（热能工程专业论文）先进控制方法在电厂热工过程控制中的研究与应用.pdf

摘要 摘要 国内大型热力设备的自动控制系统已逐步采用先进的分散控制系统，这为先进控制 理论的应用提供了良好的实现条件。但是目前大犁热力设备的自动控制几乎都仍采用常 规的线性p i d 控制系统，难以在整个负荷变动范围内均取得优良的控制品质。绝大多数 大跫发电厂的关键控制系统，在机组负荷大范围变化时，均未能取得理想的控制品质， 严重影响了热力设备的安全、经济运行 目前国内大型火电机组的锅炉过热汽温和再热汽温控制，几乎仍采用常规的串级控制 系统，而不少屯厂汽温被控对象的滞后很大，且喷水阀存在严重的非线性，使得当机组负 荷变化时，汽温往往偏离设定值8 l o ，超温十分频繁。由于过热汽温和再热汽温的频繁 超温，容易导致锅炉爆管事故的发生，严重影响了火电机组的安全、经济运行。为此，有 必要研究基于现代控制策略的新型汽温控制方案。 同样，大型火电机组的负荷系统是一个多变量非线性动态系统，它的动态特性随工 况的变化而大范围变化。基于传统p i d 控制系统的机、炉协调控制系统，只是根据大型 火电机组在某一负荷点上的对象特性来设计的，但当机组的负荷大范围变化时，被控对 象的动态特性往往变化很大，且被控对象存在严重的非线性。因此，常规p i d 控制系统 在机组的整个负荷范围内不可能是全局最优的，使大型火电机组的负荷跟踪能力及机组 的稳定性均难以取得良好的控制效果。 由于p i d 控制规律是线性的，而热工被控对象是非线性的，因此，若仍采用p i d 控 制策略来对电站热j = 控制系统进行优化，总是突破不了用线性控制器来控制非线性对象 的这一局限性，控制品质提高必定会受到限制。要进一步提高控制晶质，应该尝试从方 法上改变目前的这个常规控制模式，而研究采用基于火电机组整体非线性模型的全局非 线性优化控制系统。 为了解决电厂热工过程控制中存在的一些实际问题，本文针对大犁火电机组汽温被 控对象大惯性、大滞后的特点，以及负荷系统的非线性、时变性等特点，结合非线性系 统模糊模毽和预测控制、状态变量控制的方法，提出了一系列基于非线性模糊模型的状 态变晕控制方法和预测控制方法的先进控制策略，为复杂热力系统的控制提供了新的思 路和方法。 论文的第一章主要介绍了论文的选题意义和背景，以及状态变量控制、预测控制、 基于线性矩阵不等式( l m i ) 控制的研究现状，分析了当前火电机组热工过程控制中存 在的问题，并介绍了论文的主要研究工作。 考虑到状态变量控制技术和预测控制技术是目前两种比较适合大滞后被控过程的控制 方法，论文第二章重点介绍了状态变量控制和预测控制的基本原理，针对大型火电厂再热 汽温被控对象大惯性，大滞后的特点，提出了基于状态变量一预测控制技术的再热汽温控制 方法，即先采用状态反馈理论来补偿再热汽温被控对象的滞后和惯性，然后通过预测控制来 对补偿后的广义被控对象进行控制。仿真试验及现场运行结果表明，该控制方法具有优良的 控制品质，是一种对人滞后过程较为有效的控制策略。 论文第三章根据目前国内外在非线性系统控制研究上的现状及存在的问题，文中针对被 控对象的仿射t s k 模糊模犁。结合现代控制理论中的状态变量控制原理，研究提出了仿射 模糊状态变量控制方法，并从理论上证明了f j 】环系统的稳定性，该控制方法具有优良的全局 东南人学博i 学位论文 性和通用性。 火电机组的动态特性随工况改变而大范同变化，是个典砸的非线性过程，为获得更好的 控制品质，论文的第四章针对这种非线性特性，利用改进型g a t h - g e v a 模糊聚类算法辨识得 n l r - 线性机组对象的仿射型t s 模糊模璎，设计了基于时变c a r i m a 模型的模糊预测控制 器，并对它的稳定性做出分析；以5 0 0 m w 机组的锅炉模璎为例，进行模糊聚类预测控制器 的机组负荷控制系统设计。仿真试验表明：本文提出的新型时变模糊聚类预测控制器能很好 的满足大工况控制的要求，基丁二这种非线性控制器的负荷控制系统具有理想的变负荷适应能 力。 论文第五章首先分析了国内外在模糊系统的稳定性分析以及针对模糊模型的控制器设 计方面存在的一些问题，文中在这些研究下作的基础上，通过减弱闭环系统稳定性的充分条 件，得山新的减弱稳定性条件。在减弱闭环系统稳定性条件下，提出了基于l m i 的模糊状 态变阜预测控制方法，并从理论上证明了闭环系统是全局渐近稳定的。并将模糊状态变每预 测控制器应用于南京华能电厂3 0 0 m w 直流炉机组的协调控制系统中，通过仿真试验证明了 新算法的有效性，为将模糊控制和现代控制理论相结合提供了一条新的途径。 论文第六章对本文所做的研究工作做了简要的总结，并指出研究一种鲁棒性好、计 算更简沾的先进控制方法是今后火电机组热工过程控制的研究方向。 关键词：热一：过稃，再热汽温，负荷系统，邗线性模糊模型，状态变苗控制，预测控制，线 性矩阵不等式( l m l ) i i a b s t r a c t a d v e o c a dd c s ( d i s t r i b u t e dc o n t r o ls y s t e m s ) h a v eb e e nu s e di nl a r g es c a l et h e r m a ld y n a m i c f a c i l i t y sa u t o m a t i cc o n t r o ls y s t e m i tp r o v i d e sg o o dc c o n d i t i o n sf o rt h ea p p l i c a t i o no f t h ea d v e o c a d c o n t r o lt h e o r y h o w e v e r , b e c a u s ea l m o s ta l lo ft h el a r g es c a l et h e r m a lf a c i l i t i e sa r es t i l lu s i n g c o n v e n t i o n a ll i n e a rp i dc o n t r o ls y s t e m , i ti s v e r yd i f f i c u l tt oa c q u i r ee x c e l l e n tc o n t r o l l i n g p e r f o r m a n c ei nt h eg l o b a ll o a dv a r y i n gr a n g e a l m o s ta l lo ft h ec r i t i c a lc o n t r o ls y s t e m so ft h e l a r g es c a l ep o w e rp l a n tc a n n o ta c q u i r es a t i s f y i n gc o n t r o lq u a l i t yw h e nu n i tl o a dv 耐e si ng r e a t r a n g e s ，i tt h r e a t e n st h es e c u r ea n de c o n o m i c a lo p e r a t i o no f t h e r m a ld ”a m i cf a c i l i t ys e v e r e l y m o s to ft h er e h e a ts t e a mt e m p e r a t u r ea n ds u p e r h e a ts 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 sa r e t h ec o m m o nc a s c a d ec o n t r o ls y s t e m b u tm a n yo f t h ec o n t r o l l e do b j e c t sh a v el a r g ei n e r t i aa n dl a g c h a r a c t e r i s t i c a n dt h es p r a yv a l v eh a v eg r e a tn o n l i n e a r i t y t h es t e a mt e m p e r a t o r ew i l ld e v i a t e8 i o cf r o mt h es a t - p o i n tw h e nu n i tl o a dc h a n g e s , a n da l w a y se x c e e d st h es t e a mt e m p e r a t u r el i m i t s b e c a u s et h es t e a mt e m p e r a t o r eu s u a l l ye x c e e d st h es e t p o i n t , t h ea c c i d e n to fb l o w i n go u tt h e p i p e l i n eh a p p e n a df q u 即n y i tt h r e a t e n st h eu n i t ss e c u r i t ya n de c o n o m ys e v e r e l y s o i ti s n e c e s s a r yt or e a r c hn e ws t y l es t e a mt e m p e r a t u r ec o n t r o ls t r a t e g yb a s e do nt h em o d e r nc o n t r o l t h e o r y l o a ds y s t e mo ft h el a r g es c a l ep o w e rp l a n t su n i ta sw e l l ，i sam u l t i v a r i a b l en o n l i n e a r d y n a m i cs y s t e m ，a n dt h ed y n a m i cc h a r a c t e r i s t i cw i l lc h a n g ew i t ht h ed i f f e r e n to p e r a t i n gc o n d i t i o m t h et r a d i t i o n a lb o i l e r - t u r h i n ec o o r d i n a t e dc o n t r o l s y s t e m i sb a s e do np i d t h i sk i n do f c o o r d i n a t e dc o n t r o ls y s t e mi sd e s i g n e do na s p e c i f i cl o a dc o n d i t i o n ，w h e nt h eu n i tl o a dv a r i e si na l a r g er a n g e ，t h eu n i t sc h a r a c t e r i s t i cw o u l da l s oc h a n g es i g n i f i c a n t l y t h ec h a r a c t e r i s t i co ft h e u n i t sl o a ds y s t e mh a sg r e a tn o n l i n e a r i t y , s oi ti si m p o s s i b l et h a tt h ec o m m o np i dc o n t r o ls y s t e m h a v et h eg l o b a lo p t i m i z a t i o ni nt h ew h o l el o a dv a r y i n gr a n g e a n di ti sd i f f i c u l tt h a tt h eu n i tl o a d t r a c k i n ga b i l i t ya n dt h eu n i t ss t a b i l i t yh a v eg o o dc o n t r o lp e r f o r m a n c e b e c a u s et h ep l dc o n t r o l l i n gl a wi sl i n e a rw h i l et h ec o n t r o l l a do b j e c ti sn o n l i n e a r , i f w es t i l l u s et h et r a d i t i o n a lp i dc o n t r o lt h e o r yt oo p t i m i z et h et h e r m a lp o w e rp l a n tc o n t r o ls y s t e m , w ea r e u s i n gt h el i n e a rc o n t r o l l e rt oc o n t r o lt h en o n l i n e a ro b j e c t t h e nt h ec o n t r o lp e r f o r n m c ow o u l db e c o n f i n e d i no r d e rt oi m p r o v et h ec o n t r o lp e r f o r m a n c e ，w em u s tc h a n g et h ec o n v e n t i o n a lc o n t r o l s t r a t e g yt h o r o u g h l y w ec a r lr e s e a r c ht h eg l o b a ln o n l i n e a ro p t i m i z i n gc o n t r o ls y s t e mw h i c hb a s e d o nt h ep o w e rp l a n t sg l o b a ln o n l i n e a rm o d e l i no r d e rt or e s o l v et h ep r a c t i c a lp r o b l e mi nt h et h e r m a lp r o c e s sc o n t r o lo f p o w e rp l a n t , a i m e d a tt h el a r g ei n e r t i aa n dl a gc h a r a c t e r i s t i c so f t h es t e a mt e m p e r a t u r eo b j e c t , a n dt h et i m e v a r i a n ta n d n o n l i n e a r i t yo ft h el o a ds y s t e m ，c o m b i n ew i t ht h en o n l i n e a rf u z z ym o d e la n dp r e d i c t i v ec o n t r o l ， s t a t ev a r i a b l ec o n t r o lm e t h o d s ，t h i sp a p e rp u tf o r w a r d sas e r i e so fa d v e o c o dc o n t r o ls t r a t e g i e s b a s e do nn o n l i n e a rf u z z ym o d e ls t a t ev a r i a b l ec o n t r o lt h e o r y , s t a t ef e e d b a c kc o n t r o lt h e o r ya n d p r e d i c t i v ec o n t r o lt h e o r y i ti san e wi d e af o rt h ec o n t r o l l i n go ft h ec o m p l e xt h e r m a l - d y n a m i c a l s y s t e m s t h ep u r p o s eo ft h es e l e c t e dr e s e a r c h i n ga s p e c ta n dt h eb a c k g r o u n do ft h i sp a p e ra r e i n t r o d u c e di nt h ef i r s tp a r to ft h ep a p e r i ta l s oi n t r o d u c e st h er e s e a r c h i n gs t a t u so ft h es t a t e v a r i a b l ec o n t r o l ，p r e d i c t i v ec o n t r o la n dl i n e a rm a t r i xi n e x l u a l i t y , a n da n a l y z e st h ee x i s t i n g 1 1 1 东南人学博l 学位论文 p r o b l e m so ft h e r m a lp r o c e s sc o n t r o li nt h ep o w e rp l a n t s t h em a i nr e s e a r c hw o r k i n gw a sa l s o i n t r o d u c e di nt h ef i r s tp a r t c o n s i d e r i n gs t a t ev a r i a b l ea n dp r e d i c t i v ec o n t r o la r et h es u i t a b l em e t h o df u rl a r g el a gp l a n t s p r e s e n t l y t h es e c o n dp a r to ft h ep a p e ri n t r o d u c e dt h es t a t ev a r i a b l ea n dp r e d i c t i v ec o n t r o l p r i n c i p l e ，a i m e da tt h el a r g ei n e r t i aa n dl a r g el a gc h a r a c t e r i s t i c so ft h er e h e a tt e m p e r a t u r eo b j e c t i nt h ep o w e rp l a n t , w ei n t r o d u c e dt h er e h e a tt e m p e r a t u r ec o n t r o lm e t h o db a s e do ns t a t ev a r i a b l e a n dp r e d i c t i v ec o n t r o l ，w h i c hi s ，f i r s t l yc o m p e n s a t et h ei n e r t i aa n dl a go ft h eo b j e c tw i t hs t a t e v a r i a b l ec o n t r o lt h e nc o n t r o lt h i sc o m p e n s a t e dg e n e r a l i z e do b j e c tw i t hp r e d i c t i v ec o n t r o ls t r a t e g y s i m u l a t i o nr e s u l t sa n df i e l do p e r a t i n gr e s u l t ss h o wt h i sm e t h o dh a v eg o o dc o n t r o lq u a l i t y , a n di s t h ee f f e c t i v ec o n t r o ls t r a t e g yf u rl a r g el a gp r o c e s s i nt h et h i r dp a r t , a c c o r d i n gt ot h er e s e a r c ha n dp r o b l e mo ft h en o n l i n e a rc o n t r o la r e ah o m e a n da b r o a d a i m e d 越t h ea f f i n et s kf u z z ym o d e lo ft h ep l a n t , c o m b i n ew i t ht h es t a t ev a r i a b l e c o n t r o lt h e o r yi nt h em o d e mc o n t r o lt h e o r y , t h i sp a p e rr e s e a r c h e da n ds u g g e s t e dt h ea f f i n e df u z z y s t a t ev a r i a b l ec o n t r o lm e t h o d ，p r o v e di t sc l o s el o o ps t a b i l i t yt h e o r e t i c a l l y , t h i sk i n do f m e t h o dh a v e g o o dg l o b a l i t ya n dg e n e r a l i t y t h e r m a lp o w e rp l a n tc h a r a c t e r i s t i c sv a r i e ds i g n i f i c a n t l yw i t ho p e r a t i n gc o n d i t i o nc h a n g e s ， w h i c hi sa t y p i c a ln o n l i n e a rp r o c e s s , t og a i nb e t t e rc o n t r o lq u a l i t y , i nt h ef o u r t hp a r t , a i m e da tt h i s k i n do fn o n l i n e a r i t y , t h ep a p e r r e c o g n i z e dt h eu n i t sn o n l i n e a ra f f i n et sf u z z ym o d e lv i a g a t h - g e v af u z z yc l u s t e r i n ga l g o r i t h m ，a n dd e s i g n e dt h ef u z z yp r e d i c t i v ec o n t r o l l e rb a s e do nt h e t i m ev a r y i n gc a m i m am o d e l ，a n da n a l y z e di t ss t a b i l i t y t a k et h e5 0 0 m wb o i l e rm o d e lf u r e x a m p l e , w ep e r f o r m e dt h ed e s i g no ft h eu n i tl o a dc o n t r o ls y s t e mu s i n gf u z z yc l u s t e r i n g p r e d i c t i v ec o n t r o l l e r s i m u l a t i o nr e s u l t ss h o wt h en e wt i m ev a r y i n gf u z z yc l u s t e r i n gp r e d i c t i v e c o n t r o l l e rs u g g e s t e di nt h i sp a p e rc o u l dm e e tt h el a r g er a n g ec o n t r o ld e m a n d , t h el o a dc o n t r o l s y s t e mb a s e do nt h i sn o n l i n e a rc o n t r o l l e rh a v ee x c e l l e n tl o a dc h a n g ea d a p a t i v n e s s i nt h ef i f t hp a r t , t h ep a p e ra n a l y z e dt h ec u r r e n ts t a b i l i t ya n a l y z eo ff u z z ys y s t e mh o m ea n d a b r o a da n da i m e da tt h ep r o b l e m si nf u z z ym o d e lc o n t r o l l e rd e s i g np r o c e s s ，b a s e do nt h i sr e s e a r c h w o r k ，c o n c l u d e dt h en e ww e a ks t a b i l i t yc o n d i t i o n sv i aw e a k e nt h es u f f i c i e n tc o n d i t i o no ft h e c l o s e dl o o ps y s t e m ss t a b i l i t y w es u g g e s t e dt h ef u z z ys l a t ev a r i a b l ec o n t r o lm e t h o db a s e do nl m i ( l i n e a rm a t r i xi n e q u a l i t y ) ，a n dp r o v e dt h es y s t e mi sg l o b a la s y m p t o t i c a ls t a b l et h e o r e t i c a l l y w e a l s oa p p l i e dt h ef u z z ys t a t ev a r i a b l ep r e d i c t i v ec o n t r o l l e rt ot h en a n j i o gh u a n e o g3 0 0 m w o n c e - t h r o u g h b o i l e r sc o o r d i n a t e ds y s t e m ，w ep r o v e di t s v a l i d i t yb ys i m u l a t i o nr e s u l t s ，a n d p r o v i d ean e wm e t h o df u rt h ec o m b i n a t i o no f f u z z yc o n t r o la n dm o d e mc o n t r o lt h e o r y i nt h es i x t hp a r t , i tr e v i e w e dt h er e s e a r c hw o r ko ft h i sp a p e rb r i e f l y , a n di n d i c a t e st h a tt h e f u t u r er e s e a r c h i n gd i r e c t i o ni st or e s e a r c ht h ea d v a n c e dc o n t r o ls t r a t e g yw i t hg o o dr o b u s t n e s sa n d s i m p l ec a l c u l a t i o n k e yw o r d s ：t h e r m a lp r o c e s s ，r e h e a ts t e a mt e m p e r a t u r e ，l o a ds y s t e m ，n o n l i n e a rf u z z ym o d e l ，s t a t e v a r i a b l ec o n t r o l ，p r e d i c t i v ec o n t r o l ，l i n e a rm a t r i xi n e q u a l i t y i v 东南大学学位论文独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研! 成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他入已经： 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， 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 并表示了谢意。 研究生签名： 东南大学学位论文使用授权声明 东南大学、中国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 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 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， 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 究生院办理。 e l 期：碰：! ： 第一章绪论 1 1 选题意义及背景 第一章绪论 电厂热工过稃有着明显不同于其它工业过稃的特征，由于动力装置及其内部过程的复 杂性，电厂热工过程往往表现出非线性、时延性、不确定性( 参数的未知性、时变性、随机 性、扰动性和突变性) i - 4j 变茸间的关联性”以及信息的不完整性，对其建立精确的数学 模型十分困难。因此，常规p i d 控制难以获得理想的控制效果。 国外的电厂自动化装备水平相对较高，热工过程较多采用先进的控制技术，从而提高 了热1 ：过程的控制品质平系统的运行效率。近儿年来，国内大型火电机组的自动控制系统均 采用进口的分散控制系统( d c s ) 来实现，由于采用了d c s ，使先进的控制策略可较方便 应用于电站的白动控制系统中。但目前国内大型火电机组的自动控制系统，不论是直接从国 外引进还是国内自士生产，绝大部分仍然采用常规的控制方案。由于火电机组被控过程往往 具有大滞后、非线性和时变性的特点，这些常规的控制方案难于取得理想的控制效果，许多 发电厂的关键控制系统，均未能取得女，的控制品质，严重影响了大型火电机组的安全、经济 运行。因此，研究适合于电厂热 过丰早控制的先进控制方法，对火电单元机组的自动控制系 统进行了优化和完善，较大程度的提高了这些控制系统的控制品质，是今后热r 过程控制中 的一个研究重点。 目前大型火电机组中锅炉过热汽温控制系统、再热汽温控制系统及协调控制系统等关 键控制系统品质大多不理想，究其原因，主要是被控对象的动态特性具有非常大的滞后，例 如：锅炉过( 再) 热汽温被控对象，当喷水调门动作后，过( 再) 热汽温的变化需要很长的 时间，滞后很大；再如：对于直吹式机组，锅炉汽压被控对象也是一个大滞后的对象，即当 给煤机转速变化后，到锅炉蒸汽压力的变化也需要很长的时间，对于大滞后的被控对象，常 规控制方案无法协调好控制系统快速性和系统稳定性之间的矛盾，因此，常规控制方案无法 对大滞后的被控对象进行有效控制。目前，对大滞后过程的有效控制方法主要有状态变鼍与 状态反馈控制技术、预测控制技术及模糊控制技术，如何将这些控制方法有机地结合起来， 提出适合于火电机组热工过程控制的新方法，是一个重要的研究方向，这也是本文的研究重 点之一。 传统的p i d 控制系统，只是根据热力系统( 设备) 某一负荷点上的对象特性( 如传递 函数) 来设计的，但当热力系统的状态( 如：负荷) 变化时，被控对象的动态特性往往变化 较大，即被控对象存在严重的非线性，因此，常规p i d 控制系统在机组的整个负荷范同内 不可能是全局最优的。p i d 控制规律是线性的，被控对象是非线性的，无论对常规控制系统 如何优化，总是突破不了_ i j 线性控制器来控制非线性对象的这一局限性，控制品质提高必定 会受剑限制，要进一步提高控制品质，可以尝试从方法论上抛去目莉的这种常规控制模式， 而研究采用基于热力系统整体非线性模型的新璀全局优化控制系统。 基于传统p i d 控制系统的机、炉协调控制系统【8 ，只是根据大型火电机组在某一负 荷点上的对象特性来设计的，但当机组的负荷人范围变化时，被控对象的动态特性往往 变化很大，且被控对象存在严重的非线性，所以常规p i d 控制系统在机组的整个负荷范 围内不可能是全局最优的，因此，热一r = 过程的全局优化控制技术也是热工控制领域中的 重要研究方向。文中以大型火电机组为研究对象，建立火电机组负荷被控对象( 即协调 控制系统的被控对象) 的全局模糊模型，通过进一步融合状态变锓控制和预测控制方法， 提出适合于大型火电机组负荷系统的全局非线性优化控制，并逐步取代常规的p i d 控制， 东南人学博i 学位论文 能有效地提高火电机组在整个负荷变动范围内的控制品质，从而解决目前机组负荷系统 优化控制中的难点问题，这对提高火电机组整体的自动化水平，确保其安全、经济运行 具有非常重要的意义。 1 2 状态变量控制的研究现状 从2 0 世纪6 0 年代开始发展起来的现代控制理论1 “，已经在许多控制领域显示山相对 于经典控制理论的优越性，f 在现代j = 业控制中发挥着重要作用。现代控制理论中系统的 极点配置、镇定、输入一输出解耦和干扰解耦、无静羊渐近跟踪和线性二次刊最优控制等， 都要依赖丁引入适当的状态反馈才能实现。但是，状态反馈的物理实现通常会遇剑许多困难， 甚至不可能实现，从而出现了状态反馈在性能上的不可替代性和在物理上的不能实现性之问 的矛盾。解决这一矛盾的途径之一就是重新构造一个系统，利用原系统可直接测餐的变革作 为其构造系统的输入信号，并使构造系统的状态“”在一定的约定下等价丁原系统的状态，然 后川构造系统的状态来实现所要求的状态反馈”“。 状态变鼍控制始于本世纪6 0 、7 0 年代，并在航空航天等高科技领域内取得了巨大的发 展。然而在工业过程控制中，状态变量控制的应用研究仍处于起步阶段。因为在一i ：业过程控 制中，由于有些被控过程和被控对象的复杂性和不可预见性，导致对对象的动态犄性研究不 充分，没有获得其精确动态数学模刑的有效手段。 对于给定的不确定性被控对象，当被控对象的状态不能直接检测时，可以通过引入状态 观测器解决。在设计状态观测器时，通过恰当地选择观测器的参数，能够使得闭环系统的性 能逼近或恢复到状态反馈系统所能达到的性能水准。因此，采_ i 】状态变量控制时，状态观测 器的设计是系统具有良好鲁棒性的关键。状态观测器要保持较好的性能，关键在于保证其对 模型误著具有鲁棒性，以及引入观测器后系统开环传递函数的变化要小。一方面，状态观测 器的动态特性不是越快越好，实际上当观测器的动态过程变快时，系统的鲁棒性降低了。另 一方面，观测器对生产过群中的噪卢和干扰应当具有很好的抑制作用。同时，还必须能克服 传感器时间常数对观测器性能的影响。 对于完全能控的线性定常系统，可以通过线性播态反馈任意配置极点，使系统实现其在 l y a p u n o v 意义f 是渐近稳定的。但是，通常并不是全部状态变母都能直接测世的，这样就 给状态反馈的物理实现造成了困难。由l u e n b e r g e r 提出的状态观测器理论，解决了在确定条 件下受控系统状态的状态重构问题，使受控线性系统的状态反馈成为一种可行的控制律。状 态反馈就是采h j 对状态向量的线性反馈律1 来构成闭环控制系统，其控制律为基于系统状态 空间模型的幽数，控制效果较常规的控制方法有很大地改善。对于完全能控的线性定常系统， 可以通过线性状态反馈任意配置极点，以使系统实现其在l y a p u n o v 意义p 的渐进稳定性。 如今，随着现代控制理论的发展，状态变草和状态反馈控制正引起更多研究者的关注， 并取得了一些初步的成果。文献 1 8 利用输入输出状态反馈线性化理论，将被控对象进行局 部线性化，提出了一种1 仁线性输出反馈控制方法。文献e 1 9 提出了基丁状态空间模型的鲁棒 预测控制器，应用于电机马达的控制。文献 2 0 利h j 模糊动态模趔研究了具有参数不确定性 系统的模糊静态输出反馈控制设计问题，并给出一个确定输出反馈控制器增益矩阵的算法。 文献 2 1 讨论了线性延时系统状态观测器的设计问题，f 给出了府朋l u e n b e r g e r 观测器观 测线性延时系统状态的设计方法及渐近观测器的稳定性判据，运_ l j 对偶原理讨论了线性延时 系统状态控制系统的设计问题，应_ h j 分离原理讨论了线性延时系统带状态观测器的状态控制 器的设计问题。文献 2 2 采用h a m m e r s t e i n 模型描述一类1 f 线性系统，提出增龌式函数观测 器，然后采朋基。于二增量式观测器的状态反馈控制系统来改善受控系统的动态特性，辅以p i d 2 第一章绪论 控制来保证稳态指标，实现对大滞后复杂受控对象的控制。文献 2 3 讨论了针对一类1 乍线性 系统状态空间模氆的状态反馈和输出反馈的情形，提出了非线性控制器设计问题的可解条 件，并给出了非线性状态反馈控制器的设计方法。文献 2 4 】研究了存在外扰的非线性m i m o 系统的h 棚。混合模糊控制问题，用t - s 模糊线性模型逼近非线性系统，然后对系统进行模 糊状态反馈控制。考虑到廿线性系统的某些状态不可测茸，用模糊观测器重构系统状态，提 出了一种基于模糊观测器的h 2 他模糊状态反馈控制设计方法，该方法使臼j 环系统的稳定 性，鲁棒性和动态性能同时得以保证，将一个复杂的约束优化问题转化成了2 个特征值问题 ( e v p ) ，并利用l m i 方法进行求解。c a o ，e ta 1 2 5 1 研究了一种t w o - p a r t 控制器，这个控制器 的其中一部分为状态反馈矩阵。”，另一部分则用米满足模糊系统的全局稳定条件。但由于 所针对的非线性模糊模氆只能代表一个非线性系统的某个阶段，因而具有明显的局限性。 9 0 年代以来，国内学者在将现代控制理论应用于电站自动控制方面进行了大量的理论 研究”，并在理论和实践的结合上做了一些有益的探索，取得了一些成果。其中文献 3 1 3 3 将状态反馈控制应用于电厂汽温控制系统中，取得了良盘了的控制效果，证明基于状态反馈的 控制策略是一种对大滞后过程比较有效的控制方法。文献 3 4 应用状态变营控制的理论，提 出了基于多模型状态观测器的白适应控制策略，并应用于火电厂过热蒸汽温度的仿真控制研 究。新型过热汽温串级控制系统的主调节器采用带观测器的多模裂状态变茸控制，副调节器 采用纯比例控制，仿真的结果显示过热汽温控制系统在机组负荷变化范围比较大时，具有很 好的鲁棒性。文献 3 5 基于h 。控制理论提出了一种新的状态变镀控制方案，将大惯性、大 滞后对象等效成多容的惯性环节，在此基础上设计了无静差的状态反馈控制。并针对对象部 分状态不可测的情况，设计了鲁棒性较强的状态观测器，应用于火电机组汽温控翎系统中， 取得了良好的控制效果，表明了基于状态空间模璎的状态反馈控制策略是一种对大滞后过程 比较有效的控制方法。 因此，尽管已有一些方法研究了非线性系统的状态变阜控制的设计问题和控制系统的稳 定性问题，但由于所针对的非线性模糊系统只能代表非线性系统的某个阶段，具有很大的局 限性，难以保证闭环控制系统的全局渐近稳定，从而导致所提出的控制系统设计方法没有通 用性和全局性，几乎没有取得实用性的研究成果。 1 3 预测控制的研究现状 预测控制的最大优点是对模型精度要求不高，且跟踪性能好，比较适用于复杂工业过 程的控制，特别是比较适合于大滞后被控过程的自动控制。 r i c h a l e t 等1 于1 9 7 8 首次详细阐述了建立在脉冲响应模型基础上的模犁算法控制 ( m a c ) ，在此基础上，c u r e r ”于1 9 8 0 年提出了建立在阶跃响应模型基础上的动态矩阵控 制( d m c ) ，克服了m a c 在系统存在时滞时将导致算法失效和输出有静差的弱点。1 9 8 4 年， d w c l a r k e 在吸取d m c 和m a c 中滚动优化策略的基础上，针对被控过程采用自同归滑动 积分平均模璎c a r i m a ，提出了著名的广义预测控制( g p c ) 算法”1 。由于g p c 系统设计灵 活方便，且具有模型预测、滚动优化和在线反馈校正等特征，呈现优良的控制性能和鲁棒性， 已较多地应用于丁业过程控制中。1 9 8 7 年，l e l i c 和z a r r o p 在广义预测控制( g p c ) 算法的 基础上，结合经典的系统极点配置方法，提出了基于极点配置的预测控制方法( g p p ) 。g p p 除具有传统广义预测控制的优点外，能够把闭环系统的极点配置到选定的位置，从而使系统 具有更加优良的性能；1 9 9 1 年，d e m i r c i o g