自動化技術的發(fā)展及其在火電廠中的應用
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第6期 韓 璞,等:自動化技術的發(fā)展及其在火電廠中的應用95
概念,從而形成了現(xiàn)代控制理論。
隨著計算機的誕生和發(fā)展,涌現(xiàn)出一批新型的控制策略,這些控制策略結構復雜,不借助于計算機根本無法實現(xiàn)。這些控制策略有些已經成為自動控制理論的重要分支。例如,自適應控制、預測控制、智能控制、魯棒控制、最優(yōu)控制等。當使用這些控制策略對系統(tǒng)進行控制時,所面臨的設計和校正的任務就是根據希望的系統(tǒng)性能指標,研究、設計這些控制策略的結構和參數(shù)了。把這一時期的控制理論稱為超現(xiàn)代控制理論。
另一方面隨著控制理論應用范圍的擴大,從個別小系統(tǒng)的控制,發(fā)展到若干個相互關聯(lián)的子系統(tǒng)組成的大系統(tǒng)進行整體控制,人們開始了對大系統(tǒng)理論的研究。我們把該理論也歸結為超現(xiàn)代控制理論的研究范疇。
一種新型的多變量模糊控制算法;文獻[6]針對球磨機系統(tǒng)中的溫度和負壓采用專家模糊控制,既能保證系統(tǒng)的安全性,又能提高經濟性。
雖然自適應控制、預測控制、智能控制等在電廠中取得了一定的應用,但是這些研究僅停留在實驗階段,遠遠不能得到大規(guī)模推廣。PID以其原理簡單、適應性強、魯棒性強等優(yōu)勢在電廠熱工控制系統(tǒng)中居主導地位。
PID控制律依賴于參數(shù)模型,因此,熱工系統(tǒng)得建模問題顯得尤為重要。傳遞函數(shù)是描述火電廠熱工對象動態(tài)特性的一種常用模型,在控制系統(tǒng)設計、調試、檢驗及參數(shù)優(yōu)化中起著重要的作用。如何根據現(xiàn)場操作信號直接求得熱工對象傳遞函數(shù)一直是控制領域研究的重要課題之一。最早應用于建模的算法是經典的最小二乘法,由于其實驗困難,并沒有在實際應用中得到廣泛重視。飛升曲線法以其簡單、易操作等特點為工程人員所采用。實驗得到的飛升曲線完全反映了對象的動態(tài)特性,從飛升曲線上可以求取某些特征參數(shù),并且可以將飛升曲線轉化為容易處理的傳遞函數(shù)形式,得到系統(tǒng)參數(shù)模型。
求得系統(tǒng)的參數(shù)模型之后,需要進行控制器的參數(shù)優(yōu)化。優(yōu)化方法很多,最早采用理論計算,如根軌跡法、頻率特性法,但是在過程控制系統(tǒng)中,由于對象數(shù)學模型的近似性,理論計算求得的參數(shù)并不很可靠。隨后又產生了以單純性法為代表的經典優(yōu)化方法。近些年,智能優(yōu)化算法已經得到充分的關注,以遺傳算法、蟻群算法等為代表的群體智能算法對模型要求不高,并且搜索效率很高,已經逐步應用于熱工系統(tǒng)控制器參數(shù)優(yōu)化之中。
2 控制理論在火電廠熱工過程控制
中的應用
在生產過程自動控制的發(fā)展歷程中,PID控制是歷史最久、生命力最強的基本控制方式。特別是在火電廠中,由于電力生產過程安全性以及經濟性的需要,幾乎百分百的控制系統(tǒng)使用PID控制。
自適應控制與預測控制已經是控制論的一個重要分支,許多學者在該方向上進行了深入的理論和工程應用研究,已經是較為成熟的理論。部分學者在火電廠主汽溫系統(tǒng)、給水系統(tǒng)中研究并應用了自適應控制和預測控制,取得了一定的進展。文獻[2]將自適應算法應用于火電廠的汽包鍋爐主汽溫系統(tǒng)中,為自適應控制技術在火電廠中的實際應用進行了嘗試;文獻[3]將預測控制應用于汽包水位非自衡系統(tǒng),針對鍋爐汽包系統(tǒng)這種非自衡系統(tǒng),研究了一種適用于積分過程的動態(tài)矩陣(DMC)算法。
近年來,以人工神經網絡(ANN)、模糊控制(FuzzyControl)、專家系統(tǒng)(ExpertSystem)為代表的智能控制逐漸興起并取得了突破性的成就。文獻[4]等采用人工神經網絡解決電廠中常見熱工系統(tǒng)的建模問題,具有重要的實用價值;文獻[5]提出了模糊控制在球磨機中的應用,3 模擬控制儀表的產生和發(fā)展[7]
20世紀60年代初,以電子管作基本電子器件的DDZ-I型電動單元組合儀表試制成功。DDZ-I儀表存在著許多缺點,例如由于采用電流傳輸制,在每個單元內增設功率放大級,這不但使儀表體積增大,同時也使熱耗增加;另外,結構上的功能分離,使構成一個復雜系統(tǒng)要采用很多個單元,那會帶來許多不便,如儀表盤面過大,操作整定麻煩,盤后接線雜亂等。
隨著半導體器件生產技術的顯著進展,1965
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