模糊控制器在鍋爐蒸汽壓力控制中的應用與研究

方 靜， 李 韓， 秦 剛

（1.95968部隊 陜西 西安 710032；2.西安工業大學 陜西 西安 710032）

隨著現代科學技術的不斷發展，模糊控制器的應用日益廣泛，控制對象也日趨復雜，對控制性能的要求也越來越高。模糊控制通過模仿人的模糊決策的推理功能，將人們實施控制過程中的經驗通過模糊運算轉化為實際的定量的精確控制作用，實現了定性知識和定量控制的統一[1-2]。它模擬了人從模糊、不確定、不完全的信息中導出精確控制作用的思維過程，可以提高復雜或不確定的對象控制性能[3-4]。

本文采用PID控制及模糊控制組成復合控制器，實驗結果表明：復合控制器綜合了PID控制的準確性及模糊控制對被控對象非線性有一定自適應能力的優點，系統性能可以獲得較大提高。

1 系統結構

1.1 模糊控制系統的組成

通過對被控對象的調查和分析可知，計算機數字控制包括模糊控制，因此模糊控制系統的組成和一般的數字控制系統相差不大，其結構框圖如圖1所示。

圖1 模糊控制系統結構框圖Fig.1 Fuzzy control system structure diagram

1.2 模糊控制器的基本結構與組成

模糊控制器的系統結構圖如圖2所示。

圖2 模糊控制器結構圖Fig.2 Fuzzy controller structure

模糊控制器的整體結構包括模糊化、知識庫、模糊推理、清晰化。

模糊化：將系統的精確輸入轉化成模糊量。其中精確輸入含外界的參考輸入、系統自身的輸出或狀態等。第1步：處理輸入量，將輸入量轉化為模糊控制器的要求量。第2步：將已進行處理過的輸入量尺度化成各自的論域范圍。第3步：模糊處理第二步的輸入量，從而將本來精確的輸入量轉化為用對應的模糊集合表示的模糊量。

知識庫：包含要求控制的目標和應用領域中的知識內容。一般由模糊控制規則庫和數據庫來組成。規則庫指的是由模糊語言變量來表示的規則。數據庫指模糊語言變量的隸屬度函數、模糊空間的分級數和尺度變換因子等。

模糊推理：模糊控制器的心臟便是模糊推理，它是依模糊邏輯中的推理規則和蘊含關系來模仿人的推理能力。

清晰化：將之前經模糊推理所得的模糊量轉換為用于實際控制的清晰量就是一個清晰化的過程。1）將模糊控制量清晰化變化為論域內的清晰量；2）用尺度變換將上述清晰量轉化成實際的控制量[5-6]。

1.3 鍋爐蒸汽壓力控制回路設計

鍋爐的燃燒是一個含有時變的多變化、強干擾的非線性過程，每個通道的時延是不同的。通常是把燃燒系統分為幾個獨立的調節對象，也設置相應獨立的調節回路。因為蒸汽壓力控制回路在鍋爐的燃燒控制系統中起著最重要的作用，因此本設計主要圍繞鍋爐蒸汽壓力來設計和研究。

本文所設計的鍋爐蒸汽壓力控制器為雙沖量控制回路，經過控制爐排轉速來控制鍋爐蒸汽壓力，具體控制回路如圖3所示。

圖3 鍋爐蒸汽壓力控制回路示意圖Fig.3 Boiler steam pressure control circuit diagram

如果實際產生的蒸汽壓力和給定參考值的正向差別較大，就要減小爐排轉速來減小蒸汽壓力；如果實際產生的蒸汽壓力和給定參考值的負向差別較大，就要提高爐排轉速來增大蒸汽壓力。

1.4 鍋爐蒸汽壓力模糊控制器的具體設計過程

設計模糊控制器時，將輸入信號誤差e量化為7個等級，即{負大、負中、負小、零、正小、正中、正大}，用相應的英文詞頭縮寫表示為{NB、NM、NS、ZO、PS、PM、PB}。誤差變化率 ec和輸出變量 u 量化為 7 個等級{NB、NM、NS、ZO、PS、PM、PB}。誤差e及誤差變化率ec輸出變量u的論域為[-3，3]。誤差e及誤差變化率ec、輸出變量u的隸屬度函數選為梯形隸屬度函數如圖4所示[5]。

圖4 誤差e、誤差變化率ec、輸出變量u的隸屬度函數Fig.4 Membership function of deviation e、rate ec、control output quantity u

通過控制現場工作人員的具體控制經驗和蒸汽壓力的大小及變化規律與爐排轉速的關系，可以得到具體控制規則如表1所示。

本文所設計的控制器選用加權平均判別法，就是依照普通的加權平均公式，按式（1）來計算控制量：

表1 蒸汽壓力模糊控制規則表Tab.1 Steam pressure fuzzy control rule table

最后根據隸屬度函數和控制規則，利用加權平均值法計算出控制輸出表如表2所示。

表2 蒸汽壓力模糊控制輸出表Tab.2 Steam pressure fuzzy control output table

2 鍋爐蒸汽壓力模糊控制器的仿真結果

運用MATLAB中的Simulink工具箱對系統進行仿真研究，其仿真原理如圖5所示。

圖5 鍋爐蒸汽壓力模糊控制器控制回路圖Fig.5 Control circuit diagram of boiler steam pressure fuzzy controller

鍋爐蒸汽壓力模糊控制器控制回路仿真效果圖如圖6所示，從仿真結果看，控制結果在9 s左右達到穩態值，并且穩態誤差為1.03%，超調量較小。曲線上升很快，達到了快速調節的目的。在模糊控制階段，擾動很小，偏差不大，控制精度相對較高。在PID控制階段，由于爐況相對平穩，適當地調節各個系數，同時利用調節器的積分作用使系統的穩態誤差很小，保證了控制精度。

圖6 鍋爐蒸汽壓力模糊控制器控制回路仿真效果圖Fig.6 Simulation rendering of boiler steam pressure fuzzy controller control circuit

3 結 論

文中設計實現了一種復合控制器，利用復合控制器完成了對系統的仿真。仿真結果顯示，針對鍋爐蒸汽壓力控制存在安全性低、穩定性差等缺點特點，通過模糊控制器和PID控制后能有較大的改善。從實驗來看，利用此復合調節器控制具有更好的響應速度和穩態精度，同時能提高系統的安全性并具有較好的抗干擾的能力。

[1]章衛國，楊向忠.模糊控制理論與應用[M].西安:西安工業大學出版社，1999.

[2]韋巍.模糊控制技術[M].北京:機械工業出版社，2000.

[3]李士勇.模糊控制、神經網絡和智能控制論[M].哈爾濱:哈爾濱工業大學出版社，2002.

[4]Fuh C C，Tung P C.Robust stability analysis of fuzzy control systems[J].Fuzzy Sets and Systems，1997，88（3）:289-298.

[5]張化光，何希勤.模糊自適應控制理論及其應用[M].北京:航空航天大學出版社，2001.

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