基于模糊BP網(wǎng)絡(luò)的鍋爐汽包水位控制系統(tǒng)研究

袁俊文

(黑龍江省電力科學(xué)研究院，哈爾濱 150030)

汽包水位是鍋爐運行中一個重要的監(jiān)控參數(shù)，它間接反映了鍋爐蒸汽負荷與給水量之間的平衡關(guān)系。汽包水位的常規(guī)控制方式為前饋－反饋三沖量串級控制系統(tǒng)，即將主蒸汽流量作為前饋控制信號，作為調(diào)節(jié)給水流量的前導(dǎo)信號。在鍋爐工況變化不劇烈的情況下，主副PID控制器組成的串級控制系統(tǒng)能較好地控制由汽包壓力及給水流量波動引起的水位變化，但在鍋爐工況變化較劇烈時，此控制系統(tǒng)將會出現(xiàn)超調(diào)量增大、振蕩加劇等現(xiàn)象［1］。針對這一現(xiàn)象，本文提出將模糊控制與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合構(gòu)成串級控制系統(tǒng)主調(diào)節(jié)器的方法，以改善鍋爐汽包水位控制品質(zhì)。

在公路建設(shè)中，邊坡的穩(wěn)定性是一大難題，在出現(xiàn)邊坡問題時應(yīng)及時解決，降低公路上的安全隱患。為了提供給人們更好的生活，滿足社會建設(shè)的需求，我國施工行業(yè)應(yīng)不斷提升自身水平，不斷優(yōu)化邊坡建設(shè)，提出更優(yōu)質(zhì)的建設(shè)方案與防治措施，提高我國的建筑水平。

1 鍋爐汽包水位串級控制系統(tǒng)

串級給水控制系統(tǒng)原理如圖1所示。

其次是在運營層面發(fā)力。企業(yè)要持續(xù)為市場提供高質(zhì)量的產(chǎn)品和服務(wù)，并不斷根據(jù)環(huán)境的變化提供越來越好的用戶體驗。這是實際產(chǎn)品質(zhì)量與企業(yè)的品牌定位無縫對接的過程，因為用戶通過實際的產(chǎn)品以及具體服務(wù)來感知和判斷產(chǎn)品價值，從而形成自己對于相應(yīng)企業(yè)產(chǎn)品的品牌定位。企業(yè)要清楚，真正在用戶的實際消費行為中起決定作用的，是用戶實際的品牌感知。因此，對企業(yè)而言，實現(xiàn)無形的品牌價值與實際產(chǎn)品的有效對接，是企業(yè)在自身品牌建設(shè)過程中的重要環(huán)節(jié)。

圖1 串級給水控制系統(tǒng)原理圖Fig.1 Cascade feed water control system principle diagram

圖1中兩個回路的任務(wù)及動態(tài)特性不同，可以選用不同的調(diào)節(jié)器。主調(diào)節(jié)器一般采用比例積分控制規(guī)律，保證水位無靜態(tài)偏差。主調(diào)節(jié)器的輸出信號和給水流量、蒸汽流量信號都作用到副調(diào)節(jié)器，用以消除給水壓力波動等因素、一次給水流量的自發(fā)性擾動以及當蒸汽負荷改變時迅速調(diào)節(jié)給水流量，以保證給水流量和蒸汽流量平衡。副調(diào)節(jié)器可采用比例調(diào)節(jié)器，以保證副回路的快速性［2］。

在確定了量化因子之后，誤差e和誤差變化率ec可通過式(3)、式(4)轉(zhuǎn)換為模糊BP網(wǎng)絡(luò)的輸入E和EC。

2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

之前我們已經(jīng)學(xué)習(xí)了C和G五指音階。這兩組音階都使用全音和半音的關(guān)系構(gòu)成：全音—全音—半音—全音。這就是本單元的重點內(nèi)容—音階“秘密公式”，在學(xué)習(xí)這個音階“秘密公式”之前，教師可引導(dǎo)學(xué)生分析已經(jīng)學(xué)過的C和G五指音階中音與音之間的關(guān)系，從而讓學(xué)生自主總結(jié)出這套“秘密公式”，它可應(yīng)用于任何一個大調(diào)的五指音階。雖然本單元的授課內(nèi)容是針對D五指音階展開的，但建議老師可以鼓勵學(xué)生將音階“秘密公式”作適當?shù)臄U展，延伸到所有白鍵位置，能力較強的學(xué)生也可擴展到五個黑鍵位置。具體可以分以下兩個步驟進行教學(xué)：

詳細分析鍋爐汽包實際運行情況，全面總結(jié)歸納專家的汽包水位控制經(jīng)驗和知識，同時考慮系統(tǒng)的穩(wěn)定性、響應(yīng)速度、超調(diào)量和穩(wěn)態(tài)精度等方面，可以得出一套控制規(guī)則，即:汽包水位偏差為正時，若偏差的變化率為正(負)，這是汽包水位偏差有減小(增大)的趨勢，為盡快消除偏差又不引起水位超調(diào)，應(yīng)使給水量給定值減小(增大)。具體控制規(guī)則的形式表示為:

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)通常由模糊控制器和一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成，既具有模糊控制器的善于表達人類的經(jīng)驗知識、推理能力強的特點，又具有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的直接從控制數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)知識、學(xué)習(xí)能力強等特點。

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)［3－6］的結(jié)構(gòu)一般包括輸入層、隸屬函數(shù)層、模糊規(guī)則層和輸出層。輸入信號根據(jù)精確程度和控制要求各定義7個模糊集合{NB、NM、NS、ZO、PS、PM、PB}，即{負大、負中、負小、零、正小、正中、正大}。由于高斯函數(shù)具有表示形式簡單，徑向?qū)ΨQ，光滑性好等優(yōu)點，因此輸入函數(shù)選用高斯函數(shù)μ(x)=exp［－(x－a)2/b］，式中通過調(diào)整參數(shù)a和b可以改變隸屬函數(shù)的形狀和偏移點。高斯隸屬度函數(shù)曲線如圖2所示。

圖2 高斯隸屬度函數(shù)曲線Fig.2 Gauss membership function curve

假設(shè) e、ec的連續(xù)取值范圍分別為［eL，eH］、［ecL，ecH］，則量化因子 ke、kec的計算表達式為:

圖3 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖Fig.3 Fuzzy neural network structure diagram

模糊控制規(guī)則的第i條規(guī)則具有如下形式:

式中:E、EC分別為處理后的輸入變量偏差及偏差變化率;U為輸出控制量。

3 模糊BP網(wǎng)絡(luò)用做鍋爐汽包水位串級控制系統(tǒng)的主調(diào)節(jié)器

模糊BP網(wǎng)絡(luò)作為主調(diào)節(jié)器的結(jié)構(gòu)框圖，如圖4所示。通過量化因子ke和kec將實際輸入量偏差e和實際輸入量偏差變化率ec量化為模糊BP網(wǎng)絡(luò)控制器的精確輸入E和EC。

式中，m、n為量化等級數(shù)。

圖4 鍋爐汽包水位模糊BP網(wǎng)絡(luò)串級控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖Fig.4 Cascade control system structure diagram of boiler drum level fuzzy BP network

模糊規(guī)則層的輸入連線用來和模糊邏輯規(guī)則的前提條件相匹配，神經(jīng)元的個數(shù)等于模糊規(guī)則的個數(shù)，神經(jīng)元的激活函數(shù)為線性函數(shù)。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有多層感知器的結(jié)構(gòu)形式，可以用 BP算法來修正其中的可調(diào)參數(shù)。本文采用了兩個輸入一個輸出的模糊邏輯控制系統(tǒng)，如圖3所示。

可是在未來，我們更有興趣的是，戴上VR的裝置后，我們主演一部由周迅、章子怡、姜文“陪我演的電影”。無論是想要奪寶，還是跟夢中情人談一場戀愛，或是跟TFBOYS同臺辦演唱會，都可以做得到。

相比與網(wǎng)絡(luò)貸款的不可靠性，中國銀行和中國建設(shè)銀行等為真正需要貸款的學(xué)子提供了有一定保障的渠道．但據(jù)調(diào)研得知，僅有16.15%的在校大學(xué)生了解銀行推出的校園貸產(chǎn)品，這說明銀行校園貸產(chǎn)品的普及率還遠遠不夠．因此，普及銀行校園貸產(chǎn)品，引導(dǎo)大學(xué)生正確規(guī)避風(fēng)險，形成不良借貸平臺“擠出效應(yīng)”迫在眉睫．

式中〈〉代表取整運算(四舍五入)。

于是安文浩站起身，朝伯虎他倆看了兩眼，有些厭惡地回應(yīng)到，“既然我當副總對你們來講是壞事，那干脆別聘任我了。”

為了使控制規(guī)則更準確，則需要通過大量的仿真試驗來修改完善規(guī)則庫。

控制系統(tǒng)中的副調(diào)節(jié)器—給水流量調(diào)節(jié)器以模糊BP網(wǎng)絡(luò)調(diào)節(jié)器的輸出作為給定值，同時以主蒸汽流量作為前饋信號，通過調(diào)節(jié)給水流量來維持汽包水位在設(shè)定的范圍內(nèi)。

4 仿真研究

以某電廠350 MW超臨界機組的鍋爐為對象，在Matlab中使用simulink模塊對系統(tǒng)進行仿真［7］，分別用常規(guī)PID控制器和模糊BP網(wǎng)絡(luò)控制器作為鍋爐汽包水位串級控制系統(tǒng)的主調(diào)節(jié)器［8］，構(gòu)建控制系統(tǒng)框圖。給水流量通道的傳遞函數(shù)為Gp=，蒸汽流量通道的傳遞函數(shù)為對構(gòu)建的汽包水位閉環(huán)控制系統(tǒng)分別進行汽包水位定值擾動和蒸汽流量擾動試驗，得到了常規(guī)PID控制與模糊BP網(wǎng)絡(luò)控制的響應(yīng)曲線，如圖5和圖6所示。

圖5 定值擾動情況下兩種控制方式的響應(yīng)曲線Fig.5 Response curves of two kinds of control mode under constant value disturbance case

圖6 蒸汽流量擾動情況下兩種控制方式的響應(yīng)曲線Fig.6 Response curves of two kinds of control mode under steam flow disturbance case

從圖5的仿真響應(yīng)曲線可以看出，在加入定值擾動的情況下，模糊BP網(wǎng)絡(luò)控制器比常規(guī)PID控制器作為鍋爐汽包水位串級控制的主調(diào)節(jié)器具有更好的控制特性，模糊BP網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)在20 s左右時整個過渡過程趨于平穩(wěn)，且具有良好的動態(tài)性能和穩(wěn)態(tài)精度。

從圖6的仿真響應(yīng)曲線可以看出，在加入蒸汽流量擾動的情況下，模糊BP網(wǎng)絡(luò)控制器作為主調(diào)節(jié)器的控制系統(tǒng)能夠較快地抑制干擾，系統(tǒng)的動態(tài)性能較好。

5 結(jié)語

本文將模糊控制與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)二者的優(yōu)點相結(jié)合，解決了常規(guī)PID控制參數(shù)不可變的缺點，且組成的調(diào)節(jié)系統(tǒng)具有結(jié)構(gòu)簡單、學(xué)習(xí)參數(shù)少、學(xué)習(xí)時間短的特點。將其應(yīng)用于鍋爐汽包水位串級控制中，對提高控制系統(tǒng)的控制品質(zhì)具有重要作用，同時也為投入實際生產(chǎn)提供了理論依據(jù)。

［1］ 朱少華，李智.基于模糊自整定PID的鍋爐汽包水位控制研究［J］.沈陽工程學(xué)院學(xué)報，2010，6(3):244 －246.ZHU Shaohua，LI Zhi.Study on control of water level in boiler based on fuzzy self－tuning PID［J］.Journal of Shenyang Institute of Engineering，2010，6(3):244 －246.

［2］ 邊立秀，周俊霞，趙勁松，等.熱工控制系統(tǒng)［M］.北京:中國電力出版社，2010.BIAN Lixiu，ZHOU Junxia，ZHAO Jinsong，et al.Thermal Control System［M］.Beijing:China Electric Power，2010.

［3］ 趙振宇，徐用懋.模糊理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)與應(yīng)用［M］.北京:清華大學(xué)出版社，1996.ZHAO Zhenyu，XU Yongmao.The foundation and application of fuzzy theory and neural network［M］.Beijing:Tsinghua University Press，1996.

［4］ 譚永紅.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)PID控制［J］.桂林電子工業(yè)學(xué)院學(xué)報，1992，12(2).TAN Yonghong.Neural network self－ adaptive PID control［J］.Journal of Guilin Institute of Electronic Technology，1993，12(2).

［5］ 諸靜.模糊控制原理與應(yīng)用［M］.北京:機械工業(yè)出版社，2000.CHU Jing.The principle and application of fuzzy control［M］.Beijing:China Machine Press，2000.

［6］ 李士勇.模糊控制·神經(jīng)控制和智能控制論［M］.哈爾濱:哈爾濱工業(yè)大學(xué)出版社，1996.LI Shiyong.Fuzzy control，neural control and intelligent control［M］.Harbin:Harbin Institute of Technology Press，1996.

［7］ 范影天.MATLAB仿真應(yīng)用詳解［M］.北京:人民郵電出版社，2001.FAN Yingtian.Details of MATLAB simulation and application［M］.Beijing:Post＆ Telecom Press，2001.

［8］ 李國勇.智能控制及其MATLAB實現(xiàn)［M］.北京:電子工業(yè)出版社，2005.LI Guoyong.Intelligent control and its MATLAB realization［M］.Beijing:Publishing House of Electronics Industry，2005.