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摘要 遗传算法在电厂锅炉主汽温控制中的应用研究 摘要 电力工业的发展促进了发电机组单机容量和参数不断增加，其自动化程度越 来越高，对控制系统的控制品质也提出了更高的要求。掌握被控对象的数学模型 和建模后控制系统的设计，是过程控制系统分析、设计、调试和获得较高控制品 质的基础和关键。因此，研究基于现代优化技术的控制器参数整定技术具有重要 的意义。本文针对遗传多目标优化算法在电厂锅炉主汽温控制中的应用进行了研 究。 ， 论文首先分析了电厂锅炉主汽温控制的重要性、主汽温控制难点以及热工控 制系统设计的任务，并对影响主汽温运行状态的因素、主汽温的简单控制系统和 复杂控制系统分别进行详细论述，还分析比较了简单控制系统和复杂控制系统的 优缺点和适用条件；其次，在学习总结以往遗传多目标优化算法优缺点的基础上， 分别研究了两种改进的优化算法；再次，在分析了p i d 控制的规律和p i d 控制 器参数整定的准则，列举了几种常见的p i d 控制器参数整定方法的基础上，指 出了这些方法存在的不足之处，由此引出了基于遗传多目标优化算法的p i d 控 制器参数整定方法；最后利用改进的遗传多目标优化算法，将其应用于锅炉过热 汽温串级控制系统，对其进行了参数整定和仿真研究。研究结果表明，遗传多目 标优化算法应用于电厂锅炉主汽温控制系统中p i d 控制器参数整定，为决策者 提供了更多的选择余地，是有效的。 关键词：火电厂，锅炉，主汽温，p i d 控制，遗传算法，多目标优化 摘要 r e s e a r c ho ng e n e t l ca l g o r l t h ma n dl t s a p p l i c a t i o nl nt h ec o n t r o l0 ft h em a i n s t e a m t e m p e r a t u r e0 ft h ep o w e rp l a n t a b s t r a c t w mt h ed e v e l o p m e n to fp o w e ri n d u s t r i e s ，t h es c a l ea n dp 猢e t e f so ft h e g e n e r a t o ru n i t sh a v eb e e ni n c r e a s i n gw i m 向1 1a n t o m a r i o n t h e yb r i n gf o r w a r dh i 曲e r d e m a n do nc o n t r o lq u a l i t yo fc o n t r o ls y s t e m t h em a t hr o o d e la n dc o n t r o ls y s t e m d e s i g na f t e rm o d e l i n ga r et h eb a s ea n dk e yp o i n tt op r o c e s sc o n t r o ls y s t e ma n a l y s e s ， d e s i g n ，d e b u ga n do b t a i nt h eh i g h e rc o n t r o lq u a l i t y t h e r e f o r e ，r e s e a r c ho nt h em e t h o d o fs y s t e mm o d e l i n ga n dc o n t r o l l e rp a r a m e t e r st u n i n gi sv e r yi m p o r t a n t n i st h e s i s p u t su pt h er e s e a r c ha i m sa tg e n e t i ca l g o r i t h ma n di t sa p p l i c a t i o ni nt h ec o n t r o lo ft h e m a i n - s t e a mt e m p e r a t u r eo f t h ep o w e rp l a n t f i r s t , t h et h e s i sa n a l y z e st h ei m p o r t a n c oo ft h ep o w e rp t a n tm a i n - s t e a m t e m p e r a t u r ec e n t r o la n dd i f f i c u l t yo f t h em a i n s t e a mt e m p e r a t u r ec o n t r o la n dt h ed u t y o ft h et h e r n l a lp r o c e s ss y s t e md e s i g n ，a n di td e t a i l e de l a b o r a t e st h ef a c t o ro fe f f e c t s o nt h em a i n - s t e a r i at e m p e r a t u r er u n n i n gs t a t u s ，a n ds e p a r a t e l yc a t t yo nt h es i m p l e c o n t r o l l e rs y s t e ma n dt h ep l u r a t i t yo fc o n t r o l l e r s y s t e mo f t h em a i n - s t e a m t e m p e r a t u r e i ta l s 0a n a l y z e st h eg o o da n db a dp o i n t sa n dt h es u i t a b l ec o n d i t i o no f t h es i m p l ec o n t r o l l e rs y s t e r na n dt h ep l u r a l i t yo f c o n t r o l l e rs y s t e m ： n e x t , i ta n a l y s e sa n dc o m p a r e sa d v a n t a g e sa n dd i s a d v a n t a g e so fm a n yt y p i c a l a l g o r i t h m s b a s e do nt h e s e ，t w oi m p r o v e dm u l t i o b j e c t i v eo p t i m i z a t i o nw i t hg e n e t i c a l g o r i t h ma r ep r o p o s e d ；o n c em o r e ，b a s e do na n a l y z et h ei n t r o d u c i n gp i dc o n t r o l p r i n c i p l e , t h er u l e so fc o n t r o l l e rp a r a m e t e r st u n i n g , a n de n u m e r a t e si ns e v e r a lk i n do f f a m i l i a rt u n i n gm e t h o d s t h et h e s i sp r o p o s e st h ed i s a d v a n t a g e so f t h e s em e t h o d s ，a n d t h e l lp i dc o n t r o l l e rd a 瑚m e c e r st u n i n gb a s e do nm u l r i o b j e c t i v eo p t i m i z a t i o nw i t hg a i sp r o p o s e d f i n a l l y , t h em e t h o do fp i dc o n t r o l l e rp a r a m e t e r st u n i n gb a s e do t l i m p r o v e dm u l t i 一0 b i e e t i v eo p t i m i z a t i o na l g o r i t h m s a r eu s e do nt h em a i n - s t e a n l t e m p e r a t u r et y p i c a lt h a ：m a lp r o c e s sc o n t r o ls y s t e m , a n dt h ec h o o s i n go ff i t n 黜 f u n c t i o n sa n dt h eo p t i m a lt u n i n gr e s u l ta r ea n a l y z e d t h er e s u l t si n d i c a t et h a tt h e a p p l i c a t i o no fm u l t i - o b j e c t i v eo p t i m i z a t i o n 埘t l lg ai l lp i dc o n t r o l l e rp a r a m e t e r s t u n i n gi se f f e c t i v e , w i t hm o r ec h o i c e sa r eo f f e r e dt od e c i s i o n - m a k e r s ， k e y w o r d s ：p o w e r p l a n t ；b o i l e r ；m a i n - s t e a mt e m p e r a t u r e ；p i dc o n t r o l ；g e n e t i c a l g o r i t h m ；m u l t i - o b j e c t i v eo p t i m i z a t i o n 一一 声明授权书 独立完成与诚信声明 本人郑重声明：所提交的学位论文，是本人在指导教师的指导下，独立 进行研究工作所取得的研究成果并撰写完成的。没有剽窃、抄袭等违反学术 道德、学术规范的侵权行为。文中除已经标注引用的内容外，本学位论文中 不包含其他人或集体已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得华北水 利水电学院或其它教育机构的学位或证书所使用过的材料。对本文的研究做 出重要贡献的个人和集体，均已在文中作了明确的说明并表示了谢意。本人 完全意识到本声明的法律后果由本人承担 学位论文作者签名：际燕。 觚从新燧各弘一 签字日期：沙7 - 牛 签字日期：和憎7 ：f 学位论文版权使用授权书 本人完全了解华北水利水电学院有关保管、使用学位论文的规定。特授 权华北水利水电学院可以将学位论文的全部或部分内容公开和编入有关数 据库提供检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段复制、保存、汇编以供 查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文原件或复印件和电子 文档。( 涉密的学位论文在解密后应遵守此规定) 学位论文作者签名：砾蝗 导师躲产以 签字日期：1 岬年签字日期：伽* 7 6 6 绪论 1 1 研究背景 第一章绪论 1 1 1 电厂锅炉主汽温度控制的重要性 在火力发电厂中，锅炉的过热汽温是全厂整个汽水行程中工质的最高点，也 是金属壁温的最高点，因此主汽温的控制显得尤为重要，火电厂主汽温的控制水 平直接影响到锅炉的热效率和锅炉、过热器、汽轮机等设备的安全运行。主蒸汽 的参数有压力、流量、温度等，其中温度是影响锅炉生产过程安全性和经济性的 最重要的参数。过热器采用的是耐高温、高压的合金材料，但过热器正常运行时 的温度已接近材料的最高温度，如果过热蒸汽温度过高，容易损坏过热器，也会 使蒸汽管道、汽轮机内部菜些零件产生过大的热膨胀交形而毁坏，影响运行的安 全性；过热蒸汽温度过低，将会使全厂的热效率降低，影响电厂的经济性。为了 保证过热蒸汽的品质和生产过程的安全性、经济性，过热蒸汽温度必须通过自动 化手段加以控制。通常中高压锅炉嘲过热汽温的暂时偏差不允许超过i o c ，长 期偏差不允许超过5 ，由于机组运行中存在许多不确定的因素主蒸汽温度超 限时常发生，需积极寻找良好的控制策略，以保证主蒸汽温度在允许的范围内波 动或超限时能迅速恢复到允许的范围。因此，过热蒸汽温度的控制任务是：维持 过热器出口蒸汽温度在生产允许的范围内。 1 1 2 主蒸汽温度控制难点瑚 基于火电厂生产过程的大滞后、大惯性、强非线性以及动态特性随工况变化 的不确定性等特点，其主汽温控制难点主要表现在以下几个方面： 1 汽温过高会使锅炉受热面及蒸汽管壁金属材料的蠕变速度加快，影响使 用寿命。例如，1 2 c r l h o v 钢在5 8 5 环境下保证应用强度的时间约为1 0 万小时， 而在5 9 5 c 时到了3 万小时就可能会丧失其应用的强度，而且如果受热面严重超 温，将会由于管道材料强度的急剧下降而导致爆管； 2 汽温过低会使机组循环热效率降低，煤耗增大。根据理论估算可知：过热 汽温降低1 0 ( 2 ，会使煤耗平均增加0 2 ；此外，汽温过低，汽轮机转子所受的 一1 一 绪论 轴向推力增大，对机组安全运行十分不利； 3 汽温变化过大，除使管材及有关部件产生疲劳外，还将引起汽轮机汽缸 的转子与汽缸的胀差变化，甚至产生剧烈振动，危及机组安全运行； 4 影响汽温变化的因素很多，例如，蒸汽负荷、减温水量、烟气侧的过剩 空气系数和火焰中心位置、燃料成分等都可以引起气温的变化； 5 汽温对象在各种扰动作用下( 如负荷、工况变化等) 反应出非线性、时变 等特性，使其控制的难度加大。 1 1 3 热工控制系统设计的任务嘲 控制系统设计的任务是根据被控对象的动态特性，选择或设计控制器使系统 满足规定的性能指标。对于热工过程自动调节系统，由于它本身的特点，目前绝 大部分均采用p i d 调节器。因此，一个热工过程调节系统设计的任务是： ( 1 ) 合理选择调节系统的结构。对于简单的或要求不高的对象可采用单回 路调节系统，即控制系统只有一个反馈回路。如果对象迟延很大或生产过程对被 调参数要求很高，而单回路控制系统不能满足要求，这时就需要采用多回路系统。 ( 2 ) 合理选择p i d 调节器“1 参数。确定了控制系统的结构之后，系统中的 控制器采用p i d 调节器，一个p i d 调节器，有比例带、积分时间、微分时间三 个可调参数，控制系统的整定就是合理选择这三个参数，使系统达到最好的性能 指标。 p i d 原理简单，使用方便，鲁棒性和适应性强，它控制质量的好坏决定于控 制器特性与被控对象特性是否相匹配，从而达到最佳的控制效果，也就是要求 p i d 控制器参数的整定要满足一定的性能指标。 p i d 控制是通过三个参数助，k i ，k d 的配合来完成对控制系统的调节。这 三个参数取值大小的不同，所表现的时域特性和频率特性是不同的。一般情况下， 增大比例系数会加快系统的响应速度，有利于减小静差。但过大的比例系数会使 系统有较大的超调，并产生振荡使稳定性变差；减小积分系数将减小积分作用， 有利于减小超调使系统稳定，但系统消除静差的速度变慢；增加微分系数有利于 加快系统的响应，使超调减小，稳定性增加，但对干扰的抑制能力会减弱。 1 1 4 遗传算法的产生及其特点嘲 现代科学理论的研究与实践中存在着大量与优化、自适应相关的问题，但除 - 2 一 绪论 了一些简单的情况之外，人们对于大型复杂系统的诱惑和自适应问题仍然无能为 力。然而，自然界中的生物却在这方面表现出了其优异的能力，它们能够以优胜 劣汰、适者生存的自然进化规则生存和繁衍，并逐步产生出对其生存环境适应性 很高的优良物种。遗传算法正是借鉴生物的自然选择和遗传进化机制而开发出的 一种全局优化自适应概率搜索算法。 遗传算法使用群体搜索技术，它通过对当前群体旌加选择、交叉、变异等一 系列遗传操作，从而产生新一代的群体，并逐步使群体进化到包含或接近最优解 的状态。由于其具有思想简单、易于实现、应用效果明显等特点而被众多应用领 域所接受，并在自适应控制、组合优化、模式识别、机器学习、人工生命、管理 决策等领域得到了广泛的应用。遗传算法给我们呈现出的是一种通用的算法框 架，该框架不依赖于问题的种类，遗传算法是一类具有较强鲁棒性的优化算法， 特别是对于一些大型、复杂非线性系统，它更表现出了比其他传统优化方法更加 独特和优越的性能。隐含并行性和全局搜索特性是遗传算法的两大显著特征。 遗传算法是一种更为宏观意义下的仿生算法，它模仿的机制是一切生命与智 能的产生和进化过程。它通过模拟达尔文“优胜劣汰、适者生存”的原理鼓励产 生好的结构，通过模仿孟德尔遗传变异理论在迭代过程中保持已有的结构，同时 寻找更好的结构。作为一种随机优化与搜索方法，遗传算法有以下特点： ( i ) 遗传算法的操作对象是一组可行解，而并非单个可行解：搜索轨道有 多条，而非单条，因而具有良好的并行性； ( 2 ) 遗传算法只需利用目标函数的取值信息，而无需梯度等高价信息，因 而适用于大规模、高度非线性的不连续多峰函数的优化以及无解析表达式的目标 函数的优化，具有很强的通用性； ( 3 ) 遗传算法的择优机制是一种“软”决策，加上其良好的并行性，使它 具有良好的全局优化性能和稳健性； ( 4 ) 遗传算法操作的可行解集是经过编码的，目标函数可解释为编码化个 体( 可行解) 的适应值，因而具有良好的可操作性与简单性。 1 2 国内外研究现状 1 2 1 我国电厂主机设备控制系统状况 一3 一 绪论 目前中小型火电厂，锅炉、汽机的操作和监控仍然是人工加仪表，不仅难以 做到平衡操作，也难以保证生产安全。工人的劳动强度大、条件差，而且运行效 率低、耗煤量大、浪费能源、污染环境。故不改变现有的控制手段，锅炉的运行 就很难达到满意的效果。为了提高锅炉、汽机的运行效率，降低能耗，确保安全 生产，改善劳动环境，可以利用计算机的快速性、可靠性、准确性等多种特殊功 能，代替常规仪表实现锅炉、汽机的检测和控制。计算机可以提供许多常规仪表 和人工操作难以实现和无法实现的功能，它在改善锅炉和汽机的监控品质、提高 锅炉和汽机的热效率、节省能源、减少污染等方面将会起到极为重要的作用。 1 2 2 遗传算法的改进 遗传算法( g e n e t i ca l g o r i t h m ) 是一种成熟的具有极高鲁棒性和广泛适用性 的全局优化方法。1 9 7 5 年j h h o l l a n d ：e e 出版的著名著作自然及人工系统中的适 应性中系统地阐述了遗传算法的完整结构和理论，并提出了对遗传算法的理论 研究和发展极为重要的模式理论。此后，研究人员一直致力于推动遗传算法的发 展，在编码方式、控制参数的确定、适应度函数的选择与改进、选择方式和交叉 变异算子及机理等方面进行了深入的研究和改进，引入动态策略、自适应策略等 以弥补简单遗传算法的缺点，改善遗传算法性能。这些改进的算法主要目的都是 为了提高遗传算法的搜索速度，避免陷入局部最优，主要表现在：改变遗传算法 的组成成分或使用技术，如优化控制参数，采用适合问题特性的编码等；采用动 态自适应技术，在进化过程中调整算法控制参数；结合实际问题，建立合适的适 应度计算函数；改进遗传操作算子，尤其是交叉和变异操作的改进。遗传算法的 应用研究从初期的组合优化求解拓展到了许多更新、更工程化的应用方面。但是 基本遗传算法存在不成熟的过早收敛或者收敛缓慢甚至不收敛等问题成为影响 其发展的重要因素。 遗传算法与多目标优化方法结合，是针对许多工程实际问题优化受到多个性 能指标约束而产生的一种进化优化算法。许多学者致力于两种方法的结合与改 进，提出了许多遗传多目标优化算法。 1 2 3p i d 控制器参数的整定明 2 0 世纪3 0 年代以来，p i d 控制因其控制结构和算法简单、容易实现、适用对 象广、控制效果好和鲁棒性强，已成为工业控制应用中最广泛的一种控制策略。 一4 一 绪论 尽管已经出现了许多新的智能控制方法，但是p i d 控制在工业过程中仍占据主导 地位，不过在生产现场往往由于参数整定不好而使p i d 控制器控制效果欠佳。这 是一个非常棘手的问题，一直制约着它的发展，尤其是对于具有严重不确定性的 系统，一般需要经验非常丰富的工程技术人员来调整它的参数，既费时又耗力，加 之实际系统千差万别，使p i d 参数的整定有一定的难度。目前p i d 参数整定方法主 要有两种，一种是经验整定法，包括衰减曲线法，过程反应曲线法，临界振荡法 ( 乙n 法) 等，这些方法算法简单，容易实现，但缺乏灵活性。另一种是随着计 算机技术和智能控制理论的发展，智能控制和传统p i d 控制的结合，产生了许多 改进型的智能整定方法，如专家p i d 控制、自学习p i d 控制、神经网络p i d 控制和 模糊逻辑p i d 控制以及基于遗传算法参数整定的p i d 控制器。这些方法具有很强 的自适应能力，但算法比较复杂，无法满足现场的快速响应要求。同时，这些方法 大部分对控制系统的综合性能指标没有做到统筹兼顾，基本上只考虑一个指标， 忽略其他要求。因此，既要有自适应能力又要求算法相对简单而且能满足工业过 程各项要求的p i d 自整定技术成为控制界学者研究的方向。就火电厂热工系统而 言，判断系统调节品质的指标一般为稳定性、快速性、准确性，p i d 控制器参数 整定优化问题就是如何调整p i d 控制器的参数，使系统调节品质达到最好。从这 一点出发，可以把p i d 控制器参数整定问题看成多目标优化问题。基于种群操作 的进化算法自1 9 8 5 年首次应用于多目标优化以后，其在这一领域的优势逐渐被认 可，多目标进化算法也开始被广泛的研究和应用于工程实践中。多目标进化算法 已经成为多目标优化问题领域中最具鲁棒性的算法，也是应用的最广的，种算 法，在这十几年中得到了巨大的发展。将p i d 参数整定问题看成多目标优化问题， 将基于遗传算法的多目标优化应用于p i d 参数整定，可以在满足系统运行指标的 前提下获得一组相对最优的p i d 控制器参数。 1 3 论文研究的内容 论文研究了锅炉主汽温控制系统以及遗传算法独到的解决问题的能力。这里 我们在分析了锅炉主汽温重要性及动态特性的基础上，论述了锅炉主汽温控制系 统，并将遗传算法与多目标优化算法理论相结合，应用于p i d 控制器参数整定。 论文主要内容如下 绪论 1 首先分析电厂锅炉主汽温控制的重要性、主蒸汽温度控制难点以及热工 控制系统设计的任务； 2 对影响主汽温运行状态的因素，主汽温的简单控制系统和复杂控制系统 分别进行详细论述，并分析比较了简单控制系统和复杂控制系统的优缺点和适用 条件； 3 在学习总结以往遗传多目标优化算法优缺点的基础上，分别研究了两种改 进的优化算法。基于非支配排序的均匀权重和方法是对传统的多目标转换为单目 标的权重和思想在两个目标的优化方面进行的改进，目标的权系数分配方法是在 一定区间内，以一定的步长进行均匀的变化，避免了传统权重和方法在权系数确 定与分配上存在的困难。同对结合非支配排序的思想，对每组权系数下得到的最 优解组合在一起进行非支配排序，可以获得更加均匀分布的p a r e t o 前沿。改进的 p a r e t o 遗传多目标优化算法结合了n s g a 算法的非支配排序、n s g a - i i s p e a 算法 中的精英保留策略和小生境技术，并对传统的小生境技术中基于个体适应度的淘 汰技术进行了改进，提出一种个体向量模适应度函数作为淘汰个体的准则。最后 通过两个多元函数的最小值优化对两种算法进行了验证： 4 分析了p i d 控制的规律和p i d 控制器参数整定的准则，列举了几种常见的 p i d 控制器参数整定方法，并提出了这些方法都存在不足之处，由此引出了基于 遗传多目标优化算法的p 1 d 控制器参数整定方法； 5 将改进的两种遗传多目标优化算法，分别应用于p m 控制器参数的整定， 介绍基于这种算法思想进行p i d 参数整定的步骤，分析各项性能指标的特点和实 际应用中的侧重点，提出参数整定性能指标的选择方法，从而确定遗传操作的适 应度函数形式。针对多目标优化算法得到的是多组p a r e t o t 支配解，在实际应用 时，要结合控制要求进行取舍，提出多组整定参数最优整定结果的选择方法，并 将其应用于锅炉过热汽温串级控制系统，对其进行了参数整定和仿真研究。 锅炉主汽温控制系统 第二章锅炉主汽温控制系统 2 1 锅炉主汽温简介 火电厂中从汽包出来的蒸汽，经过锅炉烟道中的过热器同高温烟气热交换， 在过热器出口所得到的蒸汽温度被称为主蒸汽温度或过热蒸汽温度，简称主汽温 度或过热温度埘。如下图2 - 1 所示： 一承一戤 空气 一一攥e = 爝【 2 - 1 单蟊机纽的典型结构“1f i 9 2 - 1t h e t y p i c a ls t r u c t u r e o fu n i t p l a n t 主蒸汽温度是火电厂生产运行中的一个重要检测和控制参数，其过高或者过 低都会显著影响机组的安全性和经济性。主蒸汽温度过高，可能会导致过热器、 主蒸汽管道和汽轮机高压缸等设备的金属材料产生高温变形而被损坏；主蒸汽温 度过低，会导致火电厂熟效率降低( 主蒸汽温度每降低5 c ，热效率下降1 唧) ， 还可能腐蚀汽轮机叶片，危及汽轮机安全。因此一般要求主蒸汽温度与其额定值 的暂时偏差不超过1 0 ，长期偏差应在5 内。但是由于机组设计缺陷以及 运行过程中存在许多不确定因素，会使主蒸汽温度超限时常发生嘲嘲，所以，除 了加强锅炉改造外，还必须将主蒸汽温度超限情况有效统计出来，为考核运行成 绩和分析事故原因提供依据，当然最重要的是要积极寻求各种性能良好的控制策 一1 一 锅炉主汽温控制系统 略，保证主蒸汽温度在允许范围内波动或主蒸汽温度超限时能迅速恢复到允许范 围。 主蒸汽温的额定值通常在5 0 0 c 以上，例如高压锅炉一般为5 5 0 c ，就是要 使主蒸汽温保持在5 5 0 c 的范围内。主汽温形成图如图2 2 所示 从图上可看出蒸汽从汽包出来经过过热 器的低温段至减温器，然后再到过热器 的高温段，最后至汽轮机“1 。 图2 - 2 主汽温形成图 f i g2 - 2t h ep l o to f t h em a i n - s t e a mt e m p e r a t u r e sf o r m a t i o n 2 2 主蒸汽温控制对象的动态特性删 过热器出口蒸汽温度变化的原因很多，如蒸汽流量变化，燃烧工况变化，锅 炉给水温度变化，进入过热器的蒸汽温度变化，流经过热器的烟气温度交化和流 速变化，锅炉受热面结垢等。但归纳起来，主要有三个方面： 1 蒸汽流量( 负荷) 扰动下主蒸汽温对象的动态特性 当锅炉负荷扰动时蒸汽流量的变化沿整个过热器管道长度上各点的蒸汽流 速几乎同时变化，因而气温反应较快。其特点是：有滞后，有惯性，有自平衡能 力，且f r 较小。但是现代大型锅炉的对流受热面大于辐射受热面，因此总的汽 温将随负荷增加而增加f 。但蒸汽流量的扰动是由用户决定的，故不能将这种扰 动作为调节信号用。 2 烟气热量扰动下主蒸汽温对象的动态特性 烟气热量扰动是由于从烟气流速和温度的变化也是沿整个过热器同时改变 的，因而沿过热器整个长度使烟气传递热量也同时变化，所以汽温反映较快，其 时间常数t c 和迟延f 均比其它扰动小。但具体实现起来比较困难，并造成与燃烧 控制系统的相互干扰，所以一般很少采用。 3 减温水量扰动下主蒸汽温对象动态特性 减温水量扰动下主蒸汽温对象的特点是有延迟、有惯性和自平衡能力。但是 一8 一 锅炉主汽温控制系统 减温水调节法与前两种方法比较是一种最简便的气温调节方式，有着操作方便、 调节灵敏等一系列优点，在中高压锅炉中均用作过热蒸汽的主要调温手段，因此 减温是经常使用的调节量。 2 3 简单主蒸汽自动调节系统 简单控制回路的结构示意图如下“”： 图2 - 3 简单控制回路的结构示意图 f i g2 - 3t h es t r u c t u r es c h e m a t i cp l o to f s i m p l ec o n t r o ll o o p 从图2 - 3 可知该系统主要被控对象一过热器管道，执行机构一电动喷水阀门 ( 执行器) ，检测变送部件热电偶或温度变送器，控制系统核心部件一电动控 制器( 调节器) 组成。其中，被调量( 测量值) 一主汽温度，调节量( 控制信号) 一喷水流量，干扰信号炉膛燃烧工况。 简单主汽温控制系统原则性方框图如图2 - 4 所示 图2 - 4 简单主汽温控制系统原则性方框图 f i g2 - 4 t h ep r i n c i p l e db l o c kd i a g r a mo f s i m p l em a i n s t e a mt e m p e r a t u r ec o n t r o ls y s t e m 当主汽温度的测量值等于设定值时，喷水阀门不动，系统处在动态平衡状态， 此时，若炉膛燃烧工况发生变化。使汽温上升，造成给定值和测量值产生偏差， 则偏差信号经过控制器的方向判断及数学运算后，产生控制信号使喷水阀门以适 当形式打开喷水流量。测量值最终回到设定值，系统重新回到平衡状态。 一9 一 锅炉主汽温控制系统 2 4 复杂主汽温控制系统 简单控制系统虽然是一种最基本的、使用最广泛的控制系统，但是随着火电 厂锅炉机组越来越向大容量、高参数和高效率的方向发展，生产系统日益复杂、 系统的耦合性、时变性、非线性等特点显得更加突出，对于这些复杂较难控制的 过程、控制品质要求很严的参数，简单控制系统就无能为力了。因此，需要改进 控制结构，增加辅助回路或添加其它环节，组成复杂控制系统。目前关于主汽温 控制系统主要有串级控制、前馈控制和多变量解耦等控制，其中最常用的是串级 控制系统“日。 在减温水量扰动时，主蒸汽温度有较大的容积迟延，而减温器出口蒸汽温度 却有明显的导前作用。因此，完全可以构成以减温器出口蒸汽温度为副参数、主 蒸汽温度为主参数的串级控制系统，系统结构如图2 - 5 所示： i 啊。捌盐旺盛。 图2 - 5 串级主汽温示意图 f i g2 - 5 t h es c h e m a t i cp l o to f c a s c a d em a i n - s t e a mt e m p e r a t u r e 系统中以减温器的喷水为控制手段，在单回路控制主汽温o 。( 即将o 。作为 主信号反馈到调节器p 1 1 ，p 1 1 直接去控制阀门开度) 的基础上增加一个对减温水 量变化反应快的中间温度信号0 。作为导前信号，增加一个调节器p 1 2 ，如图2 5 的串级控制信号系统。调节器p 1 2 根据0 ：信号控制减温水阀，如果有某种扰动， 汽温o ：比o ；提早反映，使扰动引起的o ：波动很快消除，从而使主汽温o 基本 不受影响。另外，p 1 2 给定值受调节器p 1 1 的影响，根据0 。改变o 。的给定值， 从而保证负荷扰动时，仍能保证o 。满足要求。可见，串级系统采用了两级调节 器，各有其特殊任务“4 串级控制系统的结构式意图如图2 5 所示 若用对应的符号表示如图2 6 所示 - 1 0 - 锅炉主汽温控制系统 图2 - 6 串级主汽温结构图 f i g2 - 6 t h es t r u c t u r ep l o to f c a s c a d em a i n - s t e a mt e m p e r a t u r e 为了便于了解串级控制系统的有关概念，给出该串级系统原理方框图如图 2 - 7 所示： 图2 - 7 锅炉主汽温串级控制系统原理框图 f i 9 2 - 7t h e f u n c t i o n a l b l o c k d i a g r a m o f b o i l e r m a i n - s t e a m t e m p e r a t u r e c o n t r o ls y s t e m 用相应的字母表示则如图2 - 8 所示： 图2 - 8 常规主汽温的串级控制系统原理简化方框图 ， f i g2 - 8 t h es i m p l eb l o c kd i a g r a mo f c o n v e n t i o n a lm a i n - s t c z u n t e m p c x a t u r ec a s c a d ec o n t r o ls y s t e m sp r i n c i p l e 其中。给定主汽温度； 0 ：导前主汽温度( 过热器入口汽温) ； 0 。主汽温度( 过热器出口汽温) ； t - 主调节器传递函数t - = 耳( - + 去+ 乃s ) 其中砟、巧、乃分别为为主调节器的比例增益系数积分常数和微分常数。 b 副调节器传递函数t 产j 譬尸2 ；= d 锅炉主汽温控制系统 为副调节器的比例增益系数。 k z 执行器传递函数k 产a ； 瞄减温器传递函数k 尸b ；a ，b 为常数； i 变送器1 的传递函数万； 变送器2 的传递函数儿- d ；c ，d 为常数 w o 。导前区传递函数伽w o l ( s ) ：l ， ( 1 + 五j ) m k l 导前区的放大系数，t 。，n 。导前区惯性环节的时间常数和阶数； 惰性区传递函数( s ) ：j ! l ， ( 1 + 印) 栉2 k 2 惰性区的放大系数，t 。，n 2 惰性区惯性环节的时间常数和阶数； 由于k z = l ( i = l 所以图2 8 可简化为图2 - 9 所示 图2 - 9 主汽温控制系统结构图 f i g2 - 9 t h es t m c t u r ep l o to f t h em a i n - s t e a mt e m p e r a t u r ec o n t r o ls y s t e m 从图上可以看到，串级系统和简单系统有一个显著的区别：即其在结构上形 成了两个闭环，一个闭环在里面，被称为内回路或副回路，在控制过程中起着粗 调的作用；一个闭环在外面，被称为外回路或者主回路，用来完成细调任务，以 最终保证被调量满足生产要求。无论主回路还是副回路都有各自的控制对象一测 量变送器和调节器。在主回路内的控制对象( 图中为过热器，其输入为0z 输出 为0 。) ，被测参数( 0 。) 和调节器( 温度变送器1 ) 分别被称为主对象、主参数( 主 变量) 和主调节器。在副回路内则相应地被称为副对象( 其输入为控制量，输出 为0 ：) 副参数( 或副变量即0 。) 和调节器( 温度调节器2 ) 。副对象是整个控制 对象的一部分，常称为控制对象的导前区。主对象是整个控制对象中的另一部分， 常称为控制对象的惰性区。系统中有两个调节器，他们的作用各不相同。主调节 一1 2 锅炉主汽温控制系统 器具有自己独立的给定值，它的输出作为副调节器的给定值，而副调节器的输出 信号则是送到调节机构去控制生产过程。比较串级系统和简单系统，前者比后者 多了一个测量变送器和一个调节器，增加的仪表投资并不多，但控制效果却有明 显改善。副回路存在的优点如下： ( 1 ) 使系统对进入副回路的扰动有很强的克服能力； ( 2 ) 改善控制对象的动态特性，提高了系统的工作效率； ( 3 ) 使系统具有了一定的自适应能力。 2 5 主汽温串级控制系统的s i m u i n k 仿真图 基于p i d 调= 再器的原理简单，使用方便，鲁棒性和适应性强，在锅炉主汽温 控制系统中，我们采用的是p i d 控制器“4 。 图2 9 中被控对象的模型为： - o ) = i 鬲s 万。c 州 。) = 丽1 1 2 5 。c 蒯 在p i d 控制系统仿真中，采用文献嘲范永胜的学位论文( 6 0 0 9 w 超l i 缶界机组直流 锅炉的全工况建模与仿真 中整定的参数，即 纠s ，社( - + 爿 = y o l = 0 i m a 。c 于是得到锅炉：e 汽温s h n u l i n k 仿真图如下图2 1 0 2 一1 0 锅炉主汽温s i l i n i c 仿真图 f i 9 2 - 1 0 t h e s h n u l i n ks h n u l a t i o n c h a r o f b o i l e r m a i n - s t e a m t e m p c n a t u r c 一1 3 遗传算法应用研究 3 1 引言 第三章遗传算法应用研究 多目标优化算法 优化是指从一个闯题的可行解或可行方案中找到一个最好的或一组较好的 解决方案。优化问题已经成为实际工程应用中普遍存在的问题，与此同时，求解 优化问题的优化算法也受到了广泛的重视。实现生产过程的最优化，对节约资源 和提高生产效率都有着重要的作用。 最优化处理的是在一堆可能的选择中搜索对于某些目标来说是最优解的问 题。如果仅考虑一个目标，就成为单目标优化问题。如果存在的目标超过一个并 需要同时处理，且这些目标是相背的，需要找到满足这些目标的最佳设计方案， 就成为多目标优化问题。多目标优化问题主要是研究在某种意义下多个数值日标 同时最优化的问题，它起源于许多实际复杂系统的设计、建模和规划问题，几乎 每个重要的现实生活中的决策问题都要在考虑不同约束的同时处理若干相互冲 突的目榭，这些问题大大增加了问题的复杂程度“”。传统的解决这类多目标 优化问题，通常是根据某效用函数将多目标转化成各个单目标的加权和，然后采 用单目标优化的方法来进行求解，这不失为一种将复杂的多目标优化问题进行简 化求解的有效方法。但大多数情况下不同性质的目标之间单位不一致，在优化之 前各目标权重分配的效用函数是难以确知的，加权值分配带有很大的主观随机 性。此外，还有约束法、分层序列法、理想点法等均是将多目标优化问题转化为 单目标优化的手段“”。无论哪种方法，虽然在一些研究问题中取得了很好的效果， 但这种转化为单目标的思想都违背了多目标优化的初衷，或者说不是真正意义上 的多目标优化。同时，在工程实际中，有时又有必要提供多个解以便决策者做出 合理的最终选择。因此，对多目标优化问题需要一种方便可行同时能够满足实际 要求的优化算法。 遗传算法作为一种高度并行随机全局搜索方法，通过代表整个解集的种群进 化，以内在并行的方式搜索多个非劣解，决策者可以在多个解中选择决策方案， - 1 4 遗传算法应用研究 这对于解决多目标优化问题是非常有益的。近几年，在已有的多目标优化算法的 基础上，遗传算法作为解决多目标优化问题的新方法受到了相当的关注，这就导 致了一类新的研究和应用，称作遗传多目标优化。这种应用研究，既促进了遗传 算法本身一些操作的改进，弥补了遗传算法的不足，同时也为多目标优化问题提 供了一种有效的求解方法。 3 2 多目标优化的基本概念 3 2 1 数学描述 通常考虑的多目标优化可以定义为在一组约束条件下，最大化( 或最小化) 多个不同的目标函数。最大化与最小化问题可以相互转化，这里我们仅以最小化 多目标问题为研究对象。 多目标优化闯题可以表述为下面的形式： m i n y2 y i2 ( x ) ，y 22 厂2 ( x ) ，y 。2 厶( 工) ) ( 3 1 ) s u b j e c tt o 毋( 曲0 ，扭1 ，2 ，m( 3 2 ) 其中x r 4 是带有一个决策变量的向量，y r 4 是带有g 个目标函数的向 量，g 功是掰个不等式约束函数，由它们形成了可行解区域。通常用x 来表示 决策空间的可行区域，用y 来表示判据空间( 或目标空闻) 的可行区域“”： z = 仁c r 8i g l ( 功oi = 1 ，2 ，m ，善2 毋 ( 3 3 ) y 2 秒r 9lj ，i2 石( 力，y 22 五( 却，儿2 ( 劝，x 椰 ( 3 4 ) y 是x 中所有点的象的集合。 3 2 2 非支配解 在有多个目标时。由于存在目标之间的无法比较和冲突现象，不一定有在所 有目标上都是最优的解。一个解可能在某个目标上是最好的，但在其他目标上是 最差的。因此在有多个目标时，通常存在一系列无法简单进行相互比较的解。这 种解称作非支配解或p a t i o 最优解。它们的特点是：无法在改进任何目标函数的 同时不削弱至少一个其他目标函数。多目标优化问题需要优化的是一组目标函 一1 5 遗传算法应用研究 数，其解不是单一点，而是一组解的集合，称之为p a r c t o 最优集。对于一个给定 的判据空间】，中的非支配解，它在决策空间中的原象点称作有效的或非劣的。z 中的一点是有效的当且仅当它的象在】，中是非支配的“”。 定义3 1 ：对给定点j ，o y ，它是非支配的( n o n - d o m i n a t e d ) 当且仅当不存 在其他点j ，y ，使得对于最小化情况有： y k y o 对于某些七 1 ，2 ，g 朋 y o 对于所有其他，七 如果对于，o 存在其他点j ，满足上式，则y o 点称作判据空间中的支配点 ( d o m i n a t e dp o i n t ) 。 定义3 2 ：对给定点x o x ，它是有效的( e f f i c i e n t ) 当且仅当不存在其他 点x e x ，使得对于最小化情况有： ( x ) 以 o ) 对于某些七 l ，2 ，g z ( 功 ( 3 5 ) 小生境数通过对共享函数求和得到： = s 坼) 则共享后的适应度值为： f o ) = f ( i ) m 。 ( 3 - 7 ) 式中，疗，是预先指定的一个表示小生境范围的参数，弛) 为级别中非支配 解的个数，f 。( f ) ，仰分别为个体f 共享前和共享后的适应度值“司。 从以上