循环流化床锅炉床温模型
对于循环流化床锅炉燃烧系统,一次风和二次风构成了燃烧用风,一次风从炉膛下部送入,主导流化的程度,二次风从炉膛中下部送入为燃烧提供充足的氧气。因为两种风是从不同的位置进入炉膛的,所以对于各个参数的影响也会不尽相同。一次风对主汽压、床温、烟气的含氧量、炉膛负压等的影响较大,而一次风对床温的影响较二次风要强一些。所以,通常可以认为,在控制燃烧系统中,用一次风量对床温、主汽压力进行调节,而用二次风量来对烟气含氧量进行调节。
在燃料量阶跃产生变化的情况下,床体温度的反应特性呈现自平衡飞升的效果,如果采用燃料量控制床体温度势必要影响锅炉运行负荷。在石灰石量阶跃变化下,床温的反应是有自平衡的响应特性,若通过改变石灰石量实施对床温的控制,则要影响烟气中二氧化硫的控制。在一次风量阶跃变化下,床温表现出飞升特性同时还具有自平衡性,但在飞升的动态过程中,他们具有逆向响应特性,所以主要通过一次风量及一次风和二次风的配比的调节实施对床温的控制。各控制量与床体温度的关系以及被控量与床温的关系如下图所示。
图1
造成床温变化的石灰石的用量、一次风量和燃料用量三者之间的传递函数为:
式中：K_1，K_2，K_3分别为一次风量V_1，燃料量B和石灰石量L的权重系数。
建立床温模型为：
其中，K_v为床温对象的输出增益，T_v为床温惯性时间常数，n为床温传递函数阶次，本文使用的表达式为：
其中G_T_{v1}表示一次风-床温模型。
基于smith预估控制的改进算法
针对温度对象控制中出现的大延时、大迟滞的控制难题,本文引入Smith预估控制算法得到最终的Smith阶梯式广义预测控制直接算法(YSGPC),来抵消延时给系统带来的干扰,提高对迟滞系统的控制精度。控制结构如下图所示：
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在上图中可以显示出,在系统运行中不含有时间延迟的时候,就相当于YSGPC的控制调节回路,进而当系统具有时间延迟的情况下,通过 Smith预估器来抵消延时给系统造成的干扰,然而YSGPC参数则仅仅需要根据无时间延迟的模型Gm(s)来进行整定,这样的话就可以尽可能的减少时间延迟对参数整定产生的误差。
Smith预估器上式的形式如下:
研究对象中会存在延时因子,但在Smith预估器中的延时环节是通过人工进行设计并添加的。从理论上可知,在预估模型与实际模型相符的情况下,即预估器中的τ、K、T跟研究对象中的τ、K、T这三个参数完全相同的情况下,Smith预估器能够很好地将延时给控制系统带来的影响抵消掉,提高控制系统的跟踪效果。
用CARIMA模型描述含有滞后的对象:
式中z^{-1}为后移算子，d为时滞。
从t+1到t+d时刻,用Smith预估算法来预估对象的预测输出:
其中为无滞后的对象模型的输出，y(t-i)为对象输出，为对象模型输出。
从t+d+1到t+d+N时刻,用YSGPC的常规算法:
向量形式为：
最终改进后的广义预测控制直接算法仿真结果如下图所示：
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通过仿真实验可知,床温—一次风模型的控制在加入Smith预估算法后,系统的延迟得到改善,控制变量u的输出峰值进一步减小,且系统稳定无超调。
