王 恭 周曉東 張騰宇 趙鑫巖 王冰礁 曹生現(xiàn)

(1.東北電力大學(xué)自動(dòng)化工程學(xué)院，吉林 吉林 132012；2.山西新華化工有限責(zé)任公司，太原 030008； 3.華能羅源發(fā)電有限責(zé)任公司，福州 350026)

隨著火電機(jī)組容量的不斷增大，對鍋爐連續(xù)排污的控制要求也進(jìn)一步提高。目前，鍋爐連排普遍采用以爐水電導(dǎo)率為被控量的PID反饋控制系統(tǒng)。隨著電廠控制技術(shù)的發(fā)展，鍋爐連排控制技術(shù)不斷改進(jìn)，文獻(xiàn)[1，2]指出小容量鍋爐在工業(yè)生產(chǎn)的連排過程中，以排污率為標(biāo)準(zhǔn)，根據(jù)蒸汽量計(jì)算得到連排流量，對其進(jìn)行有效控制，可取得較好的排污效果。文獻(xiàn)[3]基于鍋爐連排流量由多水質(zhì)參數(shù)共同影響的特點(diǎn)，應(yīng)用現(xiàn)場實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，建立了爐水電導(dǎo)率和二氧化硅濃度與連排流量的函數(shù)關(guān)系。綜合比較這些控制策略在爐水連排中的控制效果，筆者根據(jù)爐水連排控制的實(shí)際情況和過程特點(diǎn)，建立了一種能夠應(yīng)對連排過程中大遲延、多變量和強(qiáng)時(shí)變性的多水質(zhì)參數(shù)連排復(fù)合控制系統(tǒng)，并進(jìn)行了仿真驗(yàn)證。

1.1 復(fù)合控制系統(tǒng)策略的確定

鍋爐連排控制存在多變量及大遲延等特點(diǎn)，而前饋-反饋控制策略在克服遲延和擾動(dòng)方面具有一定的優(yōu)勢[4,5]，為確保爐水pH值、電導(dǎo)率、磷酸根離子和二氧化硅4個(gè)水質(zhì)參數(shù)指標(biāo)適應(yīng)鍋爐運(yùn)行的要求，設(shè)計(jì)了鍋爐連排復(fù)合控制系統(tǒng)，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1所示。其中被控量為爐水電導(dǎo)率，執(zhí)行器為連排流量閥，輸出為連排流量的調(diào)整值。在該控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)中，前饋控制器采用數(shù)據(jù)融合算法[6～10]，實(shí)現(xiàn)多水質(zhì)參數(shù)與連排流量的關(guān)聯(lián)，融合結(jié)果作為前饋控制量，而在反饋環(huán)節(jié)中采用了模糊自整定PID控制方式，既具備了模糊控制的魯棒性又兼顧了PID控制高精度的特點(diǎn)[11]，可根據(jù)排出爐水電導(dǎo)率實(shí)時(shí)值對PID的控制參數(shù)進(jìn)行連續(xù)調(diào)整，以適應(yīng)參數(shù)時(shí)變的控制過程。

圖1 鍋爐連排復(fù)合控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)框圖

1.2 控制系統(tǒng)參數(shù)辨識(shí)

考慮到連排流量和爐水電導(dǎo)率之間的關(guān)系在電廠生產(chǎn)中難以確定，因此，筆者基于電廠鍋爐排污實(shí)際運(yùn)行情況，設(shè)計(jì)了控制系統(tǒng)參數(shù)模擬實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，具體結(jié)構(gòu)如圖2所示。實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)模擬了恒壓環(huán)境下影響爐水含鹽量的補(bǔ)給水、鍋爐連排及蒸發(fā)等環(huán)節(jié)的鍋爐水循環(huán)過程，然后根據(jù)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)對系統(tǒng)被控對象進(jìn)行參數(shù)辨識(shí)。實(shí)驗(yàn)得到的階躍響應(yīng)曲線如圖3所示，由曲線分析可知該系統(tǒng)具有明顯二階過阻尼特性，且為自平衡系統(tǒng)，參考文獻(xiàn)[12]系統(tǒng)辨識(shí)的算法，利用被控對象階躍響應(yīng)多組實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，辨識(shí)對象的傳遞函數(shù)，確定的系統(tǒng)傳遞函數(shù)如下：

(1)

圖2 模擬鍋爐連排系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

1.3 前饋控制器的設(shè)計(jì)

前饋控制器的設(shè)計(jì)采用數(shù)據(jù)融合算法，兩級融合模型采用局部并行總體串行的復(fù)合結(jié)構(gòu)，然后通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合算法，預(yù)測鍋爐連排流量，并以此克服水質(zhì)參數(shù)擾動(dòng)對系統(tǒng)帶來的影響。

(2)

二級融合。二級融合采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，建立各水質(zhì)參數(shù)與連排流量的關(guān)聯(lián)，根據(jù)各水質(zhì)參數(shù)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確地完成鍋爐連排流量的預(yù)測。

設(shè)xk表示第k次迭代的權(quán)值和閾值所組成的向量，新的權(quán)值和閾值組成的向量xk+1可根據(jù)下式求得：

xk+1=xk+Δx

(3)

對于牛頓法，則有下式：

Δx=-′2E(x)J-1·′E(x)

(4)

式中 ′E(x)——梯度；

′2E(x)——誤差指標(biāo)函數(shù)E(x)的Hessian矩陣。

確定誤差目標(biāo)函數(shù)后，由Jacobian矩陣推導(dǎo)出的L-M表達(dá)式如下：

Δx=[JT(x)J(x)+μI]-1J(x)e(x)

(5)

式中I——單位矩陣；

μ——常數(shù)，μ>0。

μ作為調(diào)整因子用于控制L-M算法的迭代，通過自適應(yīng)調(diào)整該值，L-M算法可以使梯度下降法與高斯牛頓法較好的結(jié)合。

二級融合的輸入為一級融合后的數(shù)據(jù)，輸出為連排流量。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采取單隱含層、四輸入、一輸出的三層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。將隱含層神經(jīng)元個(gè)數(shù)設(shè)為7，相鄰層的傳遞函數(shù)依次選取“tansig”、“purelin”函數(shù)。訓(xùn)練函數(shù)選取“trainlm”。設(shè)定的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)為：學(xué)習(xí)速率0.05，動(dòng)量因子0.9，訓(xùn)練目標(biāo)最小誤差0.001。

為實(shí)現(xiàn)連排流量的準(zhǔn)確預(yù)測，二級融合網(wǎng)絡(luò)選用某火電廠600MW亞臨界機(jī)組110組樣本數(shù)據(jù)(表1)，對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證。

表1 樣本數(shù)據(jù)

(續(xù)表1)

1.4 反饋控制器設(shè)計(jì)

反饋控制器采用模糊自整定PID控制算法，實(shí)現(xiàn)對PID參數(shù)KP、KI、KD的在線調(diào)整。模糊控制器有兩個(gè)輸入，分別為設(shè)定的爐水電導(dǎo)率和出水電導(dǎo)率的偏差E和偏差變化率Ec，取其對應(yīng)的基本論域?yàn)閇-6,6]和[-5,5]，量化因子為5和2。輸出量為PID控制器的增量ΔKP、ΔKI、ΔKD，取其對應(yīng)的基本論域?yàn)閇-0.6,0.6]、[-0.012,0.012]和[-1.2,1.2]，比例因子為0.2、0.04和0.40。為提高系統(tǒng)的靈敏度，模糊子集選取{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}。為了便于算法實(shí)現(xiàn)，隸屬函數(shù)選取隸屬度幅值等于模糊論域步長的三角形隸屬度函數(shù)，建立模糊控制規(guī)則(表2)，利用重心法求解模糊控制量。

表2 三參數(shù)模糊控制規(guī)則表

通過上述步驟，計(jì)算模糊控制器的3個(gè)輸出值ΔKP、ΔKI、ΔKD，利用臨界比例帶法確定的式(1)所示控制對象的初始控制參數(shù)為KP=1.2，KI=0.031，KD=11.27。至此模糊自整定PID控制器的參數(shù)實(shí)時(shí)調(diào)整如下：

(6)

2 控制系統(tǒng)仿真分析

在一級融合過程中選取某火電廠600MW亞臨界機(jī)組爐水中磷酸根離子某一段時(shí)間的測量值進(jìn)行處理，處理結(jié)果如圖4所示。由數(shù)據(jù)曲線可以看出，融合后數(shù)據(jù)曲線較為平滑，原始數(shù)據(jù)均方差為0.37，而融合后數(shù)據(jù)均方差為0.11。由此說明經(jīng)數(shù)據(jù)融合算法處理的數(shù)據(jù)可提高測量數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度。

圖4 一級融合數(shù)值與原始數(shù)值對比

二級融合處理結(jié)果如圖5所示，圖中實(shí)際值和預(yù)測值能基本吻合，只有少數(shù)預(yù)測值與實(shí)際值有所差別，經(jīng)計(jì)算其平均絕對誤差為3.78%。因此設(shè)計(jì)的二級融合網(wǎng)絡(luò)能夠較為準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)連排流量的預(yù)測。

圖5 二級融合數(shù)值與實(shí)際值對比

選取30組測試數(shù)據(jù)分別采用兩級融合和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行排污流量預(yù)測，計(jì)算結(jié)果如圖6所示，兩級融合算法平均誤差為2.92%，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)平均誤差為5.76%。由此說明設(shè)計(jì)的兩級數(shù)據(jù)融合算法在滿足系統(tǒng)實(shí)時(shí)性的要求下，預(yù)測值更為準(zhǔn)確。

圖6 兩級融合與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測值對比

鑒于爐水加藥對連排流量影響較大，特別是爐水加磷對爐水電導(dǎo)率影響最為顯著，為此選取磷酸根濃度作為干擾量。采用了典型的一階慣性模型，比例系數(shù)設(shè)為1.5，慣性時(shí)間常數(shù)T設(shè)為20，基于Simulink分別對前饋-反饋控制器、傳統(tǒng)PID控制和筆者設(shè)計(jì)的復(fù)合控制進(jìn)行仿真，仿真曲線如圖7所示。

仿真結(jié)果表明：前饋-反饋控制器相比傳統(tǒng)PID控制，超調(diào)量由34.0%下降到19.6%，調(diào)整時(shí)間由傳統(tǒng)PID的237s縮短到185s，且系統(tǒng)振蕩周期明顯縮短；當(dāng)加入干擾量時(shí)，系統(tǒng)的爐水電導(dǎo)率波動(dòng)較小，且能快速消除擾動(dòng)帶來的影響。引入模糊自整定PID控制器后，系統(tǒng)超調(diào)量控制到10.5%，調(diào)整時(shí)間相比前饋-反饋控制縮短了27s，外界擾動(dòng)的影響趨于平穩(wěn)，表明建立的復(fù)合控制模型能更好地適應(yīng)實(shí)際工況，與傳統(tǒng)控制系統(tǒng)對比，具有控制精度高、反應(yīng)速度快、抗干擾能力強(qiáng)及動(dòng)態(tài)性能穩(wěn)定等特點(diǎn)。

圖7 復(fù)合控制系統(tǒng)仿真對比曲線

3 結(jié)束語

針對鍋爐連續(xù)排污過程的特點(diǎn)，利用數(shù)據(jù)融合算法建立了預(yù)測排污流量的前饋模型，結(jié)合模糊PID控制器作為反饋校正，設(shè)計(jì)了鍋爐連排復(fù)合控制系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了對連排流量的實(shí)時(shí)調(diào)整和爐水電導(dǎo)率的有效控制?？刂葡到y(tǒng)仿真結(jié)果表明：該系統(tǒng)具有較好的動(dòng)、靜態(tài)性能，當(dāng)引入較大的外部擾動(dòng)時(shí)，系統(tǒng)表現(xiàn)出較好的魯棒性。

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