火电厂锅炉汽温的预测函数控制算法研究

摘要

火电厂汽温对象具有大惯性、非线性和时变性的特点，受到的干扰因素多且频繁，传统的串级PID控制难以取得令人满意的控制效果。预测函数控制(PFC)算法具有对过程模型要求低、实施方便和鲁棒性强等优点，可以弥补传统控制策略的不足。
　　首先，针对一阶、二阶过程，仿真验证了一阶预测模型的PFC算法对不同形式的给定值有较强的跟踪能力；然而当过程为高阶时，一阶模型不能完全表征被控对象，控制性能有所下降。针对这一局限性，本文提出了采用二阶预测模型代替一阶预测模型。传统PFC算法中，通过一次递推无法得到二阶预测模型未来输出与当前时刻的过程输出和控制量之间的函数关系，本文使用二次递推解决了这个问题，从而得到一种二阶预测模型PFC算法，仿真实验验证了二次递推方法的有效性。
　　其次，将二阶预测模型PFC算法应用于电厂再热汽二级减水系统，并通过仿真实验研究了PFC算法参数对控制性能的影响，仿真结果表明算法的控制性能较串级控制及一阶预测模型的PFC算法优越。
　　最后，将二阶预测模型PFC算法应用于传递函数模型的过热汽温控制系统，仿真验证了算法的控制性能较串级控制和一阶模型的PFC-PID控制优越。对于无法准确获得过程传递函数模型的情况，本文以山东邹县电厂过热汽二级减水系统为例，从大量的现场数据中挑选出符合要求的样本，利用BP网络对二级减水过程进行了模型辨识，并将BP网络模型转化为可在PFC算法中应用的二阶预测模型，该二阶预测模型的PFC算法在过热汽二级减水控制中的成功应用仿真验证了该方法的有效性。