基于多模型预测的锅炉主蒸汽温度控制

论文摘要

锅炉主蒸汽温度控制一直是工业控制上的难题,其原因主要有两个,一、锅炉主蒸汽的控制量和输出量(即主蒸汽温度)之间存在着大惯性、大延时。当检测到输出的变化而采取相应的控制时候,由于控制对象大惯性、大滞后的存在,控制量实际上已经不可能作用在检测到的变化量上,所以控制效果很差；二、当锅炉负载发生变化的时候,系统的参数也在变化。对于锅炉温度模型很难建立一个准确的数学模型,其原因是控制对象的参数在不停的变化,导致建立固定参数模型来实现准确控制很难实现。基于这两个原因,在现代生产过程中,锅炉控制仍然是一个难点。当锅炉的参数变化很大的时候,典型的PID控制不如有经验的师傅手动控制的效果好,其原因是手动控制时,控制人员会根据当前的负载情况和其他状况来预测一个控制模型,再根据自己的控制经验进一步控制。如果控制算法能像人为控制一样具有智能性,那会大大提高控制效果。目前,很多针对锅炉控制算法的改进也是基于这点,较为流行的有预测控制和模糊控制。本文在预测控制的基础上提出预测控制加多模型切换。一方面,根据当前的输出预测未来的模型；另一方面,设定几种典型的模型供预测时进行切换,从而既能克服控制对象大惯性对控制效果的影响,又能克服控制对象参数变化所带来的影响。本文通过在Simulink中针对不同负载下的情况进行仿真并且根据仿真结果分析比较了采用多模型预测控制和PID控制之间的优劣,从而得出了多模型预测控制控制效果优于PID控制这一结论。同时本文通过仿真图对模型切换过程做了适当的分析,并对存在扰动时的预测控制的控制效果进行仿真比较。本文并没有花很多的篇幅来对预测控制算法和多模型切换进行深入的探讨,而是本着应用的原则,针对主蒸汽温度控制系统对两种控制方法进行某种程度上的简化。预测控制方面主要是采取广义预测控制并根据实际数据提前建立好预测模型。模型切换方面,切换指标是根据广义预测控制中的优化指标来设计切换指标。本文同时通过S函数的编写将多模型预测控制算法用程序来实现。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 主蒸汽温度控制的背景
• 1.2 主蒸汽温度控制意义
• 1.3 主蒸汽温度控制的解决方案
• 2 相关知识介绍
• 2.1 主蒸汽温度简介
• 2.2 预测函数控制简介
• 2.2.1 预测函数的产生和发展
• 2.2.2 模型预测控制原理
• 2.2.3 预测控制基本特征
• 2.3 锅炉过热器结构简介
• 2.3.1 过热器作用
• 2.3.2 过热器分类
• 3 主蒸汽温度特性分析
• 3.1 静态特性分析
• 3.2 动态特性分析
• 3.2.1 主蒸汽流量变化时主蒸汽温度的动态特性
• 3.2.2 工况变化时主蒸汽温度的动态特性
• 3.2.3 减温水量变化时主蒸汽温度的动态特性
• 3.3 串级控制策略
• 3.3.1 串级控制优点和基本原理
• 3.3.2 主蒸汽温度的串级控制策略
• 4 多模型预测函数控制算法设计
• 4.1 预测函数基本原理
• 4.1.1 预测函数基本组成部分
• 4.2 一阶惯性纯滞后环节的预测函数控制
• 4.2.1 主蒸汽温度模型的一阶惯性纯滞后简化
• 4.2.2 一阶惯性加纯滞后环节的预测控制函数
• 4.3 多模型切换策略
• 4.3.1 多模型切换的必要性
• 4.3.2 多模型切换算法设计
• 4.4 多模型切换预测函数控制在主蒸汽温度控制中的应用
• 4.4.1 多模型切换预测函数控制结构设计
• 4.4.2 PID控制的参数整定
• 5 仿真实验及结果分析
• 5.1 仿真工具概述及使用方法
• 5.1.1 Simulink简介
• 5.1.2 S函数简介
• 5.1.3 S函数结构分析及工作原理
• 5.1.4 建立S函数的步骤
• 5.2 主蒸汽温度控制系统仿真及分析
• 5.2.1 PID控制系统和预测控制系统的结构
• 5.2.2 预测控制系统和PID控制系统的仿真结果
• 5.2.3 预测控制的鲁棒性分析
• 5.2.4 多模型切换预测函数控制系统的结构
• 5.2.5 多模型切换过程分析
• 5.2.6 预测函数控制下对扰动的仿真分析
• 结论
• 参考文献
• 附录A S函数程序代码
• 致谢