循环流化床锅炉燃烧自适应控制系统的设计分析_王卫国.pdf
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1、循环流化床锅炉燃烧自适应控制系统的设计分析王卫国(山西潞安矿业(集团)有限责任公司五阳热电厂,山西长治046000)摘要:循环流化床锅炉的控制过程复杂,且具有较强的耦合性,针对燃烧过程的控制,设计了自适应控制系统,并采用 MATLAB 进行控制性能的仿真分析。结果表明,自适应控制系统的跟踪性能及抗干扰性能相较 PID 控制及模糊控制均具有较大的提高,可以较快地达到稳定值,并具有较小的超调量;当受到扰动作用时,能快速地恢复稳定。关键词:循环流化床锅炉自适应控制跟踪性能抗干扰性能中图分类号:TP273.2文献标识码:A文章编号:1003-773X(2023)02-0186-03引言煤炭是我国主要的
2、能源形式,在煤炭的消耗使用中,发电用煤是主要的应用形式,占到煤炭消耗量的1/2 左右。采用煤炭进行发电应用的过程中,由于煤炭的燃烧具有效率低、环保性差的缺点,造成了对环境的污染性1,且煤炭的燃烧状态与发电系统的稳定性具有相关性,对电力供应的稳定性也造成影响。循环流化床锅炉是常用的清洁燃煤设备,具有较好的环保性能及煤炭适应性2,在发电机组中具有广泛的应用。循环流化床锅炉在使用过程中燃煤的燃烧控制具有较多的变量相关性,具有非线性及滞后性较强的特点,对其进行控制的难度较大3,从而造成煤炭燃烧的控制稳定性差,导致环境的污染性较大。针对循环流化床的控制系统进行分析,设计自适应的控制方式4,从而提高控制的
3、稳定性,提高循环流化床的燃煤环保性能及稳定性,满足电网的稳定性需求。1循环流化床锅炉自适应控制系统的设计循环流化床锅炉采用煤炭与石灰岩颗粒作为燃料,通过给料机送入炉膛内,经过高温燃烧释放相应的热量,燃烧生产的二氧化硫生成硫酸钙经过旋风分离器实现烟气的分离排放。循环流化床锅炉的燃烧遍布整个炉膛5,控制过程复杂,在作业过程中主蒸汽压力及床温是锅炉燃烧系统主要的性能参数,两者之间具有较强的耦合特性,输入量引起的响应过程较长,具有较大的滞后性,对循环流化床锅炉的控制造成了较大的难度6。PID 控制是常用的控制方式,依靠系统的反馈数值进行比例、积分及微分单元的数值调整,将控制量的偏差作为系统的输入,从而
4、使得系统的响应达到理想值,这种控制方式的结构简单,具有较强的鲁棒性7,在工业控制中具有广泛的应用,PID 控制适用于简单线性的控制中,而循环流化床锅炉的控制过程复杂,仅采用 PID进行控制难以实现较好的控制效果。PID控制的三个控制单元相互配合协同8,具有较强的可拓展性,从而可以与其他的控制方式相结合使用。模糊控制是采用模糊数学的非线性智能控制方式,通过将专家知识与控制经验转化为逻辑推理的形式实现对被控量的逻辑控制9。模糊控制系统不需要准确的数学模型,对于循环流化床锅炉复杂的控制系统具有较好的适用性,且模糊控制的规则简单易于实现,在工业控制中也具有大量的应用。PID 控制的效果依赖于对被控对象
5、精确的数学模型,而循环流化床锅炉系统的控制过程复杂,难以获得准确的数学模型,将模糊控制的逻辑应用到 PID控制中对循环流化床锅炉进行控制,从而可以避免对数学模型的需求10,并结合两者的优势,依据过滤不同的燃烧工况实现对系统的控制。循环流化床锅炉自适应控制系统的结构如图 1 所示,通过模糊推理对PID 的参数进行实时调整11,从而实现对系统的实时自适应控制,满足锅炉燃烧系统的非线性及大滞后性的特点。2循环流化床锅炉自适应控制系统的效果分析2.1自适应控制跟踪性能分析循环流化床锅炉的主蒸汽压力及床温是主要的评价参数,反映了燃烧系统的稳定性并影响到电力的供应特性,采用 MATLAB 仿真分析的形式对
6、自适应控制系统的性能进行分析。依据循环流换床锅炉的控制变化特性12,对系统设定相应的跟踪控制,从而通过动态调整及稳态跟踪对自适应控制系统的性能进行分析。在 MATLAB 中建立自适应控制系统的模型,设收稿日期:2022-06-17作者简介:王卫国(1974),男,山西高平人,本科,毕业于西南交通大学,工程师,研究方向为电力系统及其自动化。总第 238 期2023 年第 2 期机械管理开发MechanicalManagementandDevelopmentTotal 238No.2,2023DOI:10.16525/14-1134/th.2023.02.073图 1自适应控制系统的结构示意图模糊
7、推理外界扰动PID控制器被控对象KpKiKdd/dtreuy自动化系统设计2023 年第 2 期定仿真分析的时间为 2 500 s,分析步长为 0.01 s,为便于对比分析,对 PID控制及模糊控制系统进行同步的建模分析,从而可以对不同控制方式的控制效果进行对比。设定三种不同的控制方式针对主蒸汽压力及床温分别进行阶跃响应控制,其控制变化过程曲线如图 2 所示,其中图 2-1 为主蒸汽压力的变化曲线,图2-2 为床温的变化曲线。从图 2 中可以看出,在三种不同的控制方式中,模糊 PID自适应控制能够更快地接近系统的期望值,且在进行调整的过程中产生的超调量最小;模糊 PID自适应控制的调节时间相对
8、于模糊控制可减少 30%,动态的超调量可减少 8%;常规 PID控制方式的控制调节时间长,且超调量较大,控制效果较差。模糊 PID自适应控制具有相应速度快、超调量小且曲线稳定性较高的特点,可以较好地提高循环流化床锅炉的控制性能。2.2自适应控制抗干扰性能分析循环流化床锅炉在工作过程中受到多种因素的干扰作用,当受到扰动作用后快速地恢复稳定状态是控制系统的重要任务,采用 MATLAB 仿真分析的形式对自适应控制系统的扰动性能进行分析。在MATLAB 中建立自适应控制及模糊、PID 控制三种系统的模型,设定仿真分析的时间为 3 500 s,分析步长为 0.01 s,在系统达到稳定状态后,在 2 00
9、0 s 处增加干扰,对三种不同的控制方式针主蒸汽压力及床温的调节过程进行仿真,其控制变化过程曲线如图 3 所示,其中图 3-1 为主蒸汽压力的变化曲线,图 3-2 为床温的变化曲线。从图 3 中可以看出,在循环流化床锅炉运行过程中,当受到扰动作用后,在三种不同的控制方式中,主蒸汽压力及床温均经过一段时间的调整恢复到稳定的状态,其中模糊 PID自适应控制能够更快地恢复到稳定状态,且受到扰动作用后产生的波动量较小,具有较强的抗干扰性能及较好的自适应性。3结语循环流化床锅炉是采用煤炭作为燃料进行发电的设备,在电厂中具有广泛的应用,由于煤炭燃烧过程产生一定的污染物,且循环流化床锅炉的燃烧过程较为复杂,
10、对控制系统的稳定性具有较高的要求,从而可以保证燃烧过程的稳定性及精确控制,提高设备的环保性能。针对循环流化床锅炉非线性、大滞后性的燃烧控制特性,采用模糊控制与 PID 控制相结合的方式设计自适应控制系统进行燃烧系统的控制。采用MATLAB 对自适应控制系统的控制跟踪性能及抗干扰性能进行仿真分析,结果表明,自适应控制系统的跟踪性能及抗干扰性能相较 PID 控制及模糊控制均具有较大的提高,可以较快地达到稳定值,并具有较小的超调量,当受到扰动作用时,能快速地恢复稳定。2-1主蒸汽压力2-2床温图 2不同控制方式的阶跃响应曲线3-1主蒸汽压力3-2床温图 3不同控制方式的扰动响应曲线1.21.00.8
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