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基于T—S模糊模型的鍋爐汽包水位模型研究

2015-12-26 15:48:09蔣靜江李或尹文佳
科學(xué)家 2015年10期
關(guān)鍵詞:仿真神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

蔣靜江++李或++尹文佳

摘要 鍋爐汽包水位是一種多變量的非線性耦合系統(tǒng)。對此應(yīng)用T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以鍋爐汽包水位為對象進(jìn)行數(shù)學(xué)建模,并且針對廣東粵電集團(tuán)有限公司珠海發(fā)電廠裝機(jī)容量700WM的#1機(jī)組鍋爐汽包水位實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)信號(hào)進(jìn)行仿真處理,通過對該模型的參數(shù)的預(yù)測學(xué)習(xí)以及與實(shí)際輸出的對比,得到符合條件的鍋爐汽包水位的仿真模型。

關(guān)鍵詞 汽包水位;T-S模糊模型;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);仿真

中圖分類號(hào) TK2

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A

文章編號(hào)2095-6363(2015)10-0050-02

面對日常生活中的時(shí)變系統(tǒng),研究對象非常復(fù)雜,我們應(yīng)用理論和實(shí)驗(yàn)對研究對象分析并不容易,這時(shí)最直接的解決方式就是建模。在數(shù)學(xué)領(lǐng)域建模并不能夠具體化,而是借助于一個(gè)系統(tǒng)和處于過程中的相關(guān)變量之間的某種關(guān)系來反映的數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)。電廠正常運(yùn)行,最重要的因素就是汽包水位,如果因素不穩(wěn)定,最嚴(yán)重的結(jié)果就是導(dǎo)致鍋爐MFT。整個(gè)控制,目的在于保證汽水系統(tǒng)的穩(wěn)定、安全及經(jīng)濟(jì)運(yùn)行。基于汽包控制系統(tǒng)的非線性、多時(shí)變、強(qiáng)耦合的特點(diǎn),用T-S模糊模型對其進(jìn)行數(shù)學(xué)建模來加以分析與優(yōu)化。

1 模型描述

T-S模糊模型是基于Takagi-Sugeno模糊規(guī)則進(jìn)行系統(tǒng)建模的一種模型辨識(shí)方法,簡稱T-S模型。模型的輸入函數(shù)是規(guī)則后件:

Ri:if x is Ai then yi=fi(x)

i=1,2,…,n

(1)

這種語言規(guī)則描述的模型展開第f條規(guī)則可寫為:

這里, 在模糊系統(tǒng)中是第i條規(guī)則前件的模糊集合;Pim(m=1,2,……,k)是系統(tǒng)參數(shù);x=[x1,x2,……,xr]是輸入變量;yi是輸出變量,輸入模糊,輸出確定。整個(gè)模糊推理過程的輸入與輸出的關(guān)系呈線性。

對輸入變量x來說,應(yīng)用模糊規(guī)則來計(jì)算每個(gè)輸入變量的隸屬度:

這里, 是隸屬度函數(shù)的中心和寬度;k是輸入?yún)?shù);n是子集數(shù)。把隸屬度進(jìn)行計(jì)算,應(yīng)用連乘算子:

2 網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)

T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由5層前向網(wǎng)絡(luò)組成:分為輸入層、模糊化層、模糊條件層、模糊決策層和輸出層。輸入層與輸入向量x連接。模糊化層采用隸屬度函數(shù)(3)對輸入值進(jìn)行模糊化得到模糊隸屬度值μ。模糊條件層采用模糊連乘公式(4),模糊決策層采用公式(5)計(jì)算模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出。

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法如下。

1)誤差計(jì)算。

這里,yd是期望輸出;Ye是實(shí)際輸出;e是期望輸出和實(shí)際輸出的誤差。

2)系數(shù)修正。

這里, 是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系數(shù);a是學(xué)習(xí)效率; xm是輸入?yún)?shù); 是輸入?yún)?shù)隸屬度連乘積。

3)參數(shù)修正。

式中, ,分別為隸屬度函數(shù)的中心和寬度。

3 建模與仿真

鍋爐汽水系統(tǒng)的流質(zhì)是由給水和蒸汽兩部分來構(gòu)成,中間部分是鍋爐的汽包,如果給水量等于蒸汽量的時(shí)候,則汽包水位將不會(huì)變化。但鍋爐汽包水位不僅受到這兩部分的影響,還因?yàn)槠旌衔飳?dǎo)致汽包中蓄水的體積不是實(shí)際體積,造成“虛假水位”。

汽包水位H體現(xiàn)不僅僅是汽包中的蓄水體積(包括汽水系統(tǒng)中的管道),也包括了汽水混合物中的汽泡,同時(shí)跟鍋爐負(fù)荷和蒸汽壓力有著直接關(guān)系。影響因素為:給水量;負(fù)荷;蒸汽壓力;燃料量。

汽包容積包括汽包內(nèi)部的水、蒸汽和汽水混合物。燃料量從燃燒到使?fàn)t水加熱蒸發(fā)的這個(gè)過程有較長時(shí)間,對汽包水位的影響滯后,忽略不計(jì)。將鍋爐汽壓變化和負(fù)荷變化這兩者影響水位的變化看成是一項(xiàng)。真正實(shí)質(zhì)上對汽包水位產(chǎn)生影響的因素則是機(jī)組給水量和鍋爐蒸汽量的階躍變化。

應(yīng)用建模,當(dāng)負(fù)荷在700MW工況下,針對珠海發(fā)電廠#1機(jī)組鍋爐左右兩側(cè)水位每隔5s測取數(shù)據(jù),左、右側(cè)汽包水位取值范圍分別為-20mm~-70mm和-70mm~-120mm,最終的控制范圍為兩側(cè)水位和的平均值,變化范圍大概在-50mm~-80mm之間,根據(jù)測取的數(shù)據(jù)應(yīng)用T-S模糊模型建立系統(tǒng)模型。系統(tǒng)的算法流程如圖2所示、樣本數(shù)據(jù)實(shí)際擬合曲線與T-S模型預(yù)測輸出曲線對比如圖1(a)所示、其誤差曲線如圖1(b)所示,可以清晰的看到汽包水位的實(shí)際曲線與預(yù)測曲線的對比關(guān)系。

4 結(jié)論

本文應(yīng)用T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法針對鍋爐汽包水位這一多變量非線性系統(tǒng)進(jìn)行建模,通過樣本數(shù)據(jù)的實(shí)測擬合曲線與預(yù)測模型輸出曲線對比仿真實(shí)驗(yàn)可見,誤差在零點(diǎn)附近較小范圍內(nèi)波動(dòng),說明在本文中建立的模型,與珠海電廠內(nèi)實(shí)際情況相吻合,真實(shí)地反映了珠海發(fā)電廠裝機(jī)容量700WM的#1機(jī)組鍋爐汽包水位情況。對于今后的分析與控制起到了積極作用,對今后的研究和深入探討以及工程方面具有重大意義。

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