基于增量型广义预测控制协调控制系统研究

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1、维普资讯http://www.cqvip.com2007年第l2期东北电力技术9，’’’、^_；分析^_基于增量型广义预测控制^．_：与：^1，_^_协调控制系统研究应用^Vl‘l‘l‘l‘‘StudyonCoordinateControlSystembasedonIncrementalGeneralizedPredictiveControl朱小娟，张家生，顾新宇(1．沈阳工程学院，辽宁沈阳110136；2．东北大学，辽宁沈阳110004；3．东软集团，辽宁沈阳110009)摘要：在分析协调控制对象动态特性的基础上，将广义预测控制应用于协调控制系

2、统锅炉主调节器中。预测控制对处理大迟延对象具有独特的优势，实现参数的在线、实时自调整。仿真结果表明，采用的控制算法具有良好的控制品质，是一种可行的控制方案。对于研究非线性、参数时变的控制系统提供了一种新的思路，具有一定的理论意义和工程应用价值。关键词：协调控制系统；预测控制；非线性[中图分类号]TK323；TP273[文献标识码]B[文章编号]1004—7913(加()7)12—0009—02大型火力发电厂的协调控制系统是复杂的多变求是机组负荷小变动时保持给定值，在机组负荷大量控制系统，具有非线性、时变、大迟延、强藕合变动时允许在给定值附近规定的

3、范围内变化。热力等特点，难以建立精确的数学模型¨j。常规的PID发电机组控制所需要解决的中心问题是在电网负荷控制器难以获得满意的控制效果，而且在实际生产变化时，怎样保证机组快速、稳定实现跟踪，也是现场，由于受PID参数整定方法的限制和困扰，控衡量一个控制系统性能优劣的基本标准。采用不同制器参数往往整定不良，对运行工况的适应性差。的负荷控制方式会显著影响单元机组的上述控制品预测控制是在工业实践过程中独立发展起来，其基质。根据机组运行过程中维持能量平衡的方式不本出发点与传统PID控制不同。通常的PID控制是同，目前国内单元机组的负荷控制可分为分别控制

4、根据过程当前和过去的输出测量值与设定值的偏差与协调控制两大类，其中前者又可分为锅炉跟随汽来确定当前的控制输入。而预测控制不但利用当前机方式和汽机跟随锅炉方式。图1为锅炉跟随控制和过去的偏差值，还利用预测模型来预估过程未来方式，图2为汽机跟随控制方式。图3为单元机组的偏差值，并据此而滚动确定当前最优输入策机炉协调主控系统结构。略。从基本思想上预测控制优于PID控制。本文提出改进的广义预测控制算法引入误差及误差变化率校正因子使得该算法能够更好地实现复杂系统的鲁棒控制。该算法应用于锅炉主调节器中，并进行仿真，其结果表明了该算法的可行性。1单元机组控制方

5、式及对象动态特性图1锅炉跟随控制方式1．1单元机组控制方式单元机组中，输出电功率被视作机组的外部参数，反映了机组对外能量的输出量。基本要求是迅速适应负荷变化的需要。而汽轮机进口汽压(锅炉出口汽压)被视作机组的内部参数，反映了机、炉之间用汽和产汽的能量平衡与否及机组蓄能的大小，是机炉运行是否协调的一个主要指标。基本要图2汽机跟随控制方式维普资讯http://www.cqvip.com10东北电力技术2007年第12期Y(t+)=Y(t)一多(t)操作员指令—————]实际负r————控制器传递函数为中调指令晷龚銎lGz)=p(d1一)Az一)／Az

6、)频差信号Il3系统仿真结果图3单兀机组机炉协调主控系统结构本文选取某600MW直流锅炉燃煤机组作为被1．2单元机组对象动态特性控对象，其传递函数矩阵为受控过程为多输人多输出的过程，在输入和输GNgG出之间存在着交叉的藕合关系。机炉单元机组可简=NB]G21G22：船化为一个具有双输入和双输出的被控对象。图4系统仿真结构如图5所示。在相同控制方式及为单元机组受控对象模型。相同工况下，锅炉主调节器分别采用PID、普通广义预测控制算法及具有预测误差及误差变化率校正的增量型广义预测控制算法。第三种算法参数取值：预测时域N=11，控制时域Nu：5，控制加

7、权因子A=0．05，柔化因子0：0．3，控制增量P=Ⅳ0．8，误差加权因子=0．12，误差变化率校正因子Y=0．98。其中输入输出传递函数关系为Y(s)=G(s)·U(s)B=】A．=式中Y(s)，U(s)分别为被控量矢量和控制量图5系统仿真结构图矢量，G(s)是整个系统的传递函数矩阵。设当机组压力负荷70％时分两种情况对系统2具有预测误差及误差变化率校正的增量做阶跃响应，分析结果如下。型广义预测控制算法a．当压力给定值为1，功率给定值为0时可一般的广义预测控制算法的控制率为得到功率通道的阶跃响应曲线如图6所示。△()=g(一l·5(t)：(t一

8、1)+△(t)2l虽然一般的广义预测控制算法已经具有优良的控制性能和较好的鲁棒性J，但还存在一定的缺奋o．5-O陷，当存在建模误差并且预