一种锅炉主蒸汽压力的自适应预测控制方法技术

本发明专利技术公开了一种锅炉主蒸汽压力的自适应预测控制方法，具体步骤包括：(a)建立经验模型：建立主蒸汽压力与床温之间的耦合关系；(b)静态解耦；(c)参数辨识：对解耦之后的模型引入准则，进行模型参数的辨识；(d)数据采样：采样解耦后的主蒸汽压力与床温对象的单位阶跃数据；(e)优化计算：利用动态矩阵算法对辨识的模型进行计算。本发明专利技术通过解耦主蒸汽压力与床温之间的耦合关系，辨识循环流化床锅炉的对象特性，最后通过自适应预测控制方法来自动调节这个多参数、非线性、时变及多变量紧密耦合的复杂系统，使得控制效果在最优范围内，建模过程与控制方法具有普适性，对相关控制过程的具有推广意义。

【技术实现步骤摘要】
【专利说明】
本专利技术涉及锅炉控制的
，特别是循环流化床锅炉主蒸汽压力的自动控制
【
技术介绍
】 循环流化床燃烧技术是在鼓泡流化床燃烧技术的基础上发展起来的一种高效、低 污染的新型燃烧技术。循环流化床锅炉（Circulating Fluidized Bed Boiler,简称CFBB) 是一种燃烧矿物质燃料生产蒸汽的装置。锅炉的炉膛运行在一种特殊的流体动力特性下， 细颗粒被以超过平均粒径颗粒终端速度的气速输送通过炉膛，同时又有足够的颗粒返混以 保证炉膛内的温度分布均匀，燃料以及脱硫剂在炉膛内多次循环，反复进行低温燃烧和脱 硫，从而达到燃料的高效燃烧及污染物的低排放。 循环流化床锅炉通常由炉膛、气固分离器、固体物料再循环设备、外置热交换器 等组成，与其他锅炉相比，其主要特点是：1.燃料制备系统简单；2.锅炉的燃烧温度较低； 3.床料在炉膛呢内呈流化态燃烧，大大增强燃烧强度和燃烧效率；4.独特的物料循环系统 等。 正是因为循环流化床锅炉的时变、非线性、多工况等特性，所以引入自适应控制十 分自然。自适应控制通过不断测量系统的状态、性能和参数，得到当前系统的运行指标并与 期望指标作比较，从而调整控制器的结构与参数，以保证系统运行在某种意义下的最优或 者次优状态。自适应控制器的这种特性就保证了当循环流化床锅炉对象发生时变或者变工 况时，控制器可以通过调整参数来适应这个变化，从而保证控制效果。 【
技术实现思路
】 本专利技术的目的就是解决现有技术中的问题，提出一种锅炉主蒸汽压力的自适应预 测控制方法，因为主蒸汽压力与床温存在强烈的耦合关系，需要对简化的数学模型先进行 解耦，然后进行辨识，对主蒸汽压力进行自适应控制。 为实现上述目的，本专利技术提出了，具 体步骤包括： (a)建立经验模型：根据现场操作的实际经验，建立主蒸汽压力与床温之间的耦 合关系； (b)静态解耦：对（a)步骤的模型进行静态解耦，消除两者之间的关联； (c)参数辨识：对解耦之后的模型引入准则，进行模型参数的辨识； (d)数据采样：确定采样时间T，采样解耦后的主蒸汽压力与床温对象的单位阶跃 数据； (e)优化计算：利用动态矩阵算法对辨识的模型进行计算，在线校正模型误差。 作为优选，所述耦合模型是在实际经验中逐渐积累的，给参数辨识过程较大的范 围与选择，对不同工况、锅炉等留有一定的裕量。 作为优选，所述解耦过程采用的时静态解耦方式，是考虑到该方法的成熟应用性 和效果，不同的解耦方式最终都会影响到控制效果的好坏。 作为优选，所述自适应预测控制是利用动态矩阵算法来实现，在优化过程中需要 获得主蒸汽压力与床温对象的单位阶跃数据。 本专利技术的有益效果：本专利技术通过解耦主蒸汽压力与床温之间的耦合关系，辨识循 环流化床锅炉的对象特性，最后通过自适应控制方法来自动调节这个多参数、非线性、时变 及多变量紧密耦合的复杂系统，使得控制效果在最优范围内，有利于计算机的实时控制与 在线校正，提高过程系统的反应速度和控位精度，建模过程与控制方法具有普适性，对相关 控制过程的具有推广意义。 本专利技术的特征及优点将通过实施例结合附图进行详细说明。 【【附图说明】】 图1是本专利技术的静态解耦的控制框 图； 图2是本专利技术的仿真结构图。 【【具体实施方式】】 参阅图1、图2,本专利技术，具体步骤包 括： 步骤一、根据现场操作的实际经验，建立主蒸汽压力与床温之间的耦合关系； 步骤二、对步骤一的模型进行静态解耦，消除两者之间的关联； 步骤三、对解耦之后的模型引入准则，进行模型参数的辨识； 步骤四、确定采样时间T，采样解耦后的主蒸汽压力与床温对象的单位阶跃数据； 步骤五、利用动态矩阵算法对辨识的模型进行计算，在线校正模型误差。 所述耦合模型是在实际经验中逐渐积累的，给参数辨识过程较大的范围与选择， 对不同工况、锅炉等留有一定的裕量；所述解耦过程采用的时静态解耦方式，是考虑到该方 法的成熟应用性和效果，不同的解耦方式最终都会影响到控制效果的好坏；所述自适应预 测控制是利用动态矩阵算法来实现，在优化过程中需要获得主蒸汽压力与床温对象的单位 阶跃数据。 步骤一中，在燃烧率扰动及汽轮机采用液压调速系统时，主蒸汽汽压的动态特性 为： 在床温自动控制系统投入闭环运行的情况下，送风量作阶跃扰动，得到的主蒸汽 压力的广义动态特性为： 在给煤量阶跃扰动下，床温的动态特性为： 在送风量扰动下，床温的动态特性为： 综上，可以得到主蒸汽压力与床温的耦合传函： 其中，Μ为燃料量，V为送风量，P为主蒸汽压力，T为床层温度。 步骤五中，由于循环流化床锅炉具有较大的延迟特性，而且步骤四中辨识的参数 具有一定的波动，所以选择了具有克服延迟与较强鲁棒性的动态矩阵算法，具体过程如 下： 测定对象阶跃响应的采样值a1= a(iT)，其中Τ为采样周期。t N= NT之后趋于稳 定，即aN~a( °° )，则对象动态信息可以描述为有限集合a = {a d a2, . . . aN}，aTS模型向 量，N为建模时域。 其中，j认+ / μ)为k时刻对k+i时刻的预测输出，+ f μ)为k时刻的初始 预测值。 优化性能指标： 其中q^rj为权值系数。 向量形式之后，偏导，得到： 根据滚动优化的要求，则只取Δ u (k)的第一个值，BP : 最优通过在反馈校正获得输出值：将k+Ι时刻的预测输出与系统实际输出y(k+l)比 较，构成输出误差，从而来修正未来时刻的预测输出初值其中>Vl认)为k时刻的预测输出值。 本专利技术工作过程： 本专利技术通过解耦主蒸汽压力与床温之间的耦合关系，辨识循环流化床锅炉的对象 特性，最后通过自适应控制方法来自动调节这个多参数、非线性、时变及多变量紧密耦合的 复杂系统，使得控制效果在最优范围内，有利于计算机的实时控制与在线校正，提高过程系 统的反应速度和控位精度，建模过程与控制方法具有普适性，对相关控制过程的具有推广 意义。 上述实施例是对本专利技术的说明，不是对本专利技术的限定，任何对本专利技术简单变换后 的方案均属于本专利技术的保护范围。【主权项】1. ，其特征在于：所述控制方法是根据主 蒸汽压力与床温存在强烈的耦合关系，先进行解耦，然后进行辨识，再对主蒸汽压力进行自 适应控制，具体步骤包括： (a) 建立经验模型：根据现场操作的实际经验，建立主蒸汽压力与床温之间的耦合关 系； (b) 静态解耦：对（a)步骤的模型进行静态解耦，消除两者之间的关联； (c) 参数辨识：对解耦之后的模型引入准则，进行模型参数的辨识； (d) 数据采样：确定采样时间T，采样解耦后的主蒸汽压力与床温对象的单位阶跃数 据； (e) 优化计算：利用动态矩阵算法对辨识的模型进行计算，在线校正模型误差。2. 如权利要求1所述的，其特征在于：所 述（a)步骤中，耦合模型是在实际经验中逐渐积累的，给参数辨识过程较大的范围与选择， 对不同工况、锅炉等留有一定的裕量。3. 如权利要求1所述的，其特征在于：所 述（b)步骤中，解耦过程采用的时静态解耦方式，是考虑到该方法的成熟应用性和效果，不 同的解耦方式最终都会影响到控制效果的好坏。4. 如权利要求1所述的，其特征在于：所 述（d)、（e)步骤中，自适应预测控制是利用动态矩阵算法来实现本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种锅炉主蒸汽压力的自适应预测控制方法，其特征在于：所述控制方法是根据主蒸汽压力与床温存在强烈的耦合关系，先进行解耦，然后进行辨识，再对主蒸汽压力进行自适应控制，具体步骤包括：(a)建立经验模型：根据现场操作的实际经验，建立主蒸汽压力与床温之间的耦合关系；(b)静态解耦：对(a)步骤的模型进行静态解耦，消除两者之间的关联；(c)参数辨识：对解耦之后的模型引入准则，进行模型参数的辨识；(d)数据采样：确定采样时间T，采样解耦后的主蒸汽压力与床温对象的单位阶跃数据；(e)优化计算：利用动态矩阵算法对辨识的模型进行计算，在线校正模型误差。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：杨海霞，黄红林，
申请(专利权)人：黄红林，
类型：发明
国别省市：浙江;33