【文章內容簡介】 （28） 3 鍋爐床溫模糊PID控制系統(tǒng)設計 模糊控制簡介自從1965 年美國加州大學L. A. ZADEH 教授創(chuàng)建模糊集理論和1974 . Mamdani 教授成功的將模糊控制應用于鍋爐和蒸汽機控制以來，模糊控制已逐漸得到了廣泛的發(fā)展并在現(xiàn)實中得到成功的應用。一般而言，模糊控制器的設計一般大致可分為三部分，首先將精確的輸入量模糊化，通過隸屬函數的建立，完成精確的數學量到模糊的語言變量的的轉換，隸屬函數通常采用三角函數，正態(tài)分布函數等，以符合人的思維方式。第二部是進行模糊推理，由于推理規(guī)則庫主要是按現(xiàn)場的操作經驗與知識而建立的，因此模糊控制具有一定的模擬人的思維的特點。第三部是解模糊過程，將推理得到的模糊語言控制量轉化為精確的數學變量，去驅動控制機械裝置。與傳統(tǒng)經典控制方法比起來，模糊控制的特點為：(1) 在設計控制系統(tǒng)時，可以不要求知道對象精確的數學模型，但要對受控對象的特性有充分了解，是以現(xiàn)場操作人員或專家的經驗知識的總結和歸納而建立知識模型；(2) 用語言變量代替常規(guī)的數學變量，或兩者結合運用，來構造形成專家的知識庫；(3) 控制系統(tǒng)的魯棒性強，適應于常規(guī)控制難以解決的非線性，時變性，多層次，多干撓的滯后系統(tǒng)。由于循環(huán)流他床鍋爐的床溫控制具有大滯后、多變量和強耦合等非線性特性，非常適合采用模糊控制原理。引起床溫變化的因素很多，如燃料量、石灰石量、一次風量和物料循環(huán)量等，筆者僅考慮燃料量(即給煤量)改變下床溫的變化。通過采樣獲取被控制量的精確值，然后將該量與給定值比較得到床溫誤差e。床溫誤差e和床溫誤差變化率ec作為模糊控制器的輸入變量，模糊控制器的輸出變量u控制給煤機轉速，Y是過程輸出，即輸出變量的采樣值。 模糊控制原理模糊控制是以集合論、模糊語言變量以及模糊邏輯推理為裁礎的一種計算機控制方法。從控制器的智能性來看，模糊控制屬于智能控制的范疇，智能控制是人工智能、控制理論和管理科學相結合的產物。它主要用來解決那些用傳統(tǒng)方法難以解決的復雜系統(tǒng)的控制問題。具體地說，其研究對象具備一些智能控制對象的特點：模型不確定性、非線性和復雜的任務要求等。由于循環(huán)流他床鍋爐的床溫控制具有大滯后、多變量和強耦合等非線性特性，非常適合采用模糊控制原理。引起床溫變化的因素很多，如燃料量、石灰石量、一次風量和物料循環(huán)量等，筆者僅考慮燃料量(即給煤量)改變下床溫的變化。通過采樣獲取被控制量的精確值，然后將該量與給定值比較得到床溫誤差e。床溫誤差e和床溫誤差變化率ec作為模糊控制器的輸入變量，模糊控制器的輸出變量u控制給煤機轉速，Y是過程輸出，即輸出變量的采樣值。 模糊控制器基本結構圖 鍋爐床溫模糊控制總體設計方案本次設計主要是對500t/hCFB 鍋爐床溫的控制。由于循環(huán)流化床鍋爐控制非常復雜，特別是床溫控制過程是一個具有大慣性、大延遲、非線性、時變等特點。此時用常規(guī)控制理論解決這些問題就出現(xiàn)了困難，因此本設計采用控制算法簡單，性能優(yōu)良，有較強魯棒性的模糊控制算法進行控制。循環(huán)流化床鍋爐的運行床溫必須保持在其設計的范圍內，通常約為850℃～920℃之間，在此范圍內運行可以保證正常的流化燃燒工況，最佳的脫硫效率，較低的NOx 生成量和較高的燃燒效率。影響鍋爐床溫的內在可調節(jié)因素包括給煤量，一、二次風量和總風量，床層的高度或床料存量，爐膛底渣排放量，返料裝置下的放灰量等。在以上的因素中，給煤量和風量的配合調節(jié)是最重要的，保持合適的風煤比是維持床溫的主要手段。當床溫發(fā)生變化時，首先要根據變化的趨勢相應調節(jié)給煤量，然后就是調節(jié)送風量，但由于送風系統(tǒng)頻繁調節(jié)不利于整個系統(tǒng)的穩(wěn)定，所以要考慮通過給煤調節(jié)來實現(xiàn)對床溫的控制。通過分析在給煤量階躍擾動下的床溫動態(tài)模型，得出傳遞函數，再設計模糊控制算法并進行系統(tǒng)仿真，設計模糊控制器。 模糊控制原理框圖模糊控制原理框圖的核心部分是模糊控制器，模糊控制器的控制規(guī)律由計算機的程序實現(xiàn)。控制過程是先由熱電偶實行數據采集，將采集到的溫度值轉變?yōu)?—20 毫安的電流值與床溫給定值相比較，然后經過模數轉換將數據送進模糊控制器進行處理，控制器的輸出控制量經數模轉換后控制給煤機，進而實現(xiàn)對給煤量的調節(jié)，最終達到對床溫的控制?？刂茖ο蟮膭討B(tài)特性是確定系統(tǒng)結構、調節(jié)器的控制規(guī)律、設置調節(jié)器參數的依據，因此根據對象的動態(tài)特性和生產過程對控制質量的要求，確定調節(jié)參數的數值是控制系統(tǒng)投入之前要做的一項重要工作。 模糊控制器基本的組成 模糊控制器簡介模糊控制器是模糊控制系統(tǒng)的核心，一個模糊控制系統(tǒng)的性能優(yōu)劣，主要取決于模糊控制器的結構、所采用的模糊規(guī)則、合成推理算法，以及模糊決策的方法等因素。模糊控制器(Fuzzy ControllerFC) 也稱為模糊邏輯控制器(Fuzzy Logic ControllerFLC),由于其所采用的模糊控制規(guī)則是由模糊理論中模糊條件語句來描述的， 因此模糊控制器是一種語言型控制器， 故也稱為模糊語言控制器(FuzzyLanguageControlleFLC)。 所示。（1）模糊化接口(Fuzzy interface)模糊控制器的輸入必須通過模糊化才能用于控制輸出的求解，因此它實際上是模糊控制器的輸入接口。它的主要作用是將真實的確定量輸入轉換為一個模糊矢量。（2）知識庫(Knowledge BaseKB)由數據庫和規(guī)則庫兩部分構成。數據庫(Data BaseDB)數據庫所存放的是所有輸人、輸出變量的全部模糊子集的隸屬度矢量值(即經過論域等離散化以后對應值的集合)，若論域為連續(xù)域，則為隸屬度函數。在規(guī)則推理的模糊關系方程求解過程中，向推理機提供數據。 規(guī)則庫(Rule BaseRB)模糊控制器的規(guī)則是基于專家知識或手動操作熟練人員長期積累的經驗，它是按人的直覺推理的一種語言表示形式。推理與解模糊接口(Inference and Defuzzyinterface)推理是模糊控制器中，根據輸入模糊量，由模糊控制規(guī)則完成模糊推理來求解模糊關系方程，并獲得模糊控制量的功能部分。綜上所述，模糊控制器實際上就是依靠微機（或單片機）來構成的。它的絕大部分功能都是由計算機程序來完成的。隨著專用模糊芯片的研究和開發(fā)，也可以由硬件逐步取代各組成單元的軟件功能。 PID控制器簡介在工程實際中，應用最為廣泛的調節(jié)器控制規(guī)律為比例、積分、微分控制，簡稱PID 控制，又稱PID調節(jié)。當被控對象的結構和參數不能完全掌握，或得不到精確的數學模 型時，控制理論的其它技術難以采用時，系統(tǒng)控制器的結構和參數必須依靠經驗和現(xiàn)場 調試來確定，這時應用PID控制技術最為方便。實際中也有PI和ro控制。PID控制器 就是根據系統(tǒng)的誤差，利用比例、積分、微分計算出控制量進行控制的。PID控制器由 比例單元（P)、積分單元（I)和微分單元（D)組成。它的傳遞函數為： (31) 其中kp為比例系數；TI為積分時間常數；TD為微分時間常數比例控制是一種最簡單的控制方式。其控制器的輸出與輸入誤差信號成比例關系。 當僅有比例控制時系統(tǒng)輸出存在穩(wěn)態(tài)誤差。在積分控制中，控制器的輸出與輸入誤差信號的積分成正比關系。對一個自動控制 系統(tǒng)，如果在進入穩(wěn)態(tài)后存在穩(wěn)態(tài)誤差，則稱這個控制系統(tǒng)是有穩(wěn)態(tài)誤差的或簡稱有差系統(tǒng)。為了消除穩(wěn)態(tài)誤差，在控制器中必須引入“積分項”。積分項對誤差取決于時間的 積分，隨著時間的增加，積分項會增大。這樣，即便誤差很小，積分項也會隨著時間的 增加而加大，它推動控制器的輸出增大使穩(wěn)態(tài)誤差進一步減小，直到等于零。因此，比 例+積分(PI)控制器，可以使系統(tǒng)在進入穩(wěn)態(tài)后無穩(wěn)態(tài)誤差。在微分控制中，控制器的輸出與輸入誤差信號的微分（即誤差的變化率）成正比關 系。自動控制系統(tǒng)在克服誤差的調節(jié)過程中可能會出現(xiàn)振蕩甚至失穩(wěn)。其原因是由于存 在有較大慣性組件（環(huán)節(jié)）或有滯后(delay)組件，具有抑制誤差的作用，其變化總是 落后于誤差的變化。解決的辦法是使抑制誤差的作用的變化“超前”，即在誤差接近零 時，抑制誤差的作用就應該是零。這就是說，在控制器中僅引入“比例”項往往是不夠 的，比例項的作用僅是放大誤差的幅值，而目前需要增加的是“微分項”，它能預測誤 差變化的趨勢，這樣，具有比例+微分的控制器，就能夠提前使抑制誤差的控制作用等 于零，甚至為負值，從而避免了被控量的嚴重超調。所以對有較大慣性或滯后的被控對 象，比例+微分(PD)控制器能改善系統(tǒng)在調節(jié)過程中的動態(tài)特性。 PID參數對系統(tǒng)性能的影響PID參數的整定必須考慮到在不同時刻三個參數的作用以及相互之間的互聯(lián)關系。 為了能夠在動態(tài)過程中通過模糊推理改變PID控制的各個參數，使得參數的改變建立在 扎實的理論和實踐經驗的基礎上。下面對PID控制規(guī)律和參數變化對系統(tǒng)性能的影響進 行分析。(1) Kp的比例控制能迅速產生與誤差成正比的調節(jié)作用，從而減少穩(wěn)態(tài)誤差。但是, 比例控制不能消除穩(wěn)態(tài)誤差。Kp的加大會引起系統(tǒng)的不穩(wěn)定，容易產生振蕩，使得調節(jié) 時間延長。相反，若Kp太小會使系統(tǒng)動作緩慢，靈敏度降低。在系統(tǒng)穩(wěn)定的情況下，如 果加大Kp，可提高控制精度，減小誤差。(2) Ti的影響積分控制主要用于消除靜差。Ti太小，積分作用強，系統(tǒng)將不穩(wěn)定； Ti偏小，振蕩次數較多，超調量較大；Ti太大，積分作用弱，對系統(tǒng)性能的影響減??； Ti合適時過渡過程特性比較理想。在系統(tǒng)穩(wěn)定的情況下，Ti太大時，消除靜差太慢；Ti 太小，系統(tǒng)不穩(wěn)定。 (3)Td的影響微分控制可以根據誤差變化的速度提前給出較大的調節(jié)作用。微分部 分反映了系統(tǒng)變化的趨勢，它較比例調節(jié)更為及時，所以微分部分具有超前和預測的特 點。Td增大時，超調量減少，動態(tài)性能得到改善。但是Td太大時，會引起過大的超調， 系統(tǒng)不穩(wěn)定；Td太小，調節(jié)質量改善不大。另外，在選取采樣周期時Ts時，應使它遠遠小于系統(tǒng)階躍響應的純滯后時間和上升 時間。為使采樣值能及時反映模擬量的變化，Ts越小越好。但是Ts太小會增加CPU的運 算工作量， 鍋爐床溫模糊控制器的詳細設計1965年LA．Zadeh提出了模糊集合論，這就是模糊控制的產生基礎。1974年英國馬丹尼(Mamdani)首先將模糊控制用于鍋爐和蒸汽機的控制，實用效果良好。所謂模糊控制，只是在控制方法上應用了模糊數學知識，其基本原理仍和經典控制、現(xiàn)代控制理論一樣沒有改變，模糊控制的核心是利用模糊集合論，把人的控制策略的自然語言轉化為計算機能夠接受的算法語言所描述的算法，但它的控制輸出確是確定的。設計模糊控制器必須解決以下三個問題[15]：、輸出量的模糊化；b．模糊控制規(guī)則或模糊控制表的建立(模糊算法)；c．輸出信息的模糊判決。 模糊控制系統(tǒng)組成框圖由上圖我們看出，模糊控制算法的實現(xiàn)過程可概括為以下三個步驟：，轉化為模糊量；，并確定推理法則，也就是模糊決策，模糊決策后還必須經過模糊判決以便得到一個確切的控制量；，從而計算出精確的控制量。 模糊化設計由模糊控制的機理可知，在進行模糊推理之前，首先要對輸入變量進行模糊化，模糊化方法如下：將設定溫度和實際溫度之間的誤差值e 模糊化，選擇語言集為{負大(NB) ,負中(NM )，負小(NS )，零(ZE)，正小(PS)，正中(PM)，正大(PB)}，模糊論域可選擇為{n n2……2 0 2……n2 n}，最大溫度偏差范圍為[q q]，則量化因子為： Ke=n/q (32) 對于鍋爐床溫溫度偏差變化率ec，選擇合適的模糊論域和偏差變化率范圍，按照上式可以計算出相應的模糊量化因子Kec，在這里為了方便起見，本文選擇偏差e、偏差變化率ec 具有相同模糊論域。對于輸出量u，調節(jié)范圍為[ R R]，語言集為{負大(NB)，負中(NM ) ， 負小(NS)，零(ZE)，正小(PS)，正中(PM)，正大(PB )}，模糊論域可選擇為[m m2……2 0 2……m2 m]，輸出比例因子為： Ku=R/m (33)由上述可得，它們的語言變量，基本論域，模糊子集。31 語言變量，基本論域，模糊子集，模糊論域和量化因子變量e ecU 語言變量 E EcU 基本論域 【30176。C，+30176。C】 【3，+3】 【6，+6】 模糊子集{NB,NM,NS,ZE,PS,PM,PB} 模糊論域【6，+6】 【6，+6】 【6，+6】 量化因子6/30= 6/3=2 6/6=1 在設計過程中，選取這些變量的模糊論域均為[6 4 2 0 2 4 6]。E隸屬函數分布圖 U 隸屬函數分布圖 隸屬度分布圖 模糊控制規(guī)則模糊控制器的控制規(guī)則的制定是根據現(xiàn)場操作人員的經驗和專家的知識的綜合以后得到的，模糊控制規(guī)則是模糊控制器的核心組成部分?？紤]誤差為負的情況，當誤差為負大時，若當誤差變化率為負，誤差有繼續(xù)增大的趨勢，為盡快消除誤差，應使控制量增加較快，所以控制量的變化取正大；而當誤差變化率為正時，誤差有減少的趨勢，所以可取較小的控制量，即誤差變化率為正小(PS)，輸出為正中(PM)，誤差變化率為正中(P