PDF《电子技术论文发表先进控制技术在电厂热工过程控制中的 应用》

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3 的选择设计. (2)基于神经网络的PID控制.众所周知,神经网络因为具备较强的非线性能力,可以进行自适应学习,在并行分布处 理上优势明显,此外还具备强大的鲁棒性和容错性,有效填补了解决不确定性较高的非线性系统建模及控制途径.基 于神经网络的PID控制,通过神经网络的自适应性,能够找寻出最优化的PID参数.与模糊PID控制一样,基于神经网 络的PID控制系统也可分为两种神经网络,一个神经网络用于配合辨识被控对象,形成辨识模型.另一神经网络可以 用于参数学习,根据辨识模型推断输出PID参数.

3 先进控制技术在电厂热工过程中的具体应用 根据电厂热工的几个过程,可以有效采用预测控制、模糊控制及神经网络控制技术. 3.1 过热汽温过程 如前所述,电厂热工的过热汽温过程具有一定的惯性及时滞性,动态特性呈现不断变化波动,因此,可以将模糊预测 控制技术、神经网络的PID控制应用到这一过程中,在变量中获取较为稳定的数值,有效对系统的性能加以提升,强 化了控制品质,实现了较好的鲁棒性. 3.2 单元机负荷过程 电厂的汽机发电单元作为一个非线性、惯性大、变量大的系统,当负荷在较大范围之间变化时,协调控制系统往往很 难进行正常化的运行,此时应用模型预测控制方法就是有效提高单元机协调控制系统的有效方法.预测控制凭借算法 简单,计算量小的控制性能,能够提升该过程的智能化程度.此外,将预测控制和模糊控制加以结合,可以设计出模 糊预测控制器,从而极大缓解单元机负荷过程中非线性及时滞性对热工过程的影响. 3.3 锅炉水位系统 锅炉水位系统是纯延迟,参数多变的系统,伴有"虚假水位"的现象.现阶段,较常采用的控制方法仍未三冲量控制 方式,根据数学模型来整定PID参数,实际控制效果不甚理想.在此系统可以将预测控制技术加以运用,一方面提高 控制精度,减缓调节器在输出时产生的波动,有效延长电厂设备使用周期. 3.4 锅炉燃烧系统 锅炉燃烧系统受到多种因素的制约,如煤炭的煤质变化、变量间的耦合程度、单元机的负荷变化、时滞性等,燃烧系 统呈现强烈的波动性,外加上燃烧率通过在线测量时难以做到准确化,因而经常采用PID控制器求取出固定的参数. 在这一系统中,先进的控制技术并未得以普遍的运用.为弥补信息采集不完整性的缺点,可以将带有误差校正的预测 控制技术引进到锅炉燃烧系统控制过程,通过对参数的不断优化,获取较好的控制效果. 3.5 制粉系统 制粉系统难以实现自动控制的阻碍在于其多变量、时滞性及强耦合特性.在此系统中,神经网络预测模型可以在球磨 机的控制上发挥其重要作用,通过非线性系统控制办法,可以具有良好的鲁棒性及抗干扰性.

4 结语 电厂热工过程具有惯性、时延性、耦合性及不确定性等各种动态特性,难以进行精准的数学建模,而现今的控制技术 理论又凭借自身优势,找到了与电厂热工过程的有效结合点.虽然尚存在一些冲突及缺陷,但电厂热工过程的先进控 制应用已成为行业大势所趋. 参考文献: [1]刘敏.PID控制技术在蒸汽遥控系统中的应用[J].中国科技博览,2011(31). [2]郝伟.DCS系统设计及在电厂热工控制系统的应用[J].科技创新与应用,2014 (31).

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