電廠熱工過程控制中智能PID控制器的應(yīng)用探討

李 偉

(晉控電力塔山發(fā)電山西有限公司，大同 037000)

0 引 言

從電廠熱工過程控制的實踐操作來看，一般PID控制器無法應(yīng)對電廠復(fù)雜的動力結(jié)構(gòu)，建構(gòu)出精準(zhǔn)而完善的數(shù)學(xué)模型，實現(xiàn)對各個動力系統(tǒng)的有效控制，因此在實際應(yīng)用中具有很大的局限性，無法適應(yīng)當(dāng)前日趨復(fù)雜的電廠內(nèi)部結(jié)構(gòu)，因此必須對一般PID控制器進(jìn)行優(yōu)化，從而拓寬該技術(shù)的應(yīng)用領(lǐng)域。

一般PID控制器本身的參數(shù)整定方法具有局限性，因此無法適應(yīng)多元化的動力工況，為解決這一問題，必須對PID控制器的性能進(jìn)行研究[1]。對PID控制器的研究歷時已久，很多研究人員在對一般PID控制器的性能進(jìn)行優(yōu)化時，逐漸產(chǎn)生規(guī)則整定法、閉環(huán)搜索法、間接自整定等一些多樣化的參數(shù)整定方法，但是這些方法普遍都需要遵循較多的運行規(guī)則，同時還要對多樣化的特征參數(shù)進(jìn)行辨識，因此只適用于一些工況比較簡單的電廠，無法應(yīng)用于復(fù)雜的工況過程控制，而部分研究人員通過改進(jìn)PID算法的方式對PID控制器進(jìn)行優(yōu)化，并產(chǎn)生選擇性控制算法、非線性控制算法、自適應(yīng)性控制算法等先進(jìn)算法，并且綜合應(yīng)用智能控制技術(shù)，對學(xué)習(xí)算法、直覺推理規(guī)則、啟發(fā)式直觀判斷、專家經(jīng)驗等方法進(jìn)行有效利用，從而形成智能PID控制器，使電廠熱工過程控制水平有顯著提升[1]。

1 PID控制原理算法

PID三個字母是比例，積分，微分的英文首字母縮寫?？梢娺@三個功能在系統(tǒng)中都起作用，只是負(fù)責(zé)的功能不同。

PID控制應(yīng)該算是應(yīng)用非常廣泛的控制算法了。小到控制一個元件的溫度，大到控制無人機(jī)的飛行姿態(tài)和飛行速度等等，都可以使用PID控制[2]。

總的來說，當(dāng)?shù)玫较到y(tǒng)的輸出后，將輸出經(jīng)過比例，積分，微分3種運算方式，疊加到輸入中，從而控制系統(tǒng)的行為，下面用一個簡單的實例來說明。

1.1 比例控制算法

先說PID中最簡單的比例控制，拋開其他兩個不談。還是用一個經(jīng)典的例子，假設(shè)有一個水缸，最終的控制目的是要保證水缸里的水位永遠(yuǎn)的維持在1米的高度。假設(shè)初試時刻，水缸里的水位是0.2米，那么當(dāng)前時刻的水位和目標(biāo)水位之間是存在一個誤差的error，且error為0.8。這個時候，假設(shè)旁邊站著一個人，這個人通過往缸里加水的方式來控制水位。如果單純的用比例控制算法，就是指加入的水量u和誤差error是成正比的。即u=kp*error，假設(shè)kp取0.5，那么t=1時(表示第1次加水，也就是第一次對系統(tǒng)施加控制)，那么u=0.5*0.8=0.4，所以這一次加入的水量會使水位在0.2的基礎(chǔ)上上升0.4，達(dá)到0.6。接著，t=2時刻(第2次施加控制)，當(dāng)前水位是0.6，所以error是0.4。u=0.5*0.4=0.2，會使水位再次上升0.2，達(dá)到0.8，如此這么循環(huán)下去，就是比例控制算法的運行方法，可以看到，最終水位會達(dá)到我們需要的1米。但是，單單的比例控制存在著一些不足，其中一點就是穩(wěn)態(tài)誤差！

像上述的例子，根據(jù)kp取值不同，系統(tǒng)最后都會達(dá)到1米，不會有穩(wěn)態(tài)誤差。但是，考慮另外一種情況，假設(shè)這個水缸在加水的過程中，存在漏水的情況，假設(shè)每次加水的過程，都會漏掉0.1米高度的水。仍然假設(shè)kp取0.5，那么會存在著某種情況，假設(shè)經(jīng)過幾次加水，水缸中的水位到0.8時，水位將不會再變換?。?！因為，水位為0.8，則誤差error=0.2.所以每次往水缸中加水的量為u=0.5*0.2=0.1.同時，每次加水缸里又會流出去0.1米的水?。?！加入的水和流出的水相抵消，水位將不再變化！也就是說，如果目標(biāo)是1米，但是最后系統(tǒng)達(dá)到0.8米的水位就不在變化了，且系統(tǒng)已經(jīng)達(dá)到穩(wěn)定。由此產(chǎn)生的誤差就是穩(wěn)態(tài)誤差了。(在實際情況中，這種類似水缸漏水的情況往往更加常見，比如控制汽車運動，摩擦阻力就相當(dāng)于是“漏水”，控制機(jī)械臂、無人機(jī)的飛行，各類阻力和消耗都可以理解為本例中的“漏水”)，所以，單獨的比例控制，在很多時候并不能滿足要求。

1.2 積分控制算法

1.3 微分控制算法

換一個另外的例子，考慮剎車情況。平穩(wěn)的駕駛車輛，當(dāng)發(fā)現(xiàn)前面有紅燈時，為了使得行車平穩(wěn)，基本上提前幾十米就放松油門并踩剎車了。當(dāng)車輛離停車線非常近的時候，則使勁踩剎車，使車輛停下來。整個過程可以看做一個加入微分的控制策略。

微分，說白了在離散情況下，就是error的差值，就是t時刻和t-1時刻error的差，即u=kd*(error(t)-error(t-1))，其中的kd是一個系數(shù)項。可以看到，在剎車過程中，因為error是越來越小的，所以這個微分控制項一定是負(fù)數(shù)，在控制中加入一個負(fù)數(shù)項，他存在的作用就是為了防止汽車由于剎車不及時而闖過了線。從常識上可以理解，越是靠近停車線，越是應(yīng)該注意踩剎車，不能讓車過線，所以這個微分項的作用，就可以理解為剎車，當(dāng)車離停車線很近并且車速還很快時，這個微分項的絕對值(實際上是一個負(fù)數(shù))就會很大，從而表示應(yīng)該用力踩剎車才能讓車停下來[2]。

切換到上面給水缸加水的例子，就是當(dāng)發(fā)現(xiàn)水缸里的水快要接近1的時候，加入微分項，可以防止給水缸里的水加到超過1米的高度，說白了就是減少控制過程中的震蕩。

講到這里，PID的原理和方法就說完了，剩下的就是實踐了。在真正的工程實踐中，最難的是如果確定三個項的系數(shù)，這就需要大量的實驗以及經(jīng)驗來決定了。通過不斷的嘗試和正確的思考，就能選取合適的系數(shù)，實現(xiàn)優(yōu)良的控制器。

2 電廠熱工過程控制中智能PID控制器的應(yīng)用

電廠熱工過程中的溫度不比壓力、流量、液位被控變量的控制，因為溫度傳遞存在滯后性。其中就涉及到滯后時間這個對象特性，一般有純滯后、容量滯后。前者一般指工藝段物料傳輸需要時間引起的，后者一般指被控對象的熱交換、物料連續(xù)經(jīng)過多個容器才能建立一個穩(wěn)定信號需要時間引起的。明了點就是溫度的真實值一下子反應(yīng)不出來要等下才能顯示真實值[3]。

在溫度閉環(huán)控制中，為了解決這個問題就要用PID溫度控制器。關(guān)鍵用的還是PID中的D(微分控制)，微分控制的作用就是超前控制。假設(shè)現(xiàn)在有個物料溫度需要控制，想控制在35℃(35℃就是目標(biāo)值)。PID控制有P、PI、PD、PID等控制，又考慮到被控變量是溫度，因此需要選用PID控制。

溫度傳感器檢測到溫度，此時得到的溫度值會跟目標(biāo)值(35°)比較得到偏差，然后控制器判斷快速做出處理判斷發(fā)出信號執(zhí)行器調(diào)節(jié)溫度[3]，此時會得到一個新的動態(tài)溫度穩(wěn)態(tài)值，溫度傳感器又會把此值信號傳送給控制器跟目標(biāo)值比較得到一個余差，那么需要I積分控制介入，溫度控制器處理判斷后再次發(fā)出信號執(zhí)行器調(diào)節(jié)溫度，達(dá)到新動態(tài)穩(wěn)定后，把新的穩(wěn)態(tài)值傳輸給控制器跟目標(biāo)值比較后還是控制不理想需要D微分控制的介入。因此PID參數(shù)整定是一個枯燥無味的過程，有時想提高控制質(zhì)量找到理想的PID三個控制參數(shù)值花費不少功夫。

要實現(xiàn)溫度控制動態(tài)穩(wěn)定在35°附近，需要進(jìn)行PID參數(shù)整定。先比例后積分，最后用微分。溫度控制儀可以自動整定PID，也可以手動整定PID。

3 結(jié)束語

總體說來，PID控制器簡單易懂，使用中不需精確的系統(tǒng)模型等先決條件，因而成為應(yīng)用最為廣泛的控制器。但是，PID也不是全能的。很重要的一點是因為,PID控制器主要適用于基本上線性，且動態(tài)特性不隨時間變化的系統(tǒng)，但是對復(fù)雜非線性系統(tǒng)和復(fù)雜信號追蹤，還是有局限性的。