（轮机工程专业论文）基于广义预测控制的船用锅炉汽包水位控制研究.pdf

哈尔滨t 程人学硕士学位论文 摘要 目前船用锅炉的控制系统大多采用p i d 控制器组成的反馈控制系统 壶于船焉锅炉系统是一个复杂的时变动态过程 有多个控制回路 具有缀 强的非线性 藕合 滞后 强干扰等特性 传统的p i d 控制难以达到理想 的控制效果 为进一步改善船用锅炉控制质量 确保其安全经济运行 本 文采用广义预测控制理论实现了对船用饱和蒸汽辅锅炉汽包水位系统的 控制 广义预测控制理论是在实际应用中不断发展完善的一种先进过程控 制理论 已经在复杂工业过程控制中展现出诱人的应用前景 豳前 国内 已经有在大型电站锅炉系统中成功应用的实例 本文首先根据船翔饱黍l 蒸汽辘锅炉的工 乍原理 通过机理建模的方 法 得到锅炉汽包水位调节对象的模型 经一定的假设和简化 得到汽包 水位在不同扰动条件下的数学模型 绪合模型的特性曲线 对其动态特性 进行分析 然后论述了广义预测控制理论 给出算法流程 分析了算法的 特点 给出控制器参数选取原则 采用广义预测控制器实现了对船用锅炉 水位控制系统的控制 进一步对控制器参数进行仿真分析 通过仿真分析 并与常规p i d 控制相比较 证实广义预测控制器具有较好的鲁棒性和适应 性 针对广义预测控制算法中多次矩阵求逆而导致的计算量大 在线计算 时闻长 运算过程中可能出现瘸态矩阵等问题 本文在广义预测控意l 算法 基础上 在船用锅炉汽包水位控制中引入阶梯式控制策略 形成阶梯式广 义预测算法 论述了阶梯式广义预测控铡理论 给出算法流程 分析了算 法的主要特点 给出控制器主要参数确定原则 研究了阶梯式广义预测控 制器的鲁棒性 适应性及控制器主要参数变化对其性能的影响 仿真结果表明 本文所采用的阶梯式广义预测控制器较好地实现对船 用锅炉汽包水位系统的控制 克服了广义预测控制计算量大 病态矩阵等 弊端 具有计算量小 易于在线控铡 更适手工程应用等特点 本文尝试性地在船用锅炉汽包水位控制系统中采用阶梯式广义预测 控制方法 藉此来提离船用镊炉的控制质量 具有较高的学术研究价值 哈尔滨二r 程犬学硕士学位论文 i l l l i l i l l l l i i i i l li 掌 箍船震锅炉控制质量的提高 对锅炉生产的安全性 经济性都其有非常重 要的意义 阶梯式广义预测控制所具有的适于工程j 盘用的特点 使得本文 的磺究具有较大的实骣瘟用价值 关键词 船髑锅炉 汽包水位控制 广义预测控到 输梯式广义预测控剑 哈尔滨工程大学硕士学位论文 a bs t r a c t t h ec u r r e n tm a r i n eb o i l e rc o n t r o ls y s t e mm o s t l yu s e df e e d b a c kc o n t r o l s y s t e mc o m p o s e do fp i dc o n t r o l l e r b e c a u s em a r i n eb o i l e rs y s t e mw a sa c o m p l e xt i m e v a r y i n gd y n a m i cp r o c e s s w i t hm a n yc o n t r o ll o o p s h i g h l y n o n l i n e a rc o u p l i n g d e l a ya n ds t r o n gi n t e r f e r e n c e i tw a sd i f f i c u l tt oa c h i e v et h e i d e a lc o n t r o le f f e c tw i t ht h et r a d i t i o n a lp i dc o n t r o l l e r t of u r t h e ri m p r o v e c o n t r o l q u a l i t y o fm a r i n e b o i l e r g u a r a n t e e d i t s s e c u r i t y e c o n o m y m o v e m e n t t h i sp a p e ru s e dt h eg e n e r a l i z e dp r e d i c t i v ec o n t r o lt h e o r yt oc o n t r o l t h em a r i n es a t u r a t e ds t e a ma u x i l i a r yb o i l e rs t e a md r u mw a t e rl e v e ls y s t e m g e n e r a l i z e dp r e d i c t i v ec o n t r o l t h e o r yw a sd e v e l o p i n gi nt h ep r a c t i c a l a p p l i c a t i o n a sa l la d v a n c e dp r o c e s sc o n t r o lt h e o r y i th a ds h o w na t t r a c t i v e p r o s p e c t i nt h ec o n t r o lo f c o m p l e x i n d u s t r i a l p r o c e s s e s c u r r e n t l y i n c h i n a t h e r ew e r el a r g ep o w e rs t a t i o nb o i l e rs y s t e m si nt h ee x a m p l e so f s u c c e s s f u la p p l i c a t i o n t h i sp a p e rf i r s ta c c o r d i n gt ot h em a r i n es a t u r a t e ds t e a m a u x i l i a r yb o i l e r s p r i n c i p l eo fw o r k t h r o u g ht h em e c h a n i s mm o d e l sm e t h o d o b t a i n e dt h eb o i l e r s t e a md r u mw a t e rl e v e lc o n t r o lo b j e c tm o d e l a f t e rc e r t a i ns u p p o s i t i o na n dt h e s i m p l i f i c a t i o n a t t a i n e dm a t h e m a t i c a lm o d e lo ft h es t e a md r u mw a t e r1 e v e l u n d e rt h ed i f f e r e n td i s t u r b a n c e c o n d i t i o n a n da n a l y z e d i t s d y n a m i c c h a r a c t e r i s t i cw i t ht h em o d e lc h a r a c t e r i s t i cc u r v e t h e nt h ep a p e re l a b o r a t e d t h eg e n e r a l i z e dp r e d i c t i v ec o n t r o lt h e o r y g i v e nt h ea l g o r i t h mf l o w a n a l y z e d t h ea l g o r i t h mc h a r a c t e r i s t i ca n dg i v e nt h ec o n t r o l l e rp a r a m e t e rs e l e c t i o n p r i n c i p l e t h eg e n e r a l i z e dp r e d i c t i v ec o n t r o l l e rh a dr e a l i z e dt h em a r i n eb o i l e r w a t e rs y s t e m sc o n t r o l f u r t h e rc a r r i e do nt h es i m u l a t i o na n a l y s i st ot h e c o n t r o l l e rp a r a m e t e r t h r o u g ht h es i m u l a t i o na n a l y s i sa n dc o m p a r i n gw i t ht h e c o n v e n t i o n a lp i dc o n t r o lt h eg e n e r a l i z e dp r e d i c t i v ec o n t r o l l e rh a dc o n f i r m e d i t sg o o dr o b u s t n e s sa n dc o m p a t i b i l i t y g e n e r a l i z e d p r e d i c t i v e c o n t r o lh a di t s d i s a d v a n t a g e o fm o r e c a l c u l a t i o n l o n go n l i n e t i m eb e c a u s eo fr e p e a t e dm a t r i xi n v e r s i o n a n dm a t r i x m a yb r e a kd o w nd u r i n gt h eo p e r a t i o no fm a t r i xi n v e r s i o ni ft h em a t r i xw a s n o tr e v e r s i b l eo r p a t h o l o g i c a l i n t h i s p a p e r a n e wa l g o r i t h mo f s t e p g e n e r a l i z e dp r e d i c t i v ef o r m e df r o mt h em u l t i s t e pc o n t r o lp o l i c y b a s e do nt h e g e n e r a l i z e dp r e d i c t i v ec o n t r o la l g o r i t h m w a si n t r o d u c e di nac r e a t i v ew a yf o r t h ec o n t r o lo fm a r i n eb o i l e rd r u mw a t e rl e v e l t h e nt h ep a p e re l a b o r a t e dt h e s t e pg e n e r a l i z e dp r e d i c t i v ec o n t r o l t h e o r y g i v e n t h e a l g o r i t h mf l o w h a d a n a l y z e dt h ea l g o r i t h mc h a r a c t e r i s t i ca n dg i v e nt h ec o n t r o l l e r p a r a m e t e r s e l e c t i o n p r i n c i p l e f u r t h e r i t s t u d i e dt h e s t e pg e n e r a l i z e dp r e d i c t i v e c o n t r o l l e r sr o b u s t n e s s c o m p a t i b i l i t ya n di t sp e r f o r m a n c ei n f u e n c ec a u s e db v t h ec h a n g eo fm a i np a r a m e t e ro ft h 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 w e dt h a tt h ec o n t r o l l e rc a nb eu s e dt o a c h i e v ea b e t t e rl e v e lo fm a r i n eb o i l e rc o n t r o l s y s t e mt oo v e r c o m et h eg e n e r a l i z e d p r e d i c t i v ec o n t r o lo fal a r g ec a l c u l a t i o n m a t r i xi r r e v e r s i b l ea n dp a t h o l o g i c a l m a t r i x a n di th a dc h a r a c t e r so fal i t t l e c a l c u l a t i o n e a s yo n 1 i n ec o n t r 0 1 m o r e s u i t a b l ef o re n g i n e e r i n ga p p l i c a t i o n sr e q u i r e d 1 h i sp a p e r a t t e m p t e dt o u s et h e s t e pg e n e r a l i z e dp r e d i c t i v ec o n t r o l m e t h o di nt h em a r i n eb o i l e rs t e a md r u mw a t e rc o n t r o ls y s t e mb yw h i c ht o e n h a n c et h em a r i n eb o i l e r sc o n t r o lq u a l i t y s oi t h a dh i g hs c h o l a r l yr e s e a r c h v a l u e a n dt h em a r i n eb o i l e rc o n t r o l q u a l i t y se n h a n c e m e n th a dv e r yv i t a l s i g n i f i c a n c et ot h eb o i l e r ss e c u r i t ya n de f f i c i e n c y t h ec h a r a c t e rs u i t a b l ef o r p r o j e c ta p p l i c a t i o no ft h es t e pg e n e r a l i z e dp r e d i c t i v ec o n t r o le n a b l e dt h i s p a p e r sr e s e a r c ht oh a v et h eb i gp r a c t i c a la p p l i c a t i o nv a l u e k e y w o r d s m a r i n eb o i l e r d r u mw a t e rl e v e lc o n t r o l g e n e r a l i z e dp r e d i c t i v e c o n t r o l s t e pg e n e r a l i z e dp r e d i c t i v ec o n t r o l 哈尔滨工程大学 学位论文原创性声明 本人郑重声明 本论文的所有工作 是在导师的指 导下 由作者本人独立完成的 有关观点 方法 数据 和文献的引用已在文中指出 并与参考文献相对应 除 文中已注明引用的内容外 本论文不包含任何其他个人 或集体已经公开发表的作品成果 对本文的研究做出重 要贡献的个人和集体 均已在文中以明确方式标明 本 人完全意识到本声明的法律结果由本人承担 作者 签字 日期 加9 乒 乡月 莎 日 哈尔滨丁程大学硕士学位论文 第1 章绪论 1 1 课题研究的目的和意义 目前的船用锅炉控制系统大多采用由p i d 控制器组成的反馈控制系 统 由于船用锅炉系统是一个复杂的时变动态过程 有多个控制回路 具 有很强的非线性 藕合 滞后 强干扰等特性 l l 其动态特性随着运行工 况的变化而大范围变化 各环节的动态特性差异很大 传统的p i d 控制难 以达到理想的控制效果 为进一步改善船用锅炉控制质量 确保其安全经 济运行 人们设计了多种先进的过程控制系统 广义预测控制就是人们选 择的方法之一 广义预测控制算法是在实际应用中不断发展起来的一类新型计算机 控制算法 该算法直接产生于工业过程控制的实际应用 并在与工业控制 的紧密结合中不断发展和完善 广义预测控制算法采用了多步预测 滚动 优化和反馈校正等控制策略 具有控制效果好 鲁棒性强 对模型精确性 要求低等特点 而船用锅炉等复杂工业控制对象 因为上述特点 很难建 立精确的解析模型 经典控制方法如p i d 控制 难以获得良好的控制效果 广义预测控制所具有的优点决定了该方法能够有效地用于锅炉等复杂工 业过程控制 而阶梯式广义预测控制 作为广义预测控制的一种改进算法 即保留了广义预测控制的优点 又具有计算量小 易于在线控制 更适于 工程实际应用等特点 目前 国内已经有在大型电站锅炉系统中成功应用 的实例p 3 1 取得了令人满意的控制效果 在目前国内船用锅炉汽包水位控制系统中 尚未见有关采用阶梯式广 义预测控制实例的报道 本课题尝试性地提出在船用锅炉汽包水位控制系 统中采用阶梯式广义预测控制 藉此提高船用锅炉控制质量 具有较高的 学术研究价值 提高船用锅炉控制质量 对锅炉生产的安全性 经济性都具有非常重 要的现实意义 而阶梯式广义预测控制所具有的适于工程应用的特点 使 哈尔滨t 程大学硕士学位论文 得本课题的研究具有较大的实际应用意义 1 2 船用锅炉及其控制系统 船用蒸汽锅炉是船舶动力装置的重要组成部分 结构复杂 设备众多 的是它的主要特点 船用锅炉的作用随船舶种类的不同而有所区别 在蒸 汽动力装置的船舶上 锅炉产生高温高压蒸汽 通过驱动主汽轮机运转来 推动船舶 在推动船舶同时 也可为各种蒸汽辅机和其他设备提供汽源 这种锅炉被称为主锅炉 它的蒸汽参数较高 一般要求蒸汽参数为 4 压 力6 0 1 0m p a 温度5 2 0 5 4 5 在一些以柴油机 燃气轮机等其他动力设备作为主动力装置的船舶 上 锅炉产生的蒸汽参数较低 不用来推动主汽轮机 主要用于提供辅助 气源及提供各种生活用汽 这种锅炉称为辅锅炉 一般情况下 在柴油机 做主动力装置的干货轮上 布置一台低压力 o 5 o 8m p a 小蒸发量 1 2 t h 的饱和蒸汽辅锅炉即可 在以柴油机为主动力装置的油轮上 因为加热货油 驱动货油泵 洗仓等需要消耗大量的蒸汽 需要安装蒸发 量较大的辅锅炉 通常大型油轮一般都装有1 2 台低压力 一般低于 2 m p a 大蒸发量 2 0 1 5 0 t h 的饱和蒸汽辅锅炉 船用锅炉控制系统技术的发展一直与火力发电站热控系统技术同步 进行 但因船舶自身特性及航行特点的制约 船用锅炉装置又有鲜明的特 点 在蒸发量相同的情况下 船用主锅炉体积小 布置紧凑 炉膛容积热 负荷较高 船用主锅炉运行时负荷变化频繁且变化范围大 这些特点对船 用锅炉控制系统提出了更高的要求 我国船用锅炉控制系统技术的发展主要经历以下几个过程 在二十世纪七十年代以前的船用锅炉一般采用液压和气动方式控 制 由于这一时期自动化技术与电子技术发展不成熟 锅炉控制更多地依 靠操作工人的经验 无法保证锅炉的高效率运行 七十年代后我国逐渐采 用全自动燃油工业锅炉的控制技术 将自动化技术应用于工业锅炉控制领 域 锅炉热效率有所提高 事故率也有所下降 八十年代初出现了以集成电路为核心的电动调节仪表并丌始在电站 锅炉上应用 2 哈尔滨 t 程大学硕士学位论文 九十年代后计算机控制开始在热工控制领域占主要地位 计算机控制 在锅炉控制系统中的应用 为各种先进控制技术如人工神经网络 专家系 统 模糊控制以及预测控制等控制方法提供了美好的应用前景 人工神经网络具有学习 非线性映射等多种能力 相比于常规控制方 法具有很大优点 这使得非线性 时变和不确定系统的控制成为可能 5 j 国内外很多学者对此进行研究 取得了一些成果 6 一i 专家系统以知识模型为基础 l o 把理论知识和人的经验相结合 对 于锅炉燃烧过程控制这类难以建模的控制对象 专家系统有较好的应用效 果 在锅炉燃烧过程中得到了广泛的应用 1 1 1 4 自从上世纪七十年代英国人成功的把模糊控制应用于锅炉和蒸汽机 控制以来 模糊控制在热工控制领域得到了广泛的应用 文献 1 6 1 研究了 模糊控制系统在过热汽温控制过程中的应用 除此之外还出现了将几种控制形式结合在一起形成的混合式智能控 制器 如文献 1 7 1 把专家控制器和模糊控制器结合用于锅炉汽水系统 仿真 结果表明这种复合控制器动作迅速 控制效果好 上述这些研究成果 仍然存在一些不足 实际控制工程中 要求控制 器简单 计算时间短 而上述的先进控制策略往往结构复杂 计算时间长 大部分研究成果仍处于实验室仿真阶段 1 8 而预测控制 作为一种在应用 过程中发展起来的先进控制策略 在热工控制实际应用过程中充分显示出 其优越性 1 9 1 3 预测控制原理 1 3 1 预测控制组成 一般来说 预测控制不论其算法形式如何不同 都包含预测模型 滚 动优化和反馈校正三部分 2 0 1 1 预测模型 预测控制所基于的模型称为预测模型 预测模型的功能是根据被控对 象的历史信息 现在数据和未来输入来预测系统的未来输出 由于预测模 型反映了系统内部一定的因果关系 将预测信息进行集合 因此它强调模 哈尔滨工程火学硕士学位论文 型的作用而并不关注其结构形式 预测模型在形式上可以是被控过程的脉 冲响应 阶跃响应等非参数模型 也可以是微分方程 差分方程等参数模 型 此外 非线性系统 分布参数系统等其他形式的模型 如果在功能上 能满足上述要求 也可以作为预测模型使用 2 滚动优化 预测控制的核心是在线的滚动优化 预测控制实质上是一种优化控制 算法 它通过某一性能指标的最优化来确定未来控制作用 性能指标中关 于系统未来的行为由预测模型和控制策略确定 预测控制中的优化不是一 个全局的优化目标 而是滚动式的基于某一时段的优化策略 在当前采样 时刻 优化性能指标只考虑从当前时刻开始的一段有限时间 到了下一采 样时刻 重新开始新的优化指标 因此 预测控制在某一时刻有一个相对 于该时刻的性能优化指标 它的优化过程不是一次离线完成 而是不断地 反复在线进行的 相比于一般最优控制中的全局优化 由于预测控制的滚 动优化策略在每一次优化过程中都利用实际过程信息 使控制效果不断接 近实际应用上的最优控制 因而能够有效地克服复杂工业过程控制中的模 型不精确 非线性 时变等不确定性的影响 这使得预测控制具有较好的 实际应用价值 3 反馈校正 预测算法在进行滚动优化时 优化的目的是要尽可能接近实际 但在 实际系统中 由于预测模型自身的不精确 同时实际系统中又存在非线性 模型失配 外部干扰等因素 如果始终使用固定参数模型会导致预测结果 与理想状态偏离很大 这就需要用其他的方法对基础模型改进完善 在线 的反馈校正就是一种非常有效的修正模型预测偏差的办法 预测控制算法 在通过优化确定了一系列未来的控制作用后 并不在未来时刻把这些控制 作用逐一实施 而是只使其在当前时刻起控制作用 后面几个未来时刻的 预测值只作为下一时刻预测输入 并不起实际控制作用 到下一个采样时 刻 首先检测控制对象的实际输出值 用其对基于模型的预测值进行修正 然后再进行新的优化 反馈校正可以在保持预测模型不变的基础上对未来 时刻误差预测值进行补偿 也可以直接修改预测模型参数值 4 哈尔滨工程大学硕士学位论文 1 3 2 预测控制特点 1 综合利用信息 预测控制算法综合利用控制对象过去 现在的状态信息 结合模型的 预测信息来确定控制量 而传统算法如p i d 等只利用过去和现在的信息 2 对模型精度要求低 现代控制理论对模型精度要求较高 而在工业过程控制中往往难以建 立精确模型 因而现代控制理论难以在工业过程控制中获得大规模应用 而预测控制的一个主要特点就是对模型精度要求低 3 实时性好 预测控制算法用多次滚动优化取代一次全局优化 在每个控制周期不 断进行优化计算 采用化整为零的方法 实时性较好 4 有效处理约束问题 在实际工业生产中 控制变量往往具有一定的约束条件 预测控制由 于其优化策略更适于多目标 带约束条件的复杂工业过程控制 1 4 预测控制的发展及应用 预测控制不是某一种统一理论的产物 而是在工业实践过程中发展起 来的 并在实际中取得了十分成功的应用 目前 预测控制算法中主要有 以下几种典型算法 1 模型预测控制 模型预测控制算法是预测控制中主要的一种算法 其预测功能是基于 模型的 按所采用预测模型的不同可以划分为模型算法控 1 j m a c 和动态 矩阵控 1 j d m c 分别由r i e h a l e t 心2 1 和c u t l e r 他别提出的 m a c 算法把控 制对象的脉冲响应作为预测模型 适用于渐近稳定的对象 d m c 算法利 用控制对象的阶跃响应作为预测模型 适用于有自平衡能力的对象 这两 种算法的共同特点是对模型精度要求低 算法简单易实现 在线计算量小 由于利用实际测量信息不断地进行反馈校正 提高了控制精度 减小了不 确定性的影响 模型预测控制算法比较适于复杂的工业过程控制 在工业 过程控制中应用广泛 2 广义预测控制 5 哈尔滨工程大学硕士学位论文 广义预测控 m j g p c 是随着自适应控制的研究而发展起来的 它结合 了预测控制和自适应控制的优点 在自适应控制系统中两种常用算法最小 误差和广义最小误差控制对模型精度要求都比较高 为满足复杂的工业过 程控制中的需要 c l a r k e 和y d s i t e 在保持最小方差自校正控制的在线辨 识 输出控制 最小方差的基础上 吸取d m c 和m a c 中滚动优化的优 点 提出了广义预测控制乜4 撕 广义预测控制采用受控自回归积分滑动模 型 c a r i m a 3 其他预测控制算法 近年来 控制领域取得了丰硕的成果 些新的思想 算法不断涌现 如神经网络 模糊控制等 这些理论同预测控制相结合 大大推动了预测 控制理论的发展 出现了一些新理论 新方法 引 预测控制自从问世以来 在复杂工业过程控制中展现出良好的应用前 景 引起了工业控制界和控制理论界的重视 近年来 国内外对预测控制 的研究日趋广泛 国外控制领域的各主要学术会议几乎都有关于预测控制 的专题讨论 国内许多学者也展开了预测控制的研究 取得了不少新的研 究成果 预测控制已成为当前过程控制的重要分支之一 1 5 论文主要研究内容 1 根据船舶锅炉的工作原理 通过机理建模与控制对象动态特性相 结合的方法 经一定的假设和简化 得到船用饱和蒸汽辅锅炉汽包水位在 不同扰动条件下的数学模型 进一步对给水扰动下控制对象动态特性及参 数变化情况进行了仿真分析 2 论述广义预测控制算法的原理 针对船用锅炉水位控制的特点 建立了广义预测控制器 给出控制器参数确定原则 对控制算法优缺点进 行分析 3 将广义预测控制器与常规p i d 控制比较 说明广义预测控制优 点 对广义预测控制器性能进行仿真分析 4 针对广义预测控制算法中因多次矩阵求逆运算而导致计算量大 在线计算时间长 实际应用中可能出现病态矩阵等问题 采用阶梯式广义 预测控制算法 建立阶梯式广义预测控制器 给出控制器参数确定原则 6 哈尔滨工程大学硕士学位论文 对控制算法进行分析 5 对阶梯式广义预测控制器鲁棒性进行仿真研究 进一步分析了控 制器参数变化对其性能的影响 7 哈尔滨t 程大学硕士学位论文 第2 章船用锅炉建模及动态特性分析 2 1 概述 船用锅炉的调节任务是在保证锅炉安全生产前提下 根据生产任务的 需要 按照一定的参数指标要求生产蒸汽 船用锅炉系统的主要输入变量 是负荷 锅炉给水 燃料量 送风和引风量等 主要输出变量有汽包水位 蒸汽温度及压力 烟气含氧量和炉膛负压等 由于锅炉本身就是一个非常 复杂的系统 对锅炉实施控制时存在以下几个难点 1 系统藕合严重 锅炉系统中参数之间存在严重的耦合现象 如燃料量的变化不仅影响 蒸汽压力和汽包水位 还会影响蒸汽温度和烟气氧量等 2 存在不确定时滞 锅炉系统中多个参数动态变化过程中有不同程度的时滞现象 如燃料 量的变化对蒸汽温度 压力 汽包水位等的影响均有不同的滞后 而且这 些时滞的大小还随着负荷状况的变化而改变 对于锅炉这样一个多输入 多输出 变量间相互藕合并具有不确定时 滞的复杂系统 在工程上为了实现锅炉系统的自动调节 根据控制对象特 性不同 将锅炉控制系统划为若干个子控制系统 各个子控制系统下又分 成多个小控制系统 锅炉主要的子控制系统如下 1 给水控制系统 给水控制系统主要作用是维持锅炉汽包内水位在生产允许的范围内 变化 给水系统根据蒸发量变化 调整给水阀门 改变给水量 控制水位 变化j 系统的控制量是给水流量 输出量是汽包水位 主要扰动为燃料量 扰动和负荷扰动 给水控制系统意义重大 维持汽包中水位在给定范围内 变化是确保锅炉安全运行的必要条件 是锅炉正常运行的主要标志之一 2 锅炉燃烧控制系统 通常情况下 燃烧控制系统有三个主要控制量 蒸汽压力 或负荷 8 哈尔滨工程大学硕士学位论文 烟气成分和炉膛负压 输入变量也有三个 燃烧量 送风量和引风量 值 得注意的是 这三个输入变量相互关联的 控制动作需要协调一致 锅炉 燃烧自动控制的目的是在锅炉安全 经济燃烧的前提下 使燃烧所产生的 热量适应锅炉蒸汽负荷变化的需要 3 气温控制系统 气温控制系统一般为过热蒸汽气温控制系统 过热蒸汽气温系统控制 目的是保证过热器出口温度变化不超出规定的范围 过热器管壁温度不超 过允许的工作温度 控制系统输出量为过热器出口蒸汽温度 控制量为冷 水喷嘴喷水量 对于船用辅锅炉等饱和蒸汽锅炉 生产的产品是低参数的饱和蒸汽 不需要生产过热蒸汽 因而船用辅锅炉一般不安装过热蒸汽系统自动控制 系统 这样的锅炉控制系统主要包括给水自动控制系统和燃烧自动控制系 统 本文把船用辅锅炉给水控制系统作为研究重点 下面介绍船用锅炉给 水控制系统的动态特性 2 2 给水控制系统 汽包水位是锅炉运行中一个重要的监控参数 维持汽包水位正常是保 证锅炉安全运行的必要条件 给水控制系统的任务是维持汽包水位在允许 范围内 控制系统以汽包水位为被控量 以调节给水流量作为控制手段 由于汽包水位同时受锅炉和用汽设备的影响 当燃料量 锅炉负荷和用汽 设备用汽量变化时 都会造成锅炉汽包水位变化 给水控制系统应充分考 虑这些因素变化对汽包水位变化的影响 2 2 1 锅炉汽包水位的动态特性 锅炉给水调节对象结构示意图如图2 1 所示 汽包的给水量w 由给 水调节阀调节 蒸汽流出量d 受负荷变化影响 决定汽包水位变化的主 要因素是汽包中的贮水量和液面下的汽泡的数量 体积 当汽包中水的流 入量和流出量的平衡关系变化时水位h 会变化 同时 由于液面下充满 着大量蒸汽气泡 水循环系统中的水也带有大量蒸汽汽泡 这些蒸汽汽泡 的数量 体积发生变化时 水位也会改变 水中汽泡的数量 体积主要受 9 哈尔滨工程大学硕士学位论文 汽包压力和炉膛热负荷的影响 因此汽包水位调节的主要扰动有如下三 个 1 给水量w 2 蒸汽量d 3 燃料量b l 1 给水母管2 调1 了阀3 给水预热器4 汽包5 f 降管路 6 上升管路7 蒸汽母管 图2 1 船膈锅炉汽水系统结构图 一 给水流量扰动下汽包水位的动态特性 锅炉给水量是它的输入量 如果蒸汽负荷不变化 那么在给水流量发 生变化时 汽包水位对象的微分方程可以表示为泌l 互疋孑d 2 h 夏警 瓦警 k 圪 浯1 式中 五 互 一一 时间常数s h 一汽包水位高度m 瓦 给水流量项时间常数s 鼠 一给水流量项放大倍数 吒 丢竺 一给水流量变化量相对予最大蒸汽负荷量的标定值 蹦 a w 为给水流量的变化 为最大蒸汽负荷量 拉氏变换后 墨互s 2 h s t i s h s 乙s 匕0 e 圪 s 2 2 i o 哈尔溪t 程大学硕士学位论文 得到汽包水位在给水扰动下的传递函数为 瞩 0 盟 坠些 2 3 一 心 s t 1 s t 2 s 1 在工程中 中压以下 蒸汽压力 1 则只需令b z 1 多项式 中的前d 一1 项系数为零 在 3 7 式的两边乘差分算子 后有 a z 一1 b z a u k 一1 c z 一 f 尼 本文中 令 2 n b 聊 c z 1 1 则由式 3 8 有 a z 1 a y k b z 一 h u k 一1 孝 尼 为得到j 步以后输出y 尼 的预测值 引入d i o p h a n t i n e 方程 1 髟 z 一 彳 z 1 z 一7 e z 一 式中 易 z 一1 巳 o e j l z 1 e j 1 z 小1 1 2 巧0 乃 o 乃 l z 1 乃一z 1 2 3 8 3 9 3 1 0 3 11 3 1 2 将 3 9 式两边同时乘以色 z 1 代入 3 1 0 式整理后得k 时刻 的 步预测方程为 哈尔滨工程大学硕士学位论文 y 忌 j 弓 z 艿 z a u k j 1 十鬈 z j 露 弓 z 卅 孝 后 3 1 3 由于嗓声均值为0 忽略未来嗓声的影响 在露时刻对来来输出值预 报 可得 y 露 歹 弓 z 君 z q a u k j 1 f i z y 露 3 一圭4 上式即广义预测控制的预测计算式 为粥写方便 以下将多项式括号 内z 因子省略 y k j e j b a u k j 一1 f j y k 歹 l 2 3 1 5 每变化一次 在计算时需先计算t 和c 可采用如下递推方法求出 由式 3 一i 0 有 1 弓 l a a z 十1 巧 1 3 1 6 与式 3 1 0 相减有 a e j 一易 z 一7 z 1 巧卅一乃 o 3 1 7 记 么 1a专争a i z q 么 专 叫 j j 式中 a l 岛一1 三 碡一g l i 2 3 控 a 撑 由式 3 11 式 3 1 2 有 弓十l l o q l l z 一1 e j l z 一歹 乃 l 乃 秘 厶韬z q 十l 弗z 蝴 于是 3 1 8 3 1 9 3 2 0 哈尔滨 t 程大学硕士学位论文 弓 l 一弓 p p l o e j o 勺 l le j 1 z 一 巳 u 一1 e j 一1 z 一 一 e j z 一7 e e j l j z 一 式中 营 j i 一纠z 一 i o 则式 3 1 7 可写为 j 营 z j z 1 f j 8 码 o 满足方程的解为 i a e 0 气 一 p 1 8 巧一矽扎 将式 3 2 3 中第二个方程展开 有 3 2 1 3 2 2 3 2 3 乃 o z 1 乃 l i z 2 乃 1 2 z 3 f j l l z 乃 乃 l z q 乃 n z 一 一巳 l a l e j z 一一三2 e l z 2 一 a 肿l e j l z 一 肿1 于是有 e j i 乃 o 乃 1 f f j i a i l 巳 i f j l a i f j o o 1 行一1 3 2 4 lf j u 一a n l e j 1 j2 一口肿l 乃 o 上式即是巧到巧 的递推关系式 写成向量形式 式中 f j l2 a f j f j 1 7 j j i h j f j 乃 乃 乃 7 3 5 3 2 5 哈尔滨工程大学硕士学位论文 项有 a ll0 0 a 2 01 0 一疗 o0 o l 一嚷 10 0 嘎一a 2 0l 0 一嘞00 0 易到e l 的递推关系式幽式 3 2 1 式 3 2 3 式 3 2 4 中第一 1 i l j e j l q z l 递推计算时 气的初值f o 10 o r 弓的初值岛 o 3 3 2 滚动优化 3 2 6 为了增强系统的鲁棒性 在目标函数中考虑了现在时刻的控制对来来 时刻的影响 采用下列目标函数 fp材 歹 e 夕 老 歹 w k 力 2 名 掰 奄 j l 努2 3 2 7 l j 1 j l j 式中 e 取均值 p 一一预澳 时域 m 一控制时域 肘 p 蠢 一控制加掇因子 目标函数中第二项的引入主要是避免过大的控制增量 以防止系统 超缝控制范围或发生剧烈振荡 g p c 算法的垦的可岿结为求 a u k j j o l m i 使目标函数式 3 2 7 达到最小 这是一个最优问 题 因此 g p c 并不是一种新的控制设计方法 它从自适应控制发展而 来 本质上也是求解标准的最优控制问题 所不同的是g p c 要基予当前 采样时刻的对象状态 在线求解最优控制问题 哈尔滨工程大学硕士学位论文 为了进行柔化控制 控制的目的不是使输出直接跟踪设定值 而是跟 踪参考轨线 参考轨线 w k 口 y k 1 一口 1 2 p 3 2 8 式中 y d 系统输出 y 一一一设定值 w k 一 参考轨线 口一 为柔化因子 0 口 1 在式 3 1 4 中令 q 弓b g 加 i g j l z 1 g j j m i z 电 卅 1 3 2 9 式中g j o g j l z 一 g j j m i z 一川可由弓和b 求出 设对象的单位阶跃响应采样值为 g o 岛 g p 由q e b 展开 对比两边系数并整理有 岛 l 毋j f 式中 菇 露 l a y k 1 一2 x y k 一斑 a u k 1 z x u k 一掰 j 护 妨一 q 嚷 k r 模型参数向量秽 彪 可用带遗忘因子的最小二乘法递推估计 哈尔滨工程大学硕士学位论文 胁 b k 一1 k 尼 j 尼 一舅 谷 k 尼 f 后一1 殳7 1 七一门 五 舅 尼一疗 尸 七一1 殳t k n 一 3 4 3 i 尸 尼 一k 尼 龛 尼一玎 p 七一1 a e k 一正定协方差阵 a 一一遗忘因子 0 9 5 l 则只需令b z 一 多项式 中的前d 一1 项系数为零 为得到 步以后输出y k 的预测值 引入d i o p h a n t i n e 方程 l e z 一1 彳 z 一1 z 一7 f j z 一1 4 2 式中 有 易 z 1 勺 o e j 1 z 1 e j 1 z 小1 1 2 巧0 1 乃 乃 z 1 乃 z 1 2 按照第三章中g p c 算法推导 得到最优的预测输出 4 3 4 4 y k j e j b a u k j 一1 f j y k 1 2 4 5 式 4 5 中 令 q 弓b g j o g j l z 1 g j j m 1 z 叫棚 1 4 6 式中毋 o 毋 l z 毋 j m i z 一川可由弓和b 求出 设对象的单位阶跃响应采样值为 g o g i g 按照由第三章中推导 q z 一1 9 0 g l z 一1 g j l z 一 g z 一7 4 7 则式 4 5 可写为 哈尔滨工程人学硕士学位论文 j 尼 g j a u k j 一1 f j y k l 2 p 4 8 用厂 露 力表示上式中的已知量 有 f f k 1 g l g o a 甜 尼 ff k囊 2p 2 zz q i 一7 z gz l 一t秭g 式中 最y 尼 群 露 互y 更 一 一z 一1 一甄 群 露 只y 素 f h a u k f y k f f l p 喊 g l 一筋 三 岛一z 一虽一 一z 一辨1 一l 岛 l z 一1 g l 2 z 9 2 2 z 一1 z 滞z 一 岛 l l z 2 f 正 e c r 1 醌 一 1 一z g l g o 厂 露 1 厂 后 2 后 尸 r 露式 4 8 式 4 1 0 最优输瘩预测值为 y g a u f y k h a u k 式中 y g a u 七 4 9 4 9 4 一1 0 4 一l1 4 1 2 哈尔滨t 程大学硕士学位论文 y u g y k 1 y 露 2 y k p a u k 掰 1 a u k 七m 1 取 w k 一留7 y 意 1 一o r 歹 l 2 p 式中 y 后 一 系统输出 只 一设定值 w k j 一参考轨线 窃 一为柔化因子 0 爨 l 目标函数 o r 互 y 老 歹 一r r k p 歹 r m 戈 众掰 露 歹一1 2 1 1 l j l 2 lj 式中 e 一取均值 p 一预测时域 m 一一控带0 时域 m p 名 一 控制加权因子 对控制量a u 采用阶梯式策略 由等 有 4 1 3 4 1 4 则 令 i a u k u k u k 1 万 j p 七 1 后 1 一 后 a a 4 15 气 a u k m 1 尼 m 一1 一甜 后 m 2 m 一万 a u k u l 竽 1 l 1 m 一 r 万 4 1 6 a u k m 一1 j g o g a u 1 g l l r i i g 一1 r 否 i l l g 尸 l 斗 酆一2 g o j 盯一1 岛 p g o p g p 一2 p g 一m 1 岛 g l f l g o p g p 一2 p g p m 式 4 1 7 中 g 为p x1 列向量 则式 4 11 式 4 1 2 为 令 y g 万 f y k h a u k y g 6 f 卜 w w 七十1 w 尼十1 w 尼 刀 7 式 4 1 4 写成向量表示为 5 l 4 1 7 4 一1 8 4 1 9 4 2 0 哈尔滨工程大学硕士学位论文 j e y w 7 一形 勉u 7 a u 4 2 1 用 的最优预测值p 代替y 并代入 u 值 将式 4 1 6 式 4 2 0 带入式 4 2 1 中 夕一 r 夕一 力 1 2 2 m 一1 2 g a u 厂一形 f g a u f w 见 1