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      具遲延特性的熱工對象模糊控制方法研究

      2016-08-10 14:22:41田亮
      大科技 2016年9期
      關(guān)鍵詞:遲延論域熱工

      田亮

      (中國能源建設(shè)集團天津電力建設(shè)有限公司 天津市 300000)

      具遲延特性的熱工對象模糊控制方法研究

      田亮

      (中國能源建設(shè)集團天津電力建設(shè)有限公司 天津市 300000)

      調(diào)節(jié)熱工對象時,通常是典型的大慣性、大遲延過程。在具體生產(chǎn)實踐中,工況變化導(dǎo)致對象的不確定性和實效性,而傳統(tǒng)控制模式是在精確模型控制基礎(chǔ)上,因模型不精確、控制算法固定而難以事先控制復(fù)雜系統(tǒng)之目的。本文將對模糊控制基本原理進行分析,并在此基礎(chǔ)上就具遲延特性的熱工對象模糊控制方法,談一下筆者的觀點和認識,僅供參考。

      熱工對象;遲延性;模糊控制;研究

      智能控制中的模糊控制,對于對象模型表現(xiàn)出一定的不確定性,采用模糊控制方法比較合適。一般的模糊控制器,控制大慣性和大遲延系統(tǒng),效果并不理想,需結(jié)合其他方法對控制效果進行適當改進。模糊控制模式比較接近人類的思維,更加清楚、直觀,而且計算量也相對較小,實用性強。

      1 模糊控制基本原理

      對于模糊控制而言,其與通常系統(tǒng)分析中的定量方法存在著本質(zhì)上的不同,具體表現(xiàn)出以下幾個方面的特點:①利用語言變量完全取代了傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)變量;②利用模糊條件語句描述變量函數(shù)關(guān)系;③采用模糊算法對復(fù)雜關(guān)系進行刻畫。通過模糊控制,將人類的知識和經(jīng)驗有效地轉(zhuǎn)化成控制措施,針對模型中難以建立的系統(tǒng)控制,并對其提供較為簡便的方式。模糊控制設(shè)備,根據(jù)知識經(jīng)驗理論和數(shù)據(jù),對隸屬函數(shù)、管控規(guī)則進行分析確定。從這一點來看,在無需明確精確數(shù)學(xué)模型的情況下,只要能夠提供人員知識經(jīng)驗以及操作數(shù)據(jù),即可規(guī)劃設(shè)計管控方案。實際上,模糊控制對象在發(fā)生變化時,也可達到滿意管控性能,而且魯棒性較強,如圖1所示。

      圖1 模糊控制器結(jié)構(gòu)示意圖

      1.1 模糊量化

      所謂模糊化,即將基礎(chǔ)變量中的確定量有效地變成基礎(chǔ)變量的模糊集,常規(guī)管控是在系統(tǒng)輸出值、設(shè)定值比較的基礎(chǔ)上,獲得偏差;控制器再結(jié)合該偏差,決定對系統(tǒng)如何進行有效控制。通常情況下,也可根據(jù)偏差值變化情況,做出綜合判斷。事實上,偏差值、偏差變化,均可作為精確輸入值,需先將其有效地轉(zhuǎn)換成模糊集合中的隸屬函數(shù)。對于任何輸入值而言,均對應(yīng)于模糊集合。當向模糊控制器輸入精確量時,應(yīng)當先將精確量有效地轉(zhuǎn)換成模糊隸屬函數(shù),即模糊量化。計算機在利用模糊控制算法模糊控制過程中,將輸入量自基本論域轉(zhuǎn)換至模糊集論域過程中,需將輸入量與量化因子相乘?;诹炕蜃佑成洌瑢⒕_量的變化范圍有效地映射至論域之中,然后再將論域中的輸入數(shù)據(jù),直接轉(zhuǎn)換成術(shù)語,并在此基礎(chǔ)上建立模糊集合。采用該種方式,即可將輸入精確量有效地轉(zhuǎn)換成利用隸屬函數(shù)表示的模糊變量數(shù)值;用檢測所得的輸入量,作為控制規(guī)則條件,采用模糊控制規(guī)則推理,即實現(xiàn)了模糊化。

      1.2 去模糊過程

      對于模糊量而言,其去模糊過程,即將基礎(chǔ)變量論域模糊集變換成基礎(chǔ)變量論域確定值。基于控制視角,由模糊推理所得的模糊集合,難以輸出給被控制對象控制;若模糊控制輸出、被控對象存在著人為中介,那么可將推理結(jié)果采取語言或其他形式顯示。在此過程中,人對該輸出進行解釋,以決定某數(shù)值輸出給被控對象以控制。如果被控對象、控制輸出之間不存在人為中介,那么應(yīng)當由模糊控制器根據(jù)某算法從推理結(jié)果中得出適合的數(shù)值,向被控對象輸出,即推理結(jié)果解釋問題?;谀:评硭玫妮敵瞿:`屬函數(shù),是在不同方法利用的基礎(chǔ)上找到的典型精確值,并將其視為控制量。

      2 智能化控制

      實踐中可以看到,常規(guī)的控制模式已經(jīng)無法有效適應(yīng)熱工對象控制,更多的研究和技工人員,將一系列智能化控制方法應(yīng)用在熱工對象控制上,并且用智能化的管控方法去處理控制對象遲延問題。由于熱工控制對象的遲延性、慣性,研究者們將遲延對象控制系統(tǒng)采用智能控制方法優(yōu)化改進,獲得智能型預(yù)估控制器,以此來有效控制熱工對象。以smiht為例,該種預(yù)估控制為時滯預(yù)估補償算法,即通過對對象進行動態(tài)估計,用預(yù)估模型補償之。從應(yīng)用實踐來看,Smiht預(yù)估控制系統(tǒng),可將時滯環(huán)節(jié)有效地移至閉環(huán)外,大大提高控制品質(zhì)和效率。值得一提的是:實際對象與估計模型之間存在誤差時,控制品質(zhì)就會嚴重受損,甚至?xí)霈F(xiàn)發(fā)散現(xiàn)象,對外部擾動特別敏感,嚴重影響魯棒性。從一方面來講,普通的Smiht預(yù)估控制系統(tǒng),無法在實際應(yīng)用過程中到以真正的實現(xiàn)。對此,研究人員將智能控制方法結(jié)合Smiht預(yù)估控制器使用,比如用模糊算法增益控制器比例等,從而實現(xiàn)自整定之目的;同時,通過動態(tài)化的對模型增益進行調(diào)整,可使模型輸出、控制對象輸出無限接近。從仿真結(jié)果來看,該方法可以有效改善和優(yōu)化Smiht的預(yù)估補償管控動態(tài)性能,對于減少整個系統(tǒng)以來性、提高抗干擾能力,具有非常重要的作用。

      實踐中,有研究人員還提出了有限脈沖響應(yīng)模型基礎(chǔ)上的預(yù)測函數(shù)控制算法,同時還提出了模糊自適應(yīng)預(yù)測函數(shù)控制措施,該方法簡單使用,能夠動態(tài)適應(yīng)工況變化。針對超臨界直流鍋爐而言,結(jié)合主汽溫對象特點,優(yōu)化設(shè)計預(yù)測函數(shù)一比例串級控制體系。通過典型工況條件下的試驗可知,采用串級(PFC-P)控制措施的主汽溫系統(tǒng),動態(tài)性能非常好。在此過程中,為了能夠有效克服因負荷變化而對主汽溫系統(tǒng)產(chǎn)生的影響,建議選用AFPFC措施,這樣可以確保系統(tǒng)負荷適應(yīng)性。當負荷出現(xiàn)明顯升降時,主汽溫度可保持在±5℃以內(nèi),控制量也能夠平穩(wěn)變化。鍋爐過熱汽溫,建議采用PDI改進控制措施,將智能積分有效地應(yīng)用PDI計算方法,并將其應(yīng)用到大遲延對象,以解決實踐中存在的問題。

      同時,可采用復(fù)合控制措施,控制鍋爐主汽溫度,這種復(fù)合控制措施,可在相對較大誤差范圍之內(nèi),基于Fuzyz進行有效管控,這樣可以有效提高調(diào)節(jié)品質(zhì);并且在小誤差情況下,實現(xiàn)二者之間的相互切換,利用跟蹤技術(shù)避免干擾;模糊控制器,采用的是全論域自帶調(diào)整模糊控制措施。不僅可以模糊規(guī)則的優(yōu)化控制,又可以簡化尋優(yōu)過程,從而減少模糊控制規(guī)則,使算法更加方便,容易調(diào)整參數(shù)。經(jīng)仿真試驗,該方法可以有效提高控制品質(zhì)。對于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)而言,其對信息數(shù)據(jù)的處理、加工以及存儲和應(yīng)用等,具有一定的優(yōu)勢。比如,其可對信息數(shù)據(jù)進行分布式存儲,并行處理、推理信息,并且對信息數(shù)據(jù)進行自學(xué)習(xí)、自組織處理?;诖?,實踐中可以以任意的精度逐漸接近非線性函數(shù),并且實現(xiàn)在線以及離線學(xué)習(xí)之目的,有較強的容錯性。在遲延控制系統(tǒng)中的應(yīng)用,主要是考慮其可逐漸逼進時滯動態(tài)性,僅需采用輸出和輸入樣本,即可訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)。從系統(tǒng)組成來看,其控制結(jié)構(gòu)并不復(fù)雜,對數(shù)學(xué)模型沒有精確的要求,在現(xiàn)代熱工對象控制過程中,得以廣泛的應(yīng)用。

      基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),對系統(tǒng)滯后時間進行辨識,通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入樣本區(qū)間的改變,利用輸出期望值、實際值間的誤差平方以及突變,對非線性系統(tǒng)滯后時間進行辨識,這是一種全新的估計滯后時間的方法。有研究者提出,可利用神經(jīng)元自適應(yīng)預(yù)測控制器,實時控制大慣性、大慣性對象。其中,利用的主要是模型加權(quán)函數(shù),對時滯進行確定,結(jié)合預(yù)控來有效克服變時滯。通過實驗發(fā)現(xiàn),該種方法有其切實可行性,魯棒性也非常的強。實踐中,將模糊控制、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及預(yù)測控制和Smiht預(yù)估控制結(jié)合起來,以此來有有效發(fā)揮其試點,并且形成全新的控制措施,對熱工對象有效控制。

      3 結(jié)束語

      總而言之,熱工對象非常復(fù)雜,作為一種多變的控制對象,其影響因素也非常的多,而且各系統(tǒng)間禍合互,所以控制對象時,必須全面考慮,采取綜合措施。

      [1]丁卉.模糊控制器在熱工對象中的應(yīng)用[D]北電力大學(xué),2013.

      [2]郄力博.一類純遲延系統(tǒng)的模糊控制系統(tǒng)設(shè)計與應(yīng)用研究[D]華北電力大學(xué),2012.

      TK32

      A

      1004-7344(2016)09-0325-02

      2016-3-10

      田亮(1985-),男,甘肅天水人,工程師,本科,研究方向為熱控。

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