010除氧器温度模糊控制系统设计与仿真研究.docx

010除氧器温度模糊控制系统设计与仿真研究.docx

《010除氧器温度模糊控制系统设计与仿真研究.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《010除氧器温度模糊控制系统设计与仿真研究.docx（15页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。

010除氧器温度模糊控制系统设计与仿真研究

内蒙古科技大学

本科生毕业设计说明书（毕业论文）

题目：

除氧器温度模糊控制系统设计与仿真研究

学生姓名：

文艳美

学号：

200440503233

专业：

测控技术与仪器

班级：

测控2004-2班

指导教师：

李忠虎副教授

除氧器温度模糊控制系统设计与仿真研究

摘要

除氧器的作用是将溶解在水中的氧等有害气体从水中除去，以免这些有害气体进入锅炉等热力设备，从而影响锅炉及汽轮机系统的寿命，所以，除氧器在热力发电过程中起着很重要的作用。

为了保证除氧器能达到很好的除氧效果，就需要采用先进的控制方法，应用自动控制技术来控制除氧器。

本文以包钢热电厂的除氧器为控制对象，采用智能控制技术设计了除氧器的控制系统。

本文重点研究了以下两方面的内容：

第一，设计了适用于除氧器温度控制的控制算法。

具体研究了热力除氧器的特点、结构和运行特性，根据除氧器系统参数变化的特性，采用了模糊—PID复合控制系统控制除氧器温度；第二，使用MATLAB对控制系统进行仿真研究，并比较了智能控制和PID控制的控制效果。

仿真实验结果表明，与PID控制相比，模糊—PID复合控制系统具有调节时间短、过渡过程平稳、抗干扰能力强等优点。

关键词：

除氧器；温度控制；模糊控制；PID控制；MATLAB

ThedesigeandsimulationstudyofFuzzy

ControlSystemofDeaeratortemperature

Abstract

Deaeratorplaysankeyroleinthermodynamicpowerprocesssinceitcanremovetheharmfulgas，especiallyoxygenfromthewater，beforeitenterstheboilerandthethermodynamicequipmentsandaffectsthelife-spanoftheboilerandsteamturbinesystem．Inordertoaccomplishthegoodeffect，peopledesigntheautocontrolsystemofdeaeratorwhichbasedontheadvancedcontrolmethod．AccordingtothecircumstancesofdeaeratorofbaogangPowerPlant，Idesignthecontrolsystemofdeaeratorwhichbasedonbrainpowercontroltechnologyonthispaper．

Twopointsarefocusedonthispaper．Firstly，thecontrolalgorithmofthedeaeratortemperaturecontrolaredesigned．Istudythecharacteristic，configurationandcharacteristicofthermodynamicdeaeratorsystemrunningandbaseoncharacteristicofdeaeratorsystemparametervariatio，theFuzzyandPIDComplexControlSystemispaidmoreattention．Secondly，simulationofcontrolsystemisperformedbyMATLABandstudytheperformance，simulationresultofbrainpowercontrollershowsaverybrilliantperformancecomparingtoPIDcontrolleratthesametime．Theresultoftheexperimentshows，comparedtothePIDcontrol，thecontrolsystemhaslotsofstrongpointsuchastheshortadjusttime，thesmoothintergradations，andthewellanti-interference．

Keywords：

deaerator;temperaturecontrol;fuzzycontrol;PIDcontrol;matlab

第一章引言

锅炉给水中的溶解氧是造成热力设备腐蚀的主要原因之一，锅炉和热力设备的氧腐蚀是锅炉安全运行的一大隐患。

为防止和减轻热力设备的氧腐蚀，保证热力设备能安全经济运行，就需要对锅炉给水进行除氧处理。

目前，锅炉中常用的除氧方法是热力除氧。

热力除氧系统具有大滞后、时变、强耦合、强非线性等特点，同时，还存在着多种随机干扰，当传统的控制理论方法应用于这类非线性系统时，系统性能不稳定，因此，本文采用模糊-PID复合控制方法来设计除氧器温度控制系统，

结构如图1.1所示。

第二章模糊控制器设计

模糊控制是以人在动态过程中的思维方式为基础，将操作人员的经验概括抽象成一系列的条件语句，并借助计算机手段完成过程控制的方法。

它具有不依赖控制对象的数学模型，控制动态响应好、超调小、鲁棒性强等优点。

模糊控制器的设计主要包括5个方面的内容：

控制器的结构设计、精确量的模糊化、控制规则设计、模糊推理与模糊判决、建立模糊查询表。

二.1模糊控制器的结构设计

根据本系统的特点和控制要求，模糊控制器选用二维结构，即以温度的偏差和温度偏差的变化为输入变量，以控制量的变化（电动阀的开度）为输出量。

其基本结构图如图2.1所示。

图2.1中：

T0是输入变量的给定值，e和ec分别为输入变量的偏差和偏差的变化率，E和EC分别是e和ec经过输入量化以后的语言化变量，U是模糊推理后输出的语言变量，u为经过输出量化以后的实际输出值，T是传感器测量除氧器水箱的当前温度。

二.2精确量的模糊化

将精确量转换为模糊量的过程称为模糊化（或称为模糊量化）。

本设计中，温度偏差的控制范围为[-16℃，16℃]，温度偏差变化e的控制范围为[一O.5℃，+O.5℃]。

温度控制量即为输出变量u，是电动阀的开度，其取值范围为[0％，100％]。

把偏差e和偏差变化ec量化为13个等级，即为{一6，一5，一4，一3，一2，-1，0，+1，+2，+3，+4，+5，+6}；输出变量u量化为l5个等级，即为{一7，一6，一5，一4，一3，一2，-1，0，+1，+2，+3，+4，+5，+6，+7}。

实际输入变量（温度偏差和温度偏差的变化）都是连续变化的量，可以通过公式（2-1），将在实际范围内变化的连续量（精确量）量化为离散论域内的模糊量

（2-1）

式中x为连续变化的精确量，其实际变化范围为[a，b]；y为量化后的模糊量，其离散的论域[一n，+n]。

若通过式（2-1）计算出的Y值不是整数，把它归为最接近于的整数。

例如：

-4.8→-5，2.7→3，-0.4→0。

二.3模糊控制规则设计

首先，选择输入和输出变量的词集，在本文的设计中，输入和输出变量都采用7个词汇来描述，即为{负大，负中，负小，零，正小，正中，正大}，用英文字头缩写为{NB，NM，NS，ZE，PS，PM，PB}。

描述输入、输出变量的词汇具有模糊特性，可用模糊集合来表示，因此，模糊概念的确定问题就直接转化为求取模糊集合隶属函数的问题。

为了表示方便和计算简单，在设计时，对于偏差、偏差的变化率和控制量的语言值的隶属函数都采用三角形隶属函数，其隶属函数曲线如图2.2、图2.3所示。

将一个模糊变量的隶属函数曲线离散化，就得到了有限个点上的隶属度，便构成了该模糊变量的模糊子集。

图2.2E、EC的隶属函数曲线图2.3U的隶属函数曲线

在本文中对除氧器控制系统的精确量模糊化采用精确量离散化方法，该方法计算过程复杂，但是其结果是精确的。

通过以上选择的隶属函数得到偏差E的隶属函数语言赋值表即为表2.1所示，偏差的变化EC的隶属函数语言赋值表如表2.2所示，控制器的输出U的隶属函数语言赋值表如表2.3所示。

从表2.1中可以看出：

在-6附近称为负大，用NB表示，在-4附近称为负中，用NM表示。

如果y=-5时，这个精确量没有在档次上，再从表2.1中的隶属度上选择，由于：

（2-2）

所以-5用NB表示。

模糊控制规则实际上是总结有经验的操作者或专家的控制知识和经验制定出的一条条模糊条件语句的集合，通常，简写成一个表，即模糊控制规则表。

确定模糊控制规则的原则必须是系统输出响应的动静态特性达到最佳。

当偏差大或较大时，选择控制量以尽快消除偏差为主；而当偏差较小时，选择控制量要注意防止超调，以系统的稳定性为主要出发点。

如当温度偏差为正，且系统本身有减少偏差的趋势时，为了尽快消除偏差且有不超调，应取较小的控制量，即当温度偏差为正大，且偏差变化率为正小时，控制量变化取正中；偏差变化率为正大或正中时，控制量不宜增加。

写成对应的语句如下：

ifE=PBandEC=PSthenU=NB

ifE=PBandEC=PBorEC=PMthenU=NB

如此类推，若已知某时刻的温度偏差与偏差变化率的模糊值，根据除氧器的实际运行经验，则可以得到相应的控制量的模糊值，再进行实验分析、归纳，就可以确定其温度控制规则如表2.4所示。

二.4模糊推理与模糊判决

已建立的模糊控制规则要经过模糊推理才能决策出控制变量的一个模糊子集，它是一个模糊量不能直接控制被控对象，还需要采取合理的方法将模糊量转换为精确量，以便最好地发挥出模糊推理结果的决策效果。

把模糊量转换为精确量的过程称为清晰化，又称非模糊化（defuzzification）、去模糊化、逆模糊化、反模糊化。

模糊推理有多种方法，如：

Zadeh推理法、Mamdani推理法、Tsukamoto推理法、Sugeno推理法等。

本设计采用Mamdani推理法。

对于两个输入一个输出的模糊系统，则有：

输入X是A'且Y是B'；

规则R1如果X是A1且Y是B1，则Z是C1；

R2如果X是A2且Y是B2，则Z是C2；

…

同样Rn如果X是An且Y是Bn，则Z是Cn；

输出Z是C'。

其中，X，Y和Z是代表系统状态和控制量的语言变量；Ai，Bi和Ci分别是X，Y和Z的语言值。

模糊控制规则“如果X是Ai且Y是Bi，则Z是Ci”的模糊蕴含关系Ri定义为

Ri=（AiandBi）→Ci　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　（2-3）

其中“AiandBi”是定义在X×Y上的模糊集合Ai×Bi，Ri=（AiandBi）→Ci　是定义在X×Y×Z上的模糊蕴含关系。

考虑n条模糊控制规则的总的模糊蕴含关系为

（2-4）

最后求得推理的结论为

C=（A'andB'）●R（2-5）

式中，●是合成运算符，采用最大―最小合成法。

经过模糊推理得到的结果是一个模糊隶属函数或者模糊子集。

然而，在实际应用中要控制一个执行机构，只能在某一时刻有一个确定的控制量，这就必须要从模糊输出隶属函数中找出一个最能代表这个模糊集合即模糊控制作用可能性分布的精确值，这就是模糊量的去模糊。

本设计中采用最大隶属度法解模糊化，这种方法是去模糊化常用的方法，它具有简单方便、容易实现等特点，只要在推理结论的模糊集合中选取隶属度最大的那个元素作为输出量即可。

设模糊控制器的推理输出是模糊量U，其隶属度最大的元素u*就是精确化所得的对应精确值，并且有：

（2-6）

式中，Z是控制量U的论域，u是精确控制量。

若u*仅有一个，则选取该值作为控制量，若u*有多个，而且有：

u*1

u*2

……

u*p，则选取它们的平均值作为控制量，即取

u*为：

（2-7）

二.5模糊查询表的建立

模糊控制表一般由两种方法获得，一种是采用离线算法，以模糊数学为基础进行合成推理，根据采样得到偏差e、偏差变化ec，计算出相应的控制量变化Uij。

对所有偏差、偏差变化中元素的全部组合都计算出相应的控制量变化值，可写成如下矩阵形式：

（2-8）

一般将这个矩阵制成表，称为查询表，也称为控制表。

查询表由计算机事先离线计算好后，存于计算机内存中，实时控制过程中，根据模糊量化后的偏差值及偏差变化值，直接查找查询表以获得控制量的变化值（Uij），（Uij）再乘以比例因子ku即可作为输出量去控制被控对象。

另一种是以操作人员的经验为依据，由人工经验总结得到模糊控制表。

然而这种模糊控制表是非常粗糙的，引起粗糙的原因，是确定模糊子集时，完全靠人的主观而定，不一定符合实际情况，在线控制时有必要对模糊控制表进行在线修正。

本文采用两者相结合的方法，即首先离线计算出模糊控制表，然后在线调试时，再根据实际情况进行适当修改。

其模糊查询表如下表2.5所示：

第三章控制系统仿真研究

采用Matlab对系统进行仿真，为了说明模糊-PID复合控制的优劣性，分别对模糊控制算法和PID控制算法进行仿真以及模糊-PID复合控制的仿真，比较其仿真结果。

三.1PID控制系统仿真

如图3.1PID控制系统模型所示，PID控制器是采用MATLAB中固有的控制器，只要调整其参数KP、KI、KD就可以了，后面是被控过程的传函，用示波器来显示控制的跟随效果。

图3.1PID控制系统模型

本模型就是一个简单的单闭环控制回路，给定的阶跃信号是104℃，让控制系统最终稳定在104℃上。

PID仿真结果图如图3.2、图3.3。

图3.2PID控制仿真图图3.3PID控制仿真图

从图3.2仿真看出,控制的响应时间大约为8s，超调量约为1.4%，系统无稳态误差；图3.3控制的响应时间大约为6s,超调量约为10.6%,系统也无稳态误差。

调整PID参数，虽缩短了响应时间，但超调量相应地增加了。

三.2模糊控制系统仿真

要设计一个好的模糊推理系统，必须进行反复的实验和调试，这是个相当烦琐的过程，且模糊关系矩阵运算也十分复杂。

利用MATLAB中的模糊逻辑工具箱可以很方便地建立模糊推理系统及进行模糊矩阵运算，结合动态仿真软件Simulink，根据第二章推导出的除氧器的数学模型，在MATLAB运行环境中，对控制系统进行计算机仿真。

模糊控制系统模型如图3.4所示。

我们只要在MATLAB环境下调用语句：

“WW=readfis（‘所设计好的控制器的名字.fis’）”,然后调整偏差量化因子（相当于比例环节）、偏差变化率的量化因子（相当于微分环节）以及比例因子，使其达到如图3.5所示的效果就可以了,在偏差很小的范围内就交给PID控制。

从图中看出，模糊控制要比PID控制及时，它大约需要2s左右就跟随上去了，但只是粗略的调整。

由于没有积分的作用，肯定会存在静差。

图3.4模糊控制系统模型

图3.5模糊控制仿真图

三.3模糊PID控制系统仿真

图3.6是模糊控制与PID控制的结合,通过选择开关来选通模糊控制和PID控制,当开起开关的绝对值大于等于4时,选通模糊控制,反之,则选通PID控制。

图3.7是模糊PID仿真的结果。

它没有太大的超调，过渡也平缓，调节时间也不长。

只要我们继续改变隶属函数,调整相关的量化因子和比例因子,在线修改模糊控制规则等，还可以使模糊—PID复合控制的效果比图3.7更好。

图3.6模糊PID仿真模型

图3.7模糊PID仿真结果

第四章总结

从以上的仿真可以看出，传统PID控制算法存在过渡时间与超调量之间的矛盾。

无论怎样调节PID的3个参数，也无法解决。

若要超调量小，则过渡过程时间较长；如果要求过渡过程快，则必然出现较大的超调，二者难以求全。

而模糊—PID复合控制算法很好地解决了这个矛盾，模糊控制缩短了过渡过程，减小了超调再用PID控制消除静差，因而可以最快速无超调（或很小的超调）进入稳态。

我们在继续调整量化因子和比例因子，系统能达到更好的控制效果。

所以，此方法可用于除氧器的温度控制中。

参考文献

1.雷金莉.基于模糊理论的除氧器温度控制系统的研究[D]:

硕士学位论文.西安:

西安科技大学,2005

2.欧阳黎明.MATLAB控制系统设计[M].北京:

国防工业出版社,2001

3.张国良等.模糊控制及其MATLAB应用[M].西安:

西安交通大学出版,2003

4.庄源昌.基于虚拟仪器的模糊PID控制系统设计[D].硕士学位论文.南京:

南京理工大学,2007

5.刘琼.基于C8051F040的锅炉除氧器温度控制系统研究与设计[D]:

硕士学位论文.西安:

西安科技大学,2007

6.蔡颖,李松波.锅炉系统常用除氧方法综述[J].内蒙古石油化工,2003,29:

36～38

7.曲延滨,潘毅等.除氧系统模糊控制器的设计与实现[J].电力系统自动化,2002,26（19）:

68～70

8.曾光奇,胡均安等.模糊控制理论与工程应用[M].武昌:

华中科技大学出版社,2006

9.黄忠霖.控制系统MATLAB计算及仿真[M].北京:

国防工业出版社,2001

10.赵巍巍.模糊温度控制器的研究[D]:

硕士学位论文.大连:

大连理工大学,2007