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先进控制方法在电厂热工过程控制中的研究与应用

作　者: 华志刚
导　师: 吕剑虹
学　校: 东南大学
专　业: 热能工程
关键词: 热工过程再热汽温负荷系统非线性模糊模型状态变量控制预测控制线性矩阵不等式(LMI)
分类号: TK32
类　型: 博士论文
年　份: 2006年
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内容摘要

国内大型热力设备的自动控制系统已逐步采用先进的分散控制系统,这为先进控制理论的应用提供了良好的实现条件。但是目前大型热力设备的自动控制几乎都仍采用常规的线性PID控制系统,难以在整个负荷变动范围内均取得优良的控制品质。绝大多数大型发电厂的关键控制系统,在机组负荷大范围变化时,均未能取得理想的控制品质,严重影响了热力设备的安全、经济运行。目前国内大型火电机组的锅炉过热汽温和再热汽温控制,几乎仍采用常规的串级控制系统,而不少电厂汽温被控对象的滞后很大,且喷水阀存在严重的非线性,使得当机组负荷变化时,汽温往往偏离设定值8～10℃,超温十分频繁。由于过热汽温和再热汽温的频繁超温,容易导致锅炉爆管事故的发生,严重影响了火电机组的安全、经济运行。为此,有必要研究基于现代控制策略的新型汽温控制方案。同样,大型火电机组的负荷系统是一个多变量非线性动态系统,它的动态特性随工况的变化而大范围变化。基于传统PID控制系统的机、炉协调控制系统,只是根据大型火电机组在某一负荷点上的对象特性来设计的,但当机组的负荷大范围变化时,被控对象的动态特性往往变化很大,且被控对象存在严重的非线性。因此,常规PID控制系统在机组的整个负荷范围内不可能是全局最优的,使大型火电机组的负荷跟踪能力及机组的稳定性均难以取得良好的控制效果。由于PID控制规律是线性的,而热工被控对象是非线性的,因此,若仍采用PID控制策略来对电站热工控制系统进行优化,总是突破不了用线性控制器来控制非线性对象的这一局限性,控制品质提高必定会受到限制。要进一步提高控制品质,应该尝试从方法上改变目前的这个常规控制模式,而研究采用基于火电机组整体非线性模型的全局非线性优化控制系统。为了解决电厂热工过程控制中存在的一些实际问题,本文针对大型火电机组汽温被控对象大惯性、大滞后的特点,以及负荷系统的非线性、时变性等特点,结合非线性系统模糊模型和预测控制、状态变量控制的方法,提出了一系列基于非线性模糊模型的状态变量控制方法和预测控制方法的先进控制策略,为复杂热力系统的控制提供了新的思路和方法。论文的第一章主要介绍了论文的选题意义和背景,以及状态变量控制、预测控制、基于线性矩阵不等式(LMI)控制的研究现状,分析了当前火电机组热工过程控制中存在的问题,并介绍了论文的主要研究工作。考虑到状态变量控制技术和预测控制技术是目前两种比较适合大滞后被控过程的控制方法,论文第二章重点介绍了状态变量控制和预测控制的基本原理,针对大型火电厂再热汽温被控对象大惯性、大滞后的特点,提出了基于状态变量-预测控制技术的再热汽温控制方法,即先采用状态反馈理论来补偿再热汽温被控对象的滞后和惯性,然后通过预测控制来对补偿后的广义被控对象进行控制。仿真试验及现场运行结果表明,该控制方法具有优良的控制品质,是一种对大滞后过程较为有效的控制策略。论文第三章根据目前国内外在非线性系统控制研究上的现状及存在的问题,文中针对被控对象的仿射TSK模糊模型,结合现代控制理论中的状态变量控制原理,研究提出了仿射模糊状态变量控制方法,并从理论上证明了闭环系统的稳定性,该控制方法具有优良的全局

全文目录

摘要  4-6
Abstract  6-10
第一章绪论  10-24
  1.1 选题意义及背景  10-11
  1.2 状态变量控制的研究现状  11-12
  1.3 预测控制的研究现状  12-13
  1.4 基于线性矩阵不等式（LMI）的控制研究现状  13-14
  1.5 电厂热工过程控制的研究现状  14-16
  1.6 本文的主要工作  16-18
  参考文献  18-24
第二章状态变量－预测控制技术在电厂锅炉汽温控制中的应用研究  24-53
  2.1 前言  24-25
  2.2 状态变量控制原理  25-34
    2.2.1 状态空间理论  25-26
    2.2.2 基于状态反馈的状态变量控制器设计原理  26-34
  2.3 动态矩阵控制  34-38
    2.3.1 动态矩阵控制的基本原理  34-35
    2.3.2 DMC预测模型及预测输出  35-36
    2.3.3 反馈校正  36-37
    2.3.4 滚动优化  37-38
  2.4 状态变量－预测控制技术在汽温控制中的应用研究  38-49
    2.4.1 600MW机组锅炉再热汽温被控对象的动态数学模型  38-39
    2.4.2 基于状态变量－预测控制技术的再热汽温控制系统设计  39-47
    2.4.3 再热汽温状态变量－预测控制系统的仿真研究  47-49
    2.4.4 现场应用试验  49
  2.5 本章小结  49-50
  参考文献  50-53
第三章仿射模糊状态变量控制器的设计及应用研究  53-80
  3.1 前言  53-54
  3.2 仿射TSK模糊状态变量模型  54-55
  3.3 仿射TSK模糊模型的调节器设计  55-61
    3.3.1 仿射TSK模糊模型的调节器设计思想  55-57
    3.3.2 离散仿射TSK模糊模型的调节器  57-59
    3.3.3 仿真算例  59-61
  3.4 仿射TSK模糊模型的跟踪控制器设计  61-70
    3.4.1 单变量模糊跟踪控制器的设计  61-64
    3.4.2 多变量模糊跟踪控制器的设计  64-65
    3.4.3 仿真算例  65-70
  3.5 母管压力模糊状态变量控制系统的设计  70-76
    3.5.1 母管制机组锅炉蒸汽压力的扰动试验及数学模型  70-72
    3.5.2 锅炉母管蒸汽压力系统模糊状态变量控制器设计  72-76
  3.6 本章小结  76-77
  参考文献  77-80
第四章时变模糊聚类预测控制器及应用研究  80-102
  4.1 模糊聚类方法  80-86
    4.1.1 引言  80-81
    4.1.2 动态聚类方法  81-86
  4.2 时变模糊聚类预测控制器设计  86-91
    4.2.1 基于聚类模糊模型的定常CARIMA规范型  86-88
    4.2.2 基于聚类模糊模型的时变CARIMA规范型  88-89
    4.2.3 基于时变CARIMA模型的模糊预测控制器设计  89-90
    4.2.4 模糊聚类预测控制器的稳定性分析  90-91
  4.3 模糊聚类预测控制器在负荷控制中的应用研究  91-98
    4.3.1 500MW机组锅炉机理模型及其模糊建模  91-96
    4.3.2 基于模糊聚类预测控制器的机组负荷控制系统设计  96-98
  4.4 本章小结  98-100
  参考文献  100-102
第五章基于LMI的模糊状态变量预测控制器及在机组协调控制系统中的应用研究  102-132
  5.1 线性矩阵不等式（LMI）的原理  102-108
    5.1.1 引言  102-105
    5.1.2 线性矩阵不等式（LMI）的表示式  105-106
    5.1.3 可转化成线性矩阵不等式（LMI）表示的问题  106-108
  5.2 基于LMI的模糊状态变量预测控制器设计  108-119
    5.2.1 T-S模糊模型及稳定性分析  108-111
    5.2.2 PDC型模糊状态调节器和减弱稳定性的条件  111-115
    5.2.3 基于LMI的模糊状态变量预测控制器  115-119
  5.3 基于模糊状态变量预测控制器的机组协调控制系统研究  119-127
    5.3.1 300MW机组协调控制系统的扰动试验及数学模型  119-124
    5.3.2 基于模糊状态变量预测控制器的新型协调控制系统设计  124-127
  5.4 本章小结  127-129
  参考文献  129-132
第六章结束语  132-134
致谢  134-135
作者在博士研究生期间撰写和发表的论文  135

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