火电机组锅炉过热汽温的约束模型预测控制研究

火电机组锅炉过热汽温的约束模型预测控制研究

　火电机组锅炉过热汽温的约束模型预测控制研究雎刚，陈绍炳，徐治皋东南大学动力系，江苏南京210096摘要提出了种具有输入硬约束的模型预测控制算法，该算法无需在线迭代求解或矩阵在线求逆，具有算法简单，在线计算量小的优点。将其应用于火电机组锅炉过热汽温控制进行仿真研究，结果明该算法是有效的。

　　1引言随着我国的电力工业的发展，电力企业对火电机组控制系统的性能提出了更高的要求。锅炉过热汽温是火电机组重要的被控参数之，目前国内火电机组控制系统仍普遍采用，控制器，由于锅炉过热汽温过程具有较大的惯性和滞后，常规的，控制系统往往不能很好地将其控制在预定的范围内1.预测控制是20世纪70年代后期产生的类新型控制技术由于其对有大惯性大滞后特性的工业过程具有很好的控制品质和鲁棒性，因而受到人们的广泛重视2.研究明，预测控制对热工过程在实际应用中，受执行机构如阀门挡板等的制约，过程的有效控制输入总是在个有限范围内外，执行机构的动作需要定的行程时间，控制算法也要对控制量的变化速度加以限制。在控制算法中考虑这些客观物理条件的限制就是对控制施加硬约束。尽管预测控制具有很强的处理各种约束的能力3，但是，目前已有的预测控制方法是通过反复在线求解个带不等约束的次优化问来实现约束预测控制的，其控制算法涉及在线迭代求解或矩阵在线求逆34，因此算法较复杂，在线计算量大，不利于工程应用。工程应用总是要求控制算法越简单越好，特别是国内大型火电机组普遍采用了，3，而，05的实现客观上要求控制算法不能太复杂。为此，本文作者针对控制输入受约束问，提出了种新的约束模型预测控制算法，并将其应用于火电机组锅炉过热汽温控制中，仿真研究结果明，该算法具有优良的控制性能，并且算法简单在线计算量小，有利于工程实现。

　　2具有输入硬约束的模型预测控制算法Bq=b0+b1q+，+bnbqnb过程的第步输出预测值可通过如下的递推算法计算+7为未来各时刻过程所受扰动的预测值，由下式估算其中0为当前时刻过程输出的测量值。式3假定未来各时刻过程所受的扰动恒定不变，其大小为当前时刻过程输出的测量值与模型输出值之差。

　　其中为过程输出的设定值。设过程当前和未来的控制量大小恒为前时刻的控制输入量〃1时，过程的步预测差为+.假定过程的增益为正，如果+0，明当前时刻的控制量以应大于前时刻的控制量以即0应大于0；如果60+0，明当前时刻的控制量以0应小于前时刻的控制量以即4，应小于0.因此在确定当前时刻的控制输收穑日期2⑴0606；修订日期2⑴0726入时，可根据60+的符号确定控制量的变化方向。考虑如下的控制量硬约束条件3仿真研究为控制量变化的上限，则预测控制律可取为广显然，只要1和2在，1区间取值，就能保证满足式5和式6的约束条件。

　　控制量的约束条件，要获得满意的控制品质还必须确定控制量的变化大小。显然，而+的绝对值越小，1么〃，1应越小，因此4和2的取值应越+的绝对值越大，1以，1应越为验证本文的约束预测控制算法的有效性，现以某火电机组锅炉过热汽温为被控过程进行仿真研究。

　　心分别为，1主调节器，2，分别为调节对象及其导前区的传递函数，附巩12分别为导前汽温和过热汽温测量单元，各环大，1和，2的取值也应越大。为此取控制，取心=25，主调节器2采用预测控制，其等效的预测控制系统2，中为等效被控过程+为过程当前和未来的控制量大小分别恒为，和时，过程的步预测偏差这里引入己++是为了提高预测控制的性能。1+或6左+的绝对值越小，明以0的取值应距如，和越近，因此1和2的取值应越大；反之，亦然。

　　因此式8和式9实际上是根据过程当前和未来的控制量大小分别恒为以和时过程的步预测偏差的大小来决定当前时刻的控制输入的变化量。下面给出完整的预测控制算法步骤确定控制量的下限和上限以，和，以及控制量变化的上限，设置预测步数和参数的值；由式2式3和式4计算过程当前和未来的控制量大小分别恒为以4和时过程的步预测偏差6，+1+和62左+根据式7式8和式9计算当前时刻的4及相应的以左；取采样周期为58，对取进行2变换加零阶保持器，得如下等效过程的模型本文算法本文算法，咖算法1而控制系统其它各环节均不变。4为对象惯复假定预测控制器输出的控制量的上下限分别为腿=50饥和认=50孤，控制量变化的上限为=40.取控制参数=10，3=0.8，3为当作+100阶跃变化时，过热汽温控制系统的响应曲线。为说明约束预测控制的性能，中同时给出了采用广义预测控制的过热汽温控制仿真曲线，广义预测控制的仿真采用了文献1给出的设计参数。显然，本文提出的约束预测控制算法具有很好的控制品质。

　　般来说，过热汽温过程的惯性会受积灰等因素的影响而变大。假定变化后的对象模型为性变大后预测控制系统的响应曲线。假定对象的增益发生变化，02的分之由1.125变大为2.0，5为对象增益变大后预测控制系统仿真结果。从4和好的鲁棒性。

　　大量仿真研究结果明，约束预测控制算法的参数和的取值对控制性能大，控制输入变化加快，系统动态偏差减小，但系统的鲁棒性减弱；反之，亦然。因此，在实际应用中可通过改变参数和4结论目前国内火电机组控制系统采用的控制技术趋于保守，已远远落后于控制理论及其相应的控制技术的发展。如何将些先进的控制技术应用于热工过程的控制，以提高火电机组控制系统的性能，是个值得研究的课。本文作者针对目前已有的约束预测控制方法存在将其应用于火电机组锅炉过热汽温控制，仿真研究结果明本文提出的约束预测控制算法是有效的。由于该约束模型预测控制算法避免了在线迭代求解或矩阵在线求逆等问，因此算法较为简单，在线计算量小，为预测控制在热工过程控制中的应用提供了方便。