锅炉汽包液位智能控制系统设计与仿真研究__毕业设计论文(编辑修改稿)

锅炉汽包液位智能控制系统设计与仿真研究__毕业设计论文(编辑修改稿)内容摘要：

量进行采样、量化并模糊化。 将精确量转化为模糊量的过程称为模糊化，以便实现模糊控制算法。 模糊化过程主要完成：测量输入量的值，并将数字表示形式的输入量转化为通常用语言值表示的某一限定码的序数。 每一个限定码表示论域内的一个模糊子集，并由其隶属度函数来定义。 对于某一个输入值，它必定与某一个特定模糊子集的隶属程度相对应。 (a)三角形隶属函数曲线 (b)对称梯形隶属函数曲线 (c)正态形隶属函数曲线以正态形隶属函数为例，它的函数表达式如式为： (27)当模糊集设计完成，则对于任一物理输入X，映射的过程实际上是将当前的物理输入根据模糊子集的分布情况确定出此时此刻输入值对这些模糊子集的隶属程度。 因此，为了保证在所有论域内的输入量都能与某一模糊子集相对应，模糊子集的数目和范围遍及整个论域。 这样，对于每一个物理输入量至少有一个模糊子集的隶属程度大于零。 2. 知识库知识库包括数据库和规则库，数据库提供必要的定义，包含了语言控制规则论域的离散化、量化和隶属度函数的定义等。 规则库根据控制目的和控制策略给出了一套由语言变量描述的并由专家或自学习产生的控制规则的集合，在建立控制规则时，首先要解决诸如状态变量的选择、控制变量的选择、规则类型的选择和规则数目的确定等事项。 (1) 数据库模糊逻辑控制中的数据库主要包括：量化等级的选择、量化因子、比例因子和模糊子集的隶属度函数。 这些概念都是建立在经验和工程判断的基础上的，其定义有一定的主观性。 (2) 规则库 模糊控制系统是用一系列基于专家知识的语言来描述的，专家知识常采用“IF…THEN…”的规则形式，而这样的规则很容易通过模糊条件语句描述的模糊逻辑推理来实现。 用一系列模糊条件描述的模糊控制规则就构成模糊控制规则库。 与模糊控制规则库相关的主要有：过程状态输入变量和控制输出变量的选择和模糊控制规则的建立等。 3. 模糊推理模糊决策推理是模糊控制的核心，它利用知识库的信息模拟人类的推理决策过程，给出了适合的控制量。 模糊推理是以模糊判断为前提的，运用模糊语言规则，推出新的模糊判断结论的方法。 目前模糊逻辑推理方法还在发展之中，比较典型的有扎德()方法、玛达尼(Mamdani)方法等等。 从条件变量的多少、模糊规则多少的角度来划分，模糊规则推理方法又可分为近似推理、模糊条件推理、多输入模糊推理、多输入多规则推理等四种模糊推理规则。 4. 反模糊化过程通过模糊推理得到的结果是一个模糊集合。 但在实际使用中，特别是在模糊控制中，必须要有一个确定的值才能去控制或驱动执行机构。 在推理得到的模糊集合中取一个能最佳代表这个模糊推理结果可能性的精确值的过程就称为反模糊化过程。 常用的反模糊化的计算方法有以下三种：(1) 最大隶属度函数法这种方法是取模糊子集中隶属度最大的元素Umax作为执行量。 当多个最大隶属度元素时，就取它们的平均值作为输出。 这种判别方法简单易行，实时性也好，但它概括的信息量少，因为这种方法完全不考虑其它隶属度较小的元素的影响和作用。 (2) 中位数判决法计算隶属函数曲线同横坐标轴围成区域的面积，取1/2面积处横轴坐标为决策值的方法叫做中位数法。 中位数法比最大隶属度法包含了更多的信息。 但是，它往往会导致隶属函数不同而中位数相同的现象，无法突出主要信息，这显然不合理。 因此，中位数较少采用。 (3) 加权平均法加权平均法是将各等级隶属度与该等级值相乘，并求乘积和，然后除以隶属度和，所得值即为控制决策值，即 控制决策值=[∑(等级值隶属度)]/ ∑隶属度 (28) 模糊论域、量化因子和比例因子的选择 (1) 模糊论域和基本论域模糊控制器的输入变量误差、误差变化的实际范围称为这些变量的基本论域，设误差的基本论域为[emax，+emax]，误差变化的基本论域为[ecmax，+ecmax]。 被控对象实际要求的变化范围为模糊控制器输出变量的基本论域，设其为[yu，+yu]，显然基本论域内的量为精确量。 误差变量所取的模糊论域为：{n，n+1，．．．0，．．．n1，n}误差变化变量所取的模糊论域为：{m，m+1，．．．0，．．．ｍ1，ｍ}控制量所取的模糊论域为：｛ｌ，．．．0，．．．ｌ｝有关模糊论域的选择问题,一般选n≥6，m≥6，ｌ≥6，这样能确保模糊集能较好地覆盖模糊论域，本文中取n=m=ｌ=6。 (2) 量化因子和比例因子为了进行模糊化处理，必须将输入变量从基本论域转换到相应的模糊论域，这中间必须将输入变量乘以相应的量化因子。 量化因子一般用K表示，误差的量化因子Ke和误差变化的量化因子Kec分别由下面两个公式来确定： 　　　　　　　　　　　　　(29)在模糊控制器的实际工作过程中，一般误差和误差变化的基本论域选择范围要比模糊论域选择范围小，所以量化因子一般都大于1。 模糊控制器输出的控制量还不能直接控制对象，必须将其转换到控制对象所能接受的基本论域中去。 输出控制量的比例因子由下式确定： (210)对输出而言的比例因子起比例作用。 (3) 量化因子和比例因子的选择量化因子Ke和Kec的大小对控制系统的动态性能影响极大。 Ke过小，系统上升速度过小，可能造成系统产生震荡，甚至使系统不稳定。 Ke选的较大时，系统的超调也较大，过渡过程较长。 因为Ke增大，相当于缩小了误差的基本论域，增大了误差变量的控制作用，虽然能使上升时间变短，但是由于超调过大，使得系统的过渡过程较长。 [18]Ke过大时系统上升速度过快，也会产生震荡，甚至使系统不稳定。 Kec较大时，系统的超调较小，但是系统的响应速度变慢。 量化因子Ke和Kec的大小影响着输入变量误差和误差变化的不同加权程度，Ke和Kec两者之间也相互影响。 输出控制量的比例因子Ku作为模糊控制器总的增益，它的大小影响着控制器的输出，Ku选择过小会使动态响应过程变长，而Ku选择过大会使系统振荡加剧。 因此，量化因子和比例因子必须选择适当，才能使系统产生较好的控制效果。 模糊控制的主要优点 在实践应用中，模糊控制具有许多传统控制无法与之比拟的优点，其中主要是: (1) 使用语言方法，可不需要掌握过程的精确数学模型。 因为对复杂的生产过程很难获得过程的精确数学模型，而语言方法却是一种很方便的近似。 (2) 对于具有一定操作经验、但非控制专业的工作者，模糊控制方法易于掌握。 (3) 操作人员易于通过人的自然语言进行人机界面联系，这些模糊条件语句很容易加入到过程的控制环节上。 (4) 采用模糊控制，过程的动态响应品质优于常规PID控制，并对过程参数的变化具有较强的适应性。 模糊控制存在的问题 虽然模糊控制取得了很多研究成果，但是由于它的发展历史还不长，因此，理论上的系统性和完善性，技术上的成熟性和规范性还都是不够的；另一方面，模糊控制虽有其独特的优点，但并不能取代传统的控制方法，而是作为后者的补充和改进。 目前，模糊控制的设计尚缺乏系统性，无法定义控制目标。 控制规则的选择、论域的选择、模糊集的定义、量化因子的选取多采用凑试法，这对复杂系统的控制是难以奏效的[17]。 另外，信息简单的模糊处理将导致系统的控制精度降低和动态品质变差。 若要提高精度则必然增加量化级数，从而导致规则搜索范围扩大，降低决策速度，甚至不能实时控制，有待人们进一步地研究探索。 模糊PID控制 模糊自适应PID原理简介模糊自适应PID参数控制器原理为根据偏差的绝对值、偏差变化率的绝对值的大小和调整时间的长短，不断地在线修正PID参数Kp、KI、KD。 对于汽包液位控制，其误差e和误差变化量ec作为模糊控制器的输入量，以满足不同e和ec对控制器参数的不同要求，根据模糊合成推理设计PID参数的模糊矩阵表，查出修正参数，再代入下式计算：Kp=ΔKp+Kp*KI =ΔKI + KI *KD=ΔKD+KD* (211)式中：Kp、KI、KD为PID 3个控制参数的取值，Kp*、KI *、KD*为PID参数基准值；ΔKp、ΔKI、ΔKD为PID参数校正值。 PID调节器的输出值u到锅炉给水流量调节器。 多模态模糊PID控制原理这种控制策略是：在大偏差范围内，即偏差e在某个阈值之外时采用模糊控制，以获得良好的瞬态性能；在小偏差范围内，即e落到阈值之内时转换成PID控制，以获得良好的稳态性能。 二者的转换阈值根据事先给定的偏差范围自动实现。 多模态模糊PID控制系统实现多模态模糊PID控制系统的实现原理比较简单， 多模态模糊PID控制系统原理图 在工业生产过程中，许多被控对象随着负荷变化或受干扰因素影响，其对象特性参数或结构发生改变。 多模态模糊PID控制充分利用了模糊控制的及时性和PID控制的精确性的优点，实时改变其控制策略，使控制系统品质指标保持在最佳范围内。 第三章 锅炉汽包液位系统特性与控制方法分析本章主要介绍了锅炉汽包液位在给水流量和蒸汽流量扰动下的动态特性，并对传统的汽包液位单冲量、双冲量及三冲量控制方式进行了分析与介绍。 汽包液位是影响锅炉安全运行的重要参数，同时，锅炉汽包液位高度关系着汽水分离的速度和生产蒸汽的质量。 随着科学技术的飞速发展，现代锅炉要向蒸发量大和汽包容积相对减小的方向发展。 这样，要使锅炉的蒸发量随时适应负荷设备的需要量，汽包液位的变化速度必然很快，稍不注意就容易造成汽包满水或者烧成干锅。 在现代锅炉操作中，即使是缺水事故，也是非常危险的，这是因为液位过低，就会影响自然循环的正常进行，严重时会使个别上水管形成自由水面，产生流动停滞，致使金属管壁局部过热而爆管。 无论满水或缺永都会造成事故。 因此，必须对汽包液位进行自动调节，将液位严格控制在规定的范围之内。 汽包液位的动态特性 汽包的流入量是给水流量W，流出量是蒸汽流量D，当给水量等于蒸汽量时，汽包液位就恒定不变，当给水流量大于蒸汽流量时，液位会上升，蒸汽中含带的水分过多，会造成蒸汽管壁结垢，影响蒸汽输出的品质，当给水流量小于蒸汽流量时，液位会下降，给水的蒸发速度加快，造成虚假液位，严重时会导致汽包干涸，甚至引发爆炸。 容易引起液位变化的主要扰动是蒸汽流量D的变化和给水流量W的变化。 汽包液位在给水流量作用下的动态特性给水流量对液位的影响，即控制通道的动态特性。 给水量是锅炉的输入量，如果蒸汽负荷不变，那么在给水流量发生变化时，汽包液位对象的微分方程式可以表示为： (31)式中，T1，T2——时间常数；Tw——给水流量项时间常数；Td——蒸汽流量项时间常数；Kw——给水流量项的放大系数；Kd——蒸汽流量项的放大系数。 (32)H0——稳定状态下的水位；ΔH——水位高度的变化。 (33)Δw——给水流量的变化；Dmax——最大蒸汽负荷量。 (34)ΔD——蒸汽负荷量。 经拉氏变换后得 (35) 从而可以得到汽包液位在给水流量作用下的传递函数： (36) Tw的数值一般很小，常常可以忽略不计，对于一些锅炉，在给水量增加时，在较长一段时间里，汽包液位并不增加，有一段较长的起始惯性段，这类锅炉用下面近似计算公式： (37) 根据以上公式，在给水流量阶跃输入作用下， 给水流量扰动下的液位特性曲线 图中的H1曲线为给水扰动下的阶跃响应曲线，但是由于给水温度比汽包内饱和水的温度低，所以给水流量增加以后，从原有饱和水中吸收部分热量，这使得液位下汽泡容积的变化过程逐渐平衡时，液位的变化就完全反映了由于汽包中给水量的增加而逐渐上升。 因此，液位曲线如图中的H曲线，即当给水量作阶跃变化后，汽包液位一开始不立即增加，而要呈现出一段起始惯性。 用传递函数来描述时，它相当于一个积分环节和一个惯性环节的串联，可表示为： (38)本文中K取1，T取15。 即在给水流量作用下，汽包液位的传递函数为： (39) 汽包液位在蒸汽流量作用下的动态特性在蒸汽流量D作用下。 当蒸汽流量突然增加时，从理论上讲，蒸汽流量D大于给水流量W，液位应下降，如图中曲线H1。 但实际并非如此，由于蒸汽量增加，瞬间导致汽包压力的下降。 汽包内水的沸腾突然加剧，水中汽泡迅速增加，由于汽泡容。