（模式识别与智能系统专业论文）基于辐射能信号的锅炉燃烧控制系统研究.pdf

华北电力大学硕士学位论文摘要 摘要 针对锅炉燃烧控制系统中，从燃料量到主蒸汽压力通道的非线性、大滞后特性， 本文利用现有的炉膛三维温度场可视化研究成果，引入炉膛辐射能信号作为中间被 调量构成串级控制系统。在控制器的选择和优化上，采用遗传算法对模糊控制器的 量化因子、比例因子、以及引入积分环节的积分系数进行同步优化。对经典遗传算 法进行了改进，改造了经典赌轮法，采用了自适应交叉、变异概率。应用i t a e 指 标最小原则和模糊控制规则相容性系数的评价理论优化了模糊控制器的规则库。将 上述策略应用到燃烧控制系统中的汽压控制子系统，仿真试验结果验证了其可行 性。 关键词：辐射能信号，模糊控制，遗传算法，燃烧控制系统 a bs t r a c t f r o mt h ef u e lq u a n t u mt 0t h em a i ns t e a mp r e s s u r ec h a n n e l sn o n l i n e a ra n dl a r g e t i m cd e l a yc h a r a c t e r i s t i ci nb o i l e rc o m b u s t i o nc o n t r o ls y s t e m ，t h i sa r t i c l eu t i l i z c sc u r r e n t r e s e a r c ha c h i e v e m e n t so nt h e3 一d i m e n s i o n a lt e m p e r a t u r ed i s t r i b u t i o nv i s u a l i z a t i o n ， a d o p t i n gt h er a d i a n te n e 玛ys i g n a la sc o n t r o l l e dv a r i a b l e f b n n e dt h ec a s c a d ec o n t r o l s y s t e m t h ea n i c l eo p t i m i z e st h ef u z z yc o n t r o l l e r sq u a n t i z a t i o nf a c t o r ，s c a l ef a c t o ra n d i n t e g r a lc o e f f i c i e n tb yu s i n gg e n e t i ca l g o r i t h mi nc o n t r o l l e r t sc h o i c ea n d0 p t i m i z a t i o n s o m eb e t t e r m e n t sf o rc l a s s i c a lg au s i n gai m p r o v e ds e l e c t i o nm e t h o d ，s e l f - a d a p t i v e p r o b a b i l i t y0 fc r o s s o v e ra n dm u t a t i o n u s i n gt h ep r i n c i p l eo fi t a ei n d e xm i n i m u ma n d e v a l u a t i n gc o m p a t i b i l i t y 0 ft h e f u z z y c o n t r o lr u l e o p t i m i z e s i t sr u l e s t h e a b o v e m e n t i o n e dm e t h o d sa r ea p p l i e dt ot h em a i ns t e a mp r e s s u r ec o n t r o lo fc o m b u s t i o n c o n t r o ls y s t e m ，t h es i m u l a t i o nf e s u l t sv e r i f yi t sf e a s i b i l i t y w a n gj i y a n g ( p a t t e r nr e c o g n i t i o na n di n t e l l i g e n ts y s t e m ) d i r e c t e db yp r o f m ap i n g k e yw o r d s ：r a d i a n te n e r g ys i g n a i ，f u z z yc o n t r o i ，g e n e t i ca l g o r i t h m ，c o m b u s t i o n c o n t r o is y s t e m 华北电力大学硕士学位论文摘要 摘要 针对锅炉燃烧控制系统中，从燃料量到主蒸汽压力通道的非线性、大滞后特性， 本文利用现有的炉膛三维温度场可视化研究成果，引入炉膛辐射能信号作为中间被 调量构成串级控制系统。在控制器的选择和优化上，采用遗传算法对模糊控制器的 量化因子、比例因子、以及引入积分环节的积分系数进行同步优化。对经典遗传算 法进行了改进，改造了经典赌轮法，采用了自适应交叉、变异概率。应用i t a e 指 标最小原则和模糊控制规则相容性系数的评价理论优化了模糊控制器的规则库。将 上述策略应用到燃烧控制系统中的汽压控制子系统，仿真试验结果验证了其可行 性。 关键词：辐射能信号，模糊控制，遗传算法，燃烧控制系统 a bs t r a c t f r o mt h ef u e lq u a n t u mt 0t h em a i ns t e a mp r e s s u r ec h a n n e l sn o n l i n e a ra n dl a r g e t i m cd e l a yc h a r a c t e r i s t i ci nb o i l e rc o m b u s t i o nc o n t r o ls y s t e m ，t h i sa r t i c l eu t i l i z c sc u r r e n t r e s e a r c ha c h i e v e m e n t so nt h e3 一d i m e n s i o n a lt e m p e r a t u r ed i s t r i b u t i o nv i s u a l i z a t i o n ， a d o p t i n gt h er a d i a n te n e 玛ys i g n a la sc o n t r o l l e dv a r i a b l e f b n n e dt h ec a s c a d ec o n t r o l s y s t e m t h ea n i c l eo p t i m i z e st h ef u z z yc o n t r o l l e r sq u a n t i z a t i o nf a c t o r ，s c a l ef a c t o ra n d i n t e g r a lc o e f f i c i e n tb yu s i n gg e n e t i ca l g o r i t h mi nc o n t r o l l e r t sc h o i c ea n d0 p t i m i z a t i o n s o m eb e t t e r m e n t sf o rc l a s s i c a lg au s i n gai m p r o v e ds e l e c t i o nm e t h o d ，s e l f - a d a p t i v e p r o b a b i l i t y0 fc r o s s o v e ra n dm u t a t i o n u s i n gt h ep r i n c i p l eo fi t a ei n d e xm i n i m u ma n d e v a l u a t i n gc o m p a t i b i l i t y 0 ft h e f u z z y c o n t r o lr u l e o p t i m i z e s i t sr u l e s t h e a b o v e m e n t i o n e dm e t h o d sa r ea p p l i e dt ot h em a i ns t e a mp r e s s u r ec o n t r o lo fc o m b u s t i o n c o n t r o ls y s t e m ，t h es i m u l a t i o nf e s u l t sv e r i f yi t sf e a s i b i l i t y w a n gj i y a n g ( p a t t e r nr e c o g n i t i o na n di n t e l l i g e n ts y s t e m ) d i r e c t e db yp r o f m ap i n g k e yw o r d s ：r a d i a n te n e r g ys i g n a i ，f u z z yc o n t r o i ，g e n e t i ca l g o r i t h m ，c o m b u s t i o n c o n t r o is y s t e m 声明尸明 本人郑重声明：此处所提交的硕士学位论文 入，入【0 ，1 】，称模糊 控制规则式2 1 3 是完备的，即： u ( 4 八b ，) ( x ) 入 口 ( 2 1 4 ) 式2 1 4 具体包括两种含义，一是隶属函数的完备性，一是模糊控制规则的完备 1 5 华北电力大学硕士学位论文 性。 对图2 4 所示的隶属函数( 其中n b ( n e g a t i v eb i g ) ，n m ( n e g a t i v em e d i u m ) ， n s ( n e g a t i v es m a l l ) ，z o ( a l m o s tz e r o ) ，p s ( p o s i t i v es m a l l ) ，p m ( p o s i t i v em e d i u m ) ， p b ( p o s i t i v eb i g ) 分别为论域1 e ，e 1 上的模糊子集“负大，负中，负小，几乎为零， 正小，正中，正大”，显然，对vx x ，都能满足式2 1 4 ，图2 4 中的隶属函数为 强完备的。对图2 5 中的隶属函数，由于不同的模糊子集间出现“空档”或刚刚“搭 接 ，不满足式2 1 4 ，则称该隶属函数是不完备的。对图2 6 中的隶属函数由于各模 糊子集的隶属函数的“搭接程度很少，其中有部分没有“搭接 ，显然，基于隶 属函数的控制性能将差于图2 4 中的隶属函数，称图2 6 所示的隶属函数为弱完备 的。另外，在模糊控制过程中，若调整隶属函数的形状，可能出现图2 7 所示的隶 属函数，尽管各模糊子集“搭接 完好，但出现非正规模糊子集现象，其控制结果 常常出现不收敛或稳态误差，故称图2 7 所示的隶属函数也为弱完备的。可见，一 个控制性能优良的模糊控制器要求隶属函数应该是强完备的，其条件为： 即： 糖潮晦珏p s朔p 8 燃漱 一eo e 图2 4 三角形隶属函数 j 。f 入7入 j 一 ” ji 比 刃小 图2 5 不完备隶属函数图2 6 弱完备隶属函数 图2 7 弱完备隶属函数 ( 1 ) v x x ，其至少对两个以上的模糊子集的隶属度是大于入( 入【0 ，1 】) 的， n4 a ( 2 - 1 5 ) 1 五一 ( 2 ) 在隶属函数设计和调整过程中，保证隶属函数的正规性，即： 枷 。高= ( 2 1 6 ) ( 3 ) 关于模糊控制规则的完备性，直观地讲，模糊控制规则应满足式2 1 3 所示 1 6 华北电力大学硕士学位论文 的形式，其中，c “应遍历u 上的模糊子集。显然，这样建立的模糊控制规则存在一 定的冗余性和粗糙性。 对一组模糊控制规则，若对于几乎相同的输入，其推理结果相去甚远，则称该 组规则存在交互作用，否则称其是相容的。 2 2 2 模糊集的相容性系数及其相容性 设a 和b 为论域x 中的正规凸模糊子集，且有： 即： 彳；( 4 0 1 ) ，j c l 4 0 2 ) ，4 0 。” b = ( 肛曼0 1 ) ，墨0 2 ) ，肛堡g 。) ) 其中，m 为论域x 的离散点数，则a 和b 的贴近度： 仃似，b ) 一三似。j 6 i + ( 1 一彳。b ) ) 其中，彳oj 5 l 称为a 、b 的内积，即： 彳o b = y 【4 0 f ) 丑o f ) 】 l - j 一一 爿。口称为a 、b 的外积，即： 么o b = | 人1 【4 “) v 肛口o f ) l l l一一 ( 2 1 7 ) ( 2 1 8 ) ( 2 1 9 ) ( 2 2 0 ) ( 2 2 1 ) 对图2 4 的隶属函数，彳。曰；o ，式2 1 8 可简化为： 口似一三。b + 1 ) ( 2 2 2 ) 为了简单起见，当a 和b 的外积为0 时，用a 、b 的内积表示a 、b 的贴近度， 脚 仃似，b ) = 彳。b v 【o f ) 肛曰“) 】 j 1 1 一一 ( 2 2 3 ) 定义2 2 设a 和b 为论域x 上的正规凸模糊子集，且a 和b 的外积为0 ，当 式2 - 2 3 所示的a 、b 相容性系数仃似，b ) = 1 时，则称a 、b 是强相容的，即a = b ； 当盯口，b ) = 0 时，则称a 、b 是不相容的；当盯，曰) ( 0 ，1 ) 时，则称a 、b 是弱相容 的。 式2 - 2 3 表示贴近度。仃似，b ) 亦即模糊子集a 和b 的相容性系数。对图2 4 中 1 7 华北电力大学硕士学位论文 的各模糊子集n b ，n m ，p b ，当其为逻辑相邻( 如p m 和p b ) 时，则二者为弱相 容；当逻辑不相邻( 如p s 和p b ) 时，则二者为不相容；同一模糊子集为强相容。 2 2 3 模糊控制规则相容性评价方法 1 不同规则前件( 后件) 之间的相容性 式2 - 1 2 所示的模糊控制规则表示了第k 条规则从4 b 到c 的蕴涵关系，即： 群彤_ 磷 ( 2 2 4 ) 其中，k = l ，2 ，n 2 ；直积彳? 辟是定义在x 的模糊子集，按模糊蕴涵取小 运算，则有： p o 。) = 4 b ；z 爿? 0 ，) vb ；g ，) ( 2 2 5 ) 其中，第七条规则前件的直积；l = 1 ，2 ，m 。 由式2 2 2 可得第七规则前件与第七条规则前件之间的相容性系数： 仃( p 。，p k ) = 三 p k ) 人p k ) 】 ( 2 2 6 ) 其中七= 1 ，2 ，n 2 。于是，便有下面不同规则前件之间相容性定义。 定义2 3 若仃( p ，) z1 ，称第七、r 条规则前件之间是强相容的；若 仃( p 七，p ) = o 称第七、七条规则前件之间是不相容的；若仃( p ，) ( o ，1 ) 称第七、七 条规则前件之间是弱相容的。 同样定义第七、七7 条规则后件之间的相容性系数为： 仃( c ，c ) ；三睹( y f ) 瞄】 仃( c ，c ) sx 瞬( y ，) 瞄j ( 2 2 7 ) 定义2 4 若仃( c 七，c ) ；1 ，称第七、七条规则后件之间是强相容的；若 仃( c ，c ) = o ，称第七、七7 条规则后件之间是不相容的；若仃( c ，c ) ( 0 舯，称第七、 七条规则后件之间是弱相容的。 ( 2 ) 模糊控制规则表特征分析及规则的相容性分析 在表2 1 所示的规则表中，沿主对角线，前件中的模糊子集4 和b ，均由n b 变 化到p b ，在一个小的变化范围内，4 和b ，之间为强相容或弱相容，不同规则前件( 后 件) 与前件( 后件) 之间也表现为强相容或弱相容；沿副对角线，前件中的模糊子集4 由p b 变化到n b ，而口，由n b 变化到p b ，在一个小的变化范围内，4 和b ，之间主 要为不相容，部分为弱相容，不同规则前件与前件之间也主要表现为不相容或弱相 容，但不同规则后件与后件之间却表现为弱相容或强相容。 1 8 华北电力大学硕士学位论文 表2 1 模糊控制规则表 巧， l n bn mn sz ep sp mp b n n b p bp bp mp mp sp sz e n mp bp mp m p sp sz en s n sp mp mp sp sz en sn s z ep m p sp sz en sn sn m p sp sp sz en sn sn mn m p m p sz en sn sn mn mn b p bz en sn sn mn m n bn b 因此，沿规则表主、副对角线，规则前件间的相容性和后件间的相容性表现出 不同的特征。但是，上述分析仍无法说明哪些规则是冗余或粗糙的，必须对其相容 性进行进一步地分析。 设第詹、七条规则分别如式2 2 8 和式2 2 9 所示： r ：i f 钟a n d 曰；t h e nq ( 2 2 8 ) r ，：i f 彳a n db ；t h e n 锘 ( 2 2 9 ) 由式2 - 2 3 可知规则民和r ，前件的相容性系数为： 卵) = 淋渺咖f ) 9v 肚 ) 母( 2 - 3 。) 讨论： ( 1 ) 当规则r 和r ，均在主对角线上时，则前件中的4 和b ，之间为强相容或弱相 容，故有仃( p 七，p p ) o ；同时对后件也有试仃( c 七，c p ) 0 。 ( 2 ) 当规则r 和r ，均在副对角线上时，则前件中的4 和口，之间为不相容，故有 仃( p ，p p ) 一o 对后件有仃( c 七，c p ) o 。 ( 3 ) 当规则风和r ，中一条在主对角线、一条在副对角线上时，前件中的4 和b ， 之间为不相容或弱相容，故有仃( p ，p p ) o ；对后件也有仃( c ，c p ) 乏0 。 比较上述三种情况，如表2 2 所示。 r k 和rk ，的位置盯( p ，p 七)仃( c ，c 七) 主对角线 0 0 副对角线= o o 主、副对角线 0o 1 9 华北电力大学硕十学位论文 由表2 2 可知，对表2 1 所示的模糊控制规则，只有主对角线方向上规则的前 件( 后件) 相容性系数才都是大于0 ，由于前件( 后件) 的相容性系数最大值均为1 ，因 此，若取仃( ，p p ) 、仃( c ，c 驴) 之差的绝对值，显然主对角线方向上的结果最小， 另外两种位置处的结果较大。同时，由模糊控制规则表的制定过程可知，主对角线 上的控制量模糊等级较容易确定，准确性高，粗糙度小；副对角线上的模糊等级较 难确定，不准确，粗糙度大；这与上述分析是一致的。因此，综合分析结果，可以 用式2 3 1 来定量考察不同规则之间的相容性。 6 殷，= l 仃( p ，p f ) 一盯( c ，c r ) l ( 2 3 1 ) 吒称为第七、七条规则之间的相容性系数，仃从。越大，第七、七条规则之间的 相容性越小，说明二者中有一条规则是冗余或粗糙的，需要调整或修改；当盯胜，= 0 时，二者为同一条规则，完全相容。 式2 3 1 仅表示了第七、七条规则之间的相容性，并没有表明哪一条规则是冗余 或粗糙的，将第七条规则对所有规则的相容性系数累加，即： 6 。一薯6 触，= 摹i 仃妒七，p f ，一c c ，c ，i ( 2 3 2 ) 吼称为第七条规则对所有规则的相容性系数，吼越大，说明第七条规则与所有 规则之间的相容性越小，该条规则是冗余或粗糙的，需要调整或修改。这样，就为 我们优化模糊控制规则提供了定量和可操作的优化方法。 2 2 4 模糊控制规则的优化方法 绝对偏差乘时间积分i t a e ( i n t e 伊a lo ft i m e w e i g h t e da b s o l u t ee r r o r ) 指标综合反 映了控制系统的超调、上升时间和稳态误差等分项指标。因此，可以采用i t a e 指 标作为模糊控制规则的优化目标，通过自寻优调整规则，使i t a e 指标最小可作为 具体的优化方法。 i m e = 蠹t e t 她t ， 其离散型公式为： j 翻e = i e ( 足叫七t r 角| 。、叫 ( 1 ) 具体的优化步骤如下： 通过式2 2 6 计算第七、七条规则前件间的相容性系数仃( p ，) ； ( 2 3 3 ) ( 2 3 4 ) 华北电力大学硕士学位论文 通过式2 2 7 计算第七、七条规则后件间的相容性系数o ( c ，c 驴) ； 通过式2 3 2 计算第七条规则对所有规则的相容性系数仃。； 调整相容性系数叽较大的规则后件模糊等级，使l a t e 最小。 ( 2 ) 根据被控对象的实际特点，离线计算机仿真优化控制规则 按照上述的优化方法，离线进行计算机仿真，调整相容性系数吼较大的规则后 件模糊等级，不断地试算，使l t a e 按照变小的趋势发展，达到基本满意的效果后， 最终确定控制规则表。 2 3 遗传算法 遗传算法是一种宏观意义下的仿生优化算法，是模拟生物在自然环境中的遗传 和进化过程而形成的一种自适应全局优化概率搜索算法。它借鉴达尔文的进化论和 孟德尔的遗传学说，以一种群体中的所有个体为对象，利用随机优化技术指导对一 个编码的参数空间进行高效搜索，在搜索过程中自动获取和积累有关搜索空间的知 识，并自适应的控制搜索过程以求得最优解。在遗传算法的每一代中，根据个体在 问题域中的适应度值和从自然遗传学中借鉴来的再造方法进行个体选择，并经过交 叉、变异等遗传机制使个体得以重组，最终根据适者生存的原则，在潜在的解决方 案种群中逐次产生一个近似最优的方案。其中，选择、交叉、变异构成了遗传算法 的基本操作。而参数编码、初始种群设定、适应度函数的设计、遗传操作设计、控 制参数设定则组成了遗传算法的核心内容。作为一种新的全局优化搜索算法，遗传 算法以其简单通用、鲁棒性强、适应并行处理以及高效、实用等显著特点在各个领 域得到了广泛应用，取得了良好效果，并逐渐成为智能优化算法之一。 2 3 1 寻优机理 t = 0 ( n )t = a ( n )t = a + b ( n ) 图2 8 群体进化 用遗传算法求解问题的解空间到遗传算法的搜索空间之间的相互转换，由解空 间到搜索空间称编码，反之称译码过程。遗传算法是一个迭代过程，遗传操作是在 种群中进行的，产生初始种群规模为n ，即种群由n 个个体组成，经遗传算法操作， 生成一代一代新种群( 每代n 个个体) ，从每一代种群中选出适应度f 高的优质个 体，在解空间成为候补解集合，直到满足要求的收敛指标，即求得问题的解，如图 2 1 华北电力大学硕士学位论文 2 8 所示，左图t = 0 是初始种群，为第0 代随机生成的初始种群，个体用“o 来表 示，经迭代，个体向优化进化，适应度f 高的个体不断增加，使各代种群的适应度 f 随着t 增大，至t = a + b 次迭代得到满足要求的解。每代种群，规模是不变的，均为 n 个【5 9 1 。 2 3 2 标准遗传算法构成要素 标准遗传算法中包含的主要构成要素有： 操作设计( 选择操作，交叉操作，变异操作) 如图2 9 所示： 参数编码、适应度函数的设定、遗传 以及遗传参数的设置等。其基本流程 图2 9 遗传算法训练流程图 1 参数编码【删 在对一个问题用遗传算法进行求解之前，必须先对问题的解空间进行编码。遗 传算法不能直接处理问题空间的参数，而必须把它们转换成遗传空间中由基因按一 定结构组成的染色体。这一转换操作就称为编码。编码是应用遗传算法时需要解决 的首要问题。编码方法除了决定个体染色体的排列形式外，还决定了个体从搜索空 间的基因型变换到解空间的表现型的解码方法。编码方法也影响到交叉、变异等遗 传算子的运算方法，在很大程度上决定了如何进行群体的遗传运算及其效率。常用 的编码方式有二进制、十进制和浮点数编码方式码。 ( 1 ) 二进制编码方法 二进制编码方法是遗传算法中常用的编码方法，它使用二值符号集 0 ，1 ) 进行 编码，所构成的个体基因型是一个二进制编码符号串，其长度与所要求的求解精度 2 2 华北电力大学硕十学位论文 有关。 ( 2 ) 浮点数编码方法 浮点编码方法是指个体的每个基因值用某一范围内的一个浮点数来表示，个体 的编码长度等于其决策变量的个数。浮点数编码方法使用决策变量的真实值，所以 也称为真值编码方法。 除以上两种常用编码方法外，还有符号编码方法、格雷编码方法、多参数级联 编码方法。 2 适应度函数【6 1 1 在研究生物的遗传和进化现象时，用适应度来描述物种对于其生存环境的适应 程度。对生存环境适应度较高的物种，将有更多的繁殖机会。那些对生存环境适应 度较低的物种，繁殖机会相对较少。 在遗传算法中也使用适应度这个概念来度量群体中各个个体在优化计算中的 优良程度。遗传算法仅使用所求问题的目标函数值，就可得到下一步的有关搜索信 息。对目标函数值的使用是通过评价个体的适应度来实现的。评价个体适应度的一 般过程是： ( 1 ) 对个体编码串进行解码处理后，可得到个体的表现型； ( 2 ) 由个体的表现型可计算出对应个体的目标函数值； ( 3 ) 根据优化问题的类型，由目标函数值按一定的转换规则求出个体的适应度。 在基本遗传算法中，使用比例选择算子来确定群体中各个个体遗传到下一代群 体中的数量。比例选择算子依据遗传概率计算，要求个体的适应度必须为正数或零， 不能为负数，因此需要通过适当转换将目标函数映射成求最大值且函数值非负的适 应度函数形式。 3 遗传操作【6 2 】 ( 1 ) 选择操作 从群体中选择优胜的个体，淘汰劣质个体的操作叫选择。选择操作有时又称为 再生算子。选择的目的是把优化的个体( 或解) 直接遗传到下一代或通过配对交叉 产生新的个体再遗传到下一代。选择操作是建立在群体中个体的适应度评估基础上 的，目前常用的选择方法有适应度比例方法、最佳个体保存方法、期望值方法、排 序选择方法、联赛选择方法、排挤方法等。 ( 2 ) 交叉操作 在自然界生物进化过程中起核心作用的是生物遗传基因的重组( 加上变异) 。 同样，遗传算法中起核心作用的是遗传算法的交叉操作。所谓交叉是指把两个父代 个体的部分结构加以替换重组而生成新个体的操作。交叉操作的设计和实现与所研 究的问题密切相关，一般要求它既不要太多的破坏个体编码串中表示优良性状的优 良模式，又要能够有效地产生出一些较好的新个体模式。针对每个问题的不同，可 2 3 华北电力大学硕士学位论文 以提出各种交叉方法，如：一点交叉、二点交叉、多点交叉、一致交叉、匹配交叉， 顺序交叉和周期交叉等。 ( 3 ) 变异操作 变异操作的基本内容是对群体中的个体串的某些基因位上的基因值作变动。遗 传算法引入变异的目的有两个：一是使遗传算法具有局部的随机搜索能力；二是使 遗传算法可维持群体多样性，以防止出现早熟收敛现象。采用二进制编码的变异操 作有基本位变异、均匀变异、边界变异等；浮点数编码的变异操作有单重均匀变异、 单重边界变异、单重高斯变异、单重非均匀变异等。 4 初始运行参数【6 1 j 遗传算法中需要选择的运行参数主要有：个体编码串长度l ，群体大小m 、交 叉概率e 、变异概率只、终止代数t 、代沟g 等。这些参数对遗传算法的运行性能 影响较大，需认真选取。 ( 1 ) 编码串长l 。使用二进制编码来表示个体时，可由问题所要求的求解精度来 确定；使用浮点数编码来表示个体时，编码串长度取决于决策变量的个数；此外， 也可使用变长度的编码来表示个体。 ( 2 ) 群体大小m 。群体中所含的个体数量。群体较小时可提高遗传算法的运行速 度，但降低了群体的多样性，可能会导致遗传算法的早熟现象；而当群体较大时， 则会降低遗传算法的运行效率。根据经验，m 一般取值为2 0 1 0 0 。 ( 3 ) 交叉概率。交叉运算是遗传算法中产生新个体的主要方法，所以交叉概率 只一般应取较大值，但若取值过大，又会破坏群体中的优良模式，对进化运算反而 产生不利影响；若取值过小，则新个体产生的速度较慢，根据经验，只的取值范围 一般为o 4 0 9 9 。另外，也可使用自适应的思想来确定交叉概率e ，如d a v i s 提出， 随着遗传算法在线性能的下降，可以减小交叉概率p 的取值。 ( 4 ) 变异概率己。变异运算是遗传算法中产生新个体的另一种有效方法，但变异 概率己一般应取较小值，若变异概率取值较大的话，虽然能产生出较多的新个体， 却有可能破坏掉很多较好的模式；若变异概率取值太小，则变异操作产生新个体的 能力和抑制早熟现象的能力就会较差。根据经验，己的取值范围一般为0 0 0 0 1 加1 。 ( 5 ) 终止代数t 。终止代数t 是表示遗传运算运行结束条件的一个参数，即表示 遗传算法运行到指定进化代数之后就停止运行，并将当前群体中的最佳个体作为最 优解输出。根据经验，t 的取值范围一般为1 0 0 1 0 0 0 。遗传算法的终止条件也可利 用某种评定准则，当评定群体已经进化成熟，且不再有进化趋势时，就可终止算法 的运行。通常有判断连续几代个体平均适应度的差异是否小于某一阕值或判断群体 中所有个体适应度的方差是否小于某一阕值两种准则。 ( 6 ) 代沟g 。代沟g 是表示各代群体之间个体重叠程度的一个参数，在每一代群 体中被替换的个体，在全部个体中所占的百分率，即每一代群体中有m 宰g 个个体 2 4 华北电力大学硕士学位论文 被替换。 2 4 本章小结 本章第一部分主要介绍基本模糊控制理论，包括基本模糊控制器的设计过程、 模糊控制器的结构，以及模糊控制的量化因子、比例因子对控制性能的影响。第二 部分介绍了模糊控制规则完备性和相容性的概念，引入了模糊集贴近度系数的概 念。阐述了应用i t a e 指标最小原则和模糊控制规则相容性系数的评价理论建立和 优化模糊控制器规则库的方法。第三部分概述遗传算法的寻优机理、求解问题的步 骤及应用遗传算法的几个要点。 华北电力大学硕士学位论文 第三章基于辐射能信号的燃烧过程控制系统的研究 3 1 电站锅炉燃烧过程控制系统分析【6 3 】 本课题是研究辐射能信号在电厂锅炉燃烧过程控制系统的运用，因此有必要对 电厂燃烧过程控制系统进行必要的分析。 3 1 1 电站锅炉燃烧过程控制系统的任务 电站锅炉燃烧过程是一个将燃料的化学能转变为热能，以蒸汽形式向负荷设备 ( 以汽轮机为代表) 提供热能的能量转换过程。电站燃烧过程控制的基本任务是既 要提供热量适应蒸汽负荷的需要、稳定蒸汽压力，又要确保电站燃烧过程在安全经 济的工况下进行，具体控制任务归纳起来有三个方面。 1 稳定蒸汽压力 维持蒸汽压力不变，这是燃烧过程自动控制的第一项任务。锅炉蒸汽压力是表 征锅炉运行状态的重要参数，直接关系到锅炉设备的安全运行，它的稳定性反映了 电站锅炉燃烧过程中能量供需关系，锅炉的汽压控制与汽轮机的负荷控制是相互关 联的。 2 维持锅炉燃烧的最佳状态和经济性 维护锅炉燃烧过程的最佳状态和经济性是锅炉燃烧过程自动控制的第二项任 务。燃烧的经济性指标难于直接测量，常用锅炉烟气中的含氧量，或者燃料量与送 风量的比值来表示。如果能够恰当地保持燃料量与空气量的正确比值，就能达到最 小的热量损失和最大的燃烧效率。反之，如果比值不当，空气不足，结果导致燃料 的不完全燃烧，当大部分燃料不能完全燃烧时，热量损失直线上升。如果空气过多， 就会使大量的热量损失在烟气之中，使燃烧效率降低。 3 维炉膛压力在一定范围 锅炉炉膛压力反映了燃烧过程中进入炉膛送风量与流出炉膛的烟气量之间的 工质平衡关系。炉膛压力是否正常，关系着锅炉的安全经济运行。如果炉膛负压太 小，炉膛容易向外喷火，既影响环境卫生，又可能危及设备与操作人员的安全。负 压太大，炉膛漏风量增大，增加引风机的电耗和烟气带走的热量损失。因此，需要 维持炉膛压力在一定的范围之内。 综上分析，燃烧过程控制的主要任务是维持汽压稳定。影响汽压稳定的因素很 多，为了正确的设计控制系统，应先了解对象的动态特性。主蒸汽压力是衡量蒸汽 量与外界负荷两者是否相适应的一个标志。因此，要了解燃烧过程的动态特性主要 是弄清汽压对象的动态特性。 华北电力人学硕士学位论文 3 1 2 汽压调节对象的动态特性 汽压对象的生产流程如图3 1 所示。 炉 图3 1 汽压对象生产流程示意图 汽轮机 图中：w 给水量；h s 一给水热焓；只一汽包压力；d 一锅炉蒸汽量；d r 一汽 轮机用汽量；口，一汽轮机进汽阀开度；只一汽轮机背压；办。一过热蒸汽热焓；匕一 母管压力。 引起蒸汽压力变化的因素是很多的，如燃料量、送风量、给水量、蒸汽流量以 及各种使燃烧工况变化的原因。主蒸汽压力受到的主要扰动来源有：燃料量扰动， 称为基本扰动或内部扰动。汽轮机耗气量的扰动，称为外部扰动。 内、外扰动下汽压调节对象的动态特性： d d 图3 2 内部扰动下汽压的响应曲线图3 3 外部扰动下汽压的响应曲线 华北电力人学硕士学位论文 3 2 电站锅炉燃烧过程的控制系统 3 2 1 燃烧过程控制系统基本组成原则 经过对燃烧过程控制任务以及被控对象动态特性分析可知，在不同情况下燃烧 过程控制的任务和对象特性不尽相同，但是总的来说，燃烧过程控制系统组成的基 本原则有以下几条： ( 1 ) 能够迅速改变炉膛燃烧率，适应外界负荷变化。电站锅炉燃烧过程控制系统 的主要任务之一是维持蒸汽压力稳定。由对象动态特性的分析可以看出在外界负荷 变化时，只有迅速改变锅炉燃烧率，维持燃烧过程的能量平衡，才能够保持蒸汽压 力的稳定。 ( 2 ) 能够迅速发现并消除燃烧率扰动。 ( 3 ) 确保燃料j 送风和引风等参数协调变化。当燃烧率改变时，只有保持送风量 与燃料量成比例变化才能够保证燃烧经济性，只有保持引风量与送风量协调变化才 能够保证炉膛压力稳定。 3 2 2 燃烧过程控制系统基本方案 锅炉燃烧过程的控制系统包括燃料量控制系统、送风控制系统和引风控制系统 等。其基本结构如图3 4 所示。系统由主蒸汽压力控制和燃烧率控制组成串级型系 统。其燃烧率控制由燃料量控制、送风量控制以及引风量控制等子系统组成。各子 系统相互间构成比值控制关系。 图3 4 燃烧控制系统结构图 压力控制的任务是维持主蒸汽压力弓稳定。主控制器根据弓的变化向燃烧率控 制各子系统发出负荷指令d ，以使锅炉的燃烧率与外界负荷相适应。燃烧率控制的 各子系统根据燃烧率指令d 调节炉膛热负荷并确保燃料、送风和引风等参数协调动 作。其中燃料量控制和送风量控制两个子系统根据燃烧率指令分别调节进入炉膛的 华北电力大学硕士学位论文 燃料量与送风量，保证炉膛热负荷满足外界负荷变化的需要，同时保证燃烧经济性。 引风量控制子系统根据炉膛压力p ，调节引风量。由于炉膛压力能够迅速反映送风和 引风的扰动，因此根据炉膛压力调节引风量能够保证引风与送风协调变化，维持炉 膛压力稳定。 3 2 3 典型系统方案【6 4 】 在电厂燃烧过程控制系统的基本方案基础上，根据实际情况有些不同的实际应 用系统。 1 “燃料一空气 系统 p l mv v i 图3 5 燃料空气系统原理结构 “燃料一空气 系统为燃料控制系统的基本方案，其原理结构如图3 5 所示。 主调节器接受主蒸汽压力信号b ，根据耳与给定值弓。的偏差，给出负荷指令n 。 燃料控制器和送风调节器根据负荷指令n 分别调节燃料量m 和送风量v 。引风调 节器接受炉膛压力信号p 。，通过调节引风量矿。确保炉膛压力为给定值。 该方案中燃料控制与送风控制两个子系统为比值控制系统，其作用是保持燃料 量与负荷、送风量与燃料量之间的比值关系不变。该方案的结构简单，整定方便。 由于直接以燃料量信号代表燃烧率与负荷指令n 相平衡，因此在外乔负荷变化时能 够较快的改变燃料量以维持汽压的稳定。但是该方案燃料量控制与送风量控制的精 度依赖于燃料与送风量的准确测量，即燃料量信号虽然能够迅速反映燃烧量的变 化，但是不能很好的反映燃烧率的变化，不能实现准确、迅速的控制，这对维持汽 压的稳定是不利的，无法保证风一煤之间最佳比值，不能做到经济高效的燃烧。 2 直吹式锅炉燃烧控制系统 图3 6 是采用“燃料一风量方案的中速磨直吹式锅炉燃烧过程控制系统。燃 烧过程控制系统主要包括燃料调节、一次风压调节、送风量调节和炉膛压力调节等 子系统。 华北电力大学硕士学位论文 图3 6 直吹式“燃料风量”的燃烧控制系统 直吹式锅炉燃烧过程与制粉系统之间有着密切的联系，和中储式锅炉相比较， 它有一些不同的特点，从结构上说都省去了细粉分离器和中间储粉仓，煤粉直接由 磨煤机吹入炉膛燃烧，一次风由磨煤机前引入，风量的大小直接影响磨煤机的工作。 由于这些特点，在组织直吹式锅炉燃烧过程控制系统时需要注意以下几点： ( 1 ) 由于燃料调节机构在磨煤机之前，制粉过程被包括在汽压调节通道中，增 大了汽压调节通道的惯性和迟延。 ( 2 ) 由于一次风在磨煤机之前引入，制粉系统中没有细粉分离器，一次风量对制 粉系统的正常工作影响很大，如何保证总风量和负荷成比例的同时保证一次风压稳 定以及各燃烧器的一、二次风比例是组织直吹式锅炉燃烧控制系统时不容忽视的。 通过以上分析可以知道，对直流锅炉而言，当给煤量发生自发扰动时，磨煤机可以 起到缓冲作用，因此其燃烧控制系统的组成需要注重解决燃料调节的快速性以及对 一、二次风控制的精度。 3 采用热量信号的中储式锅炉燃烧控制系统 带中间储粉仓的锅炉制粉系统与燃烧过程是可以相互独立运行的。对于燃烧过 华北电力大学硕士学位论文 程而言，可以迅速有效地改变进入炉膛的煤粉量以适应负荷的变化。这对于保持主 蒸汽压力的稳定是有利的，然而对于煤粉量的直接测量目前还没有成熟的方法。由 汽压生产过程的分析可以知道，炉内受热面单位时间内的吸热量以蒸汽流量单位表 示时，其热平衡方程式为： d q = d + q 警 ( 3 - 1 ) 式中：d 仃被称作热量信号，由于d o 与燃料量m 之间为比例关系，时间上仅存 在一个迟延，因此在中储式锅炉的燃烧控制系统中采用热量信号d o 代替燃料量信号 m 是解决煤粉量测量困难的有效办法，这种系统由于热量信号测量的准确性使得它 可以很好的克服燃烧率的内扰，但是由于热量信号所处的通道包含众多的被控对象 和环节，使得系统具有很大的惯性，不能及时的克服内扰，而且系统过于复杂，参 数匹配难，系统控制效果不好。 图3 7 所示为采用热量信号的燃烧控制系统。该系统采用“燃料一空气”系统 方案，系统特点如下： 负荷指令l d汽包压力a蒸汽淹鼹d送风桃，曩精炉膛压力p ， 给粉枧转速n送飙齄v 引风璧u 图3 7 采用热量信号的燃烧控制系统 ( 1 ) 燃料控制子系统采用热量信号d 口作为燃料量的反馈信号，经比较器与压力 调节器输出的负荷指令l d 相比较，其差值经燃料调节器后，改变给粉机转速，调 节进入炉膛的燃料量。负荷指令l d 与总风量信号经小值选择器取较小者作为燃料 调节的给定值以保证动态过程中燃料量小于送风量。由于热量信号在反应燃料量的 华北电力大学硕士学位论文 变化时间，有一定的迟延，为了加快燃料量的调节速度，提高对负荷变化的适应能 力，对负荷指令进行了动态补偿。并将补偿后的信号作为前馈信号，直接改变燃料 量。 ( 2 ) 送风量控制子系统同样以经大值选择器及动态补偿后的负荷指令信号作为 给定值调节送风量，大值选择器的作用与燃料调节子系统中小值选择器的作用相 同。即大值选择器与小值选择器相配合以保证负荷增加时先增加送风量，而负荷降 低时先减少燃料量。大值选择器中引入给定信号的作用在于防止低负荷情况下风量 过小而造成燃烧不稳定。为了防止调节过程中，风量调节挡板卡死，对调节器输出 进行了上、下限幅。 3 2 4 传统燃烧过程控制系统的优缺点 ( 1 ) 通过分析可以知道电站锅炉燃烧自动控制系统的投入是热控工作中的一大 难题，其主要原因是很难找到一个能够反映燃料燃烧的控制信号。早期的“燃料一 空气系统对于送入锅炉的煤粉量和它的发热量无法直接测量出来，风量反馈信号 的精度很差，风量反馈信号不能反映煤粉在炉膛里的燃烧状况。相比较“燃料一空 气”系统，“热量一空气”控制系统采用蒸汽流量信号来代替煤量信号进行配风， 由于测量蒸汽流量和它的热量信号计算比测量煤粉量容易得多，因此该系统在一定 时间内得到了广泛的应用，但是此系统也存在不足之处，它的调节作用均在燃烧之 后，也未考虑锅炉效率的影响，在动态过程中很难保证风和煤粉的比例。 ( 2 ) 电站燃烧控制系统中从燃料量到主蒸汽压力的传递通道是一个大滞后的对 象，简单的单回路调节系统不能够达到预期的效果，采用热量信号来构成电站锅炉 燃烧控制系统是为了改善这一对象特性，但是现场测试表明与主蒸汽压力相比，热 量信号d o 并没有明显的超前，系统的大滞后特性并没有显著的改善。 ( 3 ) 基于热量信号的燃烧控制系统的参数整定比较麻烦。d e b 控制方案中，热量 信号的表达式如式3 1 。式中d 代表主蒸汽流量，p 。表示汽包压力，c 。表示汽包蓄 热系数。控制效果好坏的关键在于c 。的整定。而c 。的整定方法则是机组带负荷运 行在稳定状态的情况下，机组运行人员给汽机调门一个阶跃变化后，调整c 。，由于 整定c 。时，要多次较大幅度的变更机组的运行状况，这给c 。的最佳化整定带来了 困难。 ( 4 ) 对于具有直吹式制粉系统的锅炉来讲，在直吹式制粉系统中，磨煤机与锅炉 紧密地联系在一起。在稳定运行时，进入磨煤机的原煤量等于送入炉膛的煤粉量， 并要求与负荷相适应。调节进入磨煤机的原煤量就等于调节进入炉膛的煤