低磷酸盐处理的LM-Smith控制器

电厂给水水质的提高使得低磷酸盐处理成为炉水调节的常用手段。为便于管理,炉水水样一般通过取样管传送至化学车间进行统一检测和分析。由于水样的传送和分析需要耗时,炉水磷酸根控制成为典型的时滞系统控制。现有的自动加药系统多采用PI控制,该方案能基本保证加药控制的稳定性,但在取样管较长,时滞明显的场合,不能对磷酸根浓度进行精确调节,这一缺陷在系统调峰和变负荷运行时更加明显。为改善磷酸根浓度的控制效果,本文提出了炉水低磷酸盐处理的LM-Smith控制方案。该方案根据经典的Smith控制,在取样点实施管道改造,增设现场磷酸根表,通过电信号反馈补偿管道传送的时延。为克服传统Smith控制抗干扰性差的弱点,引入Levnberg-Marquardt神经网络算法,在线辨识Smith预估模型,实现对被控对象的准确跟踪,仿真结果表明该方法响应迅速,辨识精度高,输出信号准确,鲁棒性较强,改善了Smith控制的效果,提高了磷酸盐自动加药系统的控制性能。