基于分散模糊推理结构的电站热工过程控制

摘要

火力发电机组热力系统工作过程复杂，是十分典型的多变量非线性控制对象，在机组的运行过程中，机组热力系统还具有十分明显的滞后特性和时变特性。火力发电机组热力系统的上述特点对传统的PID控制方法提出了直接的挑战。为了有效提高电厂热工过程的控制品质，基于模糊控制技术等一些人工智能控制方法的热工过程的控制得到了迅速发展。模糊控制是一种基于规则的非线性控制方法，它不需要控制对象的精确数学模型，直接采用语言型控制规则实现控制过程。模糊控制规则是模糊控制器的核心，它的建立主要依赖于专家知识或操作人员的经验知识。当控制器输入参数数目大于3时，模糊控制规则的建立将十分复杂，甚至很难做到。
　　 针对传统的模糊控制方法存在的问题，提出了一种基于分散模糊推理结构的控制方法。该控制方法的基本思想在于，首先将输入信息人为地划分为若干组，对于每一组局部输入信息，利用基于经验的模糊推理规则产生一个对应的控制分量，最后根据各组输入信息的重要程度，对各控制分量进行综合以产生控制量。
　　 本文还结合火力发电机组热工过程的几个典型的控制问题，对前述的基于分散模糊推理结构的控制方法的具体应用进行了研究。本文设计了一种基于分散模糊推理结构的过热汽温控制系统，增加了导前汽温偏差及其变化率作为控制器的输入参数，形成具有四个输入参数的多变量模糊控制系统，对该控制系统的动态特性进行了仿真试验研究，获得了良好的控制品质。火电单元机组是典型的具有多输入多输出的非线性时变系统，各变量之间存在严重的耦合，其准确模型难以建立，常规的线性PID控制系统难以在整个负荷变动范围内均取得优良的控制品质。
　　 本文建立了一种基于分散模糊推理的机组协调控制系统。该系统包括三个二维模糊控制器FC1、FC和FCa。利用FC1和FC2通过分散模糊推理产生两组模糊控制分量，进一步通过对每一组模糊控制分量的加权综合，获得汽轮机调节阀门开度和锅炉燃烧率两个控制输出；同时，利用模糊控制器FCa实现权值的自适应调整。仿真试验表明，上述的单元机组协调控制系统具有较好的控制品质和自适应能力。

目录

文摘

英文文摘

声明

1绪 论

1.1课题背景

1.2课题研究现状及发展

1.2.1模糊控制的现状和发展

1.2.2多变量模糊控制的研究现状

1.2.3电站热工对象的控制现状

1.3本文的工作

2 基于分散模糊推理的控制方法

2.1模糊控制理论

2.1.1模糊控制的思想

2.1.2模糊控制的特点

2.2模糊控制器的设计

2.2.1精确量的模糊化

2.2.2知识库(含数据库和规则库)

2.2.3模糊推理

2.2.4精确化计算

2.3多变量模糊控制

2.3.1多变量系统的特点

2.3.2多变量模糊控制的难题

2.4基于分散模糊推理结构的控制

2.4.1分散模糊推理(DFI)的思想

2.4.2基于DFI结构的控制器

2.5小结

3 基于DFI的锅炉过热汽温控制

3.1过热汽温原理和特性

3.1.1过热汽温调节的任务

3.1.2过热汽温的特性

3.2过热汽温控制系统

3.2.1常规过热汽温控制系统

3.2.2采用现代控制策略的汽温控制系统

3.3基于DFI的过热汽温控制

3.3.1基于DFI的汽温控制系统

3.3.2加权综合因子和比例增益系数

3.4仿真实例

3.5小结

4 基于DFI的单元机组协调控制

4.1单元机组控制要求及特性

4.1.1单元机组的控制要求

4.1.2单元机组的对象特性

4.2协调控制系统

4.2.1协调控制系统的分类

4.2.2协调控制系统的难题

4.3基于DFI的单元机组协调控制

4.3.1机组协调控制中的分散模糊推理

4.3.2权值的自适应调整

4.4仿真试验

4.5小结

5 结论与展望

致 谢

参考文献

附 录:A.作者在攻读学位期间发表的论文目录