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1、学兔兔www.xuetutu.com第42卷第1期锅炉技术V01.42,NO.12O11年1月B()ILERTECHN()L0GYJan.,2011文章编号:CN311508(2O11)01~001904多变量解耦内模控制研究及在锅炉燃烧系统中的应用历鹕(滨州技术学院化学T程系,山东滨州256600)关键词:锅炉燃烧系统;多变量;解耦内模控制摘要:针对锅炉燃烧系统存在的多变量耦合及大时滞的特点,提出了多变量解耦内模控制算法。使燃烧控制中受控变量蒸汽压力、烟气成分(经济燃烧指标)和炉膛负压与操纵变量一燃
2、料量、送风量和引风量组成的燃烧系统控制方案满足:燃料与送风量之间保持一定的比值从而保证燃烧的经济性和锅炉的安全运行;引风量与送风量相适应,保证炉膛负压在一定的范围内。仿真结果表明了算法的可行性和有效性。中图分类号:TP273文献标识码:A有许多问题有待解决,如进一步提高多变量过程0前言中内模控制的应用。本文提出多变量解耦内模控锅炉燃烧系统是个大惯性、大纯时延、变参数制方法,通过改进传统解耦控制器设计方法,使控的多输入、多输出复杂过程,而目前所存在的PID制器同时具有解耦和内模控制两部分功能,既能等控制
3、方法并不能很好地解决这些问题,由此需减小各输出变量之间的关联,又能有效改善各被要合理地改变这种现状。近年来,随着内模控制控过程的响应性能,减小由大时滞带来的不良影理论的进一步发展,将内模控制应用于工业过程响。同时在计算过程中,运用遗传算法的模型近中已成为一个热门的研究方向[。国内外有许多似功能来降低运算的复杂程度,使得该方法具有研究人员和学者在这方面投入了大量的精力,也较好的适用性和灵活性。取得了一些显著的进展和成果。文献[2]针对电1多变量解耦内模控制站锅炉汽温被控对象大滞后、大惯性的特点,设计了一
4、种新的基于内模控制原理的过热汽温控制策1.1多变量内模控制的基本结构略。与传统PID调节方案相比,无论对于稳态过根据1982年Garcia和Morari提出的内模程或动态过程,新控制策略减少了由于滞后引起控制方案,得出多变量内模控制结构框图如下的可控指数低、气温调节困难的特点,明显提高了所示:D控制回路的鲁棒性及抗干扰能力。文献[3]将基于神经网络的内模控制策略应用到电站锅炉的汽包水位控制中,总的控制对象输入由神经网络内模控制器NNC和一个鲁棒反馈控制器RC组成,2个控制器的输出信号通过变参数加权综合
5、后共图1MIMO内模控制结构框图同作用于被控对象。保证在控制初期以及对象特性变化的情况下系统仍然具有良好的调节品质。图中G()表示解耦控制器矩阵;G(s)表示实际过程传递函数;G(s)表示过程参考模型传递函文献E4;针对锅炉汽包水位的控制进行研究,在运用内模控制的基础上,引入TS模型的模糊神经数;D(s)表示扰动通道传递函数,由于引入了内部模型,反馈量具有扰动量反馈的分量,而且控制器网络建模,从而进行锅炉汽包水位控制。从上述的设计也变得较为容易。当模型G(s)与过程G()的研究成果来看,将内模控制应用
6、于锅炉过程控失配时,在反馈回去的信息中,除原来的扰动量外,制可以使工业过程的性能得到明显的提高。但仍收稿日期:20090306作者简介:厉鹏(1982一),男,滨州技术学院化学T.N系讲师.从事内膜控制、化工仪表理论的研究。学兔兔www.xuetutu.com20锅炉技术第42卷还包含模型失配的某些信息,从而有利于控制系统一种简单可行的控制器。的抗扰设计,增强系统的稳定性。本文考虑通过利用遗传算法求模型的近似1.2多变量解耦内模控制器的设计值,这可以看作求函数最小值。求解该问题遗传假设图1中模型G()
7、和过程G()的传递函算法构造过程如下:数相同,如式(】)所示:(1)通过随机方式产生若干个所求解问题的ll(S)⋯gl(S)]数字编码,即染色体,形成初始群体;G()一G()一Ii。.1(1)(2)通过适应度函数给每个个体一个数值评(S)⋯g()J价,淘汰低适应度的个体,选择高适应度的个体其中g(s)一g(s)gu;i,一1,2,⋯,,。g()参加遗传操作,经过遗传操作后的个体集合形成O是稳定正则的有理传递函数。过程传递函数矩下一代新的群体;阵G(s)必须稳态非奇异。即detEG(0)]≠0,才能(3
8、)再对这个新群体进行下一轮进化,找到实现解耦控制。使匹配误差最小的解击()。整个控制系统的闭环传递函数为综合上述,多变量解耦内模控制器的设计的H:GGc[J+(G—G)G(](2)实现方法如下:在过程与模型匹配的情况下,G—G,经解耦(1)对第一个回路,—l,对fGf和所有非零控制得到的其对角化形式应为G应用模型降阶算法(如果G是一阶或标准加滞后形式则跳过此步),从它们的降阶模型中提取时滞和非最小相位零点(包括阶次),对所有Ez计算r和叩(z);(2)确
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