多变量预测控制在锅炉燃烧系统中的应用

多变量预测控制在锅炉燃烧系统中的应用向立志1,张喜东1,李荣2,高东杰1(1.中国科学院自动化研究所综合自动化工程研究中心,北京100080;2.朗讯科技(中国)有限公司,北京100102)摘要:针对锅炉燃烧系统多变量、强耦合、强干扰、大滞后的复杂特性,采用基于状态空间模型的预测控制算法设计多输入多输出预测控制器,以一个控制目标为主,同时协调处理多个控制目标的优化方法,很好地实现了锅炉燃烧控制的三大主要任务,从而为这一复杂系统的过程控制提供了一种新的思路;文中还详细研究了预测控制器关键参数对控制性能的影响规律,据此优选参数,可以获得很好的控制效果。关键词:锅炉燃烧系统;状态空间模型;预测控制;关键参数;多目标优化:TP273文献标识码:A:100023932(2006)02200202051引言锅炉是现代工业中的重要动力设备,搞好锅炉控制具有极其重要的经济价值。文献[1,2]对锅炉动态特性的分析表明,锅炉系统可以近似分解为三个相对独立的单向性环节:燃烧系统、蒸汽发生系统和蒸汽过热系统。在实际锅炉控制中,蒸汽发生系统和蒸汽过热系统的控制方法已经非常成熟,而燃烧系统由于其自身的复杂性,控制起来相当困难,用常规PID控制方法很难实现有效的控制。文献[3]将基于自回归模型(ARX)的预测控制算法成功地应用于锅炉燃烧系统的主蒸汽压力的控制并协调处理空燃比的关系。但是,由于实际中很多锅炉的燃料热值波动很大,很难找到相对恒定的空燃比,因此这种建立空燃比的传统思维方式在面临燃料热值出现大的波动时将不能满足控制的需要。为此,本文采用基于状态空间模型形式的预测控制算法设计多输入多输出的控制器,以一种新的方式避开空燃比的问题,即:以一个控制目标为主(主蒸汽压力控制在额定值),同时协调处理多个目标(氧含量和炉膛负压在一定范围内变化)的优化问题,从而实现锅炉燃烧控制的三个主要任务。2锅炉燃烧系统锅炉燃烧系统简要的结构原理图如图1所示。运行。实现上述控制任务需要相应的控制手段:主蒸汽压力的控制主要通过调节输入燃料量和送风量的多少来实现;氧含量的控制主要通过调节空气(即送风量)和燃料成适当配比来实现;炉膛负压的控制主要通过调节引风量和送风量来实现。图1锅炉燃烧系统示意图锅炉燃烧系统的三个控制目标是相辅相成的,主蒸汽压力变化,需要调节燃料和送风,这势必会引起炉膛氧含量和负压的变化;氧含量变化,需要调节送风和燃料,同样要引起蒸汽压力和炉膛负压的变化;炉膛负压变化,需要调节引风和送风,反过来也要引起氧含量的变化,因此是一个强相关、强耦合的系统。同时,由于实际过程中燃料的配比不稳定燃料的热值时好时坏,“负荷流量”的需要量时高时低,致使被控对象极其不稳,所以存在强烈的外部干扰。另外,燃烧系统需要经过汽包汽水分离系统才能形成蒸汽,这又使得主蒸汽压力的响应特性具有较大的滞后性。总体说来,锅炉燃烧对象是一个统有三大控制任务[1]:①保证主蒸汽压力恒定以适应负荷需要;②维持氧含量在理想范围保证经济燃烧;③维持炉膛在一定负压范围之内保证锅炉安全收稿日期:2006202224(修改稿)基金项目:中科院知识创新工程重大项目(KGCX2SW215)·21·第2期向立志等.多变量预测控制在锅炉燃烧系统中的应用有多变量、强耦合、强干扰、大滞后等特性的复杂过程系统。若采用常规PID方法来进行控制有相当的难度,所以本文采用多变量预测控制算法来实现这种多个目标的复杂控制。3多变量预测控制算法[4]性离散状态空间模型作为预测模型:x(k+1)=Ax(k)+Bu(k)y(k)=Cx(k)+Du(k)(1)式中:u(k)、x(k)、y(k)———在k时刻的输入向量、状态向量和输出向量。k时刻系统的预测输出依次为:y^(k+1|k)=CAx(k)+(CB+D)u(k-1)+(CB+D)Δu(k)+DΔu(k+1)y^(k+2|k)=CA2x(k)+(CAB+CB+D)u(k-1)+(CAB+CB+D)Δu(k)+(CB+D)Δu(k+1)+DΔu(k+2)PPy^(k+P|k)=CAPx(k)+[Cρ(Ai-1B)+D]u(k-1)+[Cρ(Ai-1B)+D]Δu(k)++(CB+D)Δu(k+N-1)+DΔu(k+N)i=1i=1表示成矩阵形式为:CB+DCB+DCAB+CB+D0CB+D00Δu(k)Δu(k+1)^y(k+1|k)^y(k+2|CACA2CAB+CB+Dx(k)+u(k-1)+=PPCρ(Ai-1B)+DCρ(Ai-1B)+DCAPΔu(k+P)^y(k+P|k)CAB+CB+DCB+Di=1i=1(2)当考虑变量约束时,实际上需要求解一个带不等式约束的二次规划问题,即:上式等号右边前两项...

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