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基于IGPC-NADRC火電機組制粉系統(tǒng)控制策略

2023-09-01 07:34:48馮旭剛張澤辰王正兵宋瀾波
關(guān)鍵詞:制粉磨煤機煤粉

馮旭剛,張澤辰,王正兵,宋瀾波

(1. 安徽工業(yè)大學 電氣與信息工程學院,安徽 馬鞍山,243032;2. 湖南華菱漣源鋼鐵有限公司,湖南 婁底,417009)

隨著國家“雙碳”目標的提出,降低火電機組碳排放成為電廠的核心任務(wù)之一。制粉系統(tǒng)作為火電機組的直接供能設(shè)備,其內(nèi)部制造的煤粉會直接作用于燃燒過程,因此,采用制粉系統(tǒng)優(yōu)化控制策略是提高火電機組燃燒效率和降低碳排放的關(guān)鍵[1]。制粉系統(tǒng)屬于多變量非線性時滯系統(tǒng),當火電機組現(xiàn)場環(huán)境變化或受到噪聲干擾時,會造成制粉系統(tǒng)多項輸出波動,給發(fā)電鍋爐的均衡燃燒和穩(wěn)定運行帶來安全隱 患。

工程上對火電機組的制粉系統(tǒng)的控制通常采用串級PID 控制方法,由于鍋爐燃燒工況復(fù)雜多變,制粉系統(tǒng)難以達到最佳的運行狀態(tài),為此,國內(nèi)外學者針對制粉系統(tǒng)的控制問題進行了理論與實踐研究。劉鵬遠等[2]分析了煤粉質(zhì)量分數(shù)對火焰燃燒的影響,發(fā)現(xiàn)煤粉質(zhì)量分數(shù)達到最佳時能實現(xiàn)最優(yōu)燃燒效果,同時穩(wěn)定的煤粉質(zhì)量分數(shù)能實現(xiàn)快速著火和穩(wěn)燃,但煤粉質(zhì)量分數(shù)波動范圍在100 g/kg 左右,如何使煤粉質(zhì)量分數(shù)保持穩(wěn)定,成為現(xiàn)在火電機組提高燃燒效率過程中亟待解決的問題。TAN等[3]分析了四角鍋爐燃燒工況,采用串級控制調(diào)節(jié)煤粉質(zhì)量分數(shù),控制煤粉質(zhì)量分數(shù)波動差在42.2 g/kg 以內(nèi),并研究了煤粉質(zhì)量分數(shù)對氮氧化物排放量的影響。ZENG等[4]研究了考慮煤水分的制粉系統(tǒng)控制策略,設(shè)計了遺傳算法辨識系統(tǒng)參數(shù),采用擴展卡爾曼濾波器估計磨煤機內(nèi)部狀態(tài),利用前饋補償器優(yōu)化制粉系統(tǒng)的磨煤機出口溫度。但前饋補償僅對可測干擾進行控制,系統(tǒng)還存在虛擬未建模量,故考慮采用自抗擾算法進一步研究虛擬干擾量。FU 等[5]采用最優(yōu)LQT開環(huán)解耦控制制粉系統(tǒng),該系統(tǒng)在實現(xiàn)跟蹤任意參考輸入時存在優(yōu)勢,但設(shè)計的系統(tǒng)為線性時不變系統(tǒng),針對強非線性系統(tǒng)還需考慮采用一類非線性控制策略。王佑等[6]針對高階大慣性系統(tǒng),采用補償式自抗擾控制策略,從誤差分析、穩(wěn)定性和魯棒性等角度分析了補償后的低階自抗擾控制器對高階系統(tǒng)的控制性能。當前,人們對于火電機組制粉系控制策略的研究較少,但制粉系統(tǒng)作為非線性高階大慣性系統(tǒng),可采用補償?shù)碗A自抗擾控制的方式更容易實現(xiàn)工程應(yīng)用。

在克服系統(tǒng)非線性和大慣性問題的同時,為了解決控制對象的大滯后和參數(shù)時變等問題,王懋譞等[7]設(shè)計了一種理想GPC-PI 串級控制器,該控制器對預(yù)測算法的權(quán)重因子進行模糊自校正,采用滾動優(yōu)化技術(shù)解決大滯后、大慣性問題,但設(shè)計的內(nèi)環(huán)控制器為PI 控制器,系統(tǒng)的抗干擾性能欠佳。孫明等[8]針對具有不確定擾動的大慣性復(fù)雜系統(tǒng)設(shè)計了串級自抗擾動態(tài)矩陣控制,該方法提升了系統(tǒng)的魯棒性和控制品質(zhì),但系統(tǒng)需要較長的調(diào)節(jié)時間去穩(wěn)定控制效果。張亞軍等[9]針對離散非線系統(tǒng),采用數(shù)據(jù)驅(qū)動廣義預(yù)測控制、反饋控制與前饋補償相結(jié)合等方法,提出增量補償虛擬未建模動態(tài)控制策略,該策略被應(yīng)用于非線性預(yù)測控制系統(tǒng)中。陳增強等[10]設(shè)計廣義預(yù)測自抗擾控制算法,并采用頻域分析法進行穩(wěn)定性分析,控制系統(tǒng)在線計算量少,具有良好的動態(tài)特性,能有效解決系統(tǒng)參數(shù)時變的問題。但制粉系統(tǒng)的多項關(guān)鍵參數(shù)是依據(jù)時間變化進行測量的,需要在時域條件下選擇控制器關(guān)鍵參數(shù),分析其對控制效果的影響,從而實現(xiàn)制粉系統(tǒng)穩(wěn)定控制。

本文采用時域分析的方法,提出適用于制粉系統(tǒng)的一種隱式廣義預(yù)測非線性自抗擾控制策略,并設(shè)計非線性最小二乘法辨識制粉系統(tǒng),采用隱式廣義預(yù)測方法對系統(tǒng)未來時刻輸出進行預(yù)測。由于制粉系統(tǒng)處于高壓強噪聲的環(huán)境下,因此,系統(tǒng)包含部分不可測外界干擾;采用非線性擴張狀態(tài)觀測器(NESO)跟蹤和補償系統(tǒng)運行時的總干擾量和非線性量,在簡化系統(tǒng)的同時,提高預(yù)測非線性自抗擾控制律對系統(tǒng)的控制力度,提升控制系統(tǒng)抗干擾能力與穩(wěn)定性,最終使控制制粉系統(tǒng)快速穩(wěn)定。

1 火電機組制粉系統(tǒng)特性分析

火電機組制粉系統(tǒng)工藝流程主要包括以下2個步驟:1) 篩分原煤并將其從發(fā)電鍋爐運送至磨煤機,由磨煤機磨制合適細度的煤粉;2) 由送風設(shè)備將冷空氣送入空氣預(yù)熱器內(nèi),產(chǎn)生的熱風用于煤粉運輸和爐膛燃燒室供風。燃燒過程中煤粉質(zhì)量分數(shù)過高,會導(dǎo)致風管堵塞,引起爐膛不完全燃燒,進而致使鍋爐燃燒效率降低;當煤粉質(zhì)量分數(shù)過低時,會導(dǎo)致氮氧化物排放增加[11]。在制粉系統(tǒng)內(nèi)控制煤粉質(zhì)量分數(shù),一般會根據(jù)給煤量進行調(diào)整,通過反饋控制的方式使煤粉質(zhì)量分數(shù)達到最優(yōu)。磨煤機出口溫度過高,會導(dǎo)致煤粉在管道口燃燒或爆炸,損壞鍋爐設(shè)備;若磨口溫度過低,則說明給煤量過大,煤水分偏高,磨煤機出力不足。風壓差和制粉系統(tǒng)的產(chǎn)出直接相關(guān),當風壓差低時,輸送的煤粉量少,產(chǎn)量下降;當風壓差高時,雖然產(chǎn)量升高,但存在煤粉堵塞和磨煤機故障風險。冷風閥開度會影響磨煤機的出口溫度,在熱風輸入溫度確定時,冷風閥開度的波動會導(dǎo)致出口溫度波動,進而影響鍋爐燃燒效率。冷風閥開度和熱風閥開度均會影響入口風壓和出口風壓,進一步影響風壓差??梢园l(fā)現(xiàn),制粉系統(tǒng)是多變量耦合的系統(tǒng),若單一控制某變量,則會受到其他變量干擾。

設(shè)置給煤量、冷風閥開度和熱風閥開度分別為u1、u2、u3,煤粉質(zhì)量分數(shù)、一次風壓差和磨煤機出口溫度分別為y1、y2、y3。煤粉質(zhì)量分數(shù)表達式[12]為

式中:Gh為熱風流量,;Gl為冷風流量,;P為出口壓力;Wa為煤水分;Th和Tl為熱風溫度和冷風溫度;fh和fl為熱風閥和冷風閥阻力系數(shù);ki為系統(tǒng)增益,i=1, 2, …, 8。。

風壓差[12]為

出口溫度表達式[12]為

通過系統(tǒng)方程(式(1)~(3))可知,任何控制輸入都會影響系統(tǒng)的多個輸出。為此,構(gòu)建給煤量、冷風閥開度和熱風閥開度三輸入以及煤粉質(zhì)量分數(shù)、一次風壓差和磨煤機出口溫度三輸出的耦合關(guān)系,見表1。由于磨煤機運輸煤粉管道為氣固兩相流系統(tǒng),存在一次風和煤粉的耦合現(xiàn)象,需要引入解耦策略,實現(xiàn)制粉系統(tǒng)穩(wěn)定。

表1 制粉系統(tǒng)各參數(shù)相關(guān)性Table 1 Correlation of parameters in pulverizing system

根據(jù)動力學系統(tǒng)分析,先建立簡單三輸入三輸出模型為

式(4)所示模型僅包含輸入和輸出的關(guān)系,但制粉系統(tǒng)還包含非線性關(guān)系和未知干擾。本文在原有模型基礎(chǔ)上,簡化CARIMA 模型[12-13],構(gòu)建符合控制輸入u(k)、輸出y(k)、干擾項ξ(k)和非線性函數(shù)v(k)之間的多輸入多輸出系統(tǒng)。由于煤粉流處于高壓強噪聲的煙道[14],需要對多變量干擾項進行整合,故建立如下系統(tǒng):

依據(jù)式(1)、式(2)和式(3),式(6)中矩陣B中的系數(shù)陣顯然為非奇異輸入陣,可構(gòu)造逆矩陣同時在k-1 時刻構(gòu)造新控制輸入,則式(6)可簡化為

依據(jù)新控制輸入,模型可簡化為包含3個單輸入單輸出的子系統(tǒng)(SISO):

相近的3 個SISO 系統(tǒng)可設(shè)計相同結(jié)構(gòu)的控制器,但式中仍存在未知干擾項和非線性項,系統(tǒng)因為參數(shù)波動導(dǎo)致解耦失敗,需要采用非線性自抗擾控制對未知干擾項進行跟蹤,并對非線性項進行補償[15],采用預(yù)測控制技術(shù)對未來時刻輸出進行預(yù)測,并實現(xiàn)反饋校正,在達到系統(tǒng)穩(wěn)定的同時,對系統(tǒng)進行近似解耦。

在基于火電機組制粉系統(tǒng)框架內(nèi),構(gòu)造預(yù)測非線性自抗擾控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu),如圖1 所示。圖1中,yri為制粉系統(tǒng)的輸入設(shè)定值,ui為制粉系統(tǒng)最優(yōu)控制輸出值,yi為制粉系統(tǒng)輸出值,為制粉系統(tǒng)自抗擾控制值,為系統(tǒng)預(yù)測控制輸出,wi為制粉系統(tǒng)輸入的參考軌跡,i=1、2、3。

圖1 預(yù)測非線性自抗擾控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)Fig. 1 Predictive nonlinear active disturbance rejection control system structure

2 制粉系統(tǒng)多變量非線性預(yù)測自抗擾控制系統(tǒng)構(gòu)建

2.1 非線性隱式廣義預(yù)測自抗擾控制律

圖2 非線性自抗擾控制系統(tǒng)Fig. 2 Nonlinear active disturbance rejection control system

制粉控制系統(tǒng)采用IGPC策略,對制粉系統(tǒng)的設(shè)定值進行柔化、調(diào)節(jié)和預(yù)測得到制粉系統(tǒng)預(yù)測控制量u,再采用NADRC對系統(tǒng)總擾動f進行觀測和補償,得到制粉系統(tǒng)總控制值u0,控制值作用于制粉系統(tǒng),改善系統(tǒng)動態(tài)性能的同時滿足整個閉環(huán)系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)性能??刂葡到y(tǒng)原理示意圖如圖3所示。

圖3 系統(tǒng)控制原理示意圖Fig. 3 Principal diagram of system control

通過非線性自抗擾算法的NESO 環(huán)節(jié)和IGPC算法的反饋校正環(huán)節(jié),同時實現(xiàn)對當前時刻系統(tǒng)輸入輸出干擾的跟蹤和對系統(tǒng)虛擬未建模量的補償,預(yù)測未來時刻虛擬未建模的反饋校正,進而實現(xiàn)對NADRC 算法的響應(yīng)速度提升,并實現(xiàn)NADRC的在線運行。

2.2 系統(tǒng)穩(wěn)定性分析

根據(jù)圖3 及式(23)~(27)多次化簡可得IGPCNADRC的內(nèi)??刂平Y(jié)構(gòu)如圖4所示。

圖4 IGPC-NADRC內(nèi)??刂平Y(jié)構(gòu)Fig. 4 Internal model control structure of IGPC-NADRC

IGPC-NADRC的特征方程為

式中:Ga(z-1)和G0(s)為模型的內(nèi)外環(huán)表達式;Gp(z-1)為滾動優(yōu)化控制的離散表達式。當模型適配時,,代入式(28)可得。若自抗擾控制系統(tǒng)穩(wěn)定,則閉環(huán)系統(tǒng)穩(wěn)定[20]。

當模型失配時, 特征方程可等效為

根離散系統(tǒng)奈式判據(jù)[19], 設(shè)在單位圓外的個數(shù)為p,失配系統(tǒng)的奈式曲線逆時針包圍(-1,j0)的圈數(shù)為r1,系統(tǒng)穩(wěn)定運行的充要條件是p=r1,通過調(diào)整控制器Ga(z-1)和Gp(z-1)的參數(shù),可使特征方程的根位于單位圓內(nèi),實現(xiàn)制粉系統(tǒng)的穩(wěn)定。

3 仿真與分析

由于式(5)中存在非線性量,通過求偏導(dǎo)的方法計算殘差函數(shù),若令殘差為0,則可能存在收斂慢、參數(shù)不精確的情況。為使目標函數(shù)接近最小值,設(shè)為煤粉質(zhì)量分數(shù)擬合值,y1(t)為t時刻煤粉質(zhì)量分數(shù)測量值。分別設(shè)置輸入?yún)?shù)為煤粉閥開度和二次風閥開度,輸出參數(shù)為煤粉質(zhì)量分數(shù)。參考式(5)將制粉系統(tǒng)估計值簡化為θ,則煤粉質(zhì)量分數(shù)擬合表達式為,其中R(t)為輸入?yún)?shù),將擬合表達式代入殘差函數(shù)可得

采集火電機組制粉系統(tǒng)現(xiàn)場運行的1 800 組數(shù)據(jù),去除異常值并對其數(shù)據(jù)平滑處理,將預(yù)處理后的參數(shù)作為辨識的輸入和輸出數(shù)據(jù)[22]。辨識循環(huán)次數(shù)為20,辨識精度設(shè)置為0.001,得到近似制粉系統(tǒng)的相關(guān)參數(shù)為系統(tǒng)中存在的誤差及虛擬未建模量可利用非線性自抗擾環(huán)節(jié)補償,此處不考慮誤差,以減少辨識計算量。

3.1 穩(wěn)定性關(guān)鍵參數(shù)對比

根據(jù)2.1 節(jié)中的330 MW 火電機組工況及控制系統(tǒng)設(shè)計,可知預(yù)測非線性自抗擾控制系統(tǒng)性能主要受到預(yù)測時域n、觀測器帶寬w0、加權(quán)因子r、柔化因子α和輸入增益估計值B0這5個關(guān)鍵參數(shù)的影響。以多變量系統(tǒng)中煤粉質(zhì)量分數(shù)為例,采用控制變量法進行關(guān)鍵參數(shù)實驗設(shè)計[24-25],輸入?yún)⒖架壽Ew1(t)=10 sign(t),輸出為煤粉質(zhì)量分數(shù)y1(t)。

當預(yù)測時域n分別為5、10、15 時,初始條件設(shè)置如下:加權(quán)因子r為5,觀測器帶寬w0為10,柔化因子α為0.9,輸入增益估計值B0為20。系統(tǒng)預(yù)測輸出如圖5所示。

圖5 預(yù)測時域變化時的系統(tǒng)輸出Fig. 5 System output with variable prediction time-domains

從圖5 可以看出:在其他參數(shù)不變的情況下,預(yù)測時域?qū)ο到y(tǒng)的跟蹤時間和穩(wěn)定性有較大影響。當n=5時,控制系統(tǒng)需要44 s跟蹤到正弦信號,得到無超調(diào)量的曲線,但系統(tǒng)的調(diào)節(jié)時間較長。當n=10 時,控制系統(tǒng)需要76 s 跟蹤到正弦信號,但跟蹤到正弦信號后,每當系統(tǒng)信號跳變時,僅需32 s就能跟蹤到信號,相比n=5時調(diào)節(jié)時間減少了12 s。當n過大時,系統(tǒng)的響應(yīng)時間和跟蹤時間都會上升,同時存在部分超調(diào),但相比n較小時,系統(tǒng)的穩(wěn)定性得到提升。因此,需要根據(jù)火電機組的實際需求選擇合適的預(yù)測時域,實現(xiàn)超調(diào)量小和系統(tǒng)穩(wěn)定的目的。

當控制加權(quán)因子r分別為0.1、1.0、5.0、10.0時,預(yù)測時域n為8,觀測器帶寬w0為10,柔化因子α為0.9,輸入增益估計值B0為20。系統(tǒng)預(yù)測輸出如圖6所示。

圖6 加權(quán)因子變化時的系統(tǒng)輸出Fig. 6 System output with variable weighting factors

從圖6 可看出:當r=0.1 時,系統(tǒng)只能跟蹤到正弦信號的波動趨勢,但系統(tǒng)存在震蕩現(xiàn)象,且波動較大;當r=1.0 時,系統(tǒng)仍存在震蕩情況,但隨著加權(quán)因子r增大,系統(tǒng)震蕩幅值逐漸衰減;當r=5.0 時,系統(tǒng)的穩(wěn)定性提高,同時能較快速跟蹤到信號,但跟蹤過程中會產(chǎn)生較大震蕩,當跟蹤到信號后,系統(tǒng)能穩(wěn)定運行,基本實現(xiàn)無超調(diào)量;當r=1.0 時,由于加權(quán)因子過大,導(dǎo)致系統(tǒng)的控制作用變得微弱,基本跟蹤不到正弦波形趨勢。根據(jù)式(21)和圖6 可知,加權(quán)因子r對預(yù)測自抗擾控制律影響較大,合理調(diào)節(jié)加權(quán)因子r,能提高系統(tǒng)穩(wěn)定性。

當柔化因子α分別為0.10、0.50、0.90 時,控制時域n為6,加權(quán)因子r為1,觀測器帶寬w0為10,輸入增益估計值B0為20,系統(tǒng)預(yù)測結(jié)果如圖7 所示。從圖7 可見:隨著柔化因子α增加,系統(tǒng)跟蹤到方波信號后的超調(diào)量降低,從初始的15.29%降低到13.31%,最終降低至6.00%??刂葡到y(tǒng)所需的調(diào)節(jié)時間也縮短,從31 s 縮減至17 s,最終降低為9 s。但系統(tǒng)跟蹤所需時間逐漸增加,從39 s 提升為50 s。綜合考慮跟蹤時間和調(diào)節(jié)時間,當柔化因子α不斷趨近于1時,系統(tǒng)達到穩(wěn)定的時間就越短。

圖7 柔化因子變化時的系統(tǒng)預(yù)測結(jié)果Fig. 7 Predicted results of system with variable softening factors

當輸入增益估計值B0分別為10、20 和30 時,預(yù)測時域n為8,加權(quán)因子r為5,觀測器帶寬w0為10,柔化因子α為0.85,系統(tǒng)預(yù)測結(jié)果如圖8所示。

圖8 輸入增益估計值變化時的系統(tǒng)預(yù)測結(jié)果Fig. 8 Prediction results of system with variable input gain estimation values

由圖8和式(12)可知:輸入增益估計值B0對系統(tǒng)穩(wěn)定性有很大影響,增加B0能明顯提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性;當輸入增益估計值B0分別為10、20和40時,系統(tǒng)的超調(diào)量分別為28.71%、2.36%和0,但隨著系統(tǒng)的穩(wěn)定性上升,系統(tǒng)的響應(yīng)速度略有下降;當B0從20上升至40時,跟蹤時間從66 s升至77 s。因此,針對B0的取值,應(yīng)綜合考慮系統(tǒng)的穩(wěn)定性和跟蹤時間要求,實現(xiàn)理想控制效果。

取觀測器帶寬w0分別為5、10 和30,預(yù)測時域n為6,加權(quán)因子r為5,柔化因子α為0.85,輸入增益估計值B0為20,系統(tǒng)預(yù)測結(jié)果如圖9所示。

圖9 觀測器帶寬變化時的系統(tǒng)預(yù)測結(jié)果Fig. 9 Prediction results of system with variable observer bandwidths

由式(11)設(shè)計的NESO 可知,選擇合適的觀測器帶寬能快速跟蹤系統(tǒng)的輸出。參考圖9中變帶寬預(yù)測輸出,當觀測器帶寬w0增加時,系統(tǒng)的響應(yīng)速度快,跟蹤時間從68 s降低為46 s,但是系統(tǒng)對噪聲更加敏感,會將噪聲輸出到系統(tǒng)內(nèi)??紤]到火電機組的制粉系統(tǒng)本就處于噪聲環(huán)境內(nèi),故w0不能選擇過高。但w0升高可以提高觀測精度,使系統(tǒng)抗干擾性能得到提升。為此,需要選擇合適的w0,使系統(tǒng)既能具備更高的觀測精度,也具備一定的抗干擾能力,達到期望控制效果。

3.2 抗干擾性能對比

根據(jù)330 MW負荷穩(wěn)態(tài)下的火電機組制粉系統(tǒng)模型,分別對比IGPC-ADRC、 DMC-ADRC、IGPC-PID 和DMC-PID 這4 種控制策略的控制效果??紤]制粉系統(tǒng)特性和預(yù)測自抗擾控制效果,針對煤粉質(zhì)量分數(shù)選擇IGPC-NADRC的關(guān)鍵參數(shù):預(yù)測時域n為10、觀測器帶寬w0為10、加權(quán)因子r為5、柔化因子α為0.85 和輸入增益估計值B0為20。參考文獻[26]并結(jié)合實際工況,設(shè)計制粉系統(tǒng)煤粉質(zhì)量分數(shù)設(shè)定值為400 g/kg,當時間在200 s時再增加10%的正向幅值干擾,控制效果如圖10所示。

圖10 4種控制策略對煤粉質(zhì)量分數(shù)的控制效果Fig. 10 Control effects of four control strategies for coal powder mass fraction

由圖10 可知:未施加干擾時IGPC-NADRC 的超調(diào)量為0;DMC-ADRC的超調(diào)量為2.72%,調(diào)節(jié)時間為83 s;IGPC-PID的超調(diào)量為4.12%,調(diào)節(jié)時間為109 s;DMC-PID的超調(diào)量為12.41%,調(diào)節(jié)時間為140 s。當系統(tǒng)內(nèi)施加10%的正向干擾時,IGPC-NADRC 的超調(diào)量為5.72%,DMC-ADRC 的超調(diào)量為10.44%,IGPC-PID 的超調(diào)量為13.22%,DMC-PID 的超調(diào)量為16.25%;調(diào)節(jié)時間依次為44、62、102和114 s。對比自抗擾控制和PID控制遇到干擾時的控制效果,IGPC-ADRC 和DMCADRC能較好地實現(xiàn)對干擾的抑制,在超調(diào)量下降的同時,調(diào)節(jié)時間減少,提高了系統(tǒng)的穩(wěn)定性。對比IGPC 策略和DMC 策略在整個控制過程的控制效果可知,由于IGPC 策略相比DMC 策略能根據(jù)輸入輸出數(shù)據(jù)直接求取控制律參數(shù),所以調(diào)節(jié)時間會相應(yīng)減少,同時增設(shè)的移位校正矩陣能進一步降低系統(tǒng)超調(diào)量,致使IGPC-NADRC 具有更好的抗干擾性能和穩(wěn)定性能。

針對磨煤機出口溫度模型選擇IGPC-NADRC的關(guān)鍵參數(shù):預(yù)測時域n為10、觀測器帶寬w0為10、加權(quán)因子r為5、柔化因子α為0.65 和輸入增益估計值B0為40。根據(jù)現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集的磨煤機出口溫度,其平均值約為68 ℃,采用辨識模型中u2和y2的數(shù)學關(guān)系,4種控制策略對磨煤機出口溫度的控制效果如圖11所示。

圖11 4種控制策略對磨煤機出口溫度的控制效果Fig. 11 Control effects of four control strategies for exit temperature of coal mill

針對一次風壓差模型選擇IGPC-NADRC 的關(guān)鍵參數(shù):預(yù)測時域n為10、觀測器帶寬w0為15、加權(quán)因子r為5、柔化因子α為0.85 和輸入增益估計值B0為30。根據(jù)現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集的一次風壓差,其平均值約為3.2 kPa,采用辨識模型中u3和y3的數(shù)學關(guān)系,4種控制策略對一次風壓差的控制效果如圖12所示。

圖12 4種控制策略對一次風壓差的控制效果Fig. 12 Control effects of four control strategies for primary wind pressure difference

由圖11~12 可知:對比DMC-PID 控制策略和IGPC-PID 控制策略,對于磨煤機出口溫度和一次風壓差,IGPC 包含的反饋校正功能和柔化調(diào)節(jié)效果更強,對系統(tǒng)有濾波效果。采用IGPC-NADRC控制策略時,系統(tǒng)在面對干擾的情況下,能更快速地恢復(fù)到初始設(shè)定值,原因在于NADRC對干擾的補償功能和跟蹤特性以及IGPC 對NADRC 功能的補充和對未來時刻的輸出預(yù)測,可以使系統(tǒng)提前達到預(yù)計的控制效果。

3.3 變設(shè)定值對比

為模擬火電機組參數(shù)波動工況,煤粉質(zhì)量分數(shù)設(shè)定參數(shù)在200 s 時由400 g/kg 下降至300 g/kg,再在400 g/kg時上升至500 g/kg,控制器參數(shù)與3.2節(jié)中的設(shè)置一致,仿真模擬以煤粉質(zhì)量分數(shù)為例,控制效果對比如圖13所示。

圖13 煤粉質(zhì)量分數(shù)波動時4種控制策略控制效果對比Fig. 13 Comparison of control effect of four control strategies when pulverized coal mass fraction fluctuates

由圖13 可見:系統(tǒng)在上升沿和下降沿的超調(diào)量存在差異;第一次設(shè)定變化時,系統(tǒng)處于下降沿,此時,IGPC-NADRC、DMC-ADRC、IGPCPID 和DMC-PID 的超調(diào)量分別為1.23%、1.76%、3.93%和6.73%,調(diào)節(jié)時間依次為50、74、81 和93 s。再將初始處于上升沿和第二次處于上升沿時控制效果進行對比,由于預(yù)測系統(tǒng)存在不斷優(yōu)化和校正的能力,可使DMC-PID 系統(tǒng)超調(diào)量下降6.16%,IGPC-PID超調(diào)量下降1.11%,DMC-ADRC超調(diào)量下降1.71%,IGPC-NADRC 的超調(diào)量始終為0,且調(diào)節(jié)時間縮短了5 s,原因是隨著歷史數(shù)據(jù)的增加,IGPC-NADRC 策略依靠滾動優(yōu)化功能和NESO模塊對虛擬未建模動態(tài)量進行觀測,促使系統(tǒng)盡快達到控制要求。由對比結(jié)果可知,IGPCNADRC在設(shè)定參數(shù)變化且系統(tǒng)持續(xù)運行時,控制效果會不斷提升,證明該方法具有較好的設(shè)定值跟蹤特性和更強的魯棒性。

4 工程應(yīng)用

為驗證本文所提策略(算法)的合理性和有效性,將IGPC-NADRC 策略(算法)和PID 策略(算法)運用于某電廠330 MW火電機組的制粉系統(tǒng)。在考慮工廠安全和經(jīng)濟的情況下,采用外掛式計算機控制模式。外掛式控制系統(tǒng)分為3個模塊,分別是計算機單元模塊、檢測單元模塊和機組單元模塊。通過可視化上位機軟件,將IGPC-NADRC策略(算法)封裝至外掛式系統(tǒng)內(nèi)。計算機單元模塊、檢測單元模塊和機組單元模塊通過RS485 總線連接,將檢測系統(tǒng)采集的煤粉質(zhì)量分數(shù)、一次風壓差和磨煤機出口溫度yr(k)輸入至上位機控制系統(tǒng)內(nèi),數(shù)據(jù)經(jīng)過RS-485 總線送至上位機監(jiān)控畫面進行實時顯示,上位機在接受數(shù)據(jù)的同時運行優(yōu)化軟件,更新輸出指令至西門子PLC 中,進入優(yōu)化控制邏輯模塊后,輸出優(yōu)化控制輸出值yi(k)和最優(yōu)預(yù)測控制值ui(k)至PLC 內(nèi),PLC 依據(jù)控制值和輸出值對制粉系統(tǒng)的給煤量、冷風閥開度和熱風閥開度下達調(diào)節(jié)指令,實現(xiàn)煤粉質(zhì)量分數(shù)自動調(diào)控,并進入下次預(yù)測控制周期。

在75%負荷的情況下,采集控制系統(tǒng)在現(xiàn)場投運前后的煤粉質(zhì)量分數(shù)、磨煤機出口溫度和一次風壓差參數(shù),采樣間隔時間為2 min,經(jīng)過6 h的對比試驗,算法運用效果分別如圖14~16所示。

圖14 煤粉質(zhì)量分數(shù)應(yīng)用效果Fig. 14 Application effect of pulverized coal concentration

圖15 磨煤機出口溫度應(yīng)用效果Fig. 15 Application effect of exit temperature of coal mill

圖16 一次風壓差應(yīng)用效果Fig. 16 Application effect of primary wind pressure difference

從圖14 可知采用IGPC-NADRC 策略后煤粉質(zhì)量分數(shù)在[434.88,379.2] g/kg 范圍內(nèi)波動;采用PID策略,煤粉質(zhì)量分數(shù)在[417.06,386.58] g/kg范圍內(nèi)波動。對比IGPC-NADRC作用下和PID作用下的磨煤機出口溫度和一次風壓差現(xiàn)場控制效果,結(jié)果分別如圖15和圖16所示。從圖15和圖16可見:在IGPC-NADRC 作用下,磨煤機出口溫度在[64.83,71.52] ℃范圍內(nèi)波動,偏差范圍為5.1%;一次風壓差在[2.78,3.58] kPa 范圍內(nèi)波動,偏差范圍為11.8%。而采用常規(guī)PID策略的磨煤機出口溫度和一次風壓差的偏差分別為13.7%和28.1%。通過對比系統(tǒng)偏差范圍可知,采用IGPC-NADRC控制策略的系統(tǒng)具有更優(yōu)秀的控制效果。

5 結(jié)論

1) 提出了一種應(yīng)用于火電機組制粉系統(tǒng)的隱式廣義預(yù)測自抗擾控制策略,以解決系統(tǒng)存在的大慣性、大滯后和參數(shù)不穩(wěn)定的問題。

2) 通過隱式廣義預(yù)測的柔化調(diào)節(jié)、滾動優(yōu)化、多步預(yù)測和移位校正技術(shù),對系統(tǒng)未來輸出進行預(yù)測與優(yōu)化,采用擴張狀態(tài)觀測器對系統(tǒng)內(nèi)外誤差進行跟蹤與補償,設(shè)計具有火電機組制粉系統(tǒng)特性的隱式廣義預(yù)測自抗擾控制律,實現(xiàn)火電機組煤粉質(zhì)量分數(shù)、一次風壓差和磨煤機出口溫度在較短時間內(nèi)達到穩(wěn)定的效果。

3) 仿真實驗結(jié)果驗證了時域內(nèi)預(yù)測時域n、觀測器帶寬w0、加權(quán)因子r、柔化因子α和輸入增益估計值B0這5 個關(guān)鍵參數(shù)對系統(tǒng)的穩(wěn)定性影響,并給出關(guān)鍵參數(shù)的選取規(guī)則,為未來在火電機組投運中提供指導(dǎo)。

4) 通過對比實驗驗證了該控制策略在設(shè)定參考軌跡變化時,具有超調(diào)量更小、調(diào)節(jié)時間更短、抗干擾性能更強的優(yōu)點,并能隨時間推進穩(wěn)定跟蹤輸出。最后,構(gòu)建外掛式制粉系統(tǒng)控制結(jié)構(gòu),并采集6 h的制粉系統(tǒng)輸出檢測結(jié)果,發(fā)現(xiàn)各參數(shù)波動值小于未投運系統(tǒng)前的值,證明了本文設(shè)計的控制策略在大慣性、大滯后的火電機組制粉系統(tǒng)可實現(xiàn)穩(wěn)定和適應(yīng)性好的控制效果。

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