干熄焦系统温度模糊串级PID控制策略

干熄焦生产过程中产生大量热能用于生产蒸汽发电,既保护了环境、节省了能源,还提高了焦炭质量.然而,蒸汽发电过程中要求蒸汽温度恒定在局部范围内,但负载变化等因素会对蒸汽温度稳定产生严重影响.该文针对以上问题,在干熄焦锅炉蒸汽发电系统中,改进了传统的串级PID控制方法,利用主蒸汽温度与设定值之差实现主蒸汽温度“粗调”.在此基础上,综合考虑反应负载的主蒸汽流量、主蒸汽压力等因素,进一步“细调”减温水流量.为进一步优化系统控制性能,对起主要作用的主蒸汽温度控制回路引入模糊控制策略,实现了更稳定的蒸汽温度控制.该方法已成功应用于某钢厂干熄焦主蒸汽温度调控中,并取得了良好的应用效果.     

火电机组主蒸汽温度神经模糊-PID串级控制

如何将机组主蒸汽温度快速地控制在额定范围之内是火电厂热工过程控制面临的主要难题.针对超临界锅炉机组的主蒸汽温控制问题,提出一种基于神经模糊模型的火电机组主蒸汽温度自适应PID控制方案.根据采集到的减温水流量、高温过热器入口温度、主蒸汽流量、主蒸汽温度数据建立机组主蒸汽温度神经模糊模型,以此模型为基础实施主蒸汽温度自适应PID串级控制.内环采用PI控制器克服内部扰动,从而减少扰动对于导前汽温的影响,再将内环PI闭环控制系统及惰性区作为广义被控对象实行单神经元PID控制,通过主蒸汽温度额定值和实际输出值之间的误差对控制器参数进行在线调节,最终达到对过热器的控制.仿真实例验证了所提出的方法的有效性.     

余热锅炉蒸汽温度串级自动调节

通过对余热锅炉蒸汽系统特性的分析和研究,确定了余热锅炉进口烟气温度、蒸汽流量及主汽温度作为主蒸汽串级调节系统的控制参数,并在实际生产系统中进行检验.实际应用表明,该调节系统在负荷受外界因素影响较大、波动频繁的余热锅炉上能达到较好的调节效果.     

基于权重因子自校正的主蒸汽温度外挂广义预测串级控制

针对电厂目前普遍采用PI-PI串级控制器调节锅炉主蒸汽温度系统, 不能有效克服惯性、时滞和参数时变等问题的影响, 本文提出了一种理想GPC (Generalized predictive control)-PI串级控制器. 首先, 该理想串级控制器不仅能抑制一次和二次扰动, 而且外环GPC通过对主蒸汽温度的多步预测, 并结合滚动优化技术能有效克服主蒸汽温度系统的惯性和时滞问题. 另外, 针对主蒸汽温度系统参数时变的特性, 该理想控制器采用了T-S (Takagi-Sugeno)型模糊神经网络(Fuzzy neural network, FNN)作为主蒸汽温度模型, 该模型能够通过反馈校正技术实时更新模型参数. 同时, 为了改善主蒸汽温度系统动态响应品质和稳定性, 对外环GPC中的权重因子进行了模糊自校正设计, 通过理论分析和对比仿真验证了该理想GPC-PI串级控制器优于权重因子固定的GPC-PI和PI-PI串级控制器. 最后, 考虑到直接将电厂集散控制系统(Distributed control system, DCS)中的PI-PI串级控制器升级为理想GPC-PI串级控制器存在安全以及风险责任等问题, 故将电厂的传统PI-PI串级控制器升级成外挂的GPC-PI-PI串级控制器, 既改善了锅炉主蒸汽温度的控制效果又规避了风险责任, 实际应用验证了该方法的有效性.     

串级PID控制在锅炉主蒸汽温度控制中的应用

以华电漳平电厂#4机组热工调节系统改造项目为背景,系统采用北京华能新锐科技有限公司的PineContol分布式控制系统,并利用PineControl系统的控制组态软件工具--PineCAD进行控制逻辑组态.被控制量为锅炉主蒸汽温度,控制策略采用串级PID控制,取得了良好的控制效果.该系统现已经投入实际生产.     

基于混沌粒子群的神经网络主汽温控制系统

研究火电厂锅炉主蒸汽温度控制优化问题,针对主汽温对象具有大惯性、大迟延、时变性和非线性系统,由于存在实时性和实时性差,传统的PID控制难以获得很好的控制效果,提出一种混沌粒子群优化神经网络的主汽温控制方法。采用RBF神经网络对PID参数进行在线整定,并通过混沌粒子群算法对RBF神经网络初始参数进行优化,不仅具有RBF神经网络的自适应能力,同时具有常规PID串级控制的特性,增强了系统对不确定因素的适应性。仿真结果表明,控制算法具有较好的鲁棒性和控制品质,抗干扰能力强,可为锅炉主蒸汽温度优化控制提供参考。     

锅炉过热蒸汽压力控制系统设计与实现

针对工业过程中具有大惯性、大滞后和模型参数时变等特性的蒸汽出口压力系统,采用常规PID控制方法,往往无法得到满意的控制效果.为此,提出采用三自由度内模控制-模糊自适应PID算法,通过最小二乘原理辨识主蒸汽压力对象的内部模型,实现对蒸汽出口压力系统的串级控制.该控制系统融合了模糊控制、内模控制、PID控制3种方法的特点,程序设计简单,便于工业应用.通过仿真和PCS7实验表明,该方案增强了系统抗干扰能力和鲁棒性能,改善了系统的控制品质.     

增量式广义PI函数观测器的概念与工程应用

锅炉过热器蒸汽温度受控对象通常具有大惯性、大迟延、参数慢时变等特点。借鉴增量式观测器和PI状态观测器的研究成果,并结合热控领域复杂控制系统通常设计成串级调节系统的实际情况,提出增量式广义PI函数观测器(IFO-PIO/BS)及其状态反馈的概念,构造串级调节系统与观测器相融合的广义状态反馈控制系统,通过数学分析,给出IFO-PIO/BS的充分条件及其相应定理和推论的证明,揭示出该控制系统等价于IFO-PIO/BS具有了变增益状态反馈的功能。将其实际应用于一台300 MW单元机组的锅炉主蒸汽温度控制系统中,当负荷以8 MW/min的速率升降50 MW,或以5 MW/min的速率分别升降80 MW时,主蒸汽温度的最大偏差被控制在4℃,为解决锅炉过热器蒸汽温度这种大惯性、大迟滞受控对象的控制难题提供一个实例。     

主蒸汽温度自动调节系统

主蒸汽温度是锅炉运行中的主要参数，它的高低直接影响锅炉安全稳定运行，该文介绍了用KMM要编程序调节器对主蒸汽温度系统进行自动调节，首先介绍了过热蒸汽温度调节系统的组成及原理，利用KMM可编程序调节器的特点对我厂锅炉主蒸汽温度自动调节系统进行控制，并设计了监控系统，为了使系统投入自动后，调节效果良好，记录曲线合格，因此对该系统调节参数进行了整定。     

模糊控制技术在电站锅炉汽温调节上的应用

电站锅炉主蒸汽温度控制采用传统的串级调节系统,具有很大的纯滞后,而且干扰因素多,为此,采用模糊控制技术实施主汽温控制.机组自动发电控制(AGC)变负荷试验结果显示,主蒸汽温度的控制结果有较大的改善.     

过热汽温系统的Smith预估器参数多目标优化控制*

文中详细分析Smith预估模型参数对控制系统性能的影响,提出一种Smith预估模型参数多目标优化整定的控制方案,利用模型失配有效改善控制系统的性能.针对火电厂过热汽温系统高阶、大惯性及非线性特点,设计一种基于串级PID的Smith预估器参数多目标自调整优化控制系统.对某600MW超临界火电机组过热汽温系统进行仿真控制,结果表明,该方案具有良好的鲁棒性,可有效克服系统的非线性,控制效果明显优于常规的串级PID控制和参数匹配的Smith预估控制系统.     

基于改进PSO算法的过热汽温神经网络预测控制

将改进粒子群优化算法(MPSO)融合到神经网络预测控制中,提出了基于MPSO-RBF混合优化策略的模型预测器,以及基于MPSO算法的非线性优化控制器.针对过热汽温的控制,构造了基十神经网络预测控制的串级控制系统,并就该系统在实现时所涉及到的预测模型、滚动优化算法、反馈校正、仿真参数设置问题等进行了分析,给出了MPSO算法的粒子编码、操作设计和混合优化算法步骤.对某超临界600 MW直流锅炉高温过热器的过热汽温控制,进行了仿真试验,结果表明该方法具有良好的性能指标和应用前景.     

一种在线模糊控制的锅炉过热蒸汽温度调节方法

传统的锅炉过热蒸汽温度控制系统通过检测过热蒸汽温度及其变化趋势来调节减温水量,从而维持过热蒸汽温度在允许的范围之内.由于过热蒸汽温度在减温水量扰动下延迟较大,这种特性使过热蒸汽温度的控制滞后,控制效果不理想.分析现有热电厂锅炉过热蒸汽温度调节系统的控制策略,提出利用锅炉出口蒸汽温度的变化率和炉膛出口烟气温度作为前馈信号,解决过热蒸汽温度调节的滞后性.基于此设计一种锅炉过热蒸汽温度在线模糊PID双模控制方法,并给出详细设计方案.现场运行表明该方法可有效提高原系统的鲁棒性.     

基于DCS的蒸汽锅炉优化控制系统设计

针对燃煤蒸汽锅炉,设计了一套基于DCS的优化控制系统。首先通过OPC接口将DCS系统与本优化控制系统连接,其次利用力控组态软件设计优化控制界面,并用C#高级语言编写优化算法,实现对蒸汽锅炉的优化控制。系统经现场试运行效果良好,保证了锅炉燃烧的经济性、负荷与出力的协调性及运行的安全性。     

Adaptive regulation of super-heated steam temperature: a case study in an industrial boiler

This paper describes the application of the MUSMAR predictive adaptive controller to the regulation of super heated steam temperature in a commercial boiler. The boiler considered produces 150 t/h of steam at maximum load, used both for electric energy production in a turbine and industrial use. The combination of predictive and adaptive techniques, relying on multiple models redundantly estimated, allows a continuous adjustment of the controller tuning for tracking plant dynamics variations. This paper describes experiments actually performed on the plant with adaptive predictive control, in particular in the presence of load changes. A reduction of steam temperature fluctuations with respect to an optimized cascade of PI controllers is observed.     

汽包锅炉的一种非线性串级控制设计

电厂锅炉的非线性和大延迟时间常数等是影响其控制品质主要因素。针对这些问题,提出一种非线性串级控制设计方案,一方面采用非线性补偿能够抵消锅炉的非线性的影响,另一方面采用串级控制能够提高锅炉的动态响应速度。在控制设计中,选择锅炉汽包压力为副控制对象、主蒸汽压力为主控制对象构成串级控制系统。仿真研究表明,在大范围变负荷运行条件下,所设计的机组控制系统具有良好的控制品质并能够有效地提高锅炉的响应速度。     

ARX-Laguerre模型PID预测控制及其在过热汽温控制中的应用

针对火电厂过热汽温控制的特点,提出了一种基于ARX-Laguerre模型的PID预测控制算法(ALMPCPID),该算法使用增量式的ARX-Laguerre模型作为预测模型,将滚动优化的性能指标改为PID控制器的形式,并利用带遗忘因子的最小二乘递归方法对模型参数进行在线辨识。将ALMPCPID算法应用于过热汽温控制系统进行仿真研究,仿真结果表明该方法可有效应对过热汽温系统的特性变化带来的影响,控制效果优于常规预测控制策略,具有很好的应用价值。     

基于PCS7的锅炉控制系统的设计和实现

以工业锅炉为被控对象,以安全、稳定、低碳为生产目标,根据工艺流程,结合锅炉实际装置的操作经验,对整个锅炉控制系统的汽包水位、蒸汽压力、送风量、妒膛负压和过热蒸汽温度等进行了对象特性分析,将工业锅炉的控制划分为给水控制系统,燃烧控制系统和过热蒸汽控制系统三部分.采用高级多功能过程控制实训系统(SMPT-1000)以及西门...     

火电厂过热汽温的优化控制算法研究

由于火电厂过热蒸汽温度控制具有大延迟、大惯性、非线性、强时变性的特性,传统PID控制算法难以实现良好的控制效果。为了优化火电厂过热汽温控制,提出了一种基于DMC的改进串级PID控制算法。该算法采用DMC改进主控制器输入参数,预测未来输出值,通过预测值与实际值的差值实现输入参数的校正。仿真结果分析表明,该算法与传统PID控制算法相比降低了过热蒸汽温度的超调量,缩短了汽温控制的过渡过程时间,提高了控制系统的抗扰动能力,使控制系统的动态性能和静态性能有了极大改善。