引言

火電機(jī)組的生產(chǎn)過程中存在大量具有大慣性、純遲延特性的被控對(duì)象,如鍋爐燃燒過程、汽水循環(huán)過程、脫硫脫硝過程等。慣性遲延系統(tǒng)的控制響應(yīng)慢、調(diào)節(jié)時(shí)間長(zhǎng),易產(chǎn)生超調(diào),系統(tǒng)的穩(wěn)定性差,不易獲取理想的控制參數(shù),而熱工班組工作人員往往疲于日常的設(shè)備維護(hù)和檢修工作,控制參數(shù)的調(diào)試能力相對(duì)匱乏。因此,建立對(duì)象精確數(shù)學(xué)模型進(jìn)而獲取較為理想的控制參數(shù)尤為重要。針對(duì)上述現(xiàn)狀,研發(fā)了慣性遲延系統(tǒng)模型辨識(shí)及PID參數(shù)尋優(yōu)軟件。該軟件以電廠實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)為依據(jù),對(duì)初始數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選,采用改進(jìn)粒子群算法(PSO)進(jìn)行模型辨識(shí),最后利用辨識(shí)的模型進(jìn)行PID參數(shù)尋優(yōu),獲取理想的PID參數(shù),可以提高控制系統(tǒng)的控制品質(zhì),為熱工班組人員提供參數(shù)調(diào)試依據(jù)。

1模型辨識(shí)原理

模型辨識(shí)就是通過分析待辨識(shí)系統(tǒng)的工程實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù),利用工程經(jīng)驗(yàn)和參考模型結(jié)構(gòu)的選擇要求,從參考模型中選取能精確反映所辨識(shí)系統(tǒng)靜態(tài)和動(dòng)態(tài)特性的一個(gè)模型結(jié)構(gòu),然后通過優(yōu)化算法獲取待辨識(shí)系統(tǒng)工程實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)用以建立對(duì)象精確數(shù)學(xué)模型,其原理圖如圖1所示。

2軟件介紹

2.1軟件界面及操作說(shuō)明

軟件界面如圖2所示,操作說(shuō)明如下:

(1)導(dǎo)入數(shù)據(jù):點(diǎn)擊"導(dǎo)入數(shù)據(jù)"按鈕,選擇需要辨識(shí)的模型數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)格式為csv、xls、xlxs,數(shù)據(jù)的第一列為輸入數(shù)據(jù),第二列為輸出數(shù)據(jù)。

(2)數(shù)據(jù)篩選:點(diǎn)擊"數(shù)據(jù)篩選"按鈕,軟件對(duì)導(dǎo)入數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。

(3)尋優(yōu)模型:點(diǎn)擊"尋優(yōu)模型"下拉列表,選擇辨識(shí)的模型結(jié)構(gòu),模型傳遞函數(shù)為:

式中:K為傳遞函數(shù)增益:T為純遲延時(shí)間:T為慣性時(shí)間:n為慣性環(huán)節(jié)階次。

(4)設(shè)置PSO初參:由專業(yè)技術(shù)人員根據(jù)實(shí)際情況提供。

(5)參數(shù)辨識(shí):點(diǎn)擊"參數(shù)辨識(shí)"按鈕,進(jìn)行參數(shù)辨識(shí)。

(6)設(shè)置PID整定初參:PID整定初參分為"PSO參數(shù)"和"PID參數(shù)初設(shè)"兩部分,由專業(yè)技術(shù)人員根據(jù)實(shí)際情況提供。

(7)PID參數(shù)整定:點(diǎn)擊"PID參數(shù)整定"按鈕,進(jìn)行PID參數(shù)尋優(yōu)。尋優(yōu)完成后,得到PID參數(shù)和對(duì)應(yīng)PID參數(shù)下的模型單位階躍響應(yīng)及PID輸出(執(zhí)行器指令)曲線。

2.2軟件的技術(shù)特點(diǎn)

(1)數(shù)據(jù)選取靈活簡(jiǎn)單。訓(xùn)練數(shù)據(jù)無(wú)須特定選取,只需將選取好的辨識(shí)系統(tǒng)數(shù)據(jù)導(dǎo)入軟件,即可對(duì)數(shù)據(jù)自動(dòng)篩選,得到比較理想的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的采樣周期可以根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)情況靈活選擇,優(yōu)化算法可根據(jù)采樣周期辨識(shí)對(duì)應(yīng)的模型參數(shù)。

(2)尋優(yōu)模型兼具全面性和實(shí)用性。尋優(yōu)模型包含了一階慣性純遲延系統(tǒng)、二階慣性純遲延系統(tǒng)、三階慣性純遲延系統(tǒng)及以上三種模型加純積分模型,基本涵蓋了火力發(fā)電的所有模型。

(3)采用改進(jìn)的粒子群尋優(yōu)算法。傳統(tǒng)的粒子群算法(PSO)具有初始設(shè)定參數(shù)少、相比其他智能算法操作簡(jiǎn)單、全局搜索速度快等優(yōu)點(diǎn),但易陷入局部最優(yōu)。改進(jìn)后的PSO優(yōu)化算法,改善了PSO容易陷入局部最優(yōu)的缺點(diǎn),能快速進(jìn)行全局搜索,收斂速度更快,搜索成功次數(shù)更多,優(yōu)化精度更高,其控制流程圖如圖3所示。

(4)PID參數(shù)尋優(yōu)靈活。根據(jù)自身需求,設(shè)定超調(diào)懲罰程度,選擇合適的參數(shù)兼顧穩(wěn)定性和快速性;PID控制方式可以是P、I、D三種控制方式的任意搭配,其傳遞函數(shù)形式為:

3應(yīng)用效果

以河北某電廠s2機(jī)組脫硝系統(tǒng)A側(cè)噴氨閥門開度與對(duì)應(yīng)噴氨流量數(shù)據(jù)為例,利用軟件辨識(shí)閥門開度一流量模型,并進(jìn)行PID參數(shù)整定,辨識(shí)結(jié)果如下:

(1)辨識(shí)模型參數(shù)如圖4所示,其中ITAE為時(shí)間乘誤差絕對(duì)值的積分性能指標(biāo)。

圖4辨識(shí)模型參數(shù)

該模型傳遞函數(shù)為:

(2)辨識(shí)模型輸出曲線(標(biāo)幺化)如圖5所示。

(3)優(yōu)化的PID參數(shù)如圖6所示。

圖6優(yōu)化的PlD參數(shù)

(4)優(yōu)化PID參數(shù)下的模型階躍響應(yīng)曲線如圖7所示。由圖5可以看出,實(shí)際輸出和辨識(shí)模型輸出曲線基本吻合,辨識(shí)的模型參數(shù)具有較高的精度:由圖7可以看出,優(yōu)化后的PID參數(shù)比較理想,可作為熱工班組人員調(diào)試參數(shù)的依據(jù)。

4結(jié)語(yǔ)

針對(duì)火電機(jī)組生產(chǎn)過程中普遍存在的純遲延、大慣性特性的控制系統(tǒng)以及熱工班組人員參數(shù)調(diào)試能力匱乏的實(shí)際問題,本文所述軟件基于改進(jìn)的粒子群算法,以實(shí)際運(yùn)行數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù),進(jìn)行系統(tǒng)模型辨識(shí),并對(duì)辨識(shí)的模型進(jìn)行PID參數(shù)尋優(yōu),為熱工班組人員提供了可靠安全的參數(shù)依據(jù),具有廣泛的實(shí)際意義。