火電廠鍋爐主蒸汽壓力控制仿真研究

李棟

摘要：大多數(shù)的火電廠都是靠蒸汽帶動同軸轉(zhuǎn)子發(fā)電的，將蒸汽的熱能通過轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)化為機械能。如果主蒸汽壓力質(zhì)量達不到要求，那么就會影響到后面所有程序的進行，還會沖擊汽輪機轉(zhuǎn)子影響汽輪機的壽命，降低電廠的工作效益、經(jīng)濟效益。

關(guān)鍵詞：鍋爐主蒸汽壓力;PID控制;模糊控制;遺傳算法優(yōu)化

一、系統(tǒng)整體設(shè)計

本文研究了關(guān)于PID控制主蒸汽壓力的三種比較方法，設(shè)計了傳統(tǒng)PID控制主蒸汽壓力。將模糊控制規(guī)則與PID控制結(jié)合起來，形成了優(yōu)勢互補，PID控制需要精確的數(shù)學模型而模糊控制不需要，模糊控制會存在很大的穩(wěn)態(tài)誤差，恰好積分時間在理論上可以完全消除靜態(tài)偏差，所以再進一步的設(shè)計中我們采用模糊PID控制。在隊友尋優(yōu)方面，考慮到最常用最適合的遺傳算法來優(yōu)化PID的三個參數(shù)，把參數(shù)編碼形成對應的二進制字符串，用遺傳算子對Kp、Ki、Kd，進行復制、交叉、變異等操作，最后收斂得到最優(yōu)解。這種方法速度快，原理簡單，應用廣泛。

二、程序仿真設(shè)計

2.1PID仿真設(shè)計

本文選取PID控制，它是一直具有著最強的生命力，同時也是經(jīng)久不衰的基本控制方式之一。除了在最基本的情況下可以使用開關(guān)量的順序控制外，它就是唯一的控制方式。隨著科學技術(shù)的進步和發(fā)展，直到計算機領(lǐng)域的個命技術(shù)的更新?lián)Q代，PID仍然在許多先進控制算法中，保持強大的生命力，由于PID自身具有這些優(yōu)點，所以PID仍然是使用最廣泛的基本控制方式。PID控制應用廣泛，具有大量的實際實驗基礎(chǔ)，PID的控制簡單，操作方便，具有很強的適應性，魯棒性強的特點。PID的控制參數(shù)，Kp=0.1;Ki=1;Kd=0.采用的傳遞函數(shù)為。

2.2模糊PID仿真設(shè)計

本文設(shè)計了模糊PID控制，模糊控制對初始數(shù)據(jù)不是特別敏感，只要知道了研究對象大概的模糊模型就能有效的實施模糊控制，模糊控制的首要問題就是根據(jù)被控對象的特性來找出合適的模糊模型，這就是模糊系統(tǒng)的建模，就是要建立“黑匣子”里面系統(tǒng)的模糊模型。因此就需要一個系統(tǒng)的輸入和輸出、編輯語言的個數(shù)及其隸屬函數(shù)，以及能反應其輸入輸出的模糊關(guān)系，或者其模糊語言規(guī)則。模糊邏輯推理是根據(jù)人的想法的外特性，用模糊邏輯規(guī)則進行建模和控制的方法。模糊控制主蒸氣壓力的優(yōu)點在于不必要也不需要知道被控對象的精確的數(shù)學模型，而是把被控對象當成一個黑匣子，通過其外特性建立了研究系統(tǒng)的模糊模型。

模糊PID復合控制指的是要將模糊控制策略與傳統(tǒng)的PID控制算法結(jié)合起來的一種控制算法。這種控制方法很常見，由于模糊控制過程中存在著靜態(tài)誤差，所以我們采用兩種控制相結(jié)合來消除模糊控制這一缺陷，防止模糊控制不能完成系統(tǒng)對較高精度的要求，因為PID調(diào)節(jié)的積分作用在理論上是可以完全消除穩(wěn)態(tài)誤差的，它具有很好的消除誤差的作用。因此把模糊控制和PID控制結(jié)合起來以增加穩(wěn)態(tài)性能。當常規(guī)的PID控制難以達到控制精度且系統(tǒng)的穩(wěn)定性差時，可以引入模糊PID控制來提高系統(tǒng)的動態(tài)精度。

2.3遺傳算法PID仿真研究

遺傳算法（GA）引入優(yōu)化參數(shù)形成的編碼串聯(lián)群體中，按所選擇的適配值函數(shù)并通過遺傳中的復制、交叉及變異算子對個體進行篩選，使適配值高的個體被保留下來，組成新的群體，新的群體既繼承了上一代的信息，又優(yōu)于上一代。這樣周而復始，群體中個體適應度不斷提高，直到滿足一定的條件。染色體解碼復制是多點開始水解復制快，根據(jù)染色體的水解方式，遺傳算法具有并行解碼操作。它的并行特性決定控制迅速，這樣的算法對于操作人員操作簡單方便，時間短，是一種應用相當廣泛的全局尋優(yōu)算法。

首先需要對參數(shù)進行編碼，確定參數(shù)之間的編碼長度和每個參數(shù)的大致范圍;然后由計算機來生成初始種群P（0），P（0）是由N個個體組成的;對行程編碼的各個個體進行解碼操作，用解碼出來的對應參數(shù)求代價參數(shù)值及適應度函數(shù)，二者之間成倒數(shù)關(guān)系;開始遺傳因子操作，要使用遺傳因子包括復制、交叉和變異算子初始種群P（t）進行，從而生成優(yōu)化新生代優(yōu)化種群P（t+1）;重復循環(huán)求代價函數(shù)和適應度函數(shù)產(chǎn)生新生代種群的步驟，當產(chǎn)生的新生代種群個體符合預訂目標或者收斂的時候為止。

采樣時間定義為auto，遺傳算法中使用的樣本size個數(shù)為30;編碼長度CodeL為10;G迭代次數(shù)為100次;交叉概率和變異概率分別為Pc=0.06，Pm=0.001;Kp的取值范圍[0-1]，Ki的取值范圍為[0-0.1]，Kd的取值為0.經(jīng)過100代進化得到的優(yōu)化參數(shù)為：1586.60140448786

在進行100次進化迭代次數(shù)之后，GA_PID的Simulink中顯示優(yōu)化曲線，在MATLAB命令窗口中輸入plot（siomout）顯示如圖3所示，然后在畫圖中添加橫坐標時間、縱坐標Y輸出。

三、系統(tǒng)實驗結(jié)果

傳統(tǒng)PID控制方法在面對主蒸汽壓力這樣的被控特性時，面對擾動和工況的產(chǎn)生難以精確控制;模糊PID相結(jié)合，實驗結(jié)果表明積分控制可以消除穩(wěn)態(tài)誤差，建立合適模糊規(guī)則，模糊PID控制可以取得效果良好的曲線，能夠既快又好的達到穩(wěn)定。遺傳算法優(yōu)化PID具有更快的響應速度，超調(diào)量明顯減小，增加了系統(tǒng)的穩(wěn)定性要求。

四、結(jié)論

本文通過對火電廠鍋爐主蒸汽壓力的仿真研究，分析單變量二維控制系統(tǒng)的動、靜態(tài)特性，根據(jù)實際生產(chǎn)過程中出現(xiàn)的問題，及調(diào)查的有關(guān)經(jīng)驗，對常規(guī)PID控制方法、模糊PID控制方法及遺傳算法優(yōu)化（GA）PID的方法進行了深入比較。研究圍繞了主蒸氣壓力被控對象的被控特性，利用Matlab展開了實驗研究，實驗結(jié)果表明，傳統(tǒng)PID的控制精度，調(diào)節(jié)時間及相應的系統(tǒng)的快速性和穩(wěn)定性較模糊PID控制效果要差，在多次的仿真實驗中，模糊PID的控制既可以消除穩(wěn)態(tài)誤差又可以提高系統(tǒng)的精度要求，但是模糊PID與遺傳算法優(yōu)化PID比較，前期工作量大，而且受模糊規(guī)則影響很大。遺傳算法可以全局尋優(yōu)，速度快，尋優(yōu)準確，是目前應用廣泛的一種方法。

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