基于模糊PID的串级温度控制系统研究

2024-09-19

0引言

当前PID控制仍然是控制过热汽温的主流方法。基于过热汽温大迟延、大惯性和时变等特点,当运行工况发生较大变化时,其对过热汽温对象的模型参数有较大影响。因此,常规的PID控制难以取得令人满意的控制效果

[1]

针对以上问题,本文提出一种新的过热汽温系统的控制方案:将模糊控制器和常规的PID控制器相结合作为主控制器。结果表明,新的控制方案较传统的PID控制方案有更好的控制品质,即使在变工况的条件下也能达到较好的控制效果。

1 串级控制系统的设计

1.1过热汽温串级控制系统

过热汽温采用串级PID控制的原理框图如图1所示。

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某机组锅炉过热汽温采用喷水减温调节手段,控制系统的被控对象为一个带有大迟延和大惯性的非线性控制对象。通过现场动态特性试验得知:随运行工况的不同,对象动态特性会发生较大范围的变化。具体变化情况如表1所示。

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衰减曲线法是一种闭环整定方法,整定的依据是在纯比例调节下的试验数据,其试验数据来自系统的衰减振荡,且衰减比特定(通常为4:1或10:1,本文为4:1),利用表2的经验公式,求取调节器相应的整定参数。

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在衰减比4:1下分别调节主副回路:根据表2衰减曲线法整定计算公式,结合表1四种典型工况下的对象特性,计算出四种典型工况下的主控制器整定参数如表3所示。

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当运行工况大幅度变动时(即37%~100%负荷范围内),过热汽温对象的非线性、时变性非常明显:根据某一特定工况得到的PID控制器整定参数,在各种工况下很难实现较为理想的控制效果;不同工况的过热汽温对象的数学模型参数变化也很大。

以75%工况为例,根据表3中的参数,在Matlab中仿真得到各工况下的曲线如图2所示。

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由图2分析比较可知,在变工况情况下,系统负荷由75%下降到50%时,系统超调量增大,调节时间变长;在系统负荷由75%上升到100%的过程中,系统反应变慢,积分作用表现得越来越弱,调节时间也略微增长。虽然系统以75%工况下整定的参数为基准升降负荷时最终会趋于稳定,但其控制效果已经变得越来越差。

因此,下文引入了模糊PID串级汽温控制策略,以改善过热汽温的控制品质。

1.2 串级控制系统的改进——模糊PID串级控制系统

针对过热汽温被控对象的特性,本文采用模糊 PID控制器作为过热汽温串级控制系统的主调节器,以改善过热汽温被控对象在锅炉负荷发生变化等情况下的动态性能。其控制系统结构图如图3所示。

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当过热汽温被控对象受到如锅炉负荷变化等因素影响时,过热汽温测量值θ

1

与设定值θ

10

相差较大,模糊PID控制器将kp、ki和kd三个参数根据误差e和误差变化率e

c

进行调整,进而改变了模糊整定控制器输出信号,最终使得过热汽温保持在额定值

[2]

2模糊PID串级控制系统的设计

2.1模糊控制器隶属函数曲线的设置

模糊控制器采用双输入单输出的二维结构,输入分别为误差e和误差的变化率ec,输出为u。其模糊集为:{NB,NM,NS,Z0,PS,PM,PB}。模糊控制器的隶属函数曲线均采用反应较为灵敏的三角形函数,论域均为[—6,6],三个变量的隶属度曲线相同,如图4所示。

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2.2模糊控制器规则的设计

模糊控制规则是根据生产现场操作人员或者专家经验得到的。规则表反映了实际的操作经验,规则表的好坏直接决定了控制的品质。模糊控制规则是否完备,直接决定着模糊控制效果的好坏。它的提取和选择是一个复杂综合的过程

[3—4]

。本文选取常用的模糊控制规则,如表4所示。

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2.3模糊PID串级控制系统仿真及参数整定

由于模糊控制器的输入为误差和误差的变化率,故模糊控制器可以等同为一个PD控制器。从控制性能分析可知PD控制器是有差控制器,无法消除静差。为了得到一个误差输出曲线,需要在模糊控制器上并联一个积分控制器,即得到模糊PID控制器。系统采用串级结构,内回路为比例调节,外回路由模糊控制器和常规PID并联组成混合控制器

[5—7]

。仿真结构图如图5所示。

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以75%工况为例 ,采用模糊PID控制系统在 Matlab中仿真得到各工况下的曲线如图6所示。

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3 结论

针对过热汽温被控对象大迟延、大惯性和时变等特点,本文在常规的过热汽温串级控制系统的基础上,引入模糊PID控制器作为串级控制系统的主调节器,用Matlab对该模糊PID串级控制系统进行了仿真。结果表明,与常规的串级控制系统相比,模糊PID 串级控制系统对象的参数或结构发生变化时,有快速响应、无超调、无静差等优良性能。

[参考文献]

[1]李佳.模糊自整定PID控制在过热汽温控制系统中的研究与应用[D].哈尔滨:哈尔滨理工大学,2012.

[2] 曾竞,谢又成.基于模糊自整定PID的主汽温串级控制系统的设计[J].微计算机信息,2007(19):46-48.

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[5] 韦巍,何衍.智能控制基础[M].北京:清华大学出版社, 2008.

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2024年第12期第12篇

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