【正文】 方法研究基于魯棒控制理論的設(shè)計主要一些文章上提出，都是通過仿真試驗證實了該方法的有效性。在協(xié)調(diào)系統(tǒng)的預(yù)測控制研究方面，英國的Hogg教授領(lǐng)導的研究團隊做了大量的工作； (6) 基于結(jié)構(gòu)優(yōu)化的控制方法控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化相對于算法的研究是一個綜合性比較強的問題，涉及到對物理過程的深入了解。文獻[46]將模糊推理、解耦控制和自適應(yīng)技術(shù)結(jié)合起來，提出了單元機組協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)設(shè)計的新方法，使用美國Foxboro公司的I/A Series集散控制系統(tǒng)進行控制算法組態(tài)，并在某電廠300MW機組上獲得實際應(yīng)用。結(jié)果表明，這種新的控制方法不僅具有滿意的控制性能，而且具有強魯棒性和抗干擾性能，它顯著地提高了單元機組協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)在機組負荷及工況變化時的魯棒性和控制品質(zhì)。(4) 基于預(yù)測優(yōu)化控制方法研究文獻[57]以專著的形式對單元機組協(xié)調(diào)控制進行了系統(tǒng)、深入的分析和總結(jié)，力求反映近年來協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)新的進展，理論聯(lián)系實際地對協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)進行分析、設(shè)計、綜合以及整定。這些協(xié)調(diào)控制算法的研究和應(yīng)用，大大提高了協(xié)調(diào)控制的理論研究和實際應(yīng)用水平。(5) 專家系統(tǒng)(EC)目前沒有實際應(yīng)用，文獻中研究(6) 遺傳算法(GA)在文獻中有研究，因此遺傳算法的理論有待進一步深入研究。第二章，單元機組動態(tài)數(shù)學模型。第五章，單元機組協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)中的模糊自適應(yīng)逆控制。第七章，單元機組協(xié)調(diào)系統(tǒng)中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆系統(tǒng)方法。第二章 單元機組動態(tài)特性數(shù)學模型 單元機組模型研究的現(xiàn)狀目前火電機組建模的兩個主要研究方向：一是側(cè)重于實驗數(shù)據(jù)分析的簡化模型，或者稱為實驗建模；一是側(cè)重于機理分析的模塊化模型，或者稱為機理建模，兩者各有優(yōu)缺點，實驗?zāi)Ｐ湍軌蚍从硻C組的主要動態(tài)特性和非線性特性，具有簡化的形式，適合用于控制算法設(shè)計；機理模型能夠比較全而地反映機組各種參數(shù)之間的內(nèi)在關(guān)系，適合于通過仿真研究機組各項輸入輸出之間的特性及控制算法性能評估。 單元機組動態(tài)模型分析單元機組動態(tài)特性數(shù)學模型包含的內(nèi)容很多，結(jié)構(gòu)相當復(fù)雜，在這里討論是與控制系統(tǒng)設(shè)計所相關(guān)的部分。單元機組能量傳遞簡化流程圖分三個部分，；2表示系統(tǒng)管道傳熱部分，3表示汽輪機做功系統(tǒng)。Fig Energy transfer flow chart of unit plant為了減少外部擾動的影響，簡化單元機組的模型結(jié)構(gòu)，在進行模型分析之前，先給出如下的前提假設(shè)：(1) 單元機組的送風量與燃料量相適應(yīng)，保持燃燒穩(wěn)定；(2) 機組的引風量與送風量相適應(yīng)，維持爐膛壓力穩(wěn)定；(3) 機組給水量與蒸汽流量相平衡，保持汽包水位恒定；(4) 主蒸汽溫度控制相對獨立。把整個機組的能量轉(zhuǎn)換與傳熱過程劃分為爐內(nèi)燃燒與傳熱、管道傳熱、汽輪機做功三段過程。 單元機組燃燒與傳熱過程單元機組的燃燒與傳熱過程包括爐內(nèi)部分和管道傳熱兩個部分，而爐內(nèi)燃燒與傳熱過程是一個純時延的慣性環(huán)節(jié)，其表達式如下： () ()其中，和可通過計算或?qū)嶒炃蟪觥Ｔ谡＿\行工況下，通常為。根據(jù)經(jīng)驗和實驗數(shù)據(jù)，時間常數(shù)。熱能從爐膛傳遞管道時將經(jīng)過管道傳熱，為了問題簡化，這里將主蒸汽管道看作集中參數(shù)系統(tǒng)，其蓄熱量可以表示為 () ()其中，為蒸汽管道蓄熱系數(shù)；為主蒸汽管道內(nèi)蒸汽量；為蒸汽管道容積；為蒸汽重度系數(shù)。機前壓力與汽輪機進汽量之間有以下關(guān)系 ()其中，和分別為主蒸汽調(diào)節(jié)閥的阻力和汽輪機的沿程阻力。在動態(tài)工況下，考慮再熱器的熱容積和阻力，將蒸汽流量與中、低壓缸輸出功率的關(guān)系表示為： ()其中，為中間再熱器時間常數(shù)。根據(jù)以上的分析，我們可以得出描述單元機組動態(tài)特性的結(jié)構(gòu)框圖， 所示。分別在輸入端加入階躍擾動信號，可以得到定性的輸出響應(yīng)特性曲線。蒸汽管道兩端的壓力降與進汽輪機的蒸汽流量之間的關(guān)系為： ()其中，為蒸汽管道和主蒸汽調(diào)節(jié)閥的阻力系數(shù)。此模型存在的主要問題是：(1) 模型針對燃油機組設(shè)計，沒有考慮制粉環(huán)節(jié)，而大型燃油機組在我國已經(jīng)十分罕見；(2) 模型輸出變量為汽包壓力，而目前協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)被控變量為機前壓力，中間差過熱器環(huán)節(jié):(3) 模型研究的是超高壓機組，其特性同目前亞臨界機組存在差別。 De Mello模型De ，只是燃燒動態(tài)過程和汽輪機做功過程的表述略有不同。文章的最大特點是從控制系統(tǒng)設(shè)計的角度來研究模型，因此該模型相對于De Mello模型更為簡化。1994年，以上述模型為基礎(chǔ)，Cheres對以鍋爐跟蹤為基礎(chǔ)的協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)進行了研究[83]。 章末小結(jié)本章介紹的模型一是側(cè)重于實驗數(shù)據(jù)分析的簡化模型，一是側(cè)重于機理分析的模塊化模型，對于簡化模型結(jié)構(gòu)簡單，便于控制器設(shè)計和參數(shù)整定，由模型得到的控制器的形式也相對簡單，易于工程實現(xiàn)，從機組運行和維護的角度看，簡單的控制結(jié)構(gòu)有利于提高系統(tǒng)得可靠性和抗干擾能力，能夠在一定程度上減少檢修和維護的工作量。第三章 模糊控制在非線性單元機組協(xié)調(diào) 控制中的應(yīng)用 引言火電廠單元機組由發(fā)電機、汽輪機和鍋爐構(gòu)成?；痣姀S單元機組的數(shù)學模型難以準確建立，且由于電網(wǎng)波動等原因，其數(shù)學模型隨時間變化緩慢，采用常規(guī)的PID調(diào)節(jié)控制，其控制效果很難滿足要求，即使用 Smith預(yù)估控制和Dahlin算法，同樣需知道被控制對象的精確數(shù)學模型，所以很難取得較好的控制效果[8491]。它不需要知道被控對象的數(shù)學模型，具有比常規(guī)控制系統(tǒng)更好的穩(wěn)定性和魯棒性。另外，隨著智能控制理論的發(fā)展，近些年來將自適應(yīng)與常規(guī)模糊控制技術(shù)相結(jié)合的方法引起學者們極大的關(guān)注。 模糊控制器原理及設(shè)計 模糊控制器組成， 模糊控制組成圖Fig Fuzzy control construction graph模糊化：數(shù)據(jù)庫(DB Date Base)：規(guī)則庫(RB Rule Base)：規(guī)則庫就是用來存放全部模糊控制規(guī)則的，在推理時為“推理機”提供控制規(guī)則。而的前提條件構(gòu)成了在直積空間上的模糊集合，結(jié)論是個控制作用的并，它們之間是相互獨立的。在這里以兩輸入單輸出的模糊系統(tǒng)為例。and 運算通常采用求交或求積的方法；合成運算“”通常采用最大最小或最大積的方法；蘊含運算“”。清晰化： 模糊控制器設(shè)計 (1) 確定模糊控制器的輸入變量和輸出變量；(2) 設(shè)計模糊控制器的控制規(guī)則；(3) 確立模糊化和非模糊化的方法；(4) 選擇模糊控制器的輸入變量及輸出變量的論域并確定模糊控制器的參數(shù)；(5) 編制模糊控制算法的應(yīng)用程序；(6) 合理選擇模糊控制算法的采樣時間； 基于模糊解耦的火電單元機組負荷控制　單元機組協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)組成，主要由鍋爐、汽輪機和發(fā)電機組成。汽輪機控制回路通過輸入信號完成對主蒸汽壓力的調(diào)節(jié)，通過執(zhí)行機構(gòu)控制調(diào)節(jié)主蒸汽壓力閥的開度，以改變汽輪機輸出功率。 單元機組協(xié)調(diào)控制系數(shù)Fig Unit coordinated control system為便于研究，用傳遞函數(shù)表示單元機組協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)， 所示。本系統(tǒng)采用汽輪機調(diào)節(jié)器調(diào)節(jié)功率輸出，當功率偏差功率發(fā)生變化時，汽輪機調(diào)節(jié)器通過改變調(diào)節(jié)汽閥的開度來改變汽輪機的進汽量，使發(fā)電機輸出功率迅速滿足電網(wǎng)的負荷要求。在燃燒率調(diào)節(jié)的同時，鍋爐其他調(diào)節(jié)系統(tǒng)也相應(yīng)地改變送風量、引風量、給水量等。在穩(wěn)定工況下，機組的實發(fā)功率等于給定功率，主蒸汽壓力（機前壓力）等于主蒸汽壓力給定值。此信號同時作用于鍋爐調(diào)節(jié)器入口，以增加燃燒率，主蒸汽壓力將立即隨之下降。該信號以正方向作用于鍋爐調(diào)節(jié)器，繼續(xù)加大鍋爐的燃料量，以盡快恢復(fù)主蒸汽壓力。因為慣性作用，此時汽輪機的實發(fā)功率尚未達到給定值，所以這種狀態(tài)是暫時的，隨著鍋爐燃燒率加大，主蒸汽壓力逐漸恢復(fù)，壓力偏差逐漸減小，汽輪機調(diào)節(jié)閥在正的功率偏差信號作用下會繼續(xù)開大，以提高機組的實發(fā)功率，直至實發(fā)功率與機前壓力均與給定值相等，機組重新進入穩(wěn)定狀態(tài)。當電網(wǎng)負荷變化時，汽輪機的功率應(yīng)立即作出相應(yīng)的變化。由于汽輪機和鍋爐的動態(tài)響應(yīng)時間這一動態(tài)特性相差太大，使汽輪機不能適應(yīng)外界負荷的迅速變化，從而使得鍋爐不能及時提供足夠的蒸汽量。應(yīng)用多變量模糊解偶的控制方法[8]，采用功率偏差和主蒸汽壓力偏差調(diào)節(jié)汽輪機的進汽量。功率偏差Pe及其變化率和主蒸汽壓力偏差Ne及其變化率作為模糊控制器的輸入，控制器的輸出為鍋爐燃燒率U和控制主蒸汽壓力的閥門開度。因為機爐協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)是一個典型的多變量強耦合控制系統(tǒng)，所以系統(tǒng)設(shè)計的關(guān)鍵在于處理好解耦。此系統(tǒng)為一個4輸入2輸出的多變量摸糊控制器(MVFC)。 模糊解耦控制器Fig Fuzzy coupling controller由前可知，模糊控制器的輸入為V1，V2，V3，V4，輸出為U和，其模糊關(guān)系可表示為，其中第i條規(guī)則為表示成模糊蘊含式為式中：+表示并運算，表示笛卡爾兒積，()式中為規(guī)則總數(shù)。其中子規(guī)則庫，中第i條規(guī)則可表示為 () ()由式()和()可以看出，一個多輸入多輸出(MIMO)可轉(zhuǎn)化為多輸入單輸出(MISO)模糊控制器的多變量組合結(jié)構(gòu)，也就是一個多輸入多輸出(MIMO)的模糊控制器可通過其本身的解耦性變成為個多輸入單輸出(MISO)模糊控制器。因為多輸入多輸出(MIMO)模糊控制器可轉(zhuǎn)變成多輸入單輸出(MISO)模糊控制器設(shè)計，因此，下面對多輸入單輸出(MISO)模糊控制器的設(shè)計問題進行討論。設(shè)，其中為二維模糊關(guān)系，僅有個元素。 算法克服了式()只用一個模糊關(guān)系進行模糊控制器設(shè)計分析的困難，實現(xiàn)了理論意義上的解耦，增強了實現(xiàn)的可能性和實用性。模糊關(guān)系確定后，根據(jù)式()和()便可求出模糊控制器的輸出。取5個語言值A(chǔ)1，A2，A3，A4，A5，其含義分別為PB, PS, O, NS, NB. Ai ( i= 1, 2, 3, 4, 5)是論域V1上的模糊集。取5個語言值B1，B2，B3，B4，B5， 其含義分別為PB，PS，O，NS，NB。隸屬函數(shù)根據(jù)控制系統(tǒng)的實際情況和專家經(jīng)驗確定。它的基本工作原理是：當輸出誤差輸入給模糊控制自適應(yīng)機構(gòu)后，模糊自適應(yīng)機構(gòu)經(jīng)模糊化、模糊運算、解模糊過程，變?yōu)檎{(diào)節(jié)信號，調(diào)節(jié)PI 控制器參數(shù)和，使系統(tǒng)輸出向參考輸出逼近，直至完全一致。另一種是通過在線地進行模糊系統(tǒng)辨識得到控制對象的模型，然后根據(jù)所得模型在線地設(shè)計模糊控制器，這樣的結(jié)構(gòu)成為間接自適應(yīng)模糊控制器。 模糊自適應(yīng)控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖Fig fuzzy adaptive control system structure graph在這里分兩種情況研究：情況1：設(shè)模糊自適應(yīng)控制器中的模糊邏輯系統(tǒng)的可調(diào)參數(shù)(、)呈線性，其模糊邏輯系統(tǒng)采用如下形式： ()其中，為可調(diào)參數(shù)向量，為模糊基函數(shù)向量，其中定義如下：情況2：設(shè)模糊自適應(yīng)控制器中的模糊邏輯關(guān)系的可調(diào)參數(shù)(、)呈非線性，其模糊關(guān)系采用如下形式： ()其中，、和為可調(diào)參數(shù)。具體要求是：基于模糊邏輯系統(tǒng)求出一個反饋控制和一個調(diào)整參數(shù)向量的自適應(yīng)率，使得：(1) 在所有變量和一致有界的意義上，閉環(huán)系統(tǒng)全局穩(wěn)定。 模型控制器及監(jiān)督器設(shè)，的所有根均位于平面左半部，因此有下式：當時，即系統(tǒng)一致穩(wěn)定，并且輸出誤差為零。 ()將式()代入式()，整理后得誤差方程： ()表示成狀態(tài)方程為： ()其中，由于為穩(wěn)定系統(tǒng)，所以一定存在正定對稱矩陣滿足Lyapunov 方程： ()其中，任意正定矩陣。設(shè)總的控制量為： ()其中，為監(jiān)督控制量。其中。假設(shè)的意義要求知道連續(xù)函數(shù)和與狀態(tài)相關(guān)的界。當時，；當時。由于是正定的，所以和同樣具有有界性。由于在控制時，時，才作用，迫使。因此，相當于一個監(jiān)控器。設(shè)：其中，和分別為和的約束集，sup為上界，并且：其中，和為大于零常數(shù)，對于由式()定義的線性系統(tǒng)，條件可忽略。設(shè)最小近似誤差：則誤差方程()重寫如下： ()上式中的和為線性模糊邏輯系統(tǒng)()則上表示如下：其中，為模糊基函數(shù)向量。由于得：如果選模糊自適應(yīng)律如下： ()根據(jù)式()得：當時，隨著，將趨于穩(wěn)定值，且；當時，根據(jù)萬能逼近定理，總能采用適當?shù)姆椒ㄊ购统浞纸咏?，并得到最小的，進而使。將式()代入()，得：其中，仿照前述方法，可得到參數(shù)調(diào)節(jié)律：第一步：預(yù)處理。(2) 確定正定對稱矩陣，求出正定對稱矩陣；(3) 由實際約束條件確定設(shè)計參數(shù)、和。(1) 定義個模糊集合，其隸屬度函數(shù)為，且均勻覆蓋。(2) 構(gòu)造模糊邏輯系統(tǒng)和的模糊規(guī)則庫，其中每個規(guī)則庫有條規(guī)則組成，規(guī)則的“IF”部分包括了在的所有可能的組合，即模糊規(guī)則庫分別由下列規(guī)則組成：其中，為中的模糊集合。(1) 設(shè)總控制量，階非線性系統(tǒng)為()，其中和分別由式()和()確定，和取式()。對于其它情況用： ()其中為投影算子，定義如下：參數(shù)向量的調(diào)節(jié)規(guī)律之所以不局限于式()，因為此式并不能保證和，考慮如果參數(shù)向量處在約束集內(nèi)部，或者約束集邊界上并向約束集內(nèi)部移動，則直接使用式()，即式()和()的第一行；如果參數(shù)向量處在約束集邊界上并向集合外部移