律，作为受控系统的控制输入，即状态反馈M=一纸[吲.只要系统足能控的，通过这种方法，极点配置的线性状态反控制可以满足被控对象对于控制器的要求.
对于上述俯仰轴与横侧轴的状态空间模型通过计算，得到Tc=[B AB]满秩，即俯仰轴、横侧轴系统可控，闪此直升机模型俯仰轴和横侧轴可以分别设计极点配置控制器，
调用MATLAB控制系统命令step（A，B，C，D），可得到系统的单位阶跃响应曲线如图7所示.
由图可看出，未加控制器的系统很显然是发散的，不稳定的，
极点配置控制器设计时，期望极点的选择严重影响控制系统的性能.通过多次仿真试验，为获得较好控制效果，俯仰轴阻尼比ζ1=0.783，横侧轴阻尼比ζ2=0.477，Matlab运行后可确定期望的闭环极点：
wn=log（1/deta*sqrt（1-kosi.^2））1（kosi*t），
s=-kosi*wn+j*wn*sqrt（1-kosi.^2）.
运行结果俯仰轴Sl=-1.7186+1.3653i，横侧轴S2=-3.7829+6.9703i.
通过计算得到俯仰轴和横侧轴的状态反馈矩阵分别为Kl=[0.9996 0.5906]； K2=[0.9887 0.0604].
2.2仿真
在Simulink环境下进行极点配置仿真，各模块连接框图，如图8所示.
给定俯仰角角度为30°，旋转速度给定值为10rad/s，根据计算得出的反馈矩阵K搭建模型，利用状态方程的解随着时间的变化来观察状态变量的变化，仿真结果如图9所示，
由图9可知，俯仰角经过短时间调整后稳定于30°，跟踪效果良好，直升机旋转速度由0到给定值产牛一定的横侧角，随着旋转速度的增加，横侧角逐渐减小，旋转速度超调时，横侧角减小到负值，旋转速度完成跟踪后，横侧角稳定到0°.
3 自适应神经模糊控制
3.1 自适应神经模糊控制器设计
将通过极点配置控制得到的数据作为训练数据，输入隶属度函数个数为5，类型为钟形，输出类型为线性，训练次数为40次.可通过编辑M文件进行控制，采用genfsl（）函数自动生成Takagi-Sugeno型模糊推理系统，利用函数anfis（）训练白适应神经模糊系统；也可使用ANFIS工具箱进行控制.将神经模糊网络进行训练后导出，就可作为控制器对直升机模型进行控制，
以控制俯仰轴角度为例分别用M文件控制和ANFIS工具箱控制.
3.1.1 M文件
numpts= 68
data=E：
trndata= data（1：2：numpts，：）；%训练数据对集
chkdata=data（2：2：numpts，：）；%检验数据对集
%%采用genfisl（）函数直接由训练数据生成TS型模糊推理系统
numMfs=5；mfType='gbellmf'；
fisMat=genfisl（trnData， numMfs， mfType）；
%%根据给定训练数据训练自适应神经模糊系统
epochs=40；%训练次数为40
trnOpt=[epochs NaN NaN NaN NaN]；
disOpt=[]；
[Fis， error， stepsize， chkFis， chkEr]=anfis（trn-data， fisMat， trnOpt， disOpt， chkdata）；
%%计算训练后神经模糊系统的输出与训练数据的均方根误差trnRMSF
trnOutl=evalfis（trndata（：，1），Fis）；
trnOut2=evalfis（trndata（：，1），chkFis）；
trnRMSEJ=norm（trnOutl-trndata（：，2））/sqrt（length（trnOutl））；
trnRMSE2=norm（trnOut2-trndata（：，2））/sqrt（length（trnOut2））；
%%计算神经模糊推理系统的输出
anfis_y1=evalfis（x，Fis）；
anfis_v2=evalfis（x，chkFis）；
程序运行后绘制曲线如图10所示.
可知，经过训练后的隶属度函数产生了变化，训练后ANFIS的输出可以进行很好的跟踪拟合.
3.1.2
ANFIS工具箱
在ANFIS工具箱中，导人训练数据，输入隶属度函数个数为3，类型为钟形，输出类型为线性，训练次数为50次，进行训练，如图11所示.
将训练好的神经模糊网络导出，对三自由度直升机模型的俯仰轴进行控制，如图12所示.
3.2仿真
给定俯仰轴角度30°，仿真结果如图13所示，可知自适应神经模糊控制可实现直升机模型俯仰轴的稳定控制.
通过比较图13与图6（a），明显看出，自适应神经模糊控制调节时间为5s左右，而PID控制俯仰轴调节时间为16s，神经模糊控制俯仰轴达到稳定状态的时间明显优于PID控制器，同时，神经模糊控制曲线上来看几乎不存在超调量，而从PID控制曲线来看，明显存在超调量.通过以上比较可以得出自适应神经模糊控制方法效果更优.比较俯仰轴的自适应神经模糊控制与极点配置控制仿真效果，可以看出两种控制方法的控制效果基本一致，但是，极点配置控制需要依赖数学模型，而自适应神经模糊控制是一种智能的控制方法，仅需要经验控制数据，因此，自适应神经模糊控制对于基于数据的经验控制易于实现，具有一定的实际意义.
3 结 论
自适应PSD控制的改进算法 篇7
本文对Marsik和Strejc的研究工作及其他学者的工作进行了分析,应用根轨迹法,分析了PSD控制系统性能,提出了新的最优参数配置原则,通过仿真实验进行比较研究。
1 无辨识PSD控制系统分析
1.1 无辨识PSD控制器基本原理
PSD(Proportional、Summing、Differencing)即为PID的离散形式,其增量表达式如下:
由文献[2]可知,当满足下述条件时,系统具有较好的性能:
式中,和分别为系统误差e(t)的一、二阶差分绝对值的均值,且有:
由最优条件可得:Te(k)=2Tv(k)(3
增量表达式简化为:
1.2 无辨识PSD控制系统的根轨迹分析
一般情况,设Te(k)=αTv(k),则PSD控制器的脉冲传递函数为
式中,U(z)和E(z)分别为PSD控制器的输入和输出信号的Z变换(见图1),则PSD控制器的零点为
由于Tv(k)>0,z1,2模的范围为
该式表明,利用IFA算法的PSD控制零点均分布在一个单位圆内。无论增益g(k)从0至+?如何变化,两条根轨迹是由位于单位圆内的闭环极点开始,终止于可能同样位于单位圆内的零点。这表明IFA确保至少两个闭环极点分布在单位圆内。
式(6)表明,当α<4(包括文献[2]中提出的最优值α=2)时,那么系统将有一对共轭复零点,在某些情况下,闭环系统均不能稳定。
例如,当被控对象为双积分环节时:
系统的根轨迹方程为
式中,K*∈(0,+∞)为根轨迹的增益,z1,2为PSD控制器的两个零点。
当α<4时,系统根轨迹如图2所示,位于单位圆内的两条根轨迹(图中细实线曲线)终止于PSD的两个复数零点,而其它两条轨迹(图中粗实线曲线)位于单位圆外。这表明有两个闭环极点分布在单位圆内,而其它的极点在单位圆外,在这种情况下,基于IFA的PSD控制系统必定是不稳定的。
当4≤α<∞,系统根轨迹如图3所示,两条根轨迹(图中细实线曲线)各自终止于位于实轴的两个零点z1,2,而其它两条根轨迹(图中粗实线曲线)在各自终止于z=-1和z=-∞之前先在单位圆内运行。所以,如果能满足α≥4,取合适的增益g(k),那么系统将有可能保持稳定。根据式(2)及上述分析,取α=4,即
2 仿真验证
2.1 惯性环节
考察如下二阶惯性环节:
采样周期取TS=0.1s,选取α=2。
采样周期取TS=0.1s,图4中的曲线分别为α=2,4,8时的阶跃响应曲线。由该图可知,在惯性环节中,α=2并非为最优值。当α为4,8时,系统的超调量显著降低,收敛加速。
2.2 积分环节
考察如下积分环节:
采样周期取TS=0.1s,选取α=2。
采样周期取TS=0.1s,图5中的曲线分别为α=2,4,8时的阶跃响应曲线。由该图可知,在积分环节中,α=2同样并非为最优值。当α为4,8时,系统的超调量显著降低,收敛加速。
3 结论
应用根轨迹法修改了Marsik和Strejc的无辨识PSD控制方法中Te(k)=2Tv(k)的最优参数α=2,发现如果能满足α≥4,取合适的增益g(k),那么系统更易稳定。
摘要：为增加控制系统的稳定性、提高系统动态响应性能,应用根轨迹法对Marsik和Strejc的无辨识PSD自适应控制方法进行分析,讨论了原算法中某一最优参数的局限性,给出了新的最优参数选择原则。仿真实验表明,在新的最优参数范围内,系统的超调量显著降低,收敛加速。
关键词：PSD,无模型控制,自适应控制,根轨迹
参考文献
[1]Ziegler J G,Nichols N B.Optimum se-ttings for automatic controllers[J].Trans.ASME,1942,11(64):759-768.
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[3]丁红,舒迪前,王京.无需辨识的PSD自适应控制器及其应用[J].冶金自动化,1994(2):35-39.
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[5]秦志明,卢秀梅.一种新的控制算法在主汽温控制中的应用研究[J].仪器仪表用户,2005(2):4-6.
[6]赵金宪,王秀琴,王忠礼.无辨识自适应控制算法改进分析[J].控制工程,2004(1):24-26.
一种自适应主动控制队列算法 篇8
关键词：RED,拥塞控制,路由缓冲资源
本文在分析RED算法基础上, 提出了一种新型AQM算法, 能够动态调整Pmax参数, 并且采用非线性函数代替原有的丢包率计算方法.通过动态调整Pmax来调整向源端发送拥塞通知的速率, 维持队列的稳定;通过新丢包率计算方式, 提高缓冲的利用率和使队列长度尽量稳定于期望值附近。
1、一种新的自适应RED算法
丢包率p相对于RED算法在Qmin附近取值更趋近零, 并且随着参数k的取值而改变.K值决定队列的期望值, 如果是期望值是, 则k值取2。
(2) 调整Pmax算法
修改Pmax算法描述如下:
2、结语
本文提出一种改进的算法, 新算法在队列控制和丢包率控制方面优于RED算法。
参考文献
[1]S.Floyd, V.Jacobson.Random early detection gateways for con-gestion avoidance.IEEE/ACM Transactions on Networking, 1993, 1 (4) :397-413.
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煤质自适应控制论文 篇9
关键词：火电厂自适应预估控制DCS系统
0 引言
随着我国现代科学技术的不断进步，对火力发电组的要求越来越高。为了提高火电厂的生产效率，并顺应时代的发展需求，必须对其进行自动化控制，以确保火力发电组的高效生产。目前分散控制系统（DCS）在我国大多数火电厂中得到了广泛的应用，对火力发电的生产、监督、管理等方面发挥着巨大的作用。本文就自适应预估控制技术在火电厂DCS中的应用进行了研究分析，从而使DCS发挥出最大的价值，促进我国火电厂更好更快的发展。
1 自适应预估控制系统概述
在科学技术日新月异的今天，我国大多数火电厂的发电组仍然沿用了比较传统的控制方法，对火电厂的生产、监督与管理带来了诸多不便，使电厂存在较大的滞后性和惯性，降低了火电厂生产的效率。为了提高火电厂运作的稳定性和安全性，必须改进其控制方式，确保机器设备的正常使用。在这样的背景下，自适应控制系统应运而生，在考虑到火电厂生产滞后性和不稳定性的情况，可以在系统运行过程中进行不断的测试，根据系统各方面的参数指标，按照调控系统的参数变化提高系统运行的稳定性。随着近年来计算机技术、通信技术和CRT显示技术的不断发展，在自适应控制系统的基础上，自适应预估控制系统的出现，无疑对火电厂生产的稳定性和收敛性带来了机遇和挑战。
自适应预估控制系统是一种本质非线性系统，虽然火电厂引入了大量的先进技术，但是由于火力发电生产过程的复杂性，存在大量的特性时变、强耦合、非线性等干扰情况。目前由于建立在PID技术上的传统控制策略具有简单、易于掌握的特性而得到了广泛的应用，但是在实际的操作过程中却不能发挥出最大的功能价值。传统的控制策略容易受到不同因素的干扰，使系统难以稳定安全的运行，不能较好的解决火电厂生产滞后大、惯性大等问题。另外，在发电机组设备发生异常情况时，传统的控制策略并不能对其进行科学的调控与处理，无法满足负荷较大机组的运行。自适应预估控制在我国火电厂生产中取得了较大的成效，但是仍然存在自适应调整回路滞后问题。随着模糊控制、神经控制等智能控制方式的发展，提出了模型参考自适应预估控制方法（MRAPC），该方法在火电厂主汽温、燃烧等大滞后，以及参数时变的实际控制系统中实现了自适应预估控制算法，促进系统控制效果大大提高。
2 自适应预估控制在火电厂DCS中的应用
传统的控制策略无法在火电厂的DCS中发挥最佳的功能，自适应预估控制系统的出现较好的解决了DCS运行的问题。当前MRAPC的运行主要通过人工控制，通过网络对火电厂的DCS进行干涉，不仅能保证DCS系统通信的开放性，还可以提高网络通信质量。同时也可以将各类计算机语言下载到DCS控制器中，如C语言、Java语言等，充分利用DCS系统的软硬件资源，在提高系统稳定性的同时也加强了自动化控制水平。目前，自适应预估控制在火电厂的气温控制系统以及燃烧协调控制系统中得到了广泛的应用。
2.1 MRAPC在火电厂燃烧协调控制系统的应用
在火电厂主蒸汽压力控制系统中，采用MRAPC算法，能较好的解决系统迟钝等问题。在燃烧协调控制系统中，为了促进上发电机组负荷跟踪速度的加快，可以在非线性为补偿的基础上，采用能量平衡前馈信号。运用MRAPC算法，在正常情况下，系统在依靠反馈控制系统下，主汽压能维持在±0.2MPa左右。但是在实际生产中，由于发电组单机容量增大，汽轮机相对热容量减少，这就使得必须通过燃烧给煤率的变化来满足负荷的变化。在燃烧协调控制系统中应用自适应预估控制方案，实现了燃烧协调控制系统传统的自动控制，提高了发电机组的稳定性，为整个机组投入AGC远程调度控制奠定了基础。
2.2 MRAPC在火电厂气温控制系统的应用
火电厂气温控制系统主要包括主汽温控制系统和再热汽温控制系统。主汽温控制系统往往需要提高蒸汽温度来促进机组热效率的提升，但是因怕温度过高对汽机造成损坏，威胁发电机组的运行安全性。因此采用自适应预估控制方案，既改善了主汽温控制系统的性能，还大大提高了系统的抗干扰能力和自动化控制水平。再热汽温控制系统与主汽温控制原理相似，也是一个串级形式的自适应预估控制系统，利用PID对参数进行调整，不仅能提高系统的稳定性，还能增加系统对输出扰动的抑制能力。从火电厂DCS整体来看，自适应预估系统在近年来取得了不错的成就，达到了预期的控制效果。
3 结束语
自适应预估控制方案的出现，无疑对火电厂DCS系统带来了新的机遇，同时也较好的满足了自适应控制系统自身的发展要求。虽然目前火电厂生产中仍然存在较多的问题，但是只要充分的利用DCS系统的软硬件资源，对系统进行不断的优化，从而促进DCS系统运行的稳定性和安全性，为我国电力产业做出更多的贡献。
参考文献：
[1]王杰，高昆仑，王万召.基于OPC通信技术的火电厂DCS后台控制[J].电力自动化设备，2013，04:142-147.
[2]陈林海.基于控制历史的自适应PID控制方法及其在热工过程中的应用[D].重庆大学，2013.
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