智能协调控制控制系统安全返回算法

当控制系统不稳定，或者当锅炉出现较大程度的内部扰动(例如煤发热量扰动)时，上节所述之规则就反映了锅炉一汽机能量的一种严重不平衡情况。在这种运行条件下，及时地将锅炉输入能量切回到安全的工作点，是保证系统稳定的必要措施。

在稳定工况下，前馈作用FF₁等于0。当规则2成立时，即锅炉输入能量超过汽机需求模式成立，则锅炉侧前馈

当控制系统己经安全返回，即规则2不再成立时，则FF₁等于0。

前馈作用因此消失。

同理，当规则成立时，则F为一个可整定的正数，整定主要根据机组容许的限制来确定。

智能协调控制智能模糊控制算法

假设主蒸汽压力偏差定义为

而负荷偏差定义为

通常，在协调控制系统中应用多变量模糊控制策略，需要构造模糊子集，从而构成复杂地推理规则库.根据上节所建立的性能评价模式平面，我们无需考虑模糊子集，而只将约束条件。因此，模糊控制系统被转换成在各象限中的控制方法。2100433B

协调控制系统受控对象是一个复杂的多变量系统，且锅炉侧和汽机侧的动态特性存在着巨大的差异。在协调控制系统的前馈控制中引入智能控制方法，需要首先解决控制系统性能评价问题。

构成性能评价的几个主要观测参数包括主蒸汽压力、主蒸汽压力设定值、实发功率、目标负荷指令、汽包压力、汽机一级后压力等。将这些参数进行处理可得到

(1)主蒸汽压力偏差DP

(2)主蒸汽压力偏差变化率

(3)主蒸汽压力偏差加速度

(4)功率偏差△N

(5)功率偏差变化率

(6)功率偏差加速度

(7)锅炉热量信号D及变化率

(8)汽机实际调节阀门开度u

由于锅炉的动态特性是一个相对较慢的过程，因此，引入锅炉热量信号的目的在于寻找一个能充分代表锅炉当前输入能量的参数，以避免由于直接采用主蒸汽压力以及实发功率等参数造成的错误评价。

考虑到汽机阀门开度位置反馈的测量因素，因此定义一个能反映汽机实际调节阀门开度的中间参数

根据上述的主要参数，可构成协调控制系统的性能评价模型。性能评价模型可分为两大类：一是静态的模式类，一是动态的模式类。所谓静态模式类的结论是必然的，代表着锅炉一汽轮机在一段时间内的能量平衡情况，而动态模式类的结论是瞬时的，代表着机组瞬时的能量平衡过程。

该方法应用于协调系统中，主要基于以下几种观点:

(1)主要参数的变化趋势实际上反映了机组输入/输出能量平衡的动态过程:

(2)对于锅炉对象，由于其具有强烈的时间迟延和较大的惯性，因此施加作用强烈的阶跃作用往往比施加较慢的积分作用效果明显.因为积分作用无法判断误差的方向，如果掌握不好，容易造成锅炉侧能量的累积，而导致系统的过调;

(3)基于规则的智能控制方法应用于前馈控制中，着力反映系统的动态过程。而系统的稳态偏差山并联的PID控制器解决;

(4)基于规则的智能控制方法对于克服协调控制系统中存在的强烈的不确定干扰以及未建模动态具有显著的效果。

在单元机组响应外界负荷需求的过程中，由于锅炉对象具有强烈的时间迟延和较大的惯性，为尽快地消除动态过程中机、炉之间能量的不平衡关系，锅炉侧引入前馈控制是通常的做法。

在人参与的控制过程中，经验丰富的操作者不是依靠对象的数学模型，而是根据对象的某些定性知识以及自己积累的操作经验进行推理，并且在线确定或变换控制策略。控制专家的控制(决策)过程实际上是一种启发式的直觉推理过程。利用机器实现这种方法，我们将它称作为基于规则的智能控制方法。将基于规则的智能控制方法应用于前馈控制中，是我们该协调控制系统中采取的另一个重要措施。

模型预估控制是对最优控制理论与方法的继承和发展。其重要特点是具有预沽值的在线修正，从而使系统的鲁棒性得以提高，并形成了在线优化的策略，但这种方法对于抑制不可测干扰的能力在某些情况下比常规的控制器没有多大的改善。随着现代控制理论的发展，状态反馈预沽控制策略的出现提高了系统抑制干扰的能力。但是，在实际生产过程中、状态变量常常是不可测的。从而限制了状态反馈预估控制器的应用。

由于工业过程控制中存在着高频非线性、不确定干扰、大纯时延等特性，而且这些特性往往具有不能良好建模的问题，因此，纯粹意义上基于状态空间模型的控制算法的实现总存在着理论意义上的鲁棒性和实践意义上的鲁棒性的差距。按照观点，智能控制是控制、运筹和人工智能的有机结合。考虑到系统的复杂性，纯粹采用不考虑系统机理模型以及卷积模型的算法(例如模糊算法，神经网络算法)总存在调整参数过多，人为因素太重等问题。智能化的协调机制实际上需要解决的是系统动态性能和鲁棒性能的平衡与协调关系。也就是说，它是在多变量控制的基础上寻求一个多目标的优化问题，而这个多目标优化机制是以协调控制系统的任务约束为激励的。

这种智能化机制的主要内容包括:任务约束转换，’‘方’、“胖”、’‘瘦"3种结构的有机转换，数学模型的静态和动态适应.被控制变量超限的快速返回等。任务约束的转换是将一些“实”的目标转换成一些一虚“的控制目标，这种转换过程需要相应的数学模型支持，实际L，它是在数学模型以及当前运行工况的基础上，得到一种协调控制系统内部运行的方式。它体现了一方”1’·胖一、”瘦03种结构的有机转换和有机协调。当系统在这3种结构之间转换时，系统结构变为非线性、可能出现不稳定。这种多变量协调策略实际上是在约束限制内的实时优化策略。数学模型的静态和动态适应是为了在模型的精确性意义上提高算法的鲁棒性:静态适应是为了体现静态增益的平衡，因此可以通过在稳态时求取抿合变量的相对增益来得到。动态适应的方法可选用滤波器以及最小方差估计法而得到模型之间的幅值和相位的偏差。被控变量的快速返回可研究动态微分的作用。考虑到数学模型的非精确描述，协调这个概念成为一个模糊的概念。本文研究的算法是在多变量控制的基础上、寻求一种模糊的实时优化策略问题。

控制算法的研究可以划分为3部分:多变量控制算法1智能化规则以及锅炉汽机子系统.基于IMC(内部模控制)的方法是本文要研究的多变量控制算法的基础。IMC控制器中的“完全控制器”或”近似完全控制器”的使用有效地提高了系统的动态性能、滤波器的使用又有效地提高了系统的鲁棒性。由于机炉协调控制系统本身存在着病态的结构。因此必须通过对系统的机理模型和卷积模型的分析，构造锅沪和汽轮机的伺服子系统。智能化规则实际上是为了在鲁棒性能和动态性能之间寻找一种最优解或次优解的机制。

对于多变量被控过程，如果采用模糊控制、即用模糊集合来表达控制规则、这和单变量模糊控制器基本相同、只不过多变量的模糊控制规则更难提取.同时;由于变量的增多。用于表达多变量控制规则的计算机存储容量的要求增大:Gvpta针对多变量模糊控制规则的提取、给出了多变量模糊控制规则的近似分解形式，从而降低了对计算机内存容量的要求:模糊控制器的最大的特点在于不是一个基于模型的设计方法，这是它的优点，同时也是它的缺点。在不考虑系统的机理模型的基础上.只是通过误差，误差变化率以及其它的信息。要实现具有充分解藕性能、良好鲁棒性的多变量模糊控制规则库是困难的。为解决这个问题，需要建立模糊控制的模糊数学模型，并且在模糊模型的基础上设计解藕补偿器。这种方法存在着求解计算量大，甚至描述不准确的问题，它的实际应用同样存在着诸多困难。

随着现代控制理论的发展，高级控制方法在多变量控制系统中的应用已经有了一些成果，例如解藕、极点配置、INA(逆奈氏阵列)方法、模型预估控制、模糊控制、内模控制等，下面简单地介绍一些典型的算法。

智能协调控制解藕方法

解藕方法通过在控制器中附加补偿网络，从而解除系统中各输人和输出之间的藕合关系、使多人多出系统成为多个SISO(单人单出)系统。通常的设计方法为:首先计算各通道之间的相对增益，以确定过程中每个被控量相对每个调节量的响应特性，确定过程的关联程度和类型以及对回路控制性能的影响，并以此为依据去构成控制系统。解藕设计方法中偿阵严重地依赖于被控对象的数学模型，而被控过程通常是非线性和时变的，因此一个线性的、定常的解藕补偿网络在被控过程发生工作点变化时，由于不具有适应性、很难保证控制品质，甚至导致系统的不稳定。此外。由于被控过程往往具有纯迟延或单位圆外的零点，因此完全解藕的补偿阵网络存在着可实现性问题。在工程实践中，完全解藕常被弃之不用，代之以解藕的简化，而产生部分解藕或静态解藕。这实际上是以牺牲系统的动态性能来保证系统的稳态的解藕性能，由于静态解藕同样涉及到静态增益匹配、调整的问题，同样涉及到增益的适应性问题、因此系统的鲁棒性能难以得到保证。

智能协调控制INA方法

INA方法实际上是一种近似解搁方法，它的基本出发点是如何度量近似解藕的程度，以及近似解藕到何种程度才能用5IS0方法得到稳定的符合要求的闭环系统，它的关键是设计合适的前置补偿阵以获得对角优势，而且这种补偿器同样应该是稳定的，可实现的。这种方法的系统鲁棒性能是通过一定范围的增益与相位的稳定裕度来体现的、这种鲁棒性能实际上只是体现了小范围变动工况下的性能。在系统分析设计过程中，无法考虑不确定干扰、系统非线性等因素对控制系统的影响。此外系统设计的过程复杂、物理意义不明显，并且需要许多非理论的设计技巧和经验:

协调控制系统的复杂性主要体现在以下儿个方面:

(1)多变量的强烈耀合。协调控制系统的压力控制回路和负荷控制回路相互关联，存在着强烈的摧合特性。这种特性还存在着一类病态的结构，那就是汽轮机侧具有快速响应特性，而锅炉侧则具有相对较慢的响应特性，由于这种特性，如果在系统动态解藕时未充分考虑“量’一时间’的平衡关系.很容易造成能量的累积，从而使系统不稳定。这给协调控制系统的解藕设计带来了困难；

(2)多目标相互关联。在不同的任务约束情况下。协调控制系统需要满足不同的优化目标。由于优化目标的相互关联，在满足某一优化目标时，需要充分考虑其它目标的次优化问题。因此协调控制系统除了解决多变量解藕问题以外、还需在最优目标与次优目标之间协调、平衡。

(3)机组动态从本质上说是非线性的。由于机组存在着非线性特性，现有协调控制系统的分析与设计通常将其在某一工作点线性化，而忽略其高频非线性。这种高频非线性常常会被控制器激发而使调节过程振荡，

(4)机组动态是时变的。机组动态特性是时变的、因此根据某一工作点下的线性化模型来设计的协调控制系统，未必能保证系统在其它工作点下的适应性‘这实际上涉及到模型的自动适应性以及控制算法的鲁棒性。

(5)系统存在着不确定干扰。系统存在的不确定干扰，例如燃煤的煤质变化‘给煤量的扰动等，使机炉协调控制系统存在着较大的不确定因素，在设计协调控制系统时，需要考虑系统的抗干扰性能。

(6)能量平衡指标‘热经济指标难以直接、准确、实时地得到。如果能量平衡指标的准确性、适应性和实时性能够得到充分的保证，那么能量平衡方法就是设计协调控制系统的一种较好的方法二一些热经济指标也是很重要的，例如煤质/发热量校正系数，如果能保证指标的有效性，将会大大提高协调控制系统抗煤质扰动的能力。

(7)锅炉侧存在着很大的纯时延:锅炉侧的大时延实际上反映了管道纯迟延以及大惯性产生的相对迟延，常规的FLD控制器很难解决这个问题，尤其是PID控制器的积分作用常使系统过调而积聚能量、使系统产生振荡。工程上最常见的前馈算法是为了解决在一类可测扰动下控制系统的品质问题。即使扰动是可测的.通常也较难以掌握前馈的“量”以及“时间”问题。

(8)运行的安全性要求二协调控制系统在满足某一特定任务约束的前提下、还需保证一切变量不超限、包括被控量、状态量和控制量。系统还需处理诸如RUNBACK, RUNDOWN等与机组安全运行相关的实际问题，

(1)系统的结构设计更大意义上是在分析被控对象利U塑模型的基础上建立起来的，而不是从广义的多变量控制角度来考虑的。由于这个原因，在系统设计时无法考虑协调控制系统的不确定性扰动，系统非线性、鲁棒性能等问题。

(2)由于第一个特点，造成控制系统的设计(前馈、反馈，解藕等)以及控制系统参数的调整总是基于被控对象的机理模型来完成，往往未充分考虑系统的稳定性间题。

(3)系统结构复杂，可调整参数太多。系统结构复杂造成维护和操作的复杂化。太多的可调整参数实际上反映了系统的鲁棒性差的问题。

(4)系统设计中未充分考虑锅炉侧的大时延。大惯性问题。不考虑锅炉侧大时延的补偿问题，就很难在快速的汽轮机控制回路和相对较慢的锅炉控制回路之间找到一个协调的平衡。

(5)表征能量平衡关系的间接参数的准确性和适应性问题。这些参数的准确性决定了基于能量平衡的协调控制系统的有效性:

大量的试验与理论分析表明，在单元机组负荷控制系统中，锅炉、汽机在动态特性方面存在着较大的差异。在炉跟机负荷控制方式下，利用锅炉的蓄热可获得较快的负荷响应。由于大型单元机组的相对蓄热量的减小，锅炉的惯性和迟延势必导致主蒸汽压力的大范围波动，尤其是直吹式燃煤汽包炉，主蒸汽压力的波动范围就更大；在机跟炉负荷控制方式下，虽然可获得较稳定的主蒸汽压力，但负荷响应十分缓慢。因此，前馈技术、能量平衡的策略在协调控制系统中得到广泛应用，这就是目前所谓常规协调控制系统。然而，不少投入协调控制系统的机组实际运行结果表明，常规协调控制系统的性能并不令人满意，因此需要引认一些新技术来提高协调控制系统的性能。

早期的机组协调控制方式为手动控制，随着控制设备、控制理论的发展和完善，产生了两种自动控制方式，即机跟炉控制和炉跟机控制。机跟炉控制或炉跟机控制方式的基本原理是:在两个单入一单出简单反馈控制回路的基础上，分别增加前馈、解耦功能，以构成机炉两侧同时调功、调压的综合控制方式，满足电网和电厂不同要求。目前协调控制系统控制策略主要有:PID控制和自整定控制、模糊控制和神经元控制、最优控制、预测控制、预见控制、鲁棒控制、容错控制、多变量频域控制、智能解祸控制、反馈线性化控制、均衡燃烧控制、炉膛辐射能信号超前控制等。

按能量平衡方式，协调控制系统划分为直接能量平衡(DAB)和间接能量平衡系统(IEB)两大类。这种分类方法从一定意义上讲，揭示了协调控制系统具有的内在本质特性。因为机炉控制的根本任务就在于维持整个机组运行过程中的能量平衡，包括机组输入能量与输出能量的平衡、机炉之间供需能量的平衡、锅炉内部各子系统之间物质能量传递的平衡等。由于能量信号不便于直接测量，常常采用一些间接的参数表征这种平衡关系。最典型的例子就是把机前压力Pt作为锅炉能量输出与汽轮机能量需求之间平衡的特征参数。通过控制这些间接参数维持整个机组能量平衡的系统，称为间接能量平衡系统。通过构造出能量平衡信号，并依此控制能量输入的系统，称为直接能量平衡系统。

单元机组智能优化协调控制目前以分层递阶控制和预测优化控制为代表。一种分层的智能协调系统控制的总体结构，即监督器一解祸策略一伺服系统三层，充分反映了分层递阶控制的系统设计方法。锅炉伺服系统中的自适应内模控制器很好地解决了大时间延迟补偿、预估模型动静态适应问题，而汽轮机伺服系统中应用的基子规则的滞环非线性逆补偿器很好地解决了山子非线性特性给汽轮机控制带来的难题;使用基于负荷/压力增量预测模型的解祸策略对协调控制系统进行解祸;监督器根据系统的工作状况确定伺服控制系统的定值。设计一种前馈一反馈预测优化协调控制系统，利用AGC指令设计预见前馈控制器，用实际系统输出和负荷定值之差设计反馈滤波器，并且在反馈控制的内回路设计了一种非线性预测优化控制器，从而形成了一种基于非线性传递函数理论的非线性模型预测控制与神经网络ACC预见前馈补偿控制相结合的负荷控制方法。

以专著的形式对单元机组协调控制进行了系统、深入的分析和总结，力求反映近年来协调控制系统新的进展，理论联系实际地对协调控制系统进行了分析、设计、综合以及整定。文中首先分析了单元机组动态特性、数学模型，然后对目前广泛使用的各种协调控制系统的构成原理、使用SPEC200Micro具体实现的协调控制系统进行了探讨，最后，研究了简化的多变量协调控制系统设计方法和多变量逆奈氏阵列(INA)协调控制系统设计方法。极大地提高了协调控制理论的研究水平。

计算机在供热上的应用，已逐步从设计和简单计算机辅助绘图向智能化和交互式方向发展。随着网络技术，特别是互联网技术的发展，作为信息处理的人机系统开始从一个封闭系统向开放系统转变。可见，计算机控制、网络技术为供热系统的运行调节提供了新的有力工具，系统方法、信息方法和人工智能等的应用已经成为供热技术发展的时代特征。用光缆、电话线作为通信、数据采集线路，可实现远程自动化控制。

智能控制供热系统，其供热方案和传统的不同，用户可根据自身的需要来控制供暖时间及室内温度。如果外出时间较长，可以随意调低温度或将暖气关闭。当众多用户调节自己的流量后，整个热网的流量和供热量也将随之变化，此时热网的总供热量随机变化增大；同时，多热源联合供热的结构需要确定如何使得处于同一供热网中的多热源相互配合，以适应供热负荷的不断变化，从而降低运行费用，提高经济效益和节能效果。

《复杂不确定系统智能协调控制：配电网安全控制》系统阐述了复杂不确定系统的智能协调控制问题，建立了适用于复杂不确定系统的智能协调控制机理模型，为复杂控制系统研究中的难点问题提供了有效的解决措施。并且以配电网安全控制为例，将所研究的控制模型加以应用。《复杂不确定系统智能协调控制：配电网安全控制》理论丰富，内容先进，还有应用实例，可为复杂不确定大系统的控制理论发展提供新的思路，为我国配电网安全控制分析提供新的理论依据。

系统中有功能较强的控制算法,应用这些算法不但能改善自动调节系统的调节品质,且对自动调节系统的运行也起到安全保护作用 。

机炉协调控制系统品质监测和偏差保护

品质监测主要用来监视输入信号是否正常。对未采取多重设置的重要信号,可以利用QC监测功能增加系统的可靠性。过程输入与给定值的偏差或调节器输出与执行机构反馈的偏差超过设定值,说明系统已经出现故障,偏差保护此时会起到安全保护作用。

机炉协调控制系统超驰控制

当系统接到事故报警、偏差越限、设备故障等异常情况时,超驰逻辑将根据事件发生的原因执行自动切手动(MRE)、优先开P(RA)、优先关(PLW)、禁止升(RAI)、禁止降(LWI)等功能,直接控制调节机构或转换当前工作方式,将系统转到预先设定好的安全状态。它是响应系统异常、切换控制方式的保护手段。

机炉协调控制系统大量使用函数算法

大容量机组在不同负荷下,机、炉和各种辅机及设备存在不同特性,利用函数算法可以比较精确地模拟被调对象的变化规律,能有效克服PID算法的局限性,扩展系统调节范围。在控制回路中不同的另一重要应用领域是处理非线性输入信号和用反函数修正各种阀门挡板特性,提高控制精度。

机炉协调控制系统系统结构先进

采用递阶控制结构,在机炉子控制回路基础上引入机炉协调级,把锅炉、汽轮机、发电机组作为一个整体加以控制。能直接接收电网中调指令,为实现电网自动调度和协调控制奠定了基础。

机炉协调控制系统控制策略合理

机炉主控制器的设计中根据机炉动态特性方面的特点引入前馈、补偿及变结构控制等技术,克服系统的称合和非线性因素,因而可获得良好的控制品质。

机炉协调控制系统系统功能完善

除正常功能调节外,还具备局部故障处理,各种运行方式切换、选择等管理功能。由于目前采用先进的分散控制系统实现,完备的画面显示功能,报警打印功能以及人机接口等形成先进的自动化系统。