基于状态反馈的循环流化床锅炉床温的事件驱动控制系统

摘要

本发明涉及基于状态反馈的循环流化床锅炉床温的事件驱动控制系统。所述事件驱动控制系统包括：循环流化床锅炉、数据采集与存储器以及控制器；所述循环流化床锅炉包括传感器和执行器；所述数据采集与存储器用于采集并存储与循环流化床锅炉床温控制相关的数据；所述控制器与所述数据采集与存储器连接，并接收所述数据与存储器传输采集的数据；根据接收的所述数据，所述控制器生成一次风量指令，并将一次风量指令传输给循环流化床锅炉中的执行器，以实现一次风量控制的准确性和平稳性。本发明能够对循环流化床锅炉床温进行有效调节的基础上，通过合理的参数调整，降低传感器、控制器和执行器之间的数据通信量，减少网络信息拥堵。

说明书

技术领域

本发明属于火力发电机组的过程控制领域，尤其涉及基于状态反馈的循环流化床锅炉床温的事件驱动控制系统。

背景技术

循环流化床锅炉具有燃料适应性广、低负荷稳燃能力强、可进行炉内脱硫、燃烧效率高等诸多技术优势，在我国火电行业得到了广泛应用。床温作为循环流化床锅炉特有的过程参数，对锅炉安全、稳定运行有直接影响，也是决定锅炉脱硝(NO_x)和脱硫(SO₂)效果的关键因素。床温过低，会引起锅炉燃烧效率下降，燃烧不稳定甚至灭火；床温过高，会导致锅炉脱硫效果变差，NO_x排放量升高，且容易造成炉膛床料结焦。因此，控制床温在合适的范围内至关重要。

目前，循环流化床锅炉床温的主要控制手段是给煤量和一次风量，相关研究也主要针对给煤量和一次风量的调节问题展开。尤其是现有技术中，不能够解决一次风量的控制问题，各种扰动因素容易引起一次风量控制频繁动作，不能满足循环流化床锅炉对床温控制的高品质要求。

目前循环流化床机组控制均属时间驱动方式，传感器、控制器和执行器之间以固定频率频繁地进行数据通信，从而达到较好的控制效果。但此种方式下通信网络内存在大量的信息交换，势必会造成网络信息拥堵，控制信息时滞甚至丢包。而控制器频繁运算引起的控制作用变化会引起执行机构的频繁动作，从而造成设备的磨损和寿命下降。上述问题是循环流化床锅炉控制中迫切需要解决但尚未得到解决的关键性问题。

事件驱动控制是一种按照条件(事件发生与否)决定是否实施控制作用的控制方法，可以有效解决时间驱动控制时运算负荷高、数据传输量大、执行机构动作频繁的问题。但是，目前事件驱动控制多处于理论研究阶段，没有成熟的工程应用实例，究其原因，其复杂的设计过程和对原有控制系统性能的不利影响是主要因素。

针对循环流化床锅炉床温控制品质要求高、各种扰动因素引起一次风量控制频繁动作的问题，有必要应用事件驱动控制思想，开发一种基于状态反馈的循环流化床锅炉床温的事件驱动控制系统。

发明内容

本发明公开了基于状态反馈的循环流化床锅炉床温的事件驱动控制系统。本发明能够对循环流化床锅炉床温进行有效调节的基础上，通过合理的参数调整，降低传感器、控制器和执行器之间的数据通信量，减少网络信息拥堵、控制信息时滞和丢包，防止执行器频繁动作造成的磨损，延长设备使用寿命。

本发明是通过以下技术方案实现的：

基于状态反馈的循环流化床锅炉床温的事件驱动控制系统，所述事件驱动控制系统用于将床温控制在合适的范围，所述事件驱动控制系统包括：循环流化床锅炉、数据采集与存储器以及控制器；所述循环流化床锅炉包括传感器和执行器；

所述数据采集与存储器用于采集并存储与循环流化床锅炉床温控制相关的数据；

所述控制器与所述数据采集与存储器连接，并接收所述数据与存储器传输采集的数据；根据接收的所述数据，所述控制器生成一次风量指令，并将一次风量指令传输给循环流化床锅炉中的执行器，以实现一次风量控制的准确性和平稳性，避免由于一次风量频繁调节引起的锅炉床温的过渡波动。

其中，所述传感器具体为温度传感器，用于测量获得所述循环流化床锅炉床温测量值y(t)。

所述执行器为常规的风机执行器，由执行机构和调节机构组成，能够接收一次风量指令u(t)，并根据一次风量指令u(t)来改变一次风机的转速，调整一次风量。

进一步地，所述控制器包括事件监测模块、事件控制模块和事件控制信号优化保持模块；

所述事件监测模块用于根据循环流化床锅炉床温测量值y(t)判定事件是否发生，并生成当前时刻的对象状态观测向量Z(t_k)；所述事件控制模块用于生成一次风量的基本控制指令u(t_k)；所述事件控制信号优化保持模块用于对所述一次风量的基本控制指令u(t_k)进行限幅、限速和保持处理，并生成稳定且连续的一次风量指令u(t)；其中，对象状态观测向量Z(t_k)包括循环流化床锅炉床温的观测值以及循环流化床锅炉床温的变化速率观测值。

进一步地，所述数据采集与存储器采集并存储的与循环流化床锅炉床温控制相关的数据包括：所述事件控制信号优化保持模块生成的一次风量指令u(t)、所述循环流化床锅炉传感器测得的循环流化床锅炉床温测量值y(t)、床温设定值r₀(t)以及所述事件监测模块输出的当前时刻的对象状态观测向量Z(t_k)。

进一步地，所述数据采集与存储器将一次风量指令u(t)、循环流化床锅炉床温测量值y(t)以及上一时刻的对象状态观测向量Z(t_k-1)传递给所述事件监测模块，作为事件监测模块的输入；

所述事件监测模块生成并输出当前时刻的对象状态观测向量Z(t_k)；当前时刻的对象状态观测向量Z(t_k)和由数据采集与存储器采集的床温设定值r₀(t)为事件控制模块的输入；

事件控制模块生成一次风量的基本控制指令u(t_k)，一次风量的基本控制指令u(t_k)为事件控制信号优化保持模块的输入，事件控制信号优化保持模块生成并输出一次风量指令u(t)。

进一步地，所述事件监测模块用于判定事件是否发生，并生成当前时刻的对象状态观测向量Z(t_k)具体为：

(1)以n阶状态观测方程描述循环流化床锅炉床温被控特性：

$\stackrel{·}{Z}\left(t\right)=AZ\left(t\right)+Bu\left(t\right)+L\left(y\right(t)-\hat{y}(t\left)\right),$

其中，t为时间变量，Z(t)为对象状态观测向量，为对象状态观测向量的导数，u(t)为一次风量指令，y(t)循环流化床锅炉床温测量值，为循环流化床锅炉床温的观测值，

其中，n≥1为状态观测方程的阶次，n越大状态观测方程的观测精度越好但复杂度越高，b<0为输入增益，表示一次风量变化与床温变化方向相反，L＝[l₁>2>3 …>n+1]^T为观测器增益，l₁,l₂,...,l_n+1为观测误差矩阵A-LC的特征多项系数，满足λ(s)＝sⁿ⁺¹+l₁sⁿ+…+l_ns+l_n+1＝(s+ω₀)ⁿ⁺¹，

式中s是拉普拉斯算子符号，无须赋值，ω₀>0，其值随机组不同而发生变化，通过改变ω₀的取值可使观测器增益L得到相应的调整；

(2)设置如下3种事件定义规则：

Rule1:If min(Z(t)-Z(t_k-1))≥Δor>k-1≥t_max,Then>

Rule2:If||Z(t)-Z(t_k-1)||≥Δor>k-1≥t_max,Then>

Rule3:If max(Z(t)-Z(t_k-1))≥Δor>k-1≥t_max,Then>

其中，Δ为事件驱动误差阈值，由人为设定；t_max为相邻事件最大时间间隔，也由人为设定，Δ和t_max是事件驱动控制的关键可调参数；Z(t_k-1)为第k-1次事件发生时的对象状态观测向量；事件监测模块初次运行时令k＝1，并赋值Z(t_k-1)＝Z(t₀)＝0；flag为事件标志位；

(3)具体应用时，从步骤(2)中的3种事件定义规则中选择一种；如果所选事件定义规则中的条件满足，则flag＝1，否则flag＝0；

(4)根据事件标志位的取值确定当前时刻的对象状态观测向量Z(t_k)，若flag＝0，则选择k-1次事件发生时的状态观测向量Z(t_k-1)为事件监测模块的当前输出(即保持上次事件发生时的输出)；若flag＝1，则将当前时间t时刻得到的状态观测向量Z(t)作为当前输出，具体如下式；

$Z\left(t_k\right)=\left(\begin{array}{cc}Z\left(t\right)& flag=1\\ Z\left(t_{k-1}\right)& flag=0\end{array}\right).$

进一步地，所述控制器输出的一次风量的基本控制指令u(t_k)由两部分组成：Z(t_k)中前n维状态的线性组合Γ(r₀(t),z₁(t_k),z₂(t_k),…,z_n(t_k))以及第n+1维z_n+1(t_k)的扰动补偿；

一次风量的基本控制指令u(t_k)具体表示为：

$u\left(t_k\right)=\frac{\Gamma \left(r_0\right(t),z_1(t_k),z_2(t_k),...,z_n(t_k\left)\right)+z_{n+1}\left(t_k\right)}{b}$

其中，Z(t_k)为n+1维状态观测向量；Z(t_k)＝[z₁(t_k),z₂(t_k),...,z_n+1(t_k)]^T，z_n+1(t_k)为Z(t_k)的第n+1个元素；

$\Gamma \left(r_0\right(t),z_1(t_k),z_2(t_k),...,z_n(t_k\left)\right)=k_1\left(r_0\right(t)-z_1(t_k\left)\right)+k_2\left({\stackrel{·}{r}}_0\right(t)-z_2(t_k\left)\right)+...+k_n\left(r_0^{(n-1)}\right(t)-z_n(t_k\left)\right)$

式中，r₀(t)为床温设定值，控制器增益K＝[k₁>2 …>n]的选取应满足：sⁿ+k_ns^n-1+…+k₂s+k₁＝(s+ω_c)ⁿ，其中ω_c为控制器带宽，为正数，其取值根据系统特性由人为设定，s是拉普拉斯算子符号。

进一步地，所述事件控制信号优化保持模块对一次风量基本控制指令u(t_k)进行限幅、限速处理，并生成稳定且连续的一次风量指令u(t)，具体为：

(1)对一次风量基本控制指令u(t_k)进行限幅处理：

$u\left(t\right)=\left(\begin{array}{cc}u\left(t_k\right)& u\left(t_k\right)\le u_{\max }\\ u_{max}& u\left(t_k\right)>u_{\max }\end{array}\right),$

其中，u_max为所允许的一次风量基本控制指令u(t_k)的取值上限；

(2)对一次风量基本控制指令u(t_k)进行限速处理：

$u\left(t\right)=\left(\begin{array}{cc}u\left(t_k\right)& \left|\frac{u\left(t_k\right)-u\left(t_{k-1}\right)}{t_k-t_{k-1}}\right|\le v_{max}\\ \pm v_{max}(t_k-t_{k-1})+u\left(t_{k-1}\right)& \left|\frac{u\left(t_k\right)-u\left(t_{k-1}\right)}{t_k-t_{k-1}}\right|>v_{max}\end{array}\right)$

其中，v_max为所允许的一次风量基本控制指令u(t_k)变化速率的最大值；正负号的选取取决于一次风量是增大还是减小的趋势变化，一次风量增大时，选取正号，一次风量减少时，选取负号。

进一步地，事件控制信号优化保持模块选用零阶保持器、一阶保持器或者二阶保持器；所述制信号优化保持器对一次风量基本控制指令u(t_k)进行保持，并将其转为连续量u(t)输送给安装有传感器和执行器的循环流化床锅炉。

本发明的有益效果：

(1)添加关于床温控制方面的有益技术效果。

一次风量是循环流化床锅炉床温控制的重要手段；由于循环流化床锅炉的复杂特性，各种扰动因素容易引起一次风量控制频繁动作，不能满足循环流化床锅炉对床温控制的高品质要求。本发明给出的事件驱动控制系统可通过对事件判定规则的有效设定，提高一次风量控制的准确性和平稳性，避免由于一次风量频繁调节引起的锅炉床温的过渡波动；

(2)事件监测模块根据循环流化床锅炉床温的测量数据以及事件定义规则判定“事件”是否发生，并生成对象状态观测向量(包括床温的观测值、床温的变化速率观测值等)；若“事件”发生，则更新输出到控制器，否则，保持上一事件时刻值，大大地降低了运算负荷、减少了网络信息量，避免了执行器的过度磨损，降低了能耗；

(3)同时，本发明将事件监测模块中的观测器扩维，实现了对综合扰动的观测，包括对象的未建模动态，系统的内外扰动等，可在控制器计算时进行扰动补偿，提高了控制系统实际运行的抗干扰能力。

本发明针对状态反馈事件驱动控制方法，给出了事件监测模块中观测器增益L以及控制器增益K的明确整定规则；同时对控制信号进行优化处理，对系统起到很好的保护作用。

附图说明

图1为本发明提出的基于状态反馈的循环流化床锅炉床温的事件驱动控制系统示意图；

图2为本发明提出的事件驱动控制系统的控制效果图；

图3为本发明提出的事件驱动控制系统中事件的发生情况。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细描述。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。

相反，本发明涵盖任何由权利要求定义的在本发明的精髓和范围上做的替代、修改、等效方法以及方案。进一步，为了使公众对本发明有更好的了解，在下文对本发明的细节描述中，详尽描述了一些特定的细节部分。对本领域技术人员来说没有这些细节部分的描述也可以完全理解本发明。

实施例1

设某循环流化床锅炉床温受一次风量影响的数学模型为：

$G\left(s\right)=\frac{y\left(s\right)}{u\left(s\right)}=\frac{-8.5985}{(1+120.3560s)(1+95s)}$

式中，s为拉普拉斯算子符号，G(s)为床温受一次风量影响的传递函数数学模型，y(s)为循环流化床锅炉床温测量值y(t)的复频域形式，u(s)为循环流化床锅炉一次风量u(t)的复频域形式。

表述为时域形式有：

$\stackrel{··}{y}\left(t\right)=f\left(\stackrel{·}{y}\right(t),y(t),\stackrel{·}{u}(t),u(t),w(t\left)\right)+bu\left(t\right)$

式中，t为时间变量，u(t)和y(t)分别是循环流化床锅炉的输入和输出，u(t)为一次风量指令，y(t)为循环流化床锅炉床温测量值，b为输入增益，f是系统内外扰动的综合，w(t)为不确定因素、扰动或者建模误差。针对该对象的控制器设计方法如下：

步骤(1)：事件监测模块的设计：图1为基于状态反馈的循环流化床锅炉床温的事件驱动控制系统，图1中实线代表连续信号传输，虚线代表事件驱动信号传输；其中，该系统的事件监测模块设计具体如下：

令x₁(t)代表床温测量值y(t)，x₁(t)＝y(t)；x₂(t)代表床温测量值的导数，增加状态x₃(t)＝f代表系统内外扰动的综合，令则上述被控对象可写成如下状态方程形式：

$\stackrel{·}{x}\left(t\right)=Ax\left(t\right)+Bu\left(t\right)+Dg\left(t\right)$

y(t)＝Cx(t)

其中，x(t)＝[x₁(t)x₂(t)x₃(t)]、u(t)为一次风量指令、y(t)循环流化床锅炉床温测量值；

其中，

其中，b<0为输入增益，表示一次风量变化与床温变化方向相反，A为状态矩阵，B为输入矩阵，C为输出矩阵，D为扰动状态矩阵。

基于以上状态方程，事件监测模块可以设计如下：

$\stackrel{·}{Z}\left(t\right)=AZ\left(t\right)+Bu\left(t\right)+L\left(y\right(t)-\hat{y}(t\left)\right)$

$\hat{y}\left(t\right)=CZ\left(t\right)$

其中，Z(t)为对象状态观测向量，为对象状态观测向量的导数，u(t)为一次风量指令，y(t)循环流化床锅炉床温测量值，为循环流化床锅炉床温的观测值；L＝[l₁>2>3 …>n+1]^T为观测器增益，l₁,l₂,...,l_n+1为观测误差矩阵A-LC的特征多项系数，满足λ(s)＝sⁿ⁺¹+l₁sⁿ+…+l_ns+l_n+1＝(s+ω₀)ⁿ⁺¹，ω₀>0，其值随机组不同而发生变化，通过改变ω₀的取值可使观测器增益L得到相应的调整。

选取事件驱动规则Rule 2：

Rule2:If||Z(t)-Z(t_k-1)||≥Δor>k-1≥t_max,Then>

设置flag为事件发生标志，满足Rule 2条件，flag＝1，否则flag＝0。

$Z\left(t_k\right)=\left(\begin{array}{cc}Z\left(t\right)& flag=1\\ Z\left(t_{k-1}\right)& flag=0\end{array}\right)$

可令观测器增益L＝[l₁>2>3]^T，其中l₁,l₂,l₃为观测误差矩阵A-LC的特征多项式λ(s)＝s³+l₁s²+l₂s+l₃＝(s+ω₀)³的系数。本实施例中取b＝-21，ω₀＝4.7，Δ＝0.01，t_max＝200s。

步骤(2)：事件控制模块的设计：控制量u(t_k)由Z(t_k)中前2维状态线性组合以及状态z₃(t_k)扰动估计两部分组成，即

其中，

控制器增益选择k₁，k₂使得s²+k₂s+k₁＝(s+ω_c)²，其中ω_c为控制器带宽，本例中ω_c＝0.09。

步骤(3)：事件控制信号优化保持模块的设计：

①对一次风量u(t_k)进行限幅，设定u_max为所允许的一次风量基本控制指令u(t_k)的取值上限，

本例中u_max＝110。

②对一次风量u(t_k)变化速率进行限制。设定v_max为所允许的一次风量基本控制指令u(t_k)变化速率的最大值，

本例中v_max＝100。

③保持器采用零阶保持器。

图2反映的是本发明提出的事件驱动控制系统的控制效果，并与连续时间控制进行了对比，可以看出本发明提出的事件驱动控制的性能与连续时间控制相当。

图3反映的是本发明提出的事件驱动控制在事件发生时flag标志量的变化情况，事件发生时flag为1，否则为0。仿真2000s，以0.1s为采样周期，连续时间控制次数为20000次，本发明提出的事件驱动控制次数为1968次；可见利用本发明所述事件驱动控制系统能够大大地降低运算负荷、减少了网络信息量，避免了执行器的过度磨损，降低了能耗。