焦圣喜，胡東婷，王中勝

(1. 東北電力大學自動化工程學院，吉林吉林132000； 2. 北京國電智深控制技術有限公司，北京100085)

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協(xié)調控制系統(tǒng)模糊PID參數(shù)在線整定的仿真研究

焦圣喜1，胡東婷1，王中勝2

(1. 東北電力大學自動化工程學院，吉林吉林132000； 2. 北京國電智深控制技術有限公司，北京100085)

為解決超臨界直流鍋爐協(xié)調控制系統(tǒng)被控對象特性復雜、控制難度較大的問題，通過采用模糊控制技術實現(xiàn)控制器參數(shù)在線整定將被控參數(shù)控制在理想范圍之內。仿真研究采用Matlab作為第三方數(shù)據(jù)處理平臺，用于模糊控制器設計，采用EDPF-NT+組態(tài)軟件搭建了協(xié)調控制系統(tǒng)對象模型，并采用Modbus通訊協(xié)議實現(xiàn)兩側數(shù)據(jù)通信，仿真結果實現(xiàn)了協(xié)調控制系統(tǒng)中鍋爐主控制器積分參數(shù)的在線模糊整定，將機組主蒸汽壓力控制在理想范圍內，驗證了模糊控制器設計的合理性和正確性。

模糊控制；協(xié)調控制；積分參數(shù)；在線整定

0 引言

火電單元機組中根據(jù)被控對象的不同，主要分為鍋爐子系統(tǒng)和汽機子系統(tǒng)，而這兩者有著截然不同的系統(tǒng)特點。鍋爐子系統(tǒng)存在熱慣性大、具有較大延遲的特點，是典型的大慣性、大遲延系統(tǒng)；汽機子系統(tǒng)具有慣性小、響應速度快的特點?；痣姍C組不僅要承擔基本發(fā)電任務，更要并入電網(wǎng)發(fā)電，所以要承擔參與電網(wǎng)一次調頻的任務，這就要求火電機組能夠迅速響應負荷變化，滿足自動發(fā)電控制(Automatic Generating Control，AGC)的需求[1]。

火電機組中獨立控制的鍋爐子系統(tǒng)和汽機子系統(tǒng)已無法滿足這樣的要求，而單元機組協(xié)調控制系統(tǒng)(Coordinated Control System，CCS)正是將鍋爐和汽機結合起來進行協(xié)調控制，一方面,CCS控制系統(tǒng)是 AGC 的基礎。協(xié)調控制系統(tǒng)使鍋爐和汽機間協(xié)調控制，充分利用了汽機側快速響應負荷的特性，能使機組滿足電網(wǎng)負荷調度的需求，為 AGC 提供了保障；另一方面，CCS是機組維持穩(wěn)定的關鍵。CCS 控制系統(tǒng)將鍋爐和汽機作為一個整體進行設計，不僅解決了負荷相應的問題，而且維持了汽壓的穩(wěn)定，所以，CCS兼顧調壓和調功的雙重任務，同時，維持了機爐間的物質、能量平衡，使汽壓在動態(tài)平衡中維持穩(wěn)定，CCS 成為機組維持穩(wěn)定的關鍵所在，同時達到節(jié)省供電煤耗、提高效益的目的[2]。

1 控制系統(tǒng)概述

如圖1所示，協(xié)調控制系統(tǒng)是典型的分散控制系統(tǒng)，分為協(xié)調控制級、基礎控制級、單元機組控制級三個控制等級。其中協(xié)調控制級主要通過負荷指令處理回路運算產(chǎn)生實際負荷指令給機爐主控制器，機爐主控制器另外接收主蒸汽壓力給定值、主蒸汽壓力、機組實發(fā)功率信號，分別運算產(chǎn)生鍋爐主控指令BD和汽機主控指令TD。基礎控制級分為爐側和機側，爐側根據(jù)鍋爐指令以及給煤控水的策略運算產(chǎn)生燃料、空氣、給水控制信號[3]，機側根據(jù)汽機指令運算產(chǎn)生控制進汽量的信號。單元機組控制級為就地設備控制級，鍋爐和汽機根據(jù)基礎控制級的控制信號產(chǎn)生相應控制動作[4]。

圖1 協(xié)調控制系統(tǒng)示意圖

近年來,火電熱工控制也向著智能控制的方向發(fā)展[5，6]。協(xié)調控制研究主要指實現(xiàn)協(xié)調控制級的控制任務，即對于實際負荷指令、鍋爐主控指令BD、汽機主控指令TD這三大控制量的運算，同時實現(xiàn)機組對于負荷變動的快速響應，并維持主汽壓、主汽溫等參數(shù)的穩(wěn)定。而若要在協(xié)調控制系統(tǒng)研究中完成上述控制任務，需要研究鍋爐主控、汽機主控兩側的控制器，由于汽機是快速響應對象，對智能控制器要求不是很高，其研究重點就在于鍋爐主控制器上，而比例調節(jié)的突出特點是快速性，在實際應用中，在機組穩(wěn)態(tài)調節(jié)過程中，比例系數(shù)變化對控制效果影響較大，一般根據(jù)經(jīng)驗選取特定數(shù)值。在理論上，積分作用是無差調節(jié)控制，在實際工程中也廣泛使用積分調節(jié)控制獲得理想控制效果[7]，本文的控制器研究為協(xié)調控制系統(tǒng)鍋爐主控控制器積分參數(shù)的在線整定。

2 模糊控制策略及其實現(xiàn)方案

2.1 模糊控制策略基本原理

模糊控制是利用模糊數(shù)學的知識模仿人腦的思維方式，對模糊現(xiàn)象進行識別和判決，給出精確的控制量，對被控對象進行控制。模糊控制的實現(xiàn)過程不需要精確的公式來表示傳遞函數(shù)或狀態(tài)方程，也不是基于精確的數(shù)學計算的，而是通過控制規(guī)則描述控制過程，控制規(guī)則往往是根據(jù)專家經(jīng)驗總結獲得，因而模糊控制實際上是利用計算機程序實現(xiàn)人的控制經(jīng)驗的過程。

圖2 PID參數(shù)在線自整定流程圖

2.2 實施方案

通過DCS系統(tǒng)與外部數(shù)據(jù)通信接口實現(xiàn)外部計算機與DCS的雙向數(shù)據(jù)通信是將先進控制策略和技術應用于實際DCS機組的實現(xiàn)方法之一。如圖3所示，將Matlab軟件作為先進控制邏輯的搭建平臺，用于運算模糊控制邏輯，并在EDPF-NT+中搭建CCS系統(tǒng)控制對象模型以及主要控制邏輯，對兩側進行數(shù)據(jù)通訊連接[10]。

圖3 基于虛擬DPU的仿真系統(tǒng)結構示意圖

如圖4所示，采用Modbus TCP通訊協(xié)議實現(xiàn)Matlab側與EDPF-NT+側的雙向數(shù)據(jù)傳輸。首先將DCS側設置成從站模式，同時配置數(shù)據(jù)緩沖區(qū)，然后在Matlab側使用m腳本編寫通訊程序實現(xiàn)Matlab的TCP協(xié)議數(shù)據(jù)通訊。

圖4 通信方案示意圖

3 模糊控制器設計

利用MATLAB自帶工具箱GUI設計FIS(Fuzzy Inference System,模糊推理系統(tǒng))邏輯，實現(xiàn)協(xié)調控制系統(tǒng)鍋爐主控部分控制器積分參數(shù)的模糊在線自整定。模糊控制器的設計步驟如下：

(1)確定模糊控制器輸入輸出論域以及量化因子、比例因子。

在協(xié)調控制系統(tǒng)中，模糊控制器輸入為主汽壓偏差e、主汽壓偏差變化率ec，兩者的實際變化范圍是[-e,e]、[-ec,ec]。設偏差e，偏差變化率ec和控制量u的基本論域分別為[-|emax|, |emax|], [-|ecmax|, |ecmax|]和[-|umax|, |umax|]。設e、ec、u被分割為{負大，負中，負小，零，正小，正中，正大}，且被簡寫成{NB, NM, NS, ZO, PS, PM, PB}。將量化論域寫為[-m,m], [-n,n], [-l, l]，量化因子Ke、Kec，比例因子Ku定義式如(1)所示：

(1)

則鍋爐主控模糊變積分控制器輸入輸出范圍如表1所示。

表1 模糊控制器輸入輸出范圍

(2)模糊規(guī)則建立。

Mamdani型采用了if-then的模糊規(guī)則形式，更貼近于人類的自然語言信息。

根據(jù)實際控制情況，當e與ec同號時，輸出會趨向給定值；異號時，會偏離給定值，分析實際輸出趨勢如圖5所示。

圖5 輸出趨勢示意圖

在①段，e>0,ec>0，當前主汽壓力小于設定值，且誤差向增大的方向發(fā)展，此時應該增大輸出，增大量應隨誤差絕對值的增大而增大；

在②段，e>0,ec<0，當前主汽壓力小于設定值，且誤差向減小的方向發(fā)展，此時應該減小輸出，減小量應隨誤差絕對值的減小而減??；

在③段，e<0,ec>0，當前主汽壓力大于設定值，且誤差向增大的方向發(fā)展，此時應該增大輸出，增大量應隨誤差絕對值的增大而增大；

在④段，e<0,ec<0，當前主汽壓力大于設定值，且誤差向減小的方向發(fā)展，此時應該減小輸出，減小量應隨誤差絕對值的減小而減小。

本次控制器設計，采用Mamdani型模糊規(guī)則形式，根據(jù)上述控制規(guī)則建立模糊規(guī)則表，如表2所示。

(3)模糊變量的隸屬度函數(shù)確定。

根據(jù)模糊控制規(guī)則，模糊變量的隸屬度函數(shù)將對控制效果起到關鍵影響。通常情況下，隸屬度函數(shù)形狀越陡，分辨率越高，其控制靈敏度越高；反之，隸屬度函數(shù)變化越緩，控制特性就越平緩，相應的控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性就越好，魯棒性也越強。各個模糊變量的隸屬度函數(shù)必須相互有重疊，適當?shù)闹丿B使控制器在參數(shù)變化時具有較強的魯棒性[11]。

表2 模糊規(guī)則表

協(xié)調控制系統(tǒng)中，鍋爐主控控制器的輸入、輸出模糊變量采用相同的隸屬度函數(shù)，由于三角形隸屬度函數(shù)形狀簡單，線性度好，響應靈敏，所有模糊狀態(tài)都采用三角形隸屬度函數(shù)。鍋爐主控模糊PID復合控制器的誤差e，誤差變化率ec，輸出u的隸屬度函數(shù)如圖6、7所示。

圖6 e/ec隸屬度函數(shù)

圖7 u隸屬度函數(shù)

(4)反模糊化。

利用軟件提供的常見方法進行反模糊化運算，本次模糊控制器設計采用最大隸屬度平均法進行反模糊化運算。

4 仿真實現(xiàn)

根據(jù)文獻[11]提供的某1 000 MW超臨界機組負荷在500～1 000MW變動時的機組模型，其狀態(tài)空間表達式為：

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

在EDPF-NT+中搭建直流爐三輸入三輸出非線性模型以及鍋爐主控、汽機主控等主要控制邏輯，輸入量分別為燃料量、給水量、汽機閥門開度，輸出量為實發(fā)功率Ne、主汽壓力Ps、中間點焓值Hm[12，13]。

如圖8所示，鍋爐主控邏輯中主汽壓力偏差送往Matlab進行模糊控制邏輯運算，運算后的控制量連接至鍋爐主控PID變積分端，從而改變控制器的積分參數(shù)。

圖8 鍋爐主控邏輯圖

對控制系統(tǒng)做升降負荷試驗，其仿真結果如圖9、10所示。

(1)對機組做850～950 MW升負荷試驗，升負荷速率20 MW/min，主汽壓力變動由27.9 MPa至31.5 MPa。實發(fā)功率、主汽壓力均快速跟蹤目標設定值，動態(tài)過程中，主汽壓力與目標設定值之差控制在±0.7 MPa之內，達到穩(wěn)態(tài)時負荷偏差控制在±0.7 MW之內，壓力偏差控制在±0.2 MPa之內。

圖9 升負荷試驗功率與主汽壓力響應曲線

圖10 降負荷試驗功率與主汽壓力響應曲線

(2)對機組做950～850 MW降負荷試驗，將負荷速率20 MW/min，主汽壓力變動由30.9 MPa至27.8 MPa。實發(fā)功率、主汽壓力均快速跟蹤目標設定值，動態(tài)過程中，主汽壓力與目標設定值之差控制在±0.5 MPa之內，達到穩(wěn)態(tài)時負荷偏差控制在±0.5 MW之內，壓力偏差控制在±0.2 MPa之內。

5 結論

仿真結果表明將模糊控制策略應用于協(xié)調控制系統(tǒng)鍋爐主控積分參數(shù)的整定，能得到理想的控制效果。在實際應用中，應注意模糊控制器設計環(huán)節(jié)的合理性，以及控制系統(tǒng)與第三方數(shù)據(jù)計算平臺的通訊實現(xiàn)。仿真結果同時也表明了將Matlab作為仿真支撐軟件，能實現(xiàn)先進控制策略與DCS側PID控制器完成復合控制策略，這為先進控制策略在DCS系統(tǒng)上的實際應用提供經(jīng)驗。

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JIAO Shengxi1, HU Dongting1, WANG Zhongsheng2(1. School of Automatic Engineering, Northeast Dianli University, Jilin 132000, China;2. Beijing Guodian Zhishen Control Technology Co. Ltd., Beijing 100085, China)

Simulation of on-Line Tuning Parameters of Fuzzy PID in Coordinated Control System

In order to solve the problem caused by the complex characteristics of supercritical once-through boiler in coordinated control system, the fuzzy control technology is used to realize the ideal range by the way of parameters on-line tuning. Using MATLAB as a third data processing platform for fuzzy controller design, the configuration software EDPF-NT+is applied to build the object model of the coordinated control system. Besides, the Modbus protocol is applied to realize the data communication. The design realizes the fuzzy on-line tuning of integral parameters of main boiler controller in coordinated control system, and maintains the main steam pressure in a stable range, and verifies the rationality and correctness of the fuzzy controller.

fuzzy control； coordinated control system； integral parameter； on-line tuning

2016-06-16。

焦圣喜(1969-)，男，副教授，研究方向為智能檢測與控制、機器人技術，E-mail:jiaosx0228@163.com。

TP27

A DOI:10.3969/j.issn.1672-0792.2016.09.010