智能控制及其在火電廠熱工自動化的應用探討

曹乃琰

（國電寧夏分公司，銀川 750002）

1 引言

火電廠熱工自動化系統具有復雜的結構，涉及多種設備，具有非線性、無規律、不易控制等特點，因此，無法有效建立相關的線性函數模型。PID雖然是火電廠控制系統中應用較多的一種模型，但是容易受到多種因素的影響，整定效果并不理想，同時在參數設定方面也缺乏一定的規范性，難以滿足火電廠熱工自動化的控制要求。而智能控制作為一種全新的高新控制技術，在火電廠熱工自動化中具有良好的應用效果。智能控制技術具有多樣化、開放化等特點，能夠針對控制對象的多樣性、不確定性等采取合適的方法進行控制。

2 智能控制簡析

2.1 模糊控制

模糊控制主要是模仿人的思維方式，通過模糊推理的辦法，實現對復雜系統的控制。模糊控制主要借助模糊數學和模糊語言的表達形式，根據模糊推理的基本原則，利用計算機技術實現模糊控制。模糊控制系統具有完整的循環控制結構，主要有以下幾個特點：第一，無需構建精確的數學模型，操作人員可以根據控制經驗和相關的操作數據進行控制；第二，具有較強的魯棒性，能夠有效解決傳統控制模式的非線性、時滯和時變系統的控制問題；第三，推理過程模仿人的思維方式處理控制問題，對數據精度要求低，適用于復雜系統的控制。

2.2 專家控制

專家控制技術實現了控制理論、技術與專家系統理論、技術的有效結合，在實際應用中，專家控制技術可以模擬專家思維，實現對系統的智能化控制。專家控制技術主要涉及兩部分結構，即專業數據庫、推理結構，專家控制的過程就是從專業數據庫選取知識，然后放到推理結構中，根據某一邏輯原則展開推理，從而對目標實現有效控制。專家控制的優點變現在以下幾點：靈活性強，可以自主選擇控制率進行控制，能夠設置可調整、易控制的參數；穩定性強，就算控制條件不理想，例如偏差量大或者非線性環境，都可以維持良好的控制穩定性。

2.3 神經網絡控制

神經網絡控制主要是模擬人類大腦的神經元結構，根據神經元的傳導方式，實現信息數據的有效聯系和傳播。神經網絡控制主要是基于神經元的權值分布和聯絡構建神經網絡模型，通過直接或間接的校正控制和預測控制來實現系統智能控制目標。神經網絡模型是一種非線性模型，合理的模型設置可以有效解決各類非線性問題，取得良好的控制效果，同時，神經網絡可以實現對多項數據的同時控制，例如同時輸入和輸出多個信號，具有較高的容錯率，能夠提高系統的控制效率。此外，神經網絡控制具有較強的記憶、存儲功能，能夠對處理過的信息進行自動的記錄，為之后控制提供參考。

3 智能控制在火電廠熱工自動化的應用

3.1 鍋爐燃燒過程控制

在火電廠熱工自動化中，鍋爐燃燒系統屬于一種波動頻繁、控制復雜的系統，可以應用專家控制技術實現對其的有效控制[1]。專家控制技術利用推理結構進行正向推理，對數據庫中的信息進行逐次判斷，其中，鍋爐燃燒過程包括的數據庫主要有煤量調節子集、送風調節子集、工況判斷子集、故障診斷子集等。應用模擬控制方法，有效避免系統的不確定性控制問題，提高鍋爐燃燒控制系統的穩定性與控制效率。

3.2 鍋爐過熱氣溫控制

過熱氣溫控制是鍋爐安全穩定運行的重要保障，一般采用冷卻水循環降溫實現控制目標，但是這種控制系統具有一定的時滯性和動態性，針對這一問題，可以采用神經網絡控制的智能控制技術，改善系統性能，提高系統的適應能力和抗干擾能力，及時調整機組的參數，提升火電廠過熱氣溫控制效果。

3.3 鍋爐給水全程控制

火電廠熱工自動化采用給水全程控制系統來保障鍋爐的正常供水，但是在鍋爐啟動或停止的過程中，給水控制系統會出現較大的非線性和時變性問題，無法通過建立精確的數據模型進行分析和控制[2]。這時候就可以采用智能控制技術，目前已研究出了一種模糊自適應PID控制器，主要由多層神經網絡構成，在鍋爐給水全程的控制中，通過神經網絡的自學能力來在線提取和優化模糊控制規則，優化控制器隸屬度函數，采用模糊推理的方法來實現PID參數Ki、Kp和Kd的在線自整定，切實提高了鍋爐給水控制系統的可靠性。

4 結語

總而言之，智能控制在火電廠熱工自動化應用中取得了良好的控制效果，主要體現在鍋爐燃燒過程控制、鍋爐過熱氣溫控制、鍋爐給水全程控制等方面。隨著科技的進步，智能控制技術將得到進一步的完善和應用。