磨煤机负荷控制系统模型算法控制的实现

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1、第35卷第l1期华电技术Vo1．35No．112013年11月HuadianTechnologyNOV．2013磨煤机负荷控制系统模型算法控制的实现刘梓媛，马平(华北电力大学，河北保定071000)摘要：磨煤机负荷控制对象是典型的非线性、大滞后及时变性的控制对象，采用常规的控制方法难以获得较好的控制效果。基于预测控制在解决复杂难控对象方面的优势，提出模型算法控制方案，用以解决磨煤机负荷控制问题。仿真效果表明，当模型参数变化、内部扰动及设定值扰动时，模型算法控制在稳定性、鲁棒性、抗干扰性上均优于常规的比例一积分一微分控制。最后，在仿真基础上提出可用于实际工程的算法控制设计方案，条件具备时

2、可将其应用到电厂实际运行中。关键词：磨煤机；负荷对象；预测控制；模型算法控制；比例一积分一微分控制中图分类号：TK223．25：TK39文献标志码：A文章编号：1674—1951(2013)11—0022—04广义被控对象的数学模型为0引言)=e一，(1)在我国火电厂制粉系统中，磨煤机是最重要的磨煤设备，但大多数磨煤机在运行中缺少高可靠性式中：W(s)为给煤量一差压信号通道的传递函数；和准确性的控制方法。磨煤机系统是典型的多输入k为比例系数；t为延迟时间；r为时间常数J。多输出的耦合系统，为简化控制的复杂性，可将负荷2模型算法控制对象分离出来，得到一个相对独立的单变量负荷控制系统。负荷

3、控制系统主要是针对磨煤机存煤模型算法控制为预测控制算法的一种，采用基量的控制，常规比例一积分一微分(PID)控制器很于脉冲响应的非参数模型，利用过去的输入、输出信难达到理想的控制效果。息以及未来的输入信息，预测系统未来的输出状态。针对磨煤机负荷控制问题，国内外学者提出了模型输出误差经反馈校正后与参考轨迹相比较，应许多改进方法。本文旨在提出模型算法控制用二次性能指标进行滚动优化，计算当前时刻应加(MAC)方案，解决磨煤机负荷控制问题。MAC和其于系统的控制作用，完成控制循环_5J。预测模型、他预测控制思想基本一致，主要采用多步预测、滚动反馈校正、滚动优化为MAC的核心内容。图1为优化和反

4、馈校正等控制策略。滚动优化的控制特点MAC系统原理图。使得MAC在控制效果上占有独特优势。滚动优化不是用一个对全局相同的优化性能指标来衡量控制效果，而是不同时刻采用不同的优化性能指标，即优化反复在线进行，因此，控制效果比传统控制方法有很大的提升。图1MAC系统原理图1磨煤机负荷控制对象分析一般对象的脉冲响应预测模型为磨煤机的负荷控制系统是典型的大时滞系统，PY(k+i)=∑gi“(k+i一1)，(2)因此，系统控制部分不能及时得到控制作用的反馈i=1信息。大时滞的存在使得系统超调增大、稳定性变式中：Y(k+i)为单步预测模型输出值；(k+一差、调节时问变长，严重影响系统的控制品质；由于

5、1)为单步模型预测算法控制器的输出值；p为多步煤种、煤质及钢球磨损等原因，磨煤机的工况特性复输出预测时域长度；m为控制时域长度；为脉冲响杂，对象时变性强。负荷控制对象模型的获取方法应序列；为采样时间。很多，如进出口差压法、轴振法等J，本文选取系统方案采用多步预测模型，多步预测模型输出包括2部分：过去已知的控制量所产生的预测模型输收稿日期：2013—06—07出部分；由现在和未来将施加于系统并影响系统未第11期刘梓媛，等：磨煤机负荷控制系统模型算法控制的实现·23·来行为的控制量所产生的预测模型输出部分。采用3．1MAC控制器参数分析预测模型输出误差对预测模型输出进行修正，多步在MAC中

6、，参数的选取十分重要，参考轨迹时预测输出用公式为间常数丁，越大，参考轨迹越平缓，鲁棒性也越强，但ylm(k+1)=GlU(k)+G2U(k一1)+是过程却较迟缓，快速性变差。在该仿真中，参考轨h[y()一Y(k)]，(3)迹的时间常数，=75。误差权矩阵及控制权矩阵均预测模型输出矢量y(k+1)为为对角阵，一般情况下，选取误差权矩阵系数q=ylm(+1)=[Y(+1)，Y(+2)，⋯，q=⋯=g及控制权矩阵系数r=r：=⋯=ri，Y(k+P)r，(4)图2和图3分别为误差权系数9与控制权系数r变化模型算法控制器当前时刻至m时刻输出矢量时的控制效果对比，其中，Y幅值表示系统负荷输出。1．

7、4()为1．2(k)=[Id,()，u(k+1)，⋯，1．0M(k+m一1)]，(5)0．8已知凡时刻前控制矢量U(k一1)为0．6U(k一1)=[“(k—It,+1)，l,t(k一凡+2)，⋯，0．4(k一1)r，(6)OI2误差修正矢量h为050010001500200025ooh=[h，h：，⋯，h。，(7)仿真时间，s式中：(k)为当前系统输出矢量；(k)为当前模型图2q：0．08时0变化对系统输出的影响算法控制器的输出矢量。G，G为模