一種改進的鍋爐主蒸汽溫度多級智能控制系統的應用研究

左為恒 祝維靖 劉百成

(重慶大學電氣工程學院)

一種改進的鍋爐主蒸汽溫度多級智能控制系統的應用研究

左為恒 祝維靖 劉百成

(重慶大學電氣工程學院)

針對電廠鍋爐主蒸汽溫度多級控制系統中減溫水流量擾動對蒸汽溫度的影響，且運行過程中控制系統超調量大、響應速度慢、系統具有非線性，對單回路常規控制系統進行了改進，提出了一種雙單內環智能串級控制方法。主控制器采用內模控制方式，根據末級出口主蒸汽溫度實測值與設定值之間的偏差經過智能PID在線修正控制參數。仿真結果表明：改進后的控制系統比原單回路控制系統具有更好的魯棒性和動態特性，并能保持較好的調節性能。

主蒸汽溫度 鍋爐 多級控制 智能PID 前饋控制 內模控制

鍋爐主蒸汽溫度是電廠熱力系統中的重要參數，其控制品質的優劣直接影響整個機組的安全和經濟運行。蒸汽溫度過高會降低過熱器金屬管強度，減少使用壽命；蒸汽溫度過低會降低機組的循環熱效率。為保證系統的安全穩定與經濟運行，必須嚴格地控制主蒸汽溫度[1,2]。

主蒸汽溫度被控對象具有時變性、大遲延和非線性的特點，且實際控制過程中存在各種干擾。目前，主蒸汽溫度控制系統采用的方法有單回路PID控制和分段串級控制。當系統工況發生變化或存在較大干擾時，單一的控制器將很難滿足系統控制要求。黃宇等采用模糊自適應內模控制策略[3]，對系統工況變化具有優良的適應能力，但該控制方案未研究控制過程中減溫水壓力波動對主蒸汽溫度的影響。康靜秋等將前饋控制用于主蒸汽溫度串級控制中，克服了煤量和風量干擾因素對蒸汽溫度的影響，但對系統在不同工況下的自適應能力并未研究[4]。

筆者結合模糊控制和前饋控制方法，在原單回路常規控制的基礎上進行改進，提出了一種雙單內環智能串級控制方案。主控制器采用內模控制方式，通過模糊推理智能在線修正內模控制器參數，并引入減溫水流量作為前饋干擾補償，從而解決減溫水壓力波動導致的減溫水流量波動時，主蒸汽溫度不能穩定控制的問題。同時，在工況變化且模型失配時，控制系統也能保持主蒸汽溫度穩定，保證機組運行安全，并通過仿真試驗驗證了該控制方案具有良好的控制性能。

1 主蒸汽溫度控制系統特性

目前，大型火力發電廠一般采用單元制系統，即一臺鍋爐對應一臺汽輪機發電機組。筆者以單元制系統的中石化四川維尼綸廠一鍋爐機組為控制對象，僅針對汽包鍋爐蒸汽溫度控制系統進行研究。主蒸汽溫度控制系統采用兩級減溫器結構對末級出口主蒸汽溫度進行控制，減溫器一實現蒸汽溫度的粗調，減溫器二實現蒸汽溫度的微調，兩控制段均采用獨立單回路常規控制方式，調節溫度的減溫水由鍋爐給水系統提供。由于鍋爐供水系統，在變頻給水機組節能改造后存在減溫水壓力隨汽包液位頻繁變化的擾動，使得減溫水流量隨之擾動，并影響最終主蒸汽溫度的穩定，原有的單回路控制系統將不能很好地對它進行控制。主蒸汽生產流程簡圖如圖1所示。

圖1 主蒸汽生產流程簡圖

鍋爐機組運行過程中，影響主蒸汽溫度的因素有蒸汽流量、鍋爐汽包壓力、煙氣熱量、減溫水流量，其中主要影響因素是蒸汽流量和減溫水流量。目前，絕大多數電廠采用的是單回路PID控制方案或者串級PID控制方案，對象控制通道可看成由導前區和惰性區兩部分組成。

根據圖1所示簡圖，以減溫水流量為輸入，減溫器出口蒸汽溫度為輸出的通道稱為導前區；以導前出口蒸汽溫度為輸入，過熱器出口蒸汽溫度為輸出的通道稱為惰性區。兩控制段每段有各自的導前區和惰性區，其動態特性可用多階慣性環節的數學模型表示：

(1)

(2)

其中,Wo2(s)、Wo1(s)分別為導前區和惰性區數學模型的傳遞函數，T0(s)為過熱器出口蒸汽溫度表達式，T2(s)為減溫器出口蒸汽溫度表達式，W2(s)為減溫水流量表達式，K1、K2為穩態增益，T1、T2為時間常數，n1、n2為慣性環節階數。

由于系統節能改造后，減溫水壓力隨汽包液位頻繁變化，使得減溫水流量也隨之變化，并影響最終主蒸汽溫度的穩定，原有的獨立單回路常規控制方式將難以滿足改造后的蒸汽溫度控制要求，因此必須對控制方式加以改進。

2 改進后的主蒸汽溫度控制方案

2.1 主蒸汽溫度控制系統結構

筆者改進后的主蒸汽溫度控制方案系統結構如圖2所示，采用智能PID控制器在線修正內模控制器參數的雙單內環智能串級控制結構，并引入減溫水流量干擾作為前饋補償，使系統能快速克服擾動的影響。

圖2 主蒸汽溫度雙單內環智能串級控制系統框圖

圖2控制方案中，兩單內環控制回路分別用來快速穩定一控制段和二控制段減溫器出口蒸汽溫度，二控制段蒸汽溫度設定值由一控制段輸出值給定，一控制段蒸汽溫度設定值由主控制器隨動給定，當發生減溫水流量擾動時，兩單回路控制系統中減溫水流量閥迅速作出反應，并與前饋干擾補償共同作用消除干擾，使得兩減溫器出口蒸汽溫度快速穩定在同一溫度，并通過外環穩定最終的主蒸汽溫度。外環主控制回路采用內模控制方式，根據采集的輸出值與設定值之間的偏差經過智能PID在線修正主控制器參數，使改進后的控制系統對系統工況變化具有一定的適應調節能力。

2.2 內模控制器設計

典型的內模控制原理如圖3所示[5]。

圖3 典型的內模控制原理示意圖

對于圖3中的閉環系統有：

(3)

如果模型匹配，即Wo(s)=Wm(s)時，式(3)可簡化為：

T(s)=GIMC(s)Wo(s)R(s)+(1-GIMC(s)Wm(s))·

Gd(s)D(s)

(4)

此時如果滿足GIMC(s)=Wm-1(s)，則有：

(5)

式(5)表明，內模控制器能夠實現對參考輸入的無偏差跟蹤。然而理想控制器特性是在Wm-1(s)存在且控制器GIMC(s)可以實現的條件下得到的。由于控制過程中時滯和慣性環節的存在，Wm-1(s)中將出現純超前和純微分環節，因此常規的內模控制器可按以下方法設計。

將Wm(s)分為兩項，即：

Wm(s)=Wm+(s)·Wm-(s)

(6)

其中，Wm+(s)為模型中包含純滯后和不穩定零點的部分，Wm-(s)為模型中的最小相位部分。

求取內模控制器：

(7)

其中f(s)為低通濾波器，其形式為：

(8)

其中，λ為濾波參數，是內模控制器僅有設計參數。

考慮一階時滯過程內模PID控制器的設計。被控對象傳遞函數模型為：

(9)

取濾波器為：

(10)

由式(7)可得內模控制器為：

(11)

相應的反饋控制器為：

(12)

為使式(12)具有PID控制器的形式，用一階Taylor級數逼近時滯項：

e-τs=1-τs

(13)

故可得內模PID控制器形式為：

(14)

顯然式(14)具有PI控制器的形式，式中λ越小，系統的動態特性越好，跟蹤能力越強，但系統魯棒性降低；λ越大，系統的輸出越平緩，魯棒性越好，對模型失配越不敏感，但系統響應時間變長，跟蹤能力變弱，所以濾波參數λ的選取要綜合考慮系統的動態特性和對模型失配的敏感性。

2.3 智能PID控制器設計

根據內模PID控制器參數的修正方式，智能PID控制器采用雙輸入三輸出結構[6,7]，輸入為偏差e和偏差變化率ec，輸出分別為PID參數的修正量ΔKp、ΔKI、ΔKD。在運行過程中，通過不斷檢測e和ec的值，運用專家設計經驗在線計算出相應的修正參數ΔKp、ΔKI、ΔKD的值，并分別與初始設定的內模PID控制器的參數值Kp′、KI′、KD′相加后得到新的KP、KI、KD，然后將它們作為修正后的控制器參數值。

對于智能PID控制器變量的語言設計，取系統的輸入輸出量集合均為{負大，負中，負小，零，正小，正中，正大}，記為{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}，取輸入e、ec和輸出ΔKp、ΔKI、ΔKD的論域均為[-6，6]，其隸屬度函數均采用三角函數。同時在輸入輸出端分別添加量化因子來實現智能PID控制器實際輸入輸出值和論域值之間的轉換調整。

智能PID的在線調整表現在隨著輸入e、ec的不同，控制器經過模糊推理給出不同的ΔKp、ΔKI、ΔKD。根據專家設計經驗，調節規律主要有以下3點[8]：

a. 當偏差較大時，即系統響應的初始階段，為使系統快速達到穩定消除誤差，KP應取較大值；同時為了防止由于ec較大引起的積分飽和，KD應取較小值或零；為避免系統過大的超調，KI也應取較小值。

b. 當偏差中等時，系統主要是控制超調，此時應減小KP，并適當增加KD和KI的值。

c. 當偏差較小時，即系統趨于穩定時，為使系統具有良好的穩定性能，應取較大的KP值，提高系統響應的速度；KD應取適當的值避免在穩定時振蕩，ec較小時取較大的KD值，ec較大時取較小的KD值；KI取較大值使系統保持良好的穩態性能。

根據上述原則設計參數ΔKp、ΔKI、ΔKD的計算規則。

3 仿真研究

為驗證筆者所設計的控制方法，選取某鍋爐機組在兩種典型負荷下的主汽溫動態特性(表1[9])，為方便研究，采用基于階躍響應的最小二乘方法擬合后得到等效的一階加純滯后被控對象模型。

表1 主汽溫兩種典型負荷下的動態特性及等效一階時滯模型

為了更好地檢驗系統的抗干擾能力，設定減溫水流量擾動下的數學模型為：

(15)

應用筆者提出的控制方法，組成帶前饋補償的智能在線修正PID參數的主蒸汽溫度控制系統，主控制器采用內模控制器，智能PID控制器的量化因子Ke=6，Kec=6，控制器的輸出ΔKp、ΔKI、ΔKD的比例因子分別為0.004 0、0.000 2、0.050 0。在62%和100%兩種負荷下進行仿真試驗[10]，并與改進前的獨立單回路常規控制方法進行比較。為證明筆者所提方法抗干擾的有效性，在仿真時間t=2ks時加入20%的階躍擾動，設定仿真時間t=4ks。

當模型匹配時，筆者方法和單回路常規控制方法在兩種不同負荷下仿真的階躍響應曲線如圖4所示。

圖4 模型匹配時兩種負荷下的擾動響應曲線

從圖4中可以看出，在模型匹配時，筆者控制方法下的系統調節時間比單回路常規控制時的調節時間大幅縮短，系統超調也顯著減小，系統穩定性能更好，且筆者控制方法對干擾的抑制能力更強。

當系統模型參數K、T、τ同時產生20%的攝動，造成模型失配時，兩種方法下系統仿真的階躍響應曲線如圖5所示。可以看出，當模型參數失配20%時，與單回路常規控制方法相比，筆者控制方法能夠更好地保持系統穩定性和抗干擾能力。

圖5 模型失配時兩種負荷下的擾動響應曲線

4 結束語

針對電廠主蒸汽溫度具有大時滯、非線性和系統被控對象參數隨負荷變化的特點，且運行過程中系統超調量大、抗干擾能力差的問題，筆者提出了一種帶前饋補償的雙單內環智能串級控制方案，將前饋干擾補償、智能PID控制和內模控制相結合，綜合利用三者的優點，并通過仿真試驗，將筆者控制方法與單回路常規控制方法的動態特性和抗干擾能力進行了對比。仿真結果表明：筆者控制方法響應速度快，超調量小，抗干擾能力強。

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ApplicationResearchofImprovedMulti-stageIntelligentControlSystemforBoilerMainSteamTemperatures

ZUO Wei-heng, ZHU Wei-jing, LIU Bai-cheng
(SchoolofElectricalEngineering,ChongqingUniversity)

Aiming at the influence of attemperation water disturbance on the steam temperature in the power station boiler’s main steam temperature multistage control system, and the problems of large overshoot, slow response and nonlinear system in operation process, the single loop’s regular control system was improved and a method of double-single inner loop intelligent cascade control was proposed. In which, the main controller employs the internal model control and it corrects parameters online through the intelligent PID according to the deviation between the measured value and the set value of main steam temperature in final outlet. The simulation results show that, this improved control system outperforms original single-loop control system in both robustness and dynamic characteristics and it also maintains a good regulation performance.

main steam temperature,boiler,multi-stage control, intelligent PID, feed-forward control, internal model control

TH865

A

1000-3932(2017)07-0662-05

2017-01-10，

2017-05-18)

左為恒(1961-)，副教授，從事控制理論與控制工程的研究。

聯系人祝維靖(1992-)，碩士研究生，從事控制理論與控制工程的研究，zwjingcqu@foxmail.com。