（热能工程专业论文）复杂热力系统的模糊预测控制研究.pdf

摘要 国内大型火电厂已逐步采用分散控制系统( d c s ) ，这使先进的控制策略可较方便地得到 麻用。但目前复杂的大型热力设备仍采用经典的p i d 控制系统，难以满足外界对热力系统的 高性能控制要求，这严重影响了机组的经济、安全运行。根据分析，热力系统的复杂特性土 耍集中在以r 方面：热力系统随负荷大范围变化时，被控对象的动态特性也相麻变化很 大，存在严重的非线性，高工况时被控对象的动态响应时间较短低工况时系统响应就相对 较慢，响应惯性大幅度增加；锅炉一汽机对象是典型的多变量系统，机组被调量实发功 率、主汽压力相互影响，压力f 降越多，锅炉蓄热释放越多，功率响应越快，因此这个耦合 环节有助于提高单元机组的负荷跟踪能力，不易采用解耦的控制策略；协调控制系统在 快速响应外界负荷的同时必须兼顾主汽压力的变化，压力太高、太低对热力系统的安全性、 经济性都有重要影响，这实际上就是协调控制系统的输出受限问题；在实际控制系统中， 控制作用常受到各种物理条件制约，如阀门最多在o - 1 0 0 开度范围内运作、执行机构( 如 电机) 的调节速度有限，它们统称为控制输入的幅值、速率受限问题；热力系统的控制 目标通常具有一定的模糊性，被调量偏差太大或控制作用变化太快等都是一种模糊语言，主 汽压力的允许范围究竟多大同样无法精确定义，因此在设计控制系统时必须优先考虑这些不 确定优化问题。这些复杂特性为先进控制策略在热力系统中的应用提出了挑战。 为解决上述问题，本文基丁预测控制思想，提山了一系列相对完整的新型模糊预测控制 策略，以便为复杂热力系统控制品质的提高探索新的途径。本文t 作主要包括：受限预测控 制、基于模糊决策的预测控制、模糊增益调度预测控制、基于模糊聚类的非线性预测控制， 它们从各个角度上解决了一所示复杂控制问题。 本论文在第二部分详细分析了实际控制系统的幅值、速率受限问题，列举了目前常用的 各种受限预测控制策略及其优化算法，对各方法的优缺点做了对比分析，并提出了一种基丁 粒群优化算法( p s o ，p a r t i c l es w a r mo p t i m i z a t i o n ) 的新型受限预测控制方法。它突破r 传统二 次型指标的约束，能对任何性能指标函数进行受限优化；同时本文利用预测控制滚动优化的 特点改进了p s o 的随机初始化方法，加快了新型受限预测控制的寻优过程，使计算复杂性大 为降低。将上述各种受限预测控制算法廊用于双积分系统和吴泾第二电厂再热汽温系统，通 过大量仿真试验表明：本部分的受限预测控制具备很好的受限优化能力，能很好的处理热力 系统的受限优化控制问题。 本论文在第三部分提出了一种基于模糊决策的新型预测控制策略，它能有效处理热力系 统的不确定性优化问题。与传统受限预测控制相比，这种新型的模糊决策预测控制方法采用 了性能全面、确切的模糊指标函数，将控制系统中的多种输入输出约束自然融合剑统一的模 糊指标函数中，有效地简化了受限预测控制的整个优化过程；并基于模糊集合理论推导证明 ，以下结论：无论在单变量还是在多变量系统中，传统预测控制都是新型模糊决策预测控制 的一个特例，新方法是传统受限预测控制理论的有效推广。将这种新型模糊决策预测控制算 法应用于单变量的汽水热交换过程( 强非线性过程) 和南京热电厂锅炉再热汽温系统( 大惯性 过程) ，仿真试验表明这种新型策略比传统预测控制方法及p i d 控制方法具有更好的控制品 质；同时也将上述方法推广至南京华能电厂3 0 0 i 岍直流炉机组对象，大范围的变工况试验证 实：这种新型控制系统在具备快速负荷跟踪能力的同时还能保证主汽压力的品质，提高了控 制系统的安全性能。 为了有效克服传统协调控制策略的缺点，本文的第四部分以1 f 线性机炉系统为基础，研 究并建立了非线性机炉协调系统的离散全局模糊模型，并提出了一种新型模糊增益调度预测 控制策略。它的滚动时域优化能力使控制系统能动态补偿模型和对象间的失配误差，从而确 保防调系统的1 线性全局优化性能；同时，这种控制器还能方便地处理控制作用的幅值速率 约束优化问题。由对象特性畸变前后的负荷升降试验可看出：本文的模糊增益调度顶测捧制 器具有良好的鲁棒控制品质，在全j 二况范围内均具备快速的负荷跟踪性能。 最后，本文以某火电厂5 0 0 m w 机组实测模型为例，提出了一套通用的多变量模糊建模 及非线性预测控制策略。针对火电机组燃料变化响应慢、汽机调门变化响应快的特点，本文 专门设汁了一种高教的信号米充分激励非线性火电机组机炉系统：然后成功地将e m g g 模 糊聚类算法应用于非线性机组对象的辨识，得到对应的仿射型t s 模糊模型。开环阶跃扰动 实验让实这种仿射犁模糊模型具备优异的动态响应特性和对象预测能力。在此基础上，本文 又推导了一种基于仿射时变模型的新型多变量受限模糊预测控制算法，它能很好的满足人上 况负荷跟踪控制的要求，结构简单、计算量小，具有比传统非线性预测控制器更好的实时控 制性能。定压阶跃变负荷试验、滑压斜坡变负荷试验验证了上述控制系统的优异性能。 本文从受限预测控制器的分析设计出发，利用模糊系统理论建立了三种高性能模糊预渊 控制器，即基丁：模糊决策的预测控制、模糊增益调度预测控制、基于模糊聚类的非线性预测 控制，它们各有特点，能比较好的处理热力系统的1 f 线性、强耦合、慢时变、人迟延、不确 定特性，从而满足复杂热力系统高性能控制的要求。 关键词：熟力系统，受限优化，预测控制，模糊决策，增益调度，模糊聚类 i i a b s t r a c t w i t ht h ea p p l i c a t i o no fd c si n t ot h e r m a lp o w e rp l a n ti nc h i n a , a d v a n c e dc o n t r o ls t r a t e g i e s b e c o m ee a s yt oi m p l e m e n ti nt h e r m a lp r o c e s sc o n t r 0 1 h o w e v e r , t h ec o n v e n t i o n a lp i dc o n t r o l l e r s a r es t i l lm o s tc o m m o n l yu s e di nc o n t r o l l i n gl a r g et h e r m a le q u i p m e n t s ，a n dt h e ya r ed i f f i c u l tt o m e e tt h en e e do f e x c e l l e n tc o n t r o lp e r f o r m a n c eb yo t h e r s ，w h i c hh a v eg r e a tn e g a t i v ee f f e c t so nt h e s a f e o p e r a t i o na n de c o n o m i c a le f f i c i e n c yo fp o w e rp l a n t s a n dt h ec o m p l e xc h a r a c t e r i s t i c si n t h e r m a ls y s t e mc a nb eg i v e na sf o l l o w s t h ed y n a m i c so f p o w e rp l a n to f t e nc h a n g e sg r e a t l y w i t ho p e r a t i n gr e g i m e ，w h i c hr e s u l t si ns t r o n gn o n l i n e a r i t i e si nt h ec o n t r o l l e ds y s t e m ，a n dp o w e r p l a n t su s u a l l yh a v es l o w e rd y n a m i cb e h a v i o r si nl o w l o a dr e g i m e st h a ni nh i g hl o a dr e g i m e s t h eb o i l e r - t u r b i n ep l a n ti sat y p i c a lm u l t i v a r i a b l ec o n t r o l l e ds y s t e m ，i nw h i c hp o w e ro u t p u ta n d m a i ns t e a mp r e s s u r eu s u a l l yi n t e r a c t sw i t he a c ho t h e r t h ed r o pi ns t e a mp r e s s u r el e a d st ot h e r e l e a s eo fb o i l e rl u m p e ds t o r a g e ，w h i c hh e l p sp o w e ro u t p u tt or e s p o n dq u i c k l y t h i sc o u p l i n gi s h e l p f u lt oi m p r o v et h el o a dt r a c k i n gp r o p e r t yo fp o w e ru n i t , s oi t s u n f a i rt ou s ed e c o u p l i n g c o n t r o lt e c h n i q u ei nt h eb o i l e r - t u r b i n ec o n t r o ls y s t e m s t e a mp r e s s u r ei so n eo ft h em o s t i m p o r t a n tc o n t r o l l e d v a r i a b l e si nc o o r d i n a t e dc o n t r 0 1s y s t e m ，w h i c hs h o u l db em a i n t a i n e di n d e s i r e dr a n g ew h e n p o w e ro u t p u to ft h eu n i tf o l l o w sl o a dd e m a n dc h a n g er a p i d l y b o t ht h eo v e r l o w p r e s s u r ea n d t h eo v e rh i g hp r e s s u r ew o u l da f f e c tt h es a f eo p e r a t i o na n de c o n o m i c a le f f i c i e n c y o fp o w e rp l a n t ，w h i c hc a na c t u a l l yb er e g a r d e d 船a no u t p u tc o n s t r a i n t t h em a n i p u l a t e d v a r i a b l e sa n dc o n t r o l l e dv a r i a b l e sh a v et os a t i s f yt h e p h y s i c a lc o n s t r a i n t si m p o s e d o nt h ea c t u a t o r s s u c ha st h em a g n i t u d ea n ds l e w - r a t el i m i t sf o rt h ec o n t r o lv a l v e so ft h ef o e lf l o w ，s t e a mc o n t r o l a n df e e d - w a t e rf l o w , w h i c hc a no n l yv a r yb e t w e e n0 a n d1 0 0 t h e yc a l lb e r e g a r d e da si n p u t c o n s t r a i n t u n c e r t a i n t yi sa n o t h e rc h a r a c t e r i s t i co f p o w e rp l a n t s ，a n dt h eg o a l so rc o n s t r a i n t sf o r s y s t e mu n d e rc o n t r o la r eu s u a l l yf l i z z y c o n s t r a i n t so nt h em a n i p u l a t e dv a r i a b l e s ，s u c ha sv a l v e p o s i t i o nl i m i ta n ds l e w - r a t el i m i t so fa c t u a t o r s ，a r eu s u a l l yd i f f i c u l tt oe s t a b l i s hf o rt h ea g i n g v a l v e s t h eu n c e r t a i nc o n s t r a i n t ss h o u l db ec o n s i d e r e di nc o n s t r a i n e do p t i m i z a t i o no fc o n t r o l s y s t e m a l lt h e s ec o m p l e xc h a r a c t e r i s t i c st a k ec h a l l e n g e st oa d v a n c e dc o n t r o ls t r a t e g i e sw i t h a p p l i c a t i o n t ot h e r m a ls y s t e m t od e a lw i t ht h ea b o v ep r o b l e m s ，s e v e r a ln e wf u z z yp r e d i c t i v e c o n t r o l a l g o r i t h m s a r e p r o p o s e d t oi m p r o v et h ec o n t r o lp e r f o r m a n c eo f c o m p l e x t h e r m a ls y s t e m c o n s t r a i n e dp r e d i c t i v e c o n t r o l l e r ，f u z z yd e c i s i o n m a k i n gp r e d i c t i v ec o n t r o l l e r ；f u z z yg a i n - s c h e d u l e dm o d e lp r e d i c t i v e c o n t r o l l e ra n df u z z yc l u s t e r i n gb a s e dn o n l i n e a rp r e d i c t i v ec o n t r o l l e ra r ei n c l u d e di nt h ea b o v e s t u d i e st os o l v et h ec o r r e s p o n d i n g p r o b l e m s i nt h es e c o n dp a r to ft h i sp a p e r , m a g n i t u d ea n ds l e w - r a t el i m i t so nt h em a n i p u l a t e dv a r i a b l e s a n dc o n t r o l l e dv a r i a b l e sa i e c o n s i d e r e d ，a n dt h ec u r r e n tc o m m o n l yu s e dc o n s t r a i n e dm o d e l p r e d i c t i v ec o n t r o lm e t h o d sa r ec o m p a r e da n da n a l y z e d t h e no n en e wa l g o r i t t u n ( p s ob a s e d c o n s t r a i n e dp r e d i c t i v ec o n t r 0 1 ) i sp r o p o s e d ，a n di t sc o n s t r a i n e do p t i m i z a t i o nc a nb eb a s e do n a r b i t r a r yo b j e c t i v ef u n c t i o ni n s t e a do fc o n v e n t i o n a lq u a d r a t i cf u n c t i o nf o rc o n t r o lp e r f o r m a n c e m o r e o v e r ，t h er e c e d i n gh o r i z o no p t i m i z a t i o ni np r e d i c t i v ec o n t r o l l e rc a r li m p r o v et h ei n i t i a l i z a t i o n p e r f o r m a n c e o fp s oa l g o r i t h mt oa c c e l e r a t et h e o p t i m i z a t i o np r o c e s sa n dt o r e d u c et h e c o m p u t a t i o n a lc o m p l e x i t y t h e n a l lt h ea b o v e a l g o r i t h m s a l e a p p l i e di n t o c o n t r o l l i n g t h e i i i d o a b l e - i n t e g r a ls y s t e ma n dr e h e a t e ds t e a mt e m p e r a t u r es y s t e mi nt h e n o 2w u j i n gp o n e rp l a n t a 1 0 to f s i m u l a t i o n sh a v ed e m o n s t r a t e dt h eg o o da b i l i t yo f d y n a m i cc o n s t r a i n e do p t i m i z a t i o n i nt h et h i r dp a r t ，an e wm o d e lp r e d i c t i v ec o n t r o la l g o r i t h mu s i n gf u z z yd e c i s i o nf u n c t i o n si s p r e s e n t e dt o d e a lw i t ht h eo p t i m i z a t i o np r o b l e mw i t hu n c e r t a i n t yi nt h e r m a ls y s t e m h e r ea n a p p r o p r i a t ef u z z yd e c i s i o n m a k i n gi n d e xf u n c t i o n w h i c hj se a s yt oc o n t a i ng o a l sa n dc o n s t r a i n t s i nau n i v e r s a lf o r m ，i sp r o p o s e dt od e s c r i b et h eu n c e r t a i n t yi nr e a lp o w e rp l a n t s m o r e o v e r , t h i s p a p e ra l s od e m o n s t r a t e st h a t t h ec o n v e n t i o n a l p r e d i c t i v e c o n t r 0 1i sap a r t i c u l a rc a s eo ft h e p r o p o s e da l g o r i t h me v e nt h o u g hi nt h em i m o c a s e ，s ot h i sd e wa l g o r i t h mi sa ne x t e n s i o no ft h e t r a d i t i o n a lc o n s t r a i n e dp r e d i c t i v ec o n t r o ls t r a t e g y a tl a s t ，t h i sn e w p r e d i c t i v ec o n t r o l l e ri sa p p l i e d t oc o n t r o ln o n l i n e a rh e a te x c h a n g e rp l a n t ，r e h e a t e ds t e a mt e m p e r a t u r es y s t e mi nt h en a n j i n g t h e r m a lp o w e rp l a n ta n dt h em i m ob o i l e r - t u r b i n ec o o r d i n a t e ds y s t e mo fao n c e - t h r o u g h3 0 0 m w p o w e ru n i t u n d e r a m p l i t u d e l i m i t sa n ds l e w r a t el i m i t so i lt h e m a n i p u l a t e di n p u t s f i n a l s i m u l a t i o n ss h o wt h a tt h i sc o n t r o ls y s t e mc a r lo b t a i nb e r e rc o n t r o lp e r f o r m a n c et h a nc o n v e n t i o n a l p r e d i c t i v ec o n t r o l l e ra n dp i dc o n t r o l l e r , a n di t c a l lf o l l o we l e c t r i cl o a dd e m a n dc h a n g e sq u i c k l y o v e rw i d er a n g ew h i l em a i n t a i n i n gt h es t e a mp r e s s u r ew i t h i nd e s i r e dr a n g e s i nt h ef o u r t hp a r t ，an e wf u z z yg a i n - s c h e d u l e dm o d e lp r e d i c t i v ec o n t r o l l e rf o rn o n l i n e a r b o i l e r - t u r b i n es y s t e mi sp r e s e n t e di np l a c eo f c o n v e n t i o n a lc o o r d i n a t e dc o n t r o ls t r a t e g i e s f i r s t l y ，a g l o b a ld i s c r e t e - t i m ed y n a m i cf u z z ym o d e l o f t h eb o i l e r - t u r b i n es y s t e mi se s t a b l i s h e d ；b a s e do nt h e a b o v em o d e l ，an e we x t e n d e d s t a t e - s p a c ep r e d i c t i v e c o n t r o l l e ri s p r o p o s e d ，i n w h i c ht h e p e r f o r m a n c eo fr e c e d i n gh o r i z o ni sm i n i m i z e db yr e a l - t i m eo p t i m i z a t i o nt oc o m p e n s a t ef o rt h e m i s m a t c hb e t w e e nt h em o d e la n dp l a n t m o r e o v e r , t h ep r o p o s e dc o n t r o l l e rc a nc o n v e n i e n t l yd e a l w i t ht h eo p t i m i z a t i o np r o b l e mo fc o n s t r a i n e dc o n t r o la c t i o n s ，e s p e c i a l l yt h er a t es a t u r a t i o no f a c t u a t o r a tl a s t ，an e w p r e d i c t i v ec o n t r o l l e ri sa p p l i e d t oc o n t r o lt h em i m ob o i l e r t u r b i n es y s t e m i nt h i s p a p e r , e s p e c i a l l yi nt h ec i r c u m s t a n c ew i t hp l a n tp a r a m e t e rv a r i a t i o n f i n a ls i m u l a t i o n s c o n s i d e rv a r i o u sk i n d so fe l e c t r i cl o a dd e m a n dc h a n g e so v e rf u l lr a n g e ，a n dr o b u s tp e r f o r m a n c ei s o b t a i n e di np l a n tp a r a m e t e rv a r i a t i o n s f i n a l l y , t h ea b o v ee f f i c i e n te m g gc l u s t e r i n ga l g o r i t h mi sa p p l i e dt ot h em u l t i v a r i a b l ef u z z y i d e n t i f i c a t i o no fan o n l i n e a r5 0 0 m w p o w e rp l a n ta n da l li n t e r p r e t a b l ea f f i n et sf u z z ym o d e li s o b t a i n e d r e g a r d i n gt h es l o wr e s p o n s e o ff u e lf l o w , s o m ep a r t i c u l a r l y d e s i g n e ds i g n a l s a r e e m p l o y e d a se x c i t a t i o n s i g n a l s o nt h ef u e lf l o wa n dt u r b i n e g o v e r n o rv a l v e t h ea b o v e i n p u t - o u t p u t d a t a s e q u e n c e i sf u r i d e n t i f i c a t i o n ( t r a i n ) ，m a ds t e p w i s ei n p u t s a r ei m p o s e do n n o n l i n e a rb o i l e r - t u r b i n e s y s t e ma n do ni t s t sf u z z ym o d e la tt h es a m et i m et ov a l i d a t et h e m o d e l i n gp e r f o r m a n c eo f t h ea f l l n et sf u z z ym o d e l o n t h eb a s eo f t h ea b o v et i m e - v a r y i n ga f f i n e m o d e l ，an e wn o n l i n e a rm p ca l g o r i t h mn a m e da sa f f i n et sf u z z ym o d e lb a s e dc o n s t r a i n e d m u l t i v a r i a b l ep r e d i c t i v ec o n t r o l l e ri s p r o p o s e d f i n a l l y , t w os i m u l a t i o ne x p e r i m e n t sh a v eb e e n p e r f o r m e d ，a n d t h ef i r s to n es h o w st h ec o n t r o l l e r sp e r f o r m a n c ei nf r o n to f a s t e p w i s ev a r i a t i o no f t h el o a da tc o n s t a n t - p r e s s u r eo p e r a t i n gp o l i c i e s t h es e c o n de x p e r i m e n tr e f e r st or a m pv a r i a t i o n s a t v a r i a b l e - p r e s s u r eo p e r a t i n gp o l i c i e s ，w h i c hi l l u s t r a t e t h ec o n t r o l l e r s a b i l i t y t oc o v e rw i d e o p e r a t i n gr a n g e si ns p i t eo f t h ep l a n tn o n l i n e a r i t i e s t h e s en e w f u z z yp r e d i c t i v ec o n t r o l l e r sa b o v ea r es u c c e e d e di nd e a l i n gw i t ht h en o n l i n e a r i t i e s ， u n c e r t a i n t ya n ds t r o n gc o u p l i n g ，t i m e v a r y i n gc h a r a c t e r i s t i c si nc o m p l e x t h e r m a ls y s t e m k e y w o r d s ：t h e r m a ls y s t e m ；c o n v e xo p t i m i z a t i o n ；p r e d i c t i v ec o n t r o l ；f u z z yd e c i s i o n m a k i n g ； g a i n s c h e d u l e d ；f u z z yc l u s t e r i n g 东南大学学位论文独创- 隍声明 本人卢明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究t 作及取得的研究成果。 尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过 的研究成果，也不包含为获得东南大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我 一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。 加。午( i 山 东南大学学位论文使用授权声明 东南大学、中【訇科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印 件和电子文档，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质 论文的内容相一致。除在保密期内的保密论文外，允许论文被查阅和借阅，可以公布( 包括 刊登) 论文的全部或部分内容。论文的公布( 包括刊登) 授权东南大学研究生院办理。 一虢鹇翩躲躞犍 护p 乒弘 第一章绪论 1 1 选题背景及意义 第一章绪论 火电机组单机容量和参数止不断增加，这使得热力系统本体日趋复杂。3j ；电力供廊峰 谷差也越来越大，这要求很多大型机组进入调峰状态，启停频繁，这也使热力系统的材料、 燃烧问题变得很复杂【4 。5 】。与此同时，电力改革正向纵深发展，电厂在可靠运行的同时对经 济性也提山了越来越高的要求，不仅要求在设计工况下各个参数的优化，还要保证在非设计 工况f 各子系统处在最优状态i bj 。这些复杂问题都必须由热力系统的自动控制来解决，它是 保证热力设备安全经济运行的必要措施和手段1 7 】。 热力系统的非线性、强耦合、慢时变、大迟延、不确定特性给优化控制增加了很多困难。 ( 1 ) 热力系统随负荷大范围变化时，被控对象的动态特性往往变化较大，存在严重的非 线性。在高j 二况时，工质及烟气流速加快，这大幅强化了系统整体的传热效果，因此被控对 象的动态响应时间大为缩短；反之低j = 况系统响应相对较慢，响应惯性人幅度增加。这种非 线性系统中的控制器显然应该具备全工况优化控制特性。 ( 2 ) 锅炉一汽机是电厂的核心热力系统，它们是典型的多变量系统：两个输入燃料量和 汽机调门开度对应于两个输出机组实发功率和主汽压力。燃料量的增加同时使实发功率、主 汽压力缓慢增加，汽机调门阶跃开大时机组实发功率暂时增加，同时主汽压力f 降。压力下 降越多，锅炉蓄热释放越多，功率响应越快，因此应对锅炉汽机对象采用多变量优化控制策 略进行控制。 ( 3 ) 在控制系统设计过程中必须考虑被控对象的安全性、经济性问题，例如：协调控制 系统在快速响麻外界负荷的同时必须兼顾主汽压力的变化，压力太高会顶汽包安全门，压力 太低导致系统做功能力下降，容易引起汽轮机的汽蚀。保持在允许安全范围内，这实际上是 控制系统的输出受限问题。 ( 4 ) 在实际控制系统中，控制作用常受到各种物理条件制约，如：阀门最多在o - 1 0 0 开度范围内运作，且具有饱和特性，当大于一定开度时流量不再相应增加；执行机构( 如电 机) 的调节速度是有限的，每个采样周期内控制增量不可能太大。它们统称为控制输入的幅 值、速率受限问题，如果在优化控制过程不考虑上述问题，控制系统的品质将受到很人影响。 ( 5 ) 而在热工过程控制中，控制目标往往具有一定的模糊性，如：被调量变化的偏羔太 大了或控制作用变化太快了等都是一种模糊语言；主汽压力的允许范围究竟是多人同样无法 精确定义，实际的控制要求往往由这一系列的模糊语言组成。另外，阀门等执行机构的老化 也使控制作用的受限范围难于精确确定，常规的受限优化算法无法处理这些具有不确定性的 软约束优化问题，因此必须定义更为合适的模糊目标函数，并研究新的优化控制方法。 由于热力系统的复杂非线性特性，目前的线性控制策略很难取得优良的控制效果 1 ，在 此基础上进行控制系统优化、提高品质的空间有限，这严重影响了机组的安全、经济运行。 要进一步提高控制品质，必须研究新型的全局优化控制策略pj 。它应该充分考虑被控系统的 输入输出约束条件，实现控制系统的动态受限优化；它应该充分考虑工业过程的不确定性， 弗在模糊环境下对系统进行全局决策优化；它可以基于热力系统的整体非线性特性没计出具 有全局动态优化能力的高效控制器，实现复杂热t 对象的全工况最优控制。 模糊集合理论能很好的处理客观世界的不确定性，它能将广泛存在的不确定性解析化， 运用严格的数学工具刻画并解决相关问题 1 0 - l q 。模糊系统就是在此基础上发展而来，它作为 东南大学硕十学位论文 一种非线性建模工具被广泛认可【1 2 - 1 3 | 。它能将对象的机理特性融入建模过程 1 4 - 1 6 j ，且建立的 全局模糊模型能以模糊规则的形式表现出来，并且可以用机理清晰的解释分析【1 7 - 1 8 1 , 因此模 糊系统本质上是一种灰箱建模方法，这种透明的建模过程显然更有利于设汁高性能模本! 控制 器，并提高实际应用时的可靠性”“j 。 顶测控制对多容大惯性的热力系统具有非常好的控制效果口“，它的滚动优化和反馈校 t f 能力能动态的补偿模型与对象间的失配误差，控制器具有定的鲁棒性；同时又能方便地 处理控制作用的输入输出受限优化问题口2 ”j 。通过与模糊系统的有效结合，预测控制有望处 理不确定性优化问题；同时基丁二全局模糊模型，有针对性地研究适于热力系统的1 r 线性预测 控制策略。 目前火电机组普遍采用分散控制系统d c s ，它也为先进热j 二自动控制策略的应用提供 了较好的硬件条件。本文正是在这样的应用背景卜- 研究不局限丁特定对象的通用先进控 制策略，为提高热力系统的控制性能提供了一全新可行的方法。这项研究上作正是国家自 然科学基金资助项目“适用于人型火电机组的白适应模糊控制器的研究与应用” ( 5 0 0 7 6 0 0 8 1 的主要研究内容。 1 2 模糊预测控制的研究现状 1 2 1 模糊系统研究现状 科技、社会的发展印证了z a d e h 的著名论述“随着系统复杂性的增加我们描述系统行 为的精确性和有效性就随之 降，一旦超过其阂值，其精确性和有效性( 相似程度) 儿乎变 成了相互排斥的特性”。系统的复杂性与系统模型精度密切相关。传统的系统建模方法主要 有：分析建模法和试验建模法两大类，其中试验建模法又大体可分为时域法、频域法和统计 法三种i ”i 。当系统( 如热力系统) 很复杂时，基于对象内在机理的分析建模方法很难得到 足够精度的数学模型；试验建模方法要求对象被充分激励，时域法要求阶跃输入，频域法要 求正弦信号激励被控对象，统计法要求使用白噪声或m 序列信号，且它们只能用于线性系 统辨识建模，对r 带有不确定性的复杂系统很难建立其非线性模型1 2 “。 神经网络和模糊系统是目前最为常用的两种非线性系统建模工具。与传统非线性辨识方 法不同的是，神经网络辨识不受非线性模型的限制，它依靠被控系统的输入输山数据对，通 过学习得到一个描述系统输入输山芙系的非线性映射。给定个输入，即可得到一个输出， 而不需要知道输入和输出之间存在着怎样的数据关系，这是目前非线性系统辨识中一种引人 注目的新途径m 。”。n a r e n d r a 等人在其经典性文章中，以多层前馈网络为例，阐明了神经网 络用于非线性系统辨识的可能性，并提出了神经网络用于非线性系统辨识的一般性框架和方 法，为复杂系统的神经网络建模与辨识奠定了理论基础口。但神经网络本身也有缺陷：它 建立的黑箱模型不提供任何机理信息给外界，无法解释，这显然不利于复杂工业系统的故障 诊断及安全运行。相比之r ，模糊系统则提供了另外一条非线性建模途径i l “，它能很好的 描述对象的不确定性，具有万能函数逼近性能1 2 ”，建立的非线性模型能精确的描述对象的 全局动态特性，且单条模糊规j j l 0 义能很好的逼近非线性系统的局部动力学特性。它能将对象 的机理特性融入建模过程i l “”j ，建模过程相对透明，且建模结果能以i f t h e n 模糊规则 表现出来，以便专业人员用机理分析相关的动态稳态特性作【1 7 - 1 8 1 验证建模结果，这种相 对透明的灰箱建模方法显然更有利于高性能模型控制器的设计与应用 1 9 - 2 0 】。模糊系统这些优 点受剑，学术界的充分重视，而新型模糊建模算法也成为复杂系统建摸领域的研究焦点 13 - 2 0 3 4 - 5 4 o 传统的模糊建模算法大都基于导数优化原理”7 , 3 4 它们本质上不是全局优化的建 2 第一章绪论 模算法，很容易陷于局部最小点，影响了模糊系统的建模精度。为提高模糊系统建模能力， 义 3 5 1 基于模糊决策树原理提出了一种完整的结构参数辨识建模算法，文 3 6 1 根据物质结晶 原理提了一种适丁- 复杂系统建模的模糊结晶算法，而文 3 7 3 9 1 利片j 竞争学爿、进化算法强 化了模糊系统的全局建模能力。模糊聚类是另外一类高教的模糊建模算法它起源丁模式识 别领域的硬c 均值( h a r dc m e a n s ) 算法，它的改