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时间:2017-12-08
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1、学兔兔www.xuetutu.com务l訇出基于遗传算法优化的锅炉燃烧系统鲁棒控制器设计Robustcontrollerdesignofboilercombustionsystembasedongeneticalgorithmoptimization李红彪’,张舒心,王东鹏。,陈立军LIHong—biao。,ZHANGShu-xin,WANGDong-peng,CHENLi-jun(1.东北电力大学信息工程学院,吉林132012:2.东北电力大学自动化工程学院,吉林132012;3.国电沈阳热电有限公司,沈阳11000
2、0)摘要;采用辐射能信号的H鲁棒控制,对解决燃烧系统的大时滞、大惯性和非线性问题,有较好的表现。但在控制器设计过程中,加权函数的选取是一个难点,多依靠设计人员的经验反复尝试,一般也得不到最优的结果。加入了遗传优化算法,运用其全局搜索优化特点进行加权函数的选取,从而设计基于遗传算法优化的锅炉燃烧控制系统的H鲁棒控制器。仿真表明,采用遗传算法获取加权函数是可行的,可获得较为理想的系统控制性能和鲁棒性。关键词:锅炉燃烧系统;鲁棒控制器;遗传算法;仿真比较中圈分类号:TG156文献标识码:A文章编号:1009-0134(201
3、4)09(上)-0Ol0--04Ooi:10.3969/j.{ssn.1009-0134.2014.09(亡).040引言统,其中:GFE(s)和GEP(s)分别是从燃料量到辐射能、从辐射能到主蒸汽压力的传递函数;D(s)锅炉燃烧系统是火电厂重要设备系统之一,关系到整个电厂运行的安全、经济和环保n】。针对和D(s)分别为主蒸汽压力控制器和燃料量控制锅炉燃烧系统的大惯性、大时滞、多参数、非线器;F(s)为燃料量;E(s)为辐射能信号。性等特点,先进的控制策略越来越多地融合到了该系统当中I,发挥着各自的特点和作用。采用辐射
4、能信号的鲁棒控制器,可以获得较为理想的控制效果口】,但在鲁棒控制器设计的过程中,加权函数的选取是一个难点,多数情况下只能依靠设I鳘I1采用辐射能信号的串级燃烧控制系统计人员的经验和反复尝试才能获得,且一般也不采用文献[7】的燃料系统模型,各个环节的传是最优的结果。递函数如式(1)、式(2)所示。遗传算法充分利用了自然界的“优胜劣汰”生存模式中生物的进化和遗传特点,创立的具有∽==.(1)全局搜索能力和寻找最优解的方法。其可以在搜索最优解的同时进行与搜索空间有关信息的获G)==(2)取,并且是能够不断调整搜索过程的高效、
5、实用在设计鲁棒控制系统时,对系统模型中的滞的寻优方法】。将遗传算法用于鲁棒控制器的设后环节P一进行有理近似是非常关键的,直接影响计,利用遗传算法对鲁棒控制器的权函数实施一系统模型变化,进而影响到控制器的设计。采定范围内的最优搜索,从而节省设计者大量的精用一阶分时近似方法(即马克劳林的一阶展开形力和时间。仿真结果表明,基于此方法所设计的式,如式(3)),对系统模型的传递函数式(1)和式(2)控制器满足系统各项性能指标,具备较好的鲁棒进行转化,得到式(4)和式(5)。性和稳定性。e一1/(1+)(3)1燃烧控制系统设计==
6、·(4)1.1系统模型转化(=0.021861(5)采用图1所示的辐射能信号串级燃烧控制系·收稿日期:2014-04-02作者简介:李红彪(1970一),男,副教授,硕士,研究方向为研究方向为计算机硬件及其应用。[1O1第36卷第9期2014-09(上)学兔兔www.xuetutu.coml勺化1.2鲁棒控制研究函数。混合灵敏度优化转化成寻找控制器K,使设计基于辐射能信号的H鲁棒燃烧控制系统得闭环系统稳定,且II~ll最小问题。如图2所示,其中:K(s)、K。(s)分别作为燃烧控l麓jlSlr0、制系统的主、副控制器,
7、K:(s)为H鲁棒控制器、L.JK。(s)为P控制器。是闭环系统对干扰抑制能力的度量,llTII是对乘性摄动(I+△)G中允许摄动△幅度大小的度量,是对加性摄动G+AG中允许摄动AG幅度大小的度量。1.3权函数的选取图2基于辐射能信号的H鲁棒燃烧控制系统W。是灵敏度函数S的加权函数,作用是抗干扰把两个回路各自进行处理,在副回路位置设和抑制系统超调量,其增益值应该尽量高于干扰置比例调节器的目的是更好的避免系统的二次扰抑制和指令误差的比例系数。所以,积分特性或动,处理过后的控制器数值是K(s)=69.65,以一高增益低通特
8、性是w的选取重点。w:表示加性摄阶分时模型近似的系统模型为例,其闭环传递函动的范数界,是R的加权函数。W:的数值选定主数为G。(s),如式(6)所示:要和被控对象的性质及控制参数的摄动有一定的关系,一般情况下只取为一个常数的形式。w是G1)=对补灵敏度函数T的加权函数,其含义是系统乘性1一()·G聒()149.24s+28.32s
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