汽輪機(jī)數(shù)字電液調(diào)節(jié)系統(tǒng)建模及先進(jìn)控制研究.pdf

1、汽輪機(jī)數(shù)字電液調(diào)節(jié)系統(tǒng)要求反應(yīng)迅速、精度高,保證整個(gè)機(jī)組在各種工況下能安全、高效地運(yùn)行。隨著機(jī)組容量越來(lái)越來(lái)越大,對(duì)調(diào)節(jié)系統(tǒng)的控制性能要求也越來(lái)越高。但是采用常規(guī)PID控制算法的數(shù)字電液調(diào)節(jié)系統(tǒng),難以在整個(gè)工況變動(dòng)范圍內(nèi)均保持良好的控制品質(zhì)。為了提高系統(tǒng)的控制性能,設(shè)計(jì)基于先進(jìn)控制算法的調(diào)節(jié)系統(tǒng),對(duì)汽輪機(jī)工況乃至整個(gè)機(jī)組都具有重要意義。 本文首先論述了汽輪機(jī)數(shù)字電液調(diào)節(jié)系統(tǒng)的基本原理,把汽輪機(jī)調(diào)節(jié)系統(tǒng)劃分為幾個(gè)子功能模塊：油動(dòng)機(jī)

2、模塊、蒸汽容積模塊、電液轉(zhuǎn)換器模塊以及轉(zhuǎn)子模塊,采用模塊化建模的方法,分別對(duì)其進(jìn)行機(jī)理建模,從而整合出汽輪機(jī)數(shù)字電液調(diào)節(jié)系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型。并在此基礎(chǔ)上對(duì)調(diào)節(jié)系統(tǒng)內(nèi)部參數(shù)用兩種不同的辨識(shí)方法辨識(shí),即采用基于隨機(jī)牛頓法(Stochastic Newton algorithm, SNA)和基于遺傳算法(Genetic algorithm)。通過(guò)對(duì)汽輪機(jī)中間環(huán)節(jié)的參數(shù)辨識(shí),結(jié)果表明基于兩種辨識(shí)方法,辨識(shí)參數(shù)都趨近于實(shí)際大小,具有較好的辨識(shí)效果。其

3、中基于遺傳算法的參數(shù)辨識(shí)效果要好于基于隨機(jī)牛頓法的參數(shù)辨識(shí)效果,遺傳算法參數(shù)辨識(shí)收斂速度快,辨識(shí)精度高。 針對(duì)常規(guī)PID控制算法存在的各種問(wèn)題,提出了采用先進(jìn)控制算法與PID控制方法相結(jié)合進(jìn)行仿真研究。 針對(duì)汽輪機(jī)調(diào)節(jié)系統(tǒng)中存在的未建模動(dòng)態(tài),提出了模糊PID控制算法以及模糊-PID復(fù)合控制算法,結(jié)果表明常規(guī)PID控制器結(jié)合模糊控制能減小系統(tǒng)的超調(diào),提高抗干擾能力,縮短調(diào)整時(shí)間,因此,這種控制算法具有良好的控制品質(zhì),是一種

4、較為有效的控制策略。 針對(duì)常規(guī)PID控制算法無(wú)法解決的系統(tǒng)穩(wěn)定性、快速性和準(zhǔn)確性之間矛盾的問(wèn)題,本文提出了采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與PID算法結(jié)合的先進(jìn)控制算法,設(shè)計(jì)了三種不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)PID控制算法,即基于靜態(tài)徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Static Radial Basis Function Neural Network, SRBFNN)辨識(shí)PID控制、動(dòng)態(tài)徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Dynamic Radial Basis Function Neural

5、 Network, DRBFNN)單神經(jīng)元PID控制以及模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)PID控制,結(jié)果表明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與PID結(jié)合的控制算法動(dòng)靜態(tài)特性均優(yōu)于常規(guī)PID控制,其中基于DRBFNN網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)單神經(jīng)元PID控制效果要優(yōu)于基于SRBFNN網(wǎng)絡(luò)PID控制效果?；谀：窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)PID算法,由于有模糊控制理論的模糊推理能力,同時(shí)還有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)能力,結(jié)果表明模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)降低了對(duì)設(shè)定初值的依賴(lài),具有泛化能力強(qiáng),控制精度高,控制品質(zhì)優(yōu)良等優(yōu)

6、點(diǎn)。 針對(duì)汽輪機(jī)調(diào)節(jié)系統(tǒng)外部存在不可測(cè)擾動(dòng)信號(hào)以及參數(shù)具有時(shí)變性等不利因素,文中提出了一種新的基于狀態(tài)空間的控制方法-滑?？刂?Sliding mode control, SMC)?；？刂凭哂袑?duì)系統(tǒng)內(nèi)部參數(shù)攝動(dòng)和外部擾動(dòng)有強(qiáng)魯棒性,無(wú)需系統(tǒng)在線辨識(shí)的優(yōu)點(diǎn),文中首先提出基于趨近率方法的滑?？刂破魉惴?結(jié)果表明滑模趨近率控制可以較好的跟蹤設(shè)定值變化,對(duì)外部擾動(dòng)信號(hào)不敏感,但是由于算法中存在不連續(xù)開(kāi)關(guān)特性,會(huì)引起系統(tǒng)抖振。進(jìn)一步提出