先进控制优化整定方法及电站控制应用研究

先进控制优化整定方法及电站控制应用研究

论文摘要

电站热力系统是能源供应的主力和耗煤大户,是节能减排的桥头堡,必须朝高效低污染方向发展。随着现代热力系统的大型化和复杂化,特别是热力发电机组向高参数、大容量、高度自动化的发展,其控制水平对安全、经济运行具有举足轻重的作用。目前,大型火力发电厂普遍采用大型分布式控制系统或集散控制系统(distributed control system,DCS)来对全厂设备进行监控和管理。这些DCS依然停留在控而不优的状态,还没达到物尽其用的高度。热力系统控制与优化方法的研究目标是设法提高设备运行的安全性和经济性:一方面,将过程参数控制在一定范围之内是系统安全运行的重要保障;另一方面,提高系统某些重要参数的控制精度,也能间接促进热力系统运行经济性的提升。对于热力系统的自动控制而言,最大的难点来自于系统本身强非线性、强耦合以及大滞后的特点,同时由于负荷波动以及燃料特性变化又增加了系统的不确定性,从而导致了传统控制方法的性能恶化甚至失效。因此,针对电站热工过程的上述特点和要求,一方面,发展更为先进的热工过程控制理论和技术势在必行,另一方面,在现有设备和技术的基础上,进一步优化和提高控制系统的性能很有必要。针对电站被控对象的特点,本文分别从单输入单输出(single-inputsingle-output, SISO)系统和多输入多输出(multi-input multi-output, MIMO)系统的角度,以及从针对被控对象有模型,到仅有被控对象输入输出试验数据两方面着手,进行了PID控制器参数的优化整定研究,主要研究内容和创新点包括:1)提出了一种应用改进二进制差分进化算法(modified binary differentialevolution algorithm, MBDE)对PI/PID控制器参数进行优化整定的方法。首先,基于参数稳定域理论,预先确定保证闭环系统稳定的PI/PID控制器参数的约束范围。其次,根据实际问题的需要,结合相应的性能指标,设计恰当的复合性能准则作为优化算法的优化目标,并采用MBDE智能优化算法对优化目标进行优化,从而得到PI/PID控制器的最优参数。最后,将该方法分别应用于针对某循环流化床床温和一个非最小相位系统的PI/PID控制器的参数整定。仿真结果表明,通过上述方法设计的PI/PID控制器,跟传统方法相比,实现方式简单灵活,可以满足闭环系统动态性能的特殊需求。2)针对系统在闭环有噪声影响情况下,提出了采用基于数据驱动的虚拟参考反馈整定(virtual reference feedback tuning, VRFT)方法,对已知结构的控制器参数进行再整定的方法。首先,利用输入输出数据对闭环系统的灵敏度函数进行辨识,并利用它构建新的虚拟开环输入输出数据。然后,利用开环状态下标准VRFT的方法进行控制器参数再整定。通过对一个Benchmark问题中的控制器参数的重新整定,对所提出的方法进行了验证。同时,针对PID控制器的一般型式,给出了基于VRFT的闭环含噪声系统进行PID控制器参数整定的一般步骤,并通过一个实例,说明了该方法的有效性和实用性。3)针对包括电站热工过程在内的一般工业对象,一般都具有存在时延的特征,无论系统是自衡对象还是非自衡对象,均视为含非最小相位零点的对象,提出了采用VRFT方法并利用MBDE寻优对PID控制器参数进行整定的统一方法,并将该方法应用于带水泵的锅炉凝结水补水箱(非自衡系统)的水位控制以及主蒸汽汽温的串级控制(自衡系统)。仿真结果表明,这种方法具有广泛的适用性。4)提出了一种可将SISO系统中基于增益和相位裕度规范的PID控制器参数整定方法扩展到能实现对角优势的MIMO系统中的方法。首先利用一个前置补偿器,将该MIMO系统变为一个对角占优的系统;然后,采用直接Nyquist阵列(direct Nyquist array, DNA)的方法,利用反正弦函数在(0,1)区间的可线性化,将在SISO系统中基于增益和相位裕度规范的PID控制器参数整定方法,推广到MIMO系统中,并且据此设计了锅炉—汽轮机系统(boiler-turbine unit, BTU)的协调控制系统,并且与现有的协调控制器设计方法进行了仿真比较。仿真结果表明,该方法与现有的方法—Tan’s方法相比,主要性能参数优越,形式简单,尤其是它可以定义系统的鲁棒性。5)针对VRFT在MIMO系统领域应用的不足,提出了将VRFT方法应用到系统可实现对角优势情形下的策略。由于结构上的限制,特别是矩阵运算中乘积的不可交换性,VRFT并不能直接应用于MIMO系统,原则上只能应用于完全解耦的系统。通过研究表明,对于可实现对角优势的系统,在工程领域,也可以采用VRFT方法进行控制器设计,并以已知的BTU为例,进行了基于VRFT方法的协调控制器设计,取得了满意的结果。6)对工业生产实际应用,提出在不引入第三方系统的前提下,利用已有DCS系统的组态功能,对FOPDT(first-order plus dead time)和IPDT(integralplus dead time)模型的参数进行在线辨识和PID控制器参数进行自整定的方案并实现之。辨识算法采用鲁棒性较强的面积法,并对算法进行合理改进简化以规避组态功能受限的影响,而对PID参数整定方法则选择了几种典型方法,并在生产实践中进行了实际效果的检验比较。试验结果表明,该方法对于工作在一般噪声环境的系统,均有良好的品质。

论文目录

  • 摘要
  • ABSTRACT
  • 第一章 绪论
  • 1.1 课题研究的目的和意义
  • 1.2 电站控制国内外研究概况
  • 1.2.1 单变量对象的控制研究概况
  • 1.2.2 多变量对象的控制研究概况
  • 1.3 差分进化算法及其在控制中的应用
  • 1.4 数据驱动控制研究概况
  • 1.5 本文的主要工作和创新性
  • 1.6 论文主要研究内容
  • 第二章 基于 MBDE 和参数稳定域的 PID 控制器参数优化整定
  • 2.1 概述
  • 2.2 改进二进制差分进化算法
  • 2.2.1 概率估计算子
  • 2.2.2 交叉操作
  • 2.2.3 选择操作
  • 2.2.4 参数选择
  • 2.2.5 算法实现
  • 2.3 PID 控制器参数稳定域及其确定方法
  • 2.3.1 针对 FOPDT 模型的方法
  • 2.3.2 针对 SOPDT 模型的方法
  • 2.4 基于 MBDE 和参数稳定域理论的 PID 控制器参数优化整定方法
  • 2.4.1 系统描述
  • 2.4.2 分析
  • 2.4.3 整定步骤
  • 2.5 仿真研究
  • 2.6 本章小结
  • 第三章 基于 VRFT 的闭环含噪声系统 PID 控制器参数整定
  • 3.1 概述
  • 3.2 基于标准 VRFT 的控制器设计原理
  • 3.2.1 一些假设和说明
  • 3.2.2 基于标准 VRFT 的控制器设计方法
  • 3.2.3 滤波器的设计
  • 3.3 噪声数据的处理办法
  • 3.3.1 IV 的选择
  • 3.3.2 关于噪声数据的标准 VRFT 的控制器设计
  • 3.4 闭环含噪声系统的 VRFT 方法
  • 3.4.1 过程处于闭环运行状态时
  • 3.4.2 一个 Benchmark 问题的再讨论
  • 3.5 基于 VRFT 的闭环含噪声系统的 PID 控制器参数整定
  • 3.5.1 基于 VRFT 的闭环含噪声系统的 PID 控制器参数整定方法
  • 3.5.2 仿真实例
  • 3.6 本章小结
  • 第四章 基于 VRFT 的时滞系统 PID 控制器参数优化整定
  • 4.1 概述
  • 4.2 被控对象含一个非最小相位零点的情况
  • 4.2.1 过程分析
  • 4.2.2 改进的 VRFT 方法
  • 4.3 被控对象含时延环节的处理办法
  • 4.3.1 研究意义
  • 4.3.2 模型分析
  • 4.4 电站中的应用实例
  • 4.5 本章小结
  • 第五章 基于增益和相位裕度规范的 MIMO 系统的 PID 控制器参数整定
  • 5.1 引言
  • 5.2 基于增益和相位裕度规范的 SISO 系统的 PID 控制器整定方法
  • 5.2.1 PI 整定公式
  • 5.2.2 PID 整定公式
  • 5.3 对角优势系统的 Nyquist 稳定判据
  • 5.3.1 对角优势系统
  • 5.3.2 对角优势函数矩阵的周数
  • 5.3.3 对角优势系统的 Nyquist 稳定判据
  • 5.4 MIMO 系统 PID 控制器的直接 Nyquist 阵列(DNA)设计
  • 5.4.1 系统的对角优势化
  • 5.4.2 Gershgorin 带的整形
  • 5.4.3 PID 控制器的参数整定
  • 5.5 仿真算例
  • 5.6 本章小结
  • 第六章 基于 VRFT 的 MIMO 系统 PID 控制器参数优化整定
  • 6.1 概述
  • 6.2 基于 VRFT 的 MIMO 系统控制器设计
  • 6.2.1 问题描述
  • 6.2.2 MIMO 系统中 VRFT 方法应用的可行性分析
  • 6.2.3 两种特殊情况
  • 6.3 VRFT 方法在协调控制系统设计中的应用
  • 6.4 本章小结
  • 第七章 基于电站 DCS 系统的 PID 控制器参数自整定的实现
  • 7.1 引言
  • 7.2 电站 DCS 中的调节控制系统(MCS)简介
  • 7.2.1 电站 DCS 简介
  • 7.2.2 调节控制系统(MCS)简介
  • 7.3 基于开环阶跃响应法的过程辨识原理
  • 7.3.1 过程辨识的数据测试方法
  • 7.3.2 针对 FOPDT 模型的参数辨识方法
  • 7.3.3 针对 IPDT 模型的参数辨识方法
  • 7.4 基于 DCS 的 PID 控制器参数自整定方法的实现
  • 7.4.1 针对 FOPDT 和 IPDT 模型的 PID 控制器参数的整定方法
  • 7.4.2 PID 控制器参数自整定方法在 DCS 中的实现
  • 7.4.3 仿真研究
  • 7.5 现场应用案例
  • 7.5.1 电站典型 SISO 系统的 FOPDT 模型参数辨识结果
  • 7.5.2 电站典型 SISO 系统的 PID 控制器自整定结果
  • 7.6 本章小结
  • 第八章 总结与展望
  • 8.1 论文总结
  • 8.2 进一步工作展望
  • 参考文献
  • 作者在攻读博士学位期间的科研成果
  • 作者在攻读博士学位期间参与的项目
  • 致谢
  • 相关论文文献

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