【正文】 要進(jìn)一步提高系統(tǒng)的控制質(zhì)量，控制策略還需要作進(jìn)一步地深入研究，并有待于在實(shí)際生產(chǎn)中加以檢驗(yàn)。通過仿真實(shí)驗(yàn)，初步證明了其可行性。 本文的工作僅是在設(shè)計(jì)和仿真方面進(jìn)行了初步的探索，由于時(shí)間倉(cāng)促，作者水平有限，本文存在著很多的不足，有待今后進(jìn)一步改善。在利用 MATALAB仿真軟件對(duì)所設(shè)計(jì)的兩種控制方案進(jìn)行仿真研究之后，我們可以看出，模糊控制技術(shù)的優(yōu)越性。本文首先針對(duì)引起鍋爐床溫變化的因素，采用目前鍋爐床溫所采用的模糊控制器在本文中根據(jù)鍋爐床溫控制對(duì)象的特點(diǎn)，提出模糊控制的鍋爐床溫控制系統(tǒng)。由于循環(huán)流化床燃燒的復(fù)雜性，使得建立循環(huán)流化床鍋爐的燃燒數(shù)學(xué)模型成為一件十分不易的事情，而傳統(tǒng)控制方法又要求有描述被控對(duì)象特性的較為精確的數(shù)學(xué)模型；同時(shí)，由于其燃燒的復(fù)雜性和特殊性，使得對(duì)一般鍋爐和其它過程控制對(duì)象有效的常規(guī)控制方法，已難以保證循環(huán)流化床鍋爐各項(xiàng)控制指標(biāo)的要求。 500t/h CFB 鍋爐床溫模糊 PID 控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì) 第 32 頁(yè) 共 50 頁(yè) 結(jié)束語(yǔ) 循環(huán)流化床鍋爐是目前國(guó)外潔凈煤技術(shù)中一項(xiàng)較成熟的技術(shù)，且正在向大型化方向發(fā)展，由于其煤種適應(yīng)性廣，燃燒效率高，以及爐內(nèi) 脫硫脫氮等特點(diǎn)，發(fā)達(dá)國(guó)家競(jìng)相開發(fā)。 各調(diào)節(jié)器參數(shù)保持不變，設(shè)定輸入 r=1,，當(dāng)控制對(duì)象的時(shí)間常數(shù) T 分別為 50、100、 150 時(shí)的仿真 曲線如圖 500t/h CFB 鍋爐床溫模糊 PID 控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì) 第 31 頁(yè) 共 50 頁(yè) 圖 時(shí)間常數(shù) T變化曲線 由上述兩圖可見，改變被控對(duì)象時(shí)間常數(shù) T，系統(tǒng)能穩(wěn)定運(yùn)行，滿足不同工況的控制要求，魯棒性比較強(qiáng)。對(duì)于實(shí)際工程系統(tǒng)，人們最關(guān)心的問題是一個(gè)控制系統(tǒng)當(dāng)其模型參數(shù)發(fā)生大幅度變化或其結(jié)構(gòu)發(fā)生變化時(shí)能否仍保持漸近穩(wěn)定，這叫穩(wěn)定為品質(zhì)魯棒性。它是在異常和危險(xiǎn)情況下系統(tǒng)生存的關(guān)鍵。 綜上所述，我們可以看到，模糊控制系統(tǒng)本身的控制品質(zhì)和抗擾動(dòng)能力，均略優(yōu) 于常規(guī) PID 控制方案的控制效果。但是模糊控制消除擾動(dòng)的時(shí)間顯然短于常規(guī) PID 控制。 擾動(dòng)性分析 一個(gè)控制系統(tǒng)抗干擾能力，一定程度上也可以表現(xiàn)系統(tǒng)的控制效果，現(xiàn)在從兩種控制方案的抗干擾能力上，對(duì)系統(tǒng)的控制效果進(jìn)行比較。 與常規(guī) PID控制效果的比較 常規(guī) PID控制效果圖 500t/h CFB 鍋爐床溫模糊 PID 控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì) 第 28 頁(yè) 共 50 頁(yè) 模糊控制效果圖 圖 系統(tǒng)控制效果比較圖 由圖比較可以看出，模糊控制器控制下的系統(tǒng)過渡過程時(shí)間比較短，超調(diào)量明顯減小，系統(tǒng)沒有明顯震蕩，控制效果比較理想。不同的控制器有其不同的特點(diǎn)。式中 Kp,0， Ki,0， Kd,0為模糊粗調(diào)控制計(jì)算出的控制器參 數(shù)的初值。 500t/h CFB 鍋爐床溫模糊 PID 控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì) 第 27 頁(yè) 共 50 頁(yè) 根據(jù)最大最小值定理分別確定△ Kp，△ Ki，△ Kd在論域中不同區(qū)段內(nèi)的隸屬度，再根據(jù)輸出語(yǔ)言變量的隸屬度函數(shù)運(yùn)用重心法進(jìn)行模糊推理和運(yùn)算，得到這3個(gè)修正參數(shù)的精確整定值。 圖 循環(huán)流化床鍋爐床溫控制系統(tǒng)的 SIMULINK仿真模型 圖例說(shuō)明： Fuzzy Logic Controller 為模糊邏輯推理模塊，它完成模糊規(guī)則運(yùn)算； Transfer F 為一階慣性模塊，它可作為執(zhí)行結(jié)構(gòu)的特性； Scope 為示波器模塊，用來(lái)顯示溫度的變化曲線。 500t/h CFB 鍋爐床溫模糊 PID 控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì) 第 26 頁(yè) 共 50 頁(yè) 圖 流化床鍋爐床溫模糊控制器 圖 MATLAB 軟件中標(biāo)準(zhǔn)模塊實(shí)現(xiàn)的鍋爐床溫模糊控制系統(tǒng)仿真結(jié)構(gòu)圖。通過已有的參考文獻(xiàn)分析，得出循環(huán)流化床鍋爐床溫的數(shù)學(xué)模型為 (211)[14]。鑒于現(xiàn)有試驗(yàn)室的條件以及今后現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)做一個(gè)完善和充分的準(zhǔn)備，我們可以利用仿真軟件進(jìn)行前期調(diào)試，通過前期調(diào)試可以收集數(shù)據(jù)并針對(duì)仿真結(jié)果作進(jìn)一步的改進(jìn)。當(dāng)需要調(diào)用這一模糊推理系統(tǒng)時(shí)，可直接采用 tipfis文件。如圖為本文設(shè)計(jì)的模糊控制器的規(guī)則。 500t/h CFB 鍋爐床溫模糊 PID 控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì) 第 23 頁(yè) 共 50 頁(yè) 500t/h CFB 鍋爐床溫模糊 PID 控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì) 第 24 頁(yè) 共 50 頁(yè) 圖 隸屬函數(shù)的編輯 （ 3）編輯模糊控制規(guī)則 雙擊 FIS編輯器中間的圖標(biāo)，打開規(guī)則編輯器。類似的方法用于建立 ec和 u的隸屬函數(shù)。在右下角輸入相應(yīng)的參數(shù)： [8 6 4]。在左上角選擇變量，然后在 Edit中選擇 Add MFs??，打開專門用于輸入隸屬函數(shù)的窗口，從中輸入所選變量的隸屬函數(shù)。操作為：點(diǎn)擊系統(tǒng)的輸入框 (input1或 input2)，在 GUI右下角空白處修改輸入框的名稱，這里輸入為 e與 ec，輸出為 u。仿真步驟如下： （ 1）調(diào)用基本的 FIS編輯器，確定輸入、輸出變量 在 MATLAB下，輸入“ FUZZY”可打開 FIS編輯器，這時(shí)還沒有建立 FIS，通常 FIS編輯器默認(rèn)為 Mamdani型系統(tǒng)，并且假定系統(tǒng)為單輸入、單輸出。 4. 1 模糊控制器的仿真實(shí)現(xiàn) 本文提出的雙輸入單輸出模糊控 制器，其中模糊控制器的仿真實(shí)現(xiàn)是關(guān)鍵。工具箱和具有矩陣數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)編程的特色使其成為一個(gè)功能強(qiáng)大的工具。除了常用的矩陣運(yùn)算， MATLAB 還提供了類似于其它編程語(yǔ)言的特性。當(dāng)進(jìn)行實(shí)時(shí)控制時(shí)，便于根據(jù)輸出的信息，從“文件”中查詢所需采取的控制策略。 R （ 313） 500t/h CFB 鍋爐床溫模糊 PID 控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì) 第 21 頁(yè) 共 50 頁(yè) 由上式計(jì)算出的模糊控制量，可以選用一種判決方法，如采用最大隸屬度方法，將控制量由模糊量變?yōu)榫_量。此種算子在模糊數(shù)學(xué)的理論分析中被推薦使用 [14]。 R （ 38） u e NB NM NS ZE PS PM PB ec NB 6 6 4 2 2 0 0 NM 6 6 4 2 2 0 2 NS 4 4 4 2 0 2 2 ZE 4 4 2 0 2 4 4 PS 2 2 0 2 2 4 4 PM 2 0 2 4 4 4 6 PB 0 0 4 4 4 6 6 500t/h CFB 鍋爐床溫模糊 PID 控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì) 第 20 頁(yè) 共 50 頁(yè) U的隸屬函數(shù)為： uU (z ) = ∨ uA(x) ∧ uB(y) ∧ uC(z ) （ 39） x ∈ X y ∈ Y 設(shè)論域?yàn)椋? X={x1， x2， ， xn}； Y={y1， y2， ， ym}； Z={z1， z2， ， zl} 則 X、 Y、 Z上的模糊集分別為一個(gè) n、 m、 l元的模糊向量，而描述控制規(guī)則的模糊關(guān)系 R為一個(gè) n m行 l列的矩陣。 j =l )uAi(x)uBj(y)uCij(z) （ 37） 式中 x∈ X， y∈ Y， z∈ Z， ∧ 表示 MIN， ∨ 表示 MAX。描述控制規(guī) 則的模糊關(guān)系 R為： R=Y Ai Bj Cij （ 36） R的隸屬函數(shù)為： uR(x, y,z ) = (i = n。 可以列出輸出變量 U 的控制規(guī)則如下表 所示： 表 32 模糊控制器控制規(guī)則表 U e NB NM NS ZE PS PM PB NB PB PB PM PM PS ZO ZO NM PB PB PM PS PS ZO NS NS PM PM PM PS zo NS NS ec ZE PM PM PS ZE NS NM NM PS PS PS ZE NS NS NM NM PM PS ZE NS NM NM NM NB PB ZE ZE NM NM NM NB NB 500t/h CFB 鍋爐床溫模糊 PID 控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì) 第 19 頁(yè) 共 50 頁(yè) 模糊控制的輸出都是一個(gè) Fuzzy 子集 , 它是反映控制語(yǔ)言的不同取值的一種組合 ,但實(shí)際被控對(duì)象只能接受一個(gè)輸出量 , 因此要將 Fuzzy 集合變換到精確的輸出量 (反模糊化 )， 我們可用模糊判決，即按加權(quán)平均法或隸屬度最大法或重心方法等原則，求出相應(yīng)的輸出量 .如下表 ： 表 模糊控制器規(guī)則表 模糊邏輯推理 MIN— MAX重心法（ Mamdani推理法）因?yàn)榉椒ê?jiǎn)單、實(shí)用、速度快，于是在模糊控制理論中較常用。只有選擇適當(dāng)?shù)牡目刂埔?guī)則，才能很好的體現(xiàn)有經(jīng)驗(yàn)操作人員的控制策略，以獲 得較好的控制效果，既能保證響應(yīng)的快速性，又能保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性，根據(jù)多年的運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)，模糊控制器采用如下的形式的控制規(guī)則： If e=iA and ce=iB Then u= PIDu else u= FZu(i=1,2,...,n) (34) 其中iA,iB及 iC分別為 e， ec 和 u 的模糊子集。選取控制量變化的原則是：當(dāng)誤差大或較大時(shí)，選擇控制量以盡快消除誤差為主；而當(dāng)誤差較小時(shí)，選擇控制量要注意防止超調(diào)，以系統(tǒng)的穩(wěn)定性為主。當(dāng)誤差為負(fù)中時(shí)，考慮的原則仍然是盡快消除誤差，其控制量的變化取值同誤差為負(fù)大時(shí)。 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 500t/h CFB 鍋爐床溫模糊 PID 控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì) 第 17 頁(yè) 共 50 頁(yè) E隸屬函數(shù)分布圖 U 隸屬函數(shù)分布圖 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(jù)現(xiàn)場(chǎng)操作人員的經(jīng)驗(yàn)和專家的知識(shí)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。 變量 e ec U 語(yǔ)言變量 E Ec U 基本論域 【 30176。對(duì)于輸出量 u，調(diào)節(jié)范圍為 [ R R]，語(yǔ)言集為 {負(fù)大 (NB)，負(fù)中 (NM ) ， 負(fù)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(yǔ)言變量，基本論域，模糊子集，模糊論域及量化因子如表 。 模糊化模 糊控 制規(guī) 則模 糊決 策判 決清晰化控 制對(duì) 象設(shè) 定模 糊 控 制 器輸 出 圖 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(shí)現(xiàn)過程可概括為以下三個(gè)步驟： ，轉(zhuǎn)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(jīng)過模糊判決以便得到一個(gè)確切的控制量； ，從而計(jì)算出精確的控制量。設(shè)計(jì)模糊控制器必須解決以下三個(gè)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。 1974年英國(guó)馬丹尼 (Mamdani)首先將模糊控制用于鍋爐和蒸汽機(jī)的控制，實(shí)用效果良好。為使采樣值能及時(shí)反映模擬量的變化， Ts越小越好。但是 Td 太大時(shí)，會(huì)引起過大的超調(diào)， 系統(tǒng)不穩(wěn)定； Td 太小，調(diào)節(jié)質(zhì)量改善不大。微 分部 分反映了系統(tǒng)變化的趨勢(shì)，它較比例調(diào)節(jié)更為及時(shí)，所以微分部分具有超前和預(yù)測(cè)的特 點(diǎn)。