現(xiàn)在很多工業(yè)生產(chǎn)上都用了智能化的系統(tǒng)，智能系統(tǒng)離不開計(jì)算機(jī)控制。那么這些先進(jìn)控制技術(shù)在電廠熱工過程控制中有什么應(yīng)用呢？本文針對(duì)此問題展開了一些論述，文章是一篇電子技術(shù)論文發(fā)表范文。
　　【摘 要】計(jì)算機(jī)信息技術(shù)及控制理論的發(fā)展，給工業(yè)生產(chǎn)中的控制技術(shù)帶來(lái)了發(fā)展變革的契機(jī)。各種由現(xiàn)代控制理論加以演化的先進(jìn)控制技術(shù)在電廠熱工過程控制中也得到普遍應(yīng)用。本文在分析相關(guān)控制技術(shù)的基礎(chǔ)上，結(jié)合電廠熱工過程控制的實(shí)際，討論先進(jìn)控制技術(shù)在電廠熱工過程中的具體應(yīng)用。

　　【關(guān)鍵詞】電廠熱工過程,先進(jìn)控制,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),應(yīng)用

　　電廠熱工過程是一個(gè)復(fù)雜程度高，不確定變量較多的控制對(duì)象，現(xiàn)階段傳統(tǒng)控制方式以其簡(jiǎn)單通用性，在電廠熱工過程中占據(jù)重要位置。隨著控制理論的成熟，結(jié)合電廠熱工過程工作特點(diǎn)，需要及時(shí)引入先進(jìn)控制技術(shù)，實(shí)現(xiàn)電廠熱工控制的科技化、智能化。

　　1 電廠熱工過程控制的種類及特點(diǎn)

　　電廠熱工過程有別于其他工業(yè)過程，帶有自身的復(fù)雜性，在動(dòng)力裝置及熱工過程中表現(xiàn)出強(qiáng)烈的非線性、隨機(jī)性、突變性及時(shí)延性，同時(shí)各變量之間也缺乏信息的完整性，因此，很難采用數(shù)學(xué)建模方式精確分析全過程，常規(guī)的PID控制方法并不能達(dá)到完美的控制效果。一般來(lái)說(shuō)，電廠熱工過程包含以下方面。

　　(1)過熱汽溫過程。電廠鍋爐溫度控制常規(guī)采用增減溫水量的方式進(jìn)行，帶有比較明顯的慣性和時(shí)滯性，動(dòng)態(tài)特性呈現(xiàn)不斷變化。

　　(2)單元機(jī)組的負(fù)荷過程。這一過程具有強(qiáng)烈的非線性、不確定性及時(shí)變性，存在耦合程度較高的多變量，難以進(jìn)行數(shù)學(xué)建模。

　　(3)鍋爐水位系統(tǒng)。汽包給水系統(tǒng)復(fù)雜多變，容易受到水量的擾動(dòng)，當(dāng)系統(tǒng)處在低負(fù)荷階段，會(huì)出現(xiàn)時(shí)滯性和非最小相位現(xiàn)象。

　　(4)鍋爐燃燒系統(tǒng)。這一過程也是多變量耦合較嚴(yán)重，且干擾因素眾多，燃燒率也難以準(zhǔn)確測(cè)量。該系統(tǒng)又細(xì)分為熱負(fù)荷調(diào)節(jié)、氧量校正及爐膛負(fù)壓調(diào)節(jié)三個(gè)系統(tǒng)，以熱負(fù)荷調(diào)節(jié)系統(tǒng)為主。

　　(5)制粉系統(tǒng)。作為一個(gè)輔助系統(tǒng)，起到重要的調(diào)節(jié)作用。該系統(tǒng)也是具備了純延遲及強(qiáng)耦合的非線性系統(tǒng)，帶有時(shí)變性。

　　2 先進(jìn)控制技術(shù)的主要類別

　　2.1 基于模型式的預(yù)測(cè)控制技術(shù)

　　預(yù)測(cè)控制包含模型算法控制及動(dòng)態(tài)矩陣控制。預(yù)測(cè)控制不需掌握過程模型具備的結(jié)構(gòu)參數(shù)，可以直接從生產(chǎn)的過程來(lái)描述動(dòng)態(tài)行為，根據(jù)一項(xiàng)指標(biāo)控制系統(tǒng)即可確定控制量的序列，從而使被控量在運(yùn)行軌跡上盡量貼近預(yù)測(cè)過程，取得最小的誤差平方和。預(yù)測(cè)控制通過不斷的進(jìn)行滾動(dòng)式優(yōu)化程式，能做到對(duì)系統(tǒng)輸出量和預(yù)測(cè)量進(jìn)行誤差分析校正，最后獲得較為穩(wěn)定的變量值，克服了數(shù)學(xué)模型在誤差及不確定性上的劣勢(shì)，適用于較為復(fù)雜的控制過程。

　　簡(jiǎn)而言之，預(yù)測(cè)控制就是基于模型的，能夠滾動(dòng)實(shí)施并有效結(jié)合反饋校正的一種優(yōu)化控制計(jì)算方法。

　　2.2 智能PID控制

　　智能PID控制是常規(guī)PID控制和智能控制技術(shù)的結(jié)合。智能控制技術(shù)主要采用的方式為模糊控制及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制。智能PID控制又相應(yīng)可以分為模糊PID控制、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)PID控制。

　　(1)模糊PID控制。主要是根據(jù)系統(tǒng)的實(shí)際偏差產(chǎn)生的大小在模糊控制和PID控制間加以切換。一般根據(jù)模糊控制器的不同形式，又可分為碼達(dá)尼型與PID的組合及模糊控制器自身的模糊PID。該控制器關(guān)鍵點(diǎn)在于切換邏輯及切換擾動(dòng)的選擇設(shè)計(jì)。

　　(2)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制。眾所周知，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因?yàn)榫邆漭^強(qiáng)的非線性能力，可以進(jìn)行自適應(yīng)學(xué)習(xí)，在并行分布處理上優(yōu)勢(shì)明顯，此外還具備強(qiáng)大的魯棒性和容錯(cuò)性，有效填補(bǔ)了解決不確定性較高的非線性系統(tǒng)建模及控制途徑�；�于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)性，能夠找尋出最優(yōu)化的PID參數(shù)。與模糊PID控制一樣，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制系統(tǒng)也可分為兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于配合辨識(shí)被控對(duì)象，形成辨識(shí)模型。另一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用于參數(shù)學(xué)習(xí)，根據(jù)辨識(shí)模型推斷輸出PID參數(shù)。

　　3 先進(jìn)控制技術(shù)在電廠熱工過程中的具體應(yīng)用

　　根據(jù)電廠熱工的幾個(gè)過程，可以有效采用預(yù)測(cè)控制、模糊控制及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制技術(shù)。

　　3.1 過熱汽溫過程

　　如前所述，電廠熱工的過熱汽溫過程具有一定的慣性及時(shí)滯性，動(dòng)態(tài)特性呈現(xiàn)不斷變化波動(dòng)，因此，可以將模糊預(yù)測(cè)控制技術(shù)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制應(yīng)用到這一過程中，在變量中獲取較為穩(wěn)定的數(shù)值，有效對(duì)系統(tǒng)的性能加以提升，強(qiáng)化了控制品質(zhì)，實(shí)現(xiàn)了較好的魯棒性。

　　3.2 單元機(jī)負(fù)荷過程

　　電廠的汽機(jī)發(fā)電單元作為一個(gè)非線性、慣性大、變量大的系統(tǒng)，當(dāng)負(fù)荷在較大范圍之間變化時(shí)，協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)往往很難進(jìn)行正�；�的運(yùn)行，此時(shí)應(yīng)用模型預(yù)測(cè)控制方法就是有效提高單元機(jī)協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)的有效方法。預(yù)測(cè)控制憑借算法簡(jiǎn)單，計(jì)算量小的控制性能，能夠提升該過程的智能化程度。此外，將預(yù)測(cè)控制和模糊控制加以結(jié)合，可以設(shè)計(jì)出模糊預(yù)測(cè)控制器，從而極大緩解單元機(jī)負(fù)荷過程中非線性及時(shí)滯性對(duì)熱工過程的影響。

　　3.3 鍋爐水位系統(tǒng)

　　鍋爐水位系統(tǒng)是純延遲，參數(shù)多變的系統(tǒng)，伴有“虛假水位”的現(xiàn)象�，F(xiàn)階段，較常采用的控制方法仍未三沖量控制方式，根據(jù)數(shù)學(xué)模型來(lái)整定PID參數(shù)，實(shí)際控制效果不甚理想。在此系統(tǒng)可以將預(yù)測(cè)控制技術(shù)加以運(yùn)用，一方面提高控制精度，減緩調(diào)節(jié)器在輸出時(shí)產(chǎn)生的波動(dòng)，有效延長(zhǎng)電廠設(shè)備使用周期。

　　3.4 鍋爐燃燒系統(tǒng)

　　鍋爐燃燒系統(tǒng)受到多種因素的制約，如煤炭的煤質(zhì)變化、變量間的耦合程度、單元機(jī)的負(fù)荷變化、時(shí)滯性等，燃燒系統(tǒng)呈現(xiàn)強(qiáng)烈的波動(dòng)性，外加上燃燒率通過在線測(cè)量時(shí)難以做到準(zhǔn)確化，因而經(jīng)常采用PID控制器求取出固定的參數(shù)。在這一系統(tǒng)中，先進(jìn)的控制技術(shù)并未得以普遍的運(yùn)用。為彌補(bǔ)信息采集不完整性的缺點(diǎn)，可以將帶有誤差校正的預(yù)測(cè)控制技術(shù)引進(jìn)到鍋爐燃燒系統(tǒng)控制過程，通過對(duì)參數(shù)的不斷優(yōu)化，獲取較好的控制效果。

　　3.5 制粉系統(tǒng)

　　制粉系統(tǒng)難以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)控制的阻礙在于其多變量、時(shí)滯性及強(qiáng)耦合特性。在此系統(tǒng)中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型可以在球磨機(jī)的控制上發(fā)揮其重要作用，通過非線性系統(tǒng)控制辦法，可以具有良好的魯棒性及抗干擾性。

　　4 結(jié)語(yǔ)

　　電廠熱工過程具有慣性、時(shí)延性、耦合性及不確定性等各種動(dòng)態(tài)特性，難以進(jìn)行精準(zhǔn)的數(shù)學(xué)建模，而現(xiàn)今的控制技術(shù)理論又憑借自身優(yōu)勢(shì)，找到了與電廠熱工過程的有效結(jié)合點(diǎn)。雖然尚存在一些沖突及缺陷，但電廠熱工過程的先進(jìn)控制應(yīng)用已成為行業(yè)大勢(shì)所趨。

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