火電機組鍋爐過熱汽溫的約束模型預測控制研究

　火電機組鍋爐過熱汽溫的約束模型預測控制研究雎剛，陳紹炳，徐治皋東南大學動力系，江蘇南京210096摘要提出了種具有輸入硬約束的模型預測控制算法，該算法無需在線迭代求解或矩陣在線求逆，具有算法簡單，在線計算量小的優點。將其應用于火電機組鍋爐過熱汽溫控制進行仿真研究，結果明該算法是有效的。

　　1引言隨著我國的電力工業的發展，電力企業對火電機組控制系統的性能提出了更高的要求。鍋爐過熱汽溫是火電機組重要的被控參數之，目前國內火電機組控制系統仍普遍采用，控制器，由于鍋爐過熱汽溫過程具有較大的慣性和滯后，常規的，控制系統往往不能很好地將其控制在預定的范圍內1.預測控制是20世紀70年代后期產生的類新型控制技術由于其對有大慣性大滯后特性的工業過程具有很好的控制品質和魯棒性，因而受到人們的廣泛重視2.研究明，預測控制對熱工過程在實際應用中，受執行機構如閥門擋板等的制約，過程的有效控制輸入總是在個有限范圍內外，執行機構的動作需要定的行程時間，控制算法也要對控制量的變化速度加以限制。在控制算法中考慮這些客觀物理條件的限制就是對控制施加硬約束。盡管預測控制具有很強的處理各種約束的能力3，但是，目前已有的預測控制方法是通過反復在線求解個帶不等約束的次優化問來實現約束預測控制的，其控制算法涉及在線迭代求解或矩陣在線求逆34，因此算法較復雜，在線計算量大，不利于工程應用。工程應用總是要求控制算法越簡單越好，特別是國內大型火電機組普遍采用了，3，而，05的實現客觀上要求控制算法不能太復雜。為此，本文作者針對控制輸入受約束問，提出了種新的約束模型預測控制算法，并將其應用于火電機組鍋爐過熱汽溫控制中，仿真研究結果明，該算法具有優良的控制性能，并且算法簡單在線計算量小，有利于工程實現。

　　2具有輸入硬約束的模型預測控制算法Bq=b0+b1q+，+bnbqnb過程的第步輸出預測值可通過如下的遞推算法計算+7為未來各時刻過程所受擾動的預測值，由下式估算其中0為當前時刻過程輸出的測量值。式3假定未來各時刻過程所受的擾動恒定不變，其大小為當前時刻過程輸出的測量值與模型輸出值之差。

　　其中為過程輸出的設定值。設過程當前和未來的控制量大小恒為前時刻的控制輸入量〃1時，過程的步預測差為+.假定過程的增益為正，如果+0，明當前時刻的控制量以應大于前時刻的控制量以即0應大于0；如果60+0，明當前時刻的控制量以0應小于前時刻的控制量以即4，應小于0.因此在確定當前時刻的控制輸收穡日期2⑴0606；修訂日期2⑴0726入時，可根據60+的符號確定控制量的變化方向。考慮如下的控制量硬約束條件3仿真研究為控制量變化的上限，則預測控制律可取為廣顯然，只要1和2在，1區間取值，就能保證滿足式5和式6的約束條件。

　　控制量的約束條件，要獲得滿意的控制品質還必須確定控制量的變化大小。顯然，而+的絕對值越小，1么〃，1應越小，因此4和2的取值應越+的絕對值越大，1以，1應越為驗證本文的約束預測控制算法的有效性，現以某火電機組鍋爐過熱汽溫為被控過程進行仿真研究。

　　心分別為，1主調節器，2，分別為調節對象及其導前區的傳遞函數，附鞏12分別為導前汽溫和過熱汽溫測量單元，各環大，1和，2的取值也應越大。為此取控制，取心=25，主調節器2采用預測控制，其等效的預測控制系統2，中為等效被控過程+為過程當前和未來的控制量大小分別恒為，和時，過程的步預測偏差這里引入己++是為了提高預測控制的性能。1+或6左+的絕對值越小，明以0的取值應距如，和越近，因此1和2的取值應越大；反之，亦然。

　　因此式8和式9實際上是根據過程當前和未來的控制量大小分別恒為以和時過程的步預測偏差的大小來決定當前時刻的控制輸入的變化量。下面給出完整的預測控制算法步驟確定控制量的下限和上限以，和，以及控制量變化的上限，設置預測步數和參數的值；由式2式3和式4計算過程當前和未來的控制量大小分別恒為以4和時過程的步預測偏差6，+1+和62左+根據式7式8和式9計算當前時刻的4及相應的以左；取采樣周期為58，對取進行2變換加零階保持器，得如下等效過程的模型本文算法本文算法，咖算法1而控制系統其它各環節均不變。4為對象慣復假定預測控制器輸出的控制量的上下限分別為腿=50饑和認=50孤，控制量變化的上限為=40.取控制參數=10，3=0.8，3為當作+100階躍變化時，過熱汽溫控制系統的響應曲線。為說明約束預測控制的性能，中同時給出了采用廣義預測控制的過熱汽溫控制仿真曲線，廣義預測控制的仿真采用了文獻1給出的設計參數。顯然，本文提出的約束預測控制算法具有很好的控制品質。

　　般來說，過熱汽溫過程的慣性會受積灰等因素的影響而變大。假定變化后的對象模型為性變大后預測控制系統的響應曲線。假定對象的增益發生變化，02的分之由1.125變大為2.0，5為對象增益變大后預測控制系統仿真結果。從4和好的魯棒性。

　　大量仿真研究結果明，約束預測控制算法的參數和的取值對控制性能大，控制輸入變化加快，系統動態偏差減小，但系統的魯棒性減弱；反之，亦然。因此，在實際應用中可通過改變參數和4結論目前國內火電機組控制系統采用的控制技術趨于保守，已遠遠落后于控制理論及其相應的控制技術的發展。如何將些先進的控制技術應用于熱工過程的控制，以提高火電機組控制系統的性能，是個值得研究的課。本文作者針對目前已有的約束預測控制方法存在將其應用于火電機組鍋爐過熱汽溫控制，仿真研究結果明本文提出的約束預測控制算法是有效的。由于該約束模型預測控制算法避免了在線迭代求解或矩陣在線求逆等問，因此算法較為簡單，在線計算量小，為預測控制在熱工過程控制中的應用提供了方便。