（控制理论与控制工程专业论文）锅炉燃烧系统的模糊预测控制.pdf

大庆石油学院硕士研究生学位论文 摘要 目前。工业锅炉控制的核心问题就是对燃烧系统进行有效的控制。如何使蒸汽压力保持 良好的动态特性。使入炉燃料得以充分燃烧，是锅炉燃烧系统控制的关键。 本文根据动态矩阵控制理论和模糊智能控制理论，通过对燃煤锅炉实际运行工况的分 析，以及对以往应用的先进控制算法的研究，针对锅炉燃烧系统这一典型的多变量、非线性、 紧耦合、大滞后、强干扰的复杂对象，采用模糊预测控制方法来调节蒸汽压力，运用风煤 比模糊自寻优控制方法来提高燃烧的热效率。文中在确定锅炉燃烧系统为复杂的三输入、三 输出对象的基础上。进一步研究，将其简化为一个二输入、二输出对象，降低了控制的复杂 程度。通过仿真比较，结果表明采用模糊预测控制器不仅有效地减小了稳态误差，而且使响 应时间、超调量、稳态时间等性能指标有了明显改善 仿真软件采用结构化设计方法，面向数据流，自顶向下逐步求精，设计出完整的程序实 现流程图，并用m a t l a b 编制了算法程序。通过改变控制参数，观察控制效果的变化。仿 真实验表明，本文所采用的控制器具有鲁棒性强、适应性好、精度高等特点，能较好地实现 对锅炉燃烧系统的控制，在一定程度上克服了传统控制算法的弊端，为模糊预测控制器的现 场实现提供了有利的实验依据 关键词：锅炉燃烧系统：模糊预测控制；风煤比；模糊自寻优算法 摘要 a b s t r a c t p r e s e n t l y , t h ek e yp r o b l e mo fb o i l e rc o n t r o li st oi m p l e m e n te f f e c t i v ec o n t r o lo nc o m b u s t i o n s y s t e m h o wt ok e e pt h em a i ns t e a mp r e s s u r ew i t hb e t t e rd y n a m i cc h a r a c t e r i s t i ca n dk e e pt h ef u e l e n t e r e dt h eb o i l e rb u r n i n gt h o r o u g h l yi st h em o s ti m p o r t a n tt oc o m b u s t i o ns y s t e mc o n t r 0 1 b a s e do nt h et h e o r yo fd y n a m i cm a t r i xc o n t r o la n df u z z ys e t s ，a n dt h ea n a l y s i so ft h e p r e s e n ts i t u a t i o no fb o i l e rc o n t r o l ，an e wf u z z yp r e d i c t i v ec o n t r o la l g o r i t h mh a sb e e nd e v e l o p e d a n du s e di nac o m b u s t i o ns y s t e mo fi n d u s t r i a lb o i l e r t h ee f f i c i e n c yo fc o m b u s t i o nh a sb e e n e n h a n c e db yu s i n gf u z z ys e l f - o p t i m i z a t i o nf o rb l a s t - c o a lr a t i o n i th a sb e e np r o v e dt h a tt h i s m e t h o dc a no b t a i ng o o d r e g u l a t i n gq u a l i t y ，e n h a n c ec o m b u s t i o ne f f i c i e n c ya n dr e a l i z e e n e r g y s a v i n g t h ec o m b u s t i o ns y s t e mo fi n d u s t r i a lb o i l e rt h a th a st h r e ei n p u t sa n dt h r e eo u t p u t s c b ep r e d i g e s t e da san e ws y s t e mw i t ht w oi n p u t sa n dt w oo u t p u t s t h er e s u l t sf r o mt h e e x p e r i m e n ti n v e s t i g a t i o ns u g g e s tt h a tt h i sm e t h o dh a sg o o dr e s p o n s et i m e ，s u p e rs e n s i t i v i t y , s t e a d y s t a t et i m ea n ds m a l ls t e a d ys t a t ec t t o l s i m u l a t i o ns o f 细a h a sb e e nd e v e l o p e db yu s i n gs t r u c t u r a l i z e dp r o g r a m m i n gm e t h o d t h e a c t sa c c e s st w oo rm o r es t r e a m so fd a t af r o md i s t i n c ts t o r a g eu n i t s t h er e s u l to fs i m u l a t i n g t e s ts h o w sg o o da d a p t a b i l i t ya n ds t r o n gr o b u s 组e s so ft h ep m j e c t t h eb o i l e rc o m b u s t i o ns y s t e m s i m u l a t i o na b s o r bt h ei d e ao fa n a l o g u ec o m p u t e rm o d u l a r i z a t i o np r o g r a m m i n ga n da p p l yi tt ot h e p r o g r a m m i n go fd i g i t a lc o n f f o ls y s t e m ，t h u si th a st h ea d v a n t a g eo fg o o dr e a l - t i m ep e r f o r m a n c e a n dh i g hp r e c i s i o n i na d d i t i o n ，s o m ec h a r a c t e r so fr o b u s t n e s sa n da s t r i n g e n c yo fa d a p t i v es y s t e m i sr e s e a r c h e di nt h ep a p e r m a n ys i m u l a t i o nr e s u l t sh a v ed e m o n s t r a t e dt h a tt h ec o n t r o l l e r sc a nb e r e a l i z e dt h ec o n t r o lf o rb o i l e rc o m b u s t i o na n do v e r c o m et os o m ee x t e n tt h ed i s a d v a n t a g e so f c o n v e n t i o n a la l g o r i t h m s t h e s er e s u l t sp r o v i d eh e l p f u le x p e r i m e n t a ls u p p o r tf o rt h es i t ur e a l i z a t i o n o ft h et w ot y p e so fc o n t r o l l e r s , l i k e w i s e ，t h er e a l i z a t i o no ft h ec o m m u n i c a t i o nb e t w e e nt w o c o m p u t e r so f f e r sr e l i a b l eh a r d w a r eg u a r a n t e ef o rs a f ea r i de f f e c t i v eo p e r a t i o no ft h ec o n t r o l s y s t e m k e yw o r d s ：c o m b u s t i o ns y s t e mo fi n d u s t r i a lb o i l e r ；f u z z yp r e d i c t i v ec o n t r o l ；b l a s t c o a lr a t i o n ； f u z z ya n ds e l f - o p t i m i z a t i o nc o n t r o l i i 学位论文独创性声明 本人所呈交的学位论文是我在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的 研究成果据我所知，除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含其他个人已 经发表或撰写过的研究成果对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在 文中作了明确说明并表示谢意 作者签名：煎 学位论文使用授权声明 日期：兰兰兰! j 。 本人完全了解大庆石油学院有关保留，使用学位论文的规定，学校有权保留 学位论文并向国家主管部门或其指定机构送交论文的电子版和纸质版有权将学 位论文用于非赢利目的的少量复制并允许论文进入学校图书馆被查阅有权将学 位论文的内容编入有关数据库进行检索有权将学位论文的标题和摘要汇编出 版保密的学位论文在解密后适用本规定 学位论文作者签名：采雨l 导师签名：雠拶 日期：叫z ，j 一日期：以一，3 r ， 大庆石油学院硕士研究生学位论文 第一章绪论 1 1 研究本课题的目的和意义 目前，随着世界各国对能源的掠夺，人们对能源危机概念的认识越来越清晰， 节能便成为一个世人所急待解决的问题。 工业锅炉是生产和生活中重要的动力源，在整个能源消耗中占相当大的比重。 目前，我国有百分之九十以上的锅炉烧煤，耗煤量占全国原煤消耗量的三分之一 以上，因此工业锅炉是耗煤第一大户。而工业锅炉的现状却是：设备陈旧，役龄 较长，主设备本身存在不少缺陷，几乎所有的锅炉均采用人工操作，运行水平不 高，劳动强度大，锅炉仪表不全，控制技术落后，对环境污染严重。锅炉运行的 热效率不高，一般低于设计水平5 一l o ，能源利用率仅为3 2 左右，比发达国 家约低落8 个百分点【，所以有必要对工业锅炉进行技术改造，提高运行的自动， 化水平，这样将获得较为理想的控制效果，其节能效果也是十分可观的。 工业锅炉是一个具有多回路、多输入、多输出、非线性、相关联的复杂对象。 目前各种控制理论尚难以完全解决其控制问题，其数学模型仍为半经验状态，而 实际中解决工业锅炉自动调节任务的方法是把锅炉系统分解成多个相对独立的调 节对象。就2 0 吨时的工业燃煤蒸汽锅炉而言，其控制回路有：水位控制回路、一 过热蒸汽自动控制回路、燃烧自动控制回路。如果在锅炉上采用综合控制系统对 锅炉燃烧进行优化控制，能使锅炉热效率提高5 一1 0 ；如果鼓风机、引风机、 水泵采用变频调速电机，按每年节煤5 冶一1 0 计算，全国每年即可节约工业原煤 两千多万吨，节电2 0 - - 3 0 ；如果“八五”期间生产带控制系统的锅炉一千台， 改造旧锅炉一万台，节能效果将是相当可观的。这样我国工业锅炉的水平将会跨 越一个新的台阶。为我国的能源利用带来巨大的经济效益和社会效益。 1 2 国内外工业锅炉控制系统的发展状况 随着现代化工业的发展，能源日益紧张，环境保护的要求也越来越高，国外 燃煤的工业锅炉很少，尤其是2 0 0 吨时以下的工业锅炉更少，它们主要是燃烧油 或天然气，大量的工业用汽或采暖都由2 0 0 吨时以上的电站锅炉或热电联产的中 压以上锅炉来提供。近年来1 吨时以下的燃油、燃气的小型锅炉发展迅速，这些 第一苹绪论 锅炉的自动化水平极高，甚至达到了无需用人管理的地步1 2 1 。自1 9 7 5 年，世界上 第一个分布式控制系统美国h o n e y w e l l 公司的t d c 2 0 0 0 问世以来，发达国家己 研制出许多先进的工业锅炉的微机控制系统，从而逐步取代常规仪表而进入工业 锅炉控制行业。 在我国工业锅炉控制系统方面的发展大致经历了四个阶段，即：1 、手工控制 阶段；2 、专用仪表控制阶段；3 、电动单元组合控制阶段；4 、计算机控制阶段( 分 布式控制系统d c s ) 【禾量6 l 。我国从8 0 年代开始，引进了数十套工业锅炉微机分 布控制系统，近年来国内有几十家大专院校、科研院所和企业合作开发工业锅炉 的微机控制系统，并取得了明显的经济效益，随着计算机技术的发展与完善，成 本也大幅度降低，可靠性不断提高，锅炉运行采用微型计算机控制是工业锅炉运 行的必然趋势。可以预言，工业锅炉的微机分布式控制系统必将成为新一代的产 品投放市场，以供锅炉直接使用，锅炉的微机分布式控制系统正在我国形成一种 产业，也将成为锅炉控制系统的一次飞跃。 1 3 国内外工业锅炉控制理论的研究状况 通过大量的文献资料，可以知道国内外目前已研制出许多工业锅炉微机控制 系统，如：单片机控制系统、可编程控制系统。随着大规模集成电路及微处理器 技术的发展，这些控制系统所使用的微处理器也不断更新，单片机取代了单板机。 尽管微处理器在不断更新，现代控制理论已经十分成熟，但大多数的工业过程仍 采用p i d 算法，这是因为p i d 算法技术成熟，调节规律灵活，参数调节简单，易 于实现。传统控制理论需要较高精度的对象模型，而工业过程的动态特点是：1 、 对象的动态特性是不振荡的；2 、对象动态特性有迟延；3 、被控对象本身是稳定 的或中性稳定的；4 、被控对象往往具有非线性特性，而且大多数工业过程是多变 量的，难于建立起精确的数学模型，因而在工业的实际应用中很难收到预期的效 果。为了克服理论与实际之间的不协调，7 0 年代以来，人们设想从工业过程的特 点出发，寻找对模型精度要求不高而同样能实现高质量控制性能的方法，于是加 强了在建模理论、辨识技术、最优控制、最优化等方面的研究，开始打破传统方 法的束缚，推出了从工业系统特点出发研究对模型要求不高，在线计算方便，对 过程和环境的不确定性有一定适应能力的实用型控制策略和方法。例如：预测控 制、自适应控制、模糊控制掣7 一_ 1 l 就是在这种背景下发展起来的几种新型的控 制算法。 2 大庆石油学院硕士研究生学位论文 p i d 控制是最早发展起来的控制策略之一，由于其控制算法简单、鲁棒性强 和可靠性高被广泛应用于工业现场，且在许多控制场合都得到了较好的控制效果， 但算法本身也存在一些局限性：l 、对常规p i d ，在实际生产现场中，由于受到参 数整定方法繁杂的困扰，往往整定不良、性能不佳。于是人们一直在寻求p i d 参 数的自动整定技术以适应复杂工况和高性能指标的控制要求。2 、常规p i d 参数 整定方法常用经验法、试凑法，而工业生产中采用这些方法既费时又费资，整定 的结果也往往不是全局最优解。3 、常规p i d 控制作为一种线性控制方法，对非 线性系统得不到好的控制效果。4 、常规p i d 控制对于具有高度交互动力学的多 变量复杂系统的控制较难得到好的控制效果。 模糊控制是以模糊集合论、模糊语言变量及模糊逻辑推理为基础的一种计算 机数字控制。它通过模拟人的思维的方法对复杂的动态对象进行识别，从而对无 法建立精确数学模型的对象或过程进行成功的控制。1 9 7 4 年，英国的马丹尼 ( m a m d a n i e h ) 首次把模糊控制理论应用于锅炉和蒸汽机的控制，取得了较好 的效果。模糊预测控制通常是通过模糊推理建立全局系统的模型，然后对系统输 出进行预测，利用控制算法得到控制量【3 壕13 1 。 预测控制的三个基本特点：预测模型、滚动优化、反馈校正【9 “们。1 9 7 8 年， r i e h a l e t 等人在系统脉冲响应的基础上，提出了模型预测启发控制( m p h c ) ，并 介绍了它在工业过程中的应用效果；1 9 8 0 年o u l t e r 等人在对象阶跃响应的基础上 提出了动态矩阵控制( d m c ) ；1 9 8 2 年，r o u h a n i 和m e h r a 给出了基于脉冲响应 的模型算法控制( m a c ) 。这些算法以对象的有限阶跃响应或有限脉冲响应为模 型，在每一个控制周期内采用滚动优化方式在线对过程进行有限时域内的优化计 算。它们对过程的模型要求低，算法简单，容易实现，同时在优化过程控制中显 现出良好的控制性能【1 4 ，1 5 】。d m c 和m a c 在锅炉、分馏塔及其他石油化工生产 装置中的成功应用，也大大促进了预测控制的发展。1 9 8 7 年，c l a r k e 等人在保持 最小方差自校正控制的基础上，吸取了d m c 和m a c 中滚动优化的策略，提出 了广义预测控制算法( g p c ) t t 6 。 自从动态矩阵控制( d m c ) 提出以来，受到了过程控制界的广泛关注，其理论 研究得到巨大的发展。主要表现为： 1 、参数调节的改进。d m c 采用启发式优化允许设计者自由选择性能指标 的形式。席裕庚教授给出了选择d m c 参数的一般规则u 。k y m u n ar a n i 和h u n b e h a u e n 两位学者在总结预测控制参数调节方法的基础上，提出了利用仿真指 导预测参数调整的方法【1 7 】。利用人类思维中寻求满意解的特点，靳蕃教授提出了 3 第一章绪论 神经计算的满意解原理，金伟东教授提出了一种目标满意优化模型【1 8 】。 2 、采用自校正的控制思想，在保持最小方差自校正控制的基础上，在线辨识、 输出预测，提出了基于专家系统的分层启发式自校正动态矩阵控制【1 9 】。 3 、肖明波、邵惠鹤等提出了一种带改进性能指标的多模型d m c 控制方案【9 】， 应用在b n 4 9 2 q a 汽油机上，满足了该系统速度快、精度高和控制目标多的要求。 4 、席裕庚、李少远等将模糊决策引入到预测控制算法中，并使其在工业过程 控制中获得成功的应用【4 6 1 。 1 。4 本文的主要内容 通过研究预测控制、模糊控制理论，通过透彻分析锅炉燃烧过程机理，将模 糊控制和预测控制相结合，提出了一种新型的模糊预测控制方案，应用于非线性、 大延迟、强耦合的锅炉燃烧系统中，并运用风煤比模糊自寻优控制方法来提高锅 炉燃烧的效率，使之实现维持蒸汽压力、炉膛负压和过热蒸汽温度稳定及维持经 济燃烧的风煤比这四项任务。通过仿真实验，结果表明该方案的适应性和鲁棒性 都很强，具有很大的工程实用价值。 4 大庆石油学院硕f ：研究生学位论文 第二章锅炉燃烧系统的机理及控制方案设计 2 1 锅炉燃烧系统控制过程机理 锅炉燃烧控制系统是多变量耦合系统，对于这个复杂系统，通常把它简化为 相互联系、密切配合、相对独立的三个子系统来实现，即维持蒸汽压力恒定的燃 料量控制系统，维持经济燃烧的送风控制系统，维持炉膛负压稳定的引风控制系 统。 2 1 1 蒸汽压力控制系统的动态特性 锅炉蒸汽压力是燃烧过程调节对象的主要被调量，引起蒸汽压力变化的w 素 有很多，如燃料量、送风量、给水量、蒸汽流量以及各种使燃烧工况发生变化的 原因。它受到的主要扰动分为内扰( 燃料的变化) 和外扰( 蒸汽流量的改变) 【2 0 l 。以燕 汽压力作为被调量的燃烧过程示意图如图2 1 所示。 汽 图2 - 1 以锅炉汽压为主要参数的燃烧过程 其中， 幻一燃料调节阀开度 卜送风量 形一给水量 伊一蒸汽流量 1 、内扰特性 卜燃料量 9 一炉膛发热量 厶汽包出口蒸汽压力 m 厂用汽设备调节阀丌度 锅炉在正常运行时，若进入炉膛的燃料量发生变化，则炉膛发热量立即改变。 而蒸发量部分可以看作是一个储热量的容器，反映储热量多少的主要参数是汽包 压力p 。当炉膛发热量q 和蒸汽流量d 所带走的热量不相等时，汽包压力p 。就 要发生变化，其关系式为： q d ：c 墼( 2 一1 ) 口f 其中， 第二章锅炉燃烧系统的机理及拧制方案设计 9 一单位时间内锅炉炉膛发热量； 伊一蒸汽流量( 用热量表示) ； c _ 一锅炉蒸发部分的容量系数，即汽包压力变化一个单位时，锅炉蒸发部 分储热量的改变； ， ? 墼锅炉汽包压力时间的变化率。 讲 ( 1 ) 蒸汽压力变化的动态特性与锅炉的供汽条件有关，如果用汽量d 不变，i f u 燃 料量改变产生内扰时，蒸汽压力成积分规律变化，蒸汽压力变化的阶跃反应曲线 如图2 - 2 所示。 口l 厶 o t o 图2 - 2 蒸汽流量不变时， 丑l p 。 p 0 r 燃料量阶跃扰动响应 0 t o 图2 3 蒸汽调节阀开度版不变时，燃料量阶跃扰动响应 ( 2 ) 若用汽设备的调节阀开度m o 不变，则随着汽压的升高，蒸汽流量也将增加， 这时蒸汽压力成指数规律变化，它的反应曲线如图2 - 3 所示。当蒸汽流量带走的 热量等于燃料增加的热量时，蒸汽压力又在新的数值上稳定下来，系统达到新的 平衡。 6 大庆石油学院顾士研究生学位论文 2 、外扰特性 外扰有两种情况。一种是负荷设备的蒸汽阀门开度改变，另一种是负荷设备 用汽量的突然增加( 或减少) 所产生的。下面就分析两种情况的扰动下，蒸汽压力 变化的动态特性。 ( 1 ) 若负荷设备的蒸汽调节阀开度m d 突然改变，锅炉的汽压也随即改变，其 反应曲线如图2 - 4 所示。当m o 突然开大，则从汽包中流向负荷设备的蒸汽流量 d 立即增加a d ，但是，由于燃料量没有增加，汽包压力逐渐下降，从汽包中流 出的蒸汽量也逐渐减少，最后蒸汽流量只能恢复原值。也就是说，燃料量不改变。 在平衡状态时，锅炉供应的蒸汽流量也不会改变。至于阀门开度m d 增大后，短 时间增加的蒸汽量是依靠锅炉蒸发部分储热量减少( 压力降低) 放出来的。 m o j d d o 1 o 图2 - 4 负荷设备蒸汽阀门开度阶跃变化，锅炉汽压的反应曲线 ( 2 ) 当负荷设备蒸汽用量突然增加时，汽包蒸汽压力的反应曲线如图2 - 5 所 示。当蒸汽流量增加时，汽包蒸汽压力则下降，如果蒸汽流量继续保持增大后的 数值，由于燃料量没有增加，热量不能平衡，所以蒸汽压力一直下降，直到改变 燃料量使其产生的热量与蒸汽流量相平衡时，才能恢复保持锅炉的蒸汽压力。 第二章锅炉燃烧系统的机理及控制方案设计 d d n p n 0t nt 图2 - 5 蒸汽流量阶跃变化，锅炉汽压的反应曲线 2 1 2 送风控制系统的动态特性 为了使锅炉适应负荷的变化，必须同时改变送风量和燃料量。恰好满足完全 燃烧所需的空气量只能用于燃料元素分析，称之为理论空气量。一般实际送风量 都要比理论空气量大一些，用过量空气系数a 来衡量，有时称为空燃比。其最终 任务是达到最高的锅炉热效率。 燃烧过程是燃料的氧化过程，为了充分燃烧，必须供给足够的空气，即保证 一定的剩余空气系数a 。如果空气不足，就会造成不完全燃烧，导致锅炉冒黑烟， 让未燃烧的燃料跑掉，造成能源损失，并破坏炉内的气氛；如果空气过量，由于 是高温燃烧就会从炉内由排烟带走大量的热量，降低了火燃温度，导致氧化氮、 氧化硫排出量增加，污染大气，同时锅炉的寿命减短，因此必须有效地控制剩余 空气系数a 。空气系数与热量损失如图2 - 6 所示 8 损失节约损失 操作蠹k最高燃烧 热量损失在 燃料效率区 7 f 不完伞燃烧损k过剩窄气损失 图2 - 6 空气系数与热量损失示意图 大庆石油学院硕士研究生学位论文 由图可见，最高燃烧效率区是指空气系数不高也不低的一个区域。实验证明 一般指口在1 0 2 1 i 区域时，可以获得最高的热效率。 那么在实际控制中如何获取空气的过剩系数呢? 通过实践认识到，比较好的 方法是利用氧化镐直接测量烟气中的含氧量。这是因为：( a ) 空气过剩系数和含氧 量间有如下的近似的线性关系a = 2 1 ( 2 1 0 2 ) ；( b ) 氧化镐氧量计滞后时间和惯性较 小。这样我们就可以通过检测烟道中的含氧量来判断空气过剩系数的大小，从而 去控制空燃比，使其有最佳的配合，保证燃烧过程处于最佳燃烧状态。 2 1 3 引风控制系统动态特性 对象调节通道的动态特性较好。但扰动通道的飞升时间很短，飞升速度很快。 2 2 锅炉燃烧系统实现最优控制的目标 通常将锅炉燃烧系统视为三输入三输出系统，输入量为燃料量、送风量和引 风量；输出量为主蒸汽压力、炉膛温度和炉膛负压【2 0 1 。同时，还存在着错综复杂 的扰动参数，包括蒸汽流量扰动和燃料品质扰动等，这些参数互相作用如图2 7 所示。在实际控制系统中，通常将系统简化为三个子系统：燃料控制系统、送风 控制系统、引风控制系统。 燃料量 送风量 引风量 蒸汽压力 炉膛温度 炉膛负压 图2 - 7 锅炉燃烧系统参数相互作用框图 锅炉燃烧系统自动控制的基本任务，就是使燃料燃烧所产生的热量，适应蒸 汽负荷的需要，同时还要保证经济燃烧和锅炉的安全运行。具体控制目标可概括 为三个方面： 2 2 i 稳定蒸汽母管的压力 维持蒸汽母管蒸汽压力不变，这是燃烧过程自动控制的第一项任务。如果蒸 9 第二章锅炉燃烧系统的机理及控制方案设计 汽压力变了，就表示锅炉的蒸汽生产量与负荷设备的蒸汽消耗量不相适应，因此， 必须改变燃料的供应量，以改变锅炉的燃烧发热量，从而改变锅炉的蒸发量，使 蒸汽母管压力恢复到额定值。这项控制任务就称为汽压控制或热负荷控制。此外， 保持汽压在一定范围内，也是保证锅炉和各个负荷设备正常工作的必要条件。 稳定蒸汽母管的压力，对于单独运行的锅炉来说相对简单些，对于并列运行 的锅炉，在一个母管上同时有几台锅炉，要想保持母管蒸汽压力不变，还必须解 决好几台并列运行锅炉之间的负荷分配问题。 2 2 2 维持锅炉燃烧的最佳状态和经济性 保持最佳空燃比以保证燃烧过程的经济运行，让燃料量随煤质的变化、负荷 的变化而相应变化，同时相应调节送风量，使之与燃料量相配合，使锅炉运行于 最佳的燃烧状态，从而保证燃烧过程的经济运行。 2 2 3 维持炉膛负压在一定范围内 炉膛负压的变化，反映了引风量与送风量的不相适应。通常要求炉膛负压保 持在2 0 - 4 0 p a 的范围内。这对燃烧工况，锅炉房的工作条件，炉子的维护及安全 运行都最有利。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。 这三项控制任务是相互关联的，它们可以通过控制燃料量、送风量和引风量 来完成。对于燃烧过程自动控制系统的要求是：在负荷稳定时，应使燃料量、送 风量和引风量各自保持不变，及时地补偿系统的内部扰动，这些内部扰动包括燃 料的质量变化，以及由于电网频率变化引起的燃料量、送风量和引风量的变化等。 在负荷变化的外扰作用时，则应使燃料量、送风量和引风量成比例的改变，既要 适应负荷的要求，又要使三个被控量：蒸汽母管压力、炉膛负压和燃烧经济性指 标保持在允许范围内。 锅炉燃烧系统的这三项控制目标是不可分开的，可以用三个调节器控制三个 调节变量( 燃料量m 、送风量v 、引风量s ) ，以维持三个被调量( 蒸汽压力p m 、炉 膛温度t 、炉膛负压s t ) 。三个控制系统互相协调不可分割。 l o 大庆石油学院硕士研究生学位论文 2 3 锅炉燃烧系统控制方案的设计 从上面的动态分析可知，锅炉燃烧系统是非常复杂的，它的热效率要受到许 多因素的影响，如：煤质、烟气的温度、给水流量、蒸汽流量、给水温度、锅炉 结构等。而且锅炉燃烧系统本身具有较大的迟延，过程的扰动特性往往不知道， 系统中某些参数是随时间变化的，这就为深入了解系统特性，建立数学模型带来 困难，从而很难用传统的p i d 控制算法对系统进行调节。 ( 1 ) 、在系统允许的条件下尽量减少变量个数，简化系统设计。 由工业锅炉调节任务和其动态特性分析，我们选用蒸汽压力、炉膛温度、炉 膛负压作为被控量，而选取燃料量、送风量、引风量作为控制量。 在锅炉的控制中蒸汽压力的调节实质上是基于热平衡为条件的热负荷调节。 锅炉在运行过程中，若输入、输出量处于平衡状态则蒸汽压力就会保持不变，其 它产汽参数也就稳定了。同时蒸汽压力稳定也是保证锅炉和各用汽设备安全和正 常工作的必要条件，所以控制方案就以汽包出口压力为参数。送风控制系统的目 的是保证合适的风煤比，实现燃料的完全燃烧。如果在燃烧过程中，空气量不足， 煤渣就会燃烧不完全，严重时会熄灭燃料的燃烧；当空气量过多时，会有未燃烧 的过剩空气，吸收大量的热量从烟道排出。只有使燃料完全燃烧，又使过剩空气s 量减少到最低限度的情况下，才是燃烧的最佳状态。 通过对实际对象进行深入研究后发现，炉膛负压主要受引风和送风的影响， 而其他各量对它的影响都很小，因此可以把炉膛负压作为带送风前馈的单回路控 制系统处理。另外，送风通道是保证锅炉燃烧经济性的传统做法，即通过送风一 一氧量矫正通道来维持最佳风煤比。实践证明，这种方法由于受多种条件限制使 得效果不够理想。首先，残氧量检测仪价格昂贵，使用寿命短；其次，氧量信号 的滞后时间较长。因此，不采用这种方法，而是利用热效率与风煤比之间的峰值 特性，以炉膛温度为被控量，采用模糊自寻优控制，自动搜索最佳风煤比。这样 燃烧对象就可以被设计成两个相互独立且有关联的控制系统，即燃料控制系统( 保 持厶稳定) ，送风控制系统( 保持最佳风煤比) ，其框图如图2 8 所示。 对蒸汽压力的控制采用以炉膛温度为副控参数，以蒸汽压力为主控参数的模 糊预测控制。因为从时问上看炉膛温度比蒸汽压力超前的多，且惯性时间常数也 较小。超前调节给煤量，可以克服系统过渡过程时间长、超调量大、参数恢复缓 慢、控制质量较差等缺点，而且对于进入副回路的扰动( 如送风、引风、炉膛负 压、给煤、煤种等等) 具有较强的抗干扰能力1 5 3 1 。 第二章锅炉燃烧系统的机理及控制方案设计 给定压力 图2 - 8 简化的燃烧系统框图 图2 8 中函为给煤电机的转速，初始送风量与跏成正比，以实现比值控 制，作为送风量的粗调，它将工作点调到最优工作点附近。当给煤量变化时，送 风量相应改变，炉膛温度发生变化，此时起动模糊自寻优控制器，自动搜索最佳 风煤比。 ( 2 ) 、本文采用具有预测、校正、滚动优化控制策略的动态矩阵控制( d m c ) ， 以克服长时间的滞后、蒸汽流量扰动对系统的影响。 在锅炉燃烧系统中，由于燃烧的变化引起蒸汽压力的变化要经过很长一段传 输时间，系统具有较长的滞后时间。长时间的滞后对系统的稳定极为不利，加之 系统内、外部干扰的作用，使燃烧过程很难控制，所以依据被控过程的输入输出 的实测数据，采用在线模型预测的方法，对过程未来某一时刻的输出进行预测， 根据其预测结果对系统实旌超前滚动优化控制，使系统在有时延和干扰的情况下 也能达到预定的控制目标。 ( 3 ) 、预测控制的核心在于滚动优化，因此整个预测控制算法最终可以归结为 一个性能优化问题。传统的预测控制仍然采用基于线性二次型目标函数的优化方 法，即在控制时域内用最小化目标函数求出最优控制律。但是对于复杂系统，这 种方法所要耗费的代价是非常大的，有时甚至是不可能的。所以针对预测控制中 滚动优化过程计算量大、采样周期长而导致的抗干扰性差的问题，将模糊控制与 动态矩阵控制结合起来，用模糊控制器实现预测控制的优化计算。 2 4 小结 工业锅炉燃烧系统是一个非常复杂的多变量系统，是工程控制中的难点和重 点。对它的理论研究将非常有助于控制理论的发展和应用。本文分析了工业锅炉 燃烧系统的动态特性原理，确定了对于锅炉燃烧系统的理论控制方案。 1 2 大庆石油学院硕十研究生学位论文 第三章动态矩阵控制的基本原理及参数设计 3 1 预测控制理论概述 3 1 1 预测控制的产生 预测控制的产生，并不是理论发展的需要，而是工业实践向控制提出的挑战。 众所周知，上世纪6 0 年代初形成的现代控制理论在航空、航天等领域取得了辉煌 的成果。利用状态空间法去分析和设计系统，提高了人们对被控对象的洞察能力， 提供了在更高层次上设计控制系统的手段。特别是立足于最优性能指标的设计理 论和方法已趋成熟，这对于在工业过程中追求更高控制质量和经济效益的控制工 程师来说，无疑有着极大的吸引力。然而人们不久就发现，在完美的理论与控制 之间还存在着巨大的鸿沟。主要表现在以下几个方面： l 、现代控制理论的基点是对象精确的数学模型，而在工业过程中所涉及的对 象往往是多输入、多输出的高维复杂系统，其数学模型很难精确建立，即使建立 了模型，从工程应用的角度来说，往往需要简化，从而很难保证对象精确的模型。 2 、工业对象的结构、参数和环境都有很大的不确定性。由于这些不确定性的 存在，按照理想模型得到的最优控制在实际上往往不能保证最优，有时甚至引起 控制品质的严重下降。在工业环境中人们更关注的是控制系统在不确定性影响下 保持良好性能的能力，即所谓鲁棒性，而不能只是追求理想的最优性。 3 、工业控制中必须考虑到控制手段的经济性，对工业计算机的要求不能太高。 因此控制算法必须简化以满足实时性的要求。而现代控制理论的许多算法往往过 于复杂，难以用低性能的计算机实现。 这些来自实际的原因，阻碍了现代控制理论在复杂工业过程中的有效应用， 也向控制理论提出了新的挑战。 为了克服理论与实际应用之间的不协调，上世纪7 0 年代以来，除了加强对系 统辨识、模型简化、自适应控制、鲁棒控制等的研究外，人们开始打破传统方法 的约束，试图面对工业过程的特点，寻找各种对模型要求低，控制综合质量好、 在线计算方便的优化控制新算法。在此期间，数字计算机技术的飞速发展，也为 新算法的产生提供了物质基础。预测控制就是在这种背景下发展起来的一类新型 计算机优化控制算法【吼1 0 】。 第三章动态矩阵控制的基本原理及参数设计 3 1 2 预测控制的发展 最早产生于工业过程的预测控制算法，有r e c h a l e t ，m e h r a 等提出的建立在脉 冲响应基础上的模型预测启发控制( m o d e lp r e d i c t i v eh e u r i s t i cc o n t r o l ，简称 m p h c ) ，或模型算法控制( m o d e la l g o r i t h m i cc o n t r o l ，简称m a c ) ，以及c u t l e 等提出的建立在阶跃响应基础上的动态矩阵控制( d y n a m i cm a t r i xc o n t r o l ，简称 d m c ) 。由于脉冲响应、阶跃响应易于从工业现场直接获得，并不要求对模型的 结构有先验知识。这类预测控制算法吸取了现代控制理论中的优化思想，采用滚 动优化的策略，计算当前控制输入取代传统最优控制，并在优化控制中利用实测 信息不断进行反馈校正，所以在一定程度上克服了不确定性的影响，增强了控制 的鲁棒性【2 l2 2 l 。此外，这类算法在线计算比较容易，非常适合于工业过程控制的 实际要求。 上世纪7 0 年代后期，模型控制算法( m a c ) 和动态矩阵控制( d m c ) 分别 在锅炉、分馏塔和石油化工装置上获得成功的应用，从而引起了工业控制界的广 泛兴趣。此后，基于对象脉冲或阶跃响应的各种预测控制算法相继出现，在石油、 化工、电力等领域的过程控制中取得了明显的经济效益【2 3 i 。 上世纪8 0 年代初，人们在自适应控制的研究中发现，为了克服最小方差控制 的弱点，有必要吸取预测控制中的多步预测优化策略，这样可以大大增强算法的 适用性与鲁棒性。因此出现了基于辨识模型并带有自校正的预测控制算法。如扩 展预测自适应控制( e x t e n d e d p r e d i e t i v es e l f - - a d a p t i v ec o n t r o l 。简称e p s a c ) 、 广义预测控制( g e n e r a l i z e dp r e d i e t i v e c o n t r o l ，简称g p c ) 等，这类算法以长时段 多步优化取代了经典最小方差控制中的一步预测控制优化，从而可应用于时滞和 非最小相位对象，并改善了控制性能和对模型失配的鲁棒性此外m o r a l i 等1 9 8 2 年研究一类新型控制结构内模控制( i n t e r n a lm o d e lc o n t r o l ，简称i m c ) ，发 现预测控制算法与这类控制算法有着密切联系 2 4 1 。m a c , d m c 是i m c 的特例， 从结构的角度对预测控制作了更深入的研究。 目前g p c 都是以线性系统作为被控制对象，对于弱非线性系统，一般仍能取 得较好的控制效果，但对一些强的非线性系统难于奏效。对此，非线性的广义预 测控制研究开始受到重视，主要有基于h a m m e r s t e i n 模型广义预测控制、基于 l m o p d p 模型广义预测控制、基于神经网络的非线性系统广义预测控制，还有基 于双线性模型，多模型等多种方法【2 5 1 。 近几年来，预测控制的研究与发展已经突破前期研究的框架，摆脱了单纯的 1 4 大庆石油学院硕t 研究生学位论文 算法研究模式，它与极点配置、自适应控制和多模型切换等众多先进控制技术相 结合，成为新一代的预测控制研究领域。随着智能控制技术的发展，预测控制将 与模糊控制、神经网络以及遗传算法、专家控制系统等控制策略相结合，朝着智 能预测控制方向发展。 3 1 3 预测控制的基本原理 预测控制发展至今，人们提出了多种预测控制算法形式，不管什么形式，都 建立在下述三项基本原理之上，称为预测控制的三要素1 2 6 1 。如图3 1 所示。 出 图3 - 1 预测控制的基本结构 1 、预测模型 预测控制是一种基于模型的控制算法，需要一个描述系统动态行为的模型， 这一模型称为预测模型。模型具有预测功能，即能够根据系统现在时刻的控制输 入以及过程的历史信息，预测过程输出的未来值”1 。预测模型具有开放性和多样 性，它只强调模型的预测功能而不强调其结构形式。因此只要是具有预测功能的 模型，不论其有什么样的表现形式，都可以作为预测模型。如最基本的模型控制 算法( m a c ) 、动态矩阵控制算法( d m c ) 等，通常在实际工业过程中采用较易 获得的脉冲响应模型和阶跃响应模型等非参数模型1 2 8 1 。这类非参数模型建模十分 容易，通过脉冲响应测试或阶跃响应测试即可得到，因此无需考虑模型结构和阶 次，过程的纯滞后很自然地包括在模型之中，很容易地表示出动态响应不规则的 对象特性。 除了上述两种非参数模型外，由经典自适应控制算法发展起来的预测控制算 法，则采用易于在线辨识并能描述不稳定过程的受控自回归滑动平均模型 ( c o n t r o l l e da u t o r e g r e s s i v e m o v i n ga v e r a g e ，简称c a r m a ) 和受控自回归积分 滑动平均模型( c o n t r o l l e da u t o r e g r e s s i v e i n t e g r a t e dm o v i n ga v e r a g e ，简称 c a r i m a ) 。 第三章动态矩阵控制的基本原理及参数设计 预测控制中，还有一类用得较多的模型是状态空间模型。采用状态空间模型， 能方便地描述系统内部的状态，并可在控制器设计时有效地利用这些状态信息， 以改善控制性能。但在一般情况下状态空间模型的获取比较困难，从而限制了这 类控制器的广泛应用。 除了以上三类常用的模型外，还可使用连续时间模型、各种非线性模型，模 糊模型和神经网络模型等设计预测控制器。 2 、反馈校正， 预测控制是一种闭环控制算法。在通过优化确定了一系列未来的控制作用后， 为防止模型失配或环境干扰引起控制对理想状态的偏离，预测控制通常不是把这 些控制作用逐一全部实施，而只是实现本时刻的控制作用。到下一采样时刻，则 首先检测对象的实际输出，并利用这一实时信息对基于模型的预测进行修正，然 后再进行新的优化。 反馈校正的形式是多样的，可以在保持预测模型不变的基础上，对未来的误 差作预测并加以补偿，也可根据在线辨识的原理直接修改预测模型【2 9 1 。不论取何 种校正形式，预测控制都把优化建立在系统实际的基础上，并力图在优化时对系 统未来的动态行为做出较准确的预测。因此预测控制中的优化不仅基于模型，而 且利用了反馈信息，构成了闭环优化。 3 、滚动优化 预测控制是一种优化控制算法。它是通过某一性能指标的最优化来确定未来 的控制作用。这一性能指标还涉及到过程未来的行为，它是根据预测模型由未来 的控制策略决定的。然而，预测控制中的优化与通常的离散最优控制算法不同， 不是采用一个不变的全局最优目标，而是采用滚动式的有限时域优化策科姗。也 就是说，优化过程不是一次离线完成的，而是反复在线进行的，即在某一采样时 刻，优化性能指标只涉及从该时刻起到未来有限的时间，而到下一个采样时刻， 这一优化时段会同时向前推移。因此，预测控制不是用一个对全局相同的优化性 能指标，而是在每一个时刻有一个相对于该时刻的局部优化性能指标。不同时刻 优化性能指标的形式是相同的，但其所包含的时间区域是不同的。这就是滚动优 化的含义。这种局部