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电力检修|基于神经网络解耦线性化方法的

2017-02-13 浏览:40

安防之家讯：cript>基于神经网络解耦线性化方法的

锅炉主汽压力控制

于达仁，徐志强，郭洪波，范轶　（哈尔滨工业大学，黑龙江哈尔滨150001）锅炉对象的动态特性受到汽轮机运行状况的很大影响，必须采取解耦措施才能正常运行，但是由于其动态特性具有很强的非线性、时变性和不确定性，常规的线性解耦设计很难获得较好的效果。另一方面锅炉每天的运行是重复的，从机组的运行数据中可以充分了解对象的动态特性。该文基于神经网络阶逆系统方法提出了一种锅炉主汽压力非线性控制系统的设计方法，利用神经网络强大的自学习和自组织能力，发掘机组运行数据包含的对象动态特性的信息，克服对象的不确定性的影响，实现了系统的大范围解耦线性化。仿真结果表明，此控制策略能有效改善系统在大范围内工作时的控制品质和自适应能力。
关键词：锅炉；神经网络；逆系统；非线性系统；解耦线性化　

1引言热工对象具有复杂的被控特性，其动态特性或模型参数随着工况参数的变化而变化，以汽包锅炉压力控制对象为例，在负荷50~100的范围内其稳态增益的变化达3倍以上，主导时间常数变化也达2倍左右；同时锅炉的动态特性受到汽轮机运行状况的很大影响，例如当汽轮机从转速调节系统改用功频调节系统时，锅炉对象则从自平衡对象变成了无自平衡对象。因此在锅炉控制系统设计中必须采用解耦措施以克服汽轮机运行状况对锅炉的影响。然而锅炉和汽轮机之间的耦合是非线性的，且锅炉的动态特性存在着很多不确定因素，以致精确数学模型往往很难获得，并且由于煤种、煤质的变化，以及结焦、结垢等因素的影响，锅炉的动态特性还会发生缓慢变化，给锅炉与汽轮机之间的解耦网络设计带来了很大的困难。另一方面，在机组的运行数据中包含了机组对象动态特性的丰富信息，并且机组每天的运行过程都是重复的，因此从机组每天的运行数据中可以充分了解机组对象动态特性。从这个角度来看，机组的动态特性实际上是已知的。但是目前机组的控制系统设计中却并没有能试图利用机组的运行数据中包含的机组对象动态特性信息，从某种意义上来说这是一种对信息资源的浪费。对于如何利用运行数据中包含的对象动态特性信息，观察机组运行人员的操作，可以注意到在改变机组负荷时，有经验的运行人员往往可以预先调整系统的某些设定值，使机组改变负荷时的运行更加平稳；如果机组的过渡过程不太满意，运行人员可以在下一次负荷调整的过程中，继续修正系统设定值，改善机组过渡过程的质量。在此过程中，运行人员的头脑相当于有一个在线学习过程，根据机组的运行数据和曲线“学习”机组的动态特性，学习的结果就是运行人员的“经验”，运行人员根据其“经验”实现了锅炉和汽轮机对象的“静态解耦”。问题是如何使计算机也能学习运行人员的经验，或者说使计算机也能象运行人员一样从机组的运行数据和曲线中“学习”机组的动态特性，并根据学习的“经验”改变系统的给定值和控制器参数，实现机组的有效控制。[1][2][3][4][5][6][7][8]下一页安防之家专注于各种家居的安防,监控,防盗,安防监控,安防器材,安防设备的新闻资讯和O2O电商导购服务，敬请登陆安防之家：http://anfang.jc68.com/

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