DCS锅炉水温控制系统优化设计解析.docx

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DCS锅炉水温控制系统优化设计解析

DCS锅炉水温控制系统优化设计

目录

摘要1

Abstract2

1.研究的背景3

2.课题研究的目的、意义、方法4

2.1研究的目的、意义4

2.2研究方法4

3.网络控制对象介绍及分析5

3.1网络控制系统实验装置介绍5

3.2温度控制系统实验6

3.3电锅炉控温方式7

3.网络控制系统的特性分析8

3.1电锅炉温度非线性与滞后性8

3.2电锅炉控制系统的数学模型9

4.总结13

5.参考文献13

摘要

神经网络控制是20世纪80年代以来，由于人工神经网络研究所取得的突破性进展，

与控制理论相结合，而发展起来的自动控制领域的前沿学科之一。

它已成为智能控制的

一个新的分支，为解决复杂的非线性、不确定、不确知系统的控制问题开辟了新的途径。

温度是流程工业中极为常见的热工参数，对其的控制也是过程控制的一个重点。

由于加

热机理、加热装置特殊结构等具体原因，使得过程对象经常具有大时滞、大惯性、非线

性、时变性及其他不稳定特性，为此，本文以过程控制系统中的温度为对象，进行多变

量耦合系统的调节和控制。

本文针对网络控制系统被控实验装置的特点，以锅炉水温控制系统实验装置为被控

对象，首先探讨了国内外多变量神经网络解耦控制研究现状，采用阶跃响应实验分析了

控制系统的耦合特性并建立数学模型，阐述了PID对角矩阵解耦控制算法在温度控制系

统中的应用，并在此基础上详细介绍了BP神经网络算法及其若干改进学习方法后，提出

了融解耦器和控制器于一体的8P神经网络多变量PID解耦控制器，在多变量温度解耦控

制系统中的应用与研究，深入探讨了解耦控制器的特性和具体的设计思想。

实时控制结

果表明，通过上述解耦方法在一定程度上解决了传统PID控制器不易进行在线实时参数

整定等方面的缺陷，充分发挥PID控制的优点，又由于神经网络的适应能力、并行处理

能力和鲁棒性，使得采用神经网络的控制系统具有更强的适应性和鲁棒性，有效的解决

了电锅炉多变量温度系统的耦合，证实了该方法的可行性与有效性。

关键词：

过程控制系统；PID控制；BP神经网络；多变量系统；

Abstract

NNcontrolisthattheInstitutemadeabrcakthrolIgh011artificialneuralnetworks，andthe

controltheory,controlanddevelopmentofthesubjectintheforefrontofthefieldsincethe1980s．IthasbecomeanewbranchofintelligentcontrolandhasopenedupanewwaytosolveThecomplicatednonlinear,uncertain，indeterminateprocesscontrolsystem．Processtemperatureisthemostcommonindustrialthermalparameter,aswellasitscontrolofitisakeytoprocesscontr01．Astheheatingmechanism，thespecialheatingdevicestructureandspecificreasonsfordelaymakingprocessthathavefrequentlybeentargeted,inertia，nonlinear,time-varyingcharacteristicsandotherunstablities，Inthispaper,thetemperatureofaprocess.Controlsystemistargetedatformultivariablecouplingsystemofregulationandcontrol．

AimingtOthisfacility'sthefeature，atemperaturecontrolsystemisdescribedinthispaper，firstthepresentstatusofde．couplingcontrollingisstudiedthecoupleoftemperaturesystemofelectricboilerisanalyzedbystepresponseandbuildsamathematicalmodel，expoundingonthediagonalmatrixdecouplingPIDcontrolalgorithmintheapplicationoftemperaturecontrolsystem．AndbasedofadetailedbriefingOntheBPneuralnetworkalgorithmandanumberofstudymethods,decouplerandthefinancialcontrollerofBPneuralnetworkthatintegratesmulti-variablePIDcontrollerMultivariableControlSystemdecouplingtemperatureintheapplicationandresearch，Depthandspecificcharacteristicsofthede,couplingcontrollerdesign.Theresultsofreal-timecontrolshowthatdecouplingtoacertainextent．theabovesolutionisnoteasyforthetraditionalPIDcontrollertuningparametersandsoOil—linedefects，andgivefullplaytotheadvantagesofPIDcontr01．Also，becauseoftheabilitytOadaptneuralnetworks，parallelprocessingcapabilityandrobustness，thecontrolsystemmakesuSeofneuralnetworksandhasbetteradaptabilityandrobustness，Efficientsolutionfortheelectricboilertemperaturemultivariablecouplingsystem，thefeasibilityandeffectivenessofthemethodareconfu'med．

Keywords：

ProcessControlSystem；PID（Proportional—Integral-Derivative）Control：

BPNN

（BackPropagationNeuralNetwork）：

MultivariableSystem。

1.研究的背景

在现代工业生产过程中，由于生产规模大小不同，生产工艺要求各异，生产的品种

多种多样，因此过程控制中的被控过程的形式也是多种多样的。

有些生产过程是在较大

的设备中进行的，它们的动态特性一般具有大惯性、大时延（大滞后）的特点，而且常

伴有非线性特点。

例如热工过程中的锅炉、热交换器、动力核反应堆；冶金过程中的平

炉、转炉；机械工业过程中的热处理炉；石油化工过程中的精馏塔、化学反应器等，这

些过程的工作机理复杂，有些至今尚未被人们所认识。

过程控制的任务就是在了解掌握工艺流程和生产过程的静、动特性的基础上，应用

控制理论对控制系统进行分析和综合，最后采用适宜的技术手段加以实现。

在大部分工

业生产部门中，锅炉是一种不可缺少的动力设备。

温度也是工业控制中主要的被控参数

之一，特别是在冶金、化工、建材、食品、机械、石油等工业中，具有举足重轻的作用。

对于不同场所，工艺所需温度范围、精度等要求不同，则采用的测温元件、测温方法以

及对温度的控制方法也将不同。

在目前多数过程控制系统中，其给定值是恒定的或保持

在很小的范围内变化的．控制的主要目的是在于如何减小或消除外界扰动对被控量的影

响，使生产稳定，保证产品的产量和质量。

随着电子技术和微型计算机的迅速发展，微机测量和控制技术也得到了迅速的发展

和广泛的应用。

利用微机对温度进行测控得到日益发展和完善，且越来越显示出其优越

性。

但由于锅炉温度本身所具有的大惯性、纯滞后、非线性、时变性及其它不稳定因素，

使得锅炉温度数学模型的建立非常困难，这大大限制了最优控制方法的应用。

2.课题研究的目的、意义、方法

2.1研究的目的、意义

任何一个生产过程都不可能仅在单变量（单输入．单输出）下工作，尤其是随着工业的发

展，生产规模越来越大，在一个过程控制系统中，需要控制的变量（被控量）及需进行操作的

变量（控Nit）常不止一对，而且这些变量之间又常以各种形式相互关联着，随着耦合度增加。

系统品质也会有明显恶化，使多变量系统的控制难以达到满意的指标。

工业过程控制要求系统能够安全稳定地运行，又有较好的调节性能，能以较小的误差跟踪设定值的变化，并使稳态误差为零。

为了达到高质量的控制性能，必须进行控制设计、研究。

因此，多变量系统（以下简称MIMO系统）的控制问题研究不仅具有重要的学术价值、更具有直接应用的重大经济价值，并且是有丰富内涵和实际工程背景的课题。

温度是工业对象中主要的被控参数之一，对其的控制也是过程控制的一个重点。

因此，对它进行研究和控制具有很大的现实意义及经济价值。

在当前高校的过程控制教学中，过程设备是实现自动化的基础。

然而在实际工业生产中，过程设备一般都是比较大型的，而且是专用于某种控制来实现特殊生产目的的，不能适用于高校自动化的教学，过程控制实验系统的设计与开发作为一个从理论到实践的桥梁在这里就显得尤为重要。

鉴于对过程控制的发展、高校研究水平的改善、学生实践能力的提高等以上原因，我系和深圳科菜德公司合作设计、开发的PCS3000高级过程控制实验装置，有助于自动化专业的学生通过实验对过程控制系统有更形象深入的认识，便于学习和开发工业生产过程中常用的控制算法。

2.2研究方法

本文首先对系统硬件的组装及软件功能的实现，通讯组态的完成做了系统的介绍。

然后分析了控制系统的温度特性，并结合多变量系统温度的工作原理及耦合现象，将PID对角矩阵解耦控制算法应用于此控制系统，并在此研究的基础上提出基于神经网络实现智能PID控制的高级控制策略，即基于BP神经网络的多交量PID解耦控铡，它是融解耦器与控制器于一体，适用于非线性多变量系统的先进控制系统。

3.网络控制对象介绍及分析

3.1网络控制系统实验装置介绍

图1PCS3000过程控制实物图

PCS3000过程控制对象实物图如图2．1所示，体系结构如图2．2所示。

从图中看出，过程控制以组合式三容水箱和热水锅炉为核心，同时还配置了温度大滞后单元和非线性实验元件，以进行特殊控制算法研究。

装置配备循环水泵（分别通过变频器和调节阀控制流量）、高位溢流装置、供水水槽和手动切换阀组成的供排水系统。

三相750W电加锅炉（Eh不锈钢锅炉内、外胆加温筒组成的循环封闭式锅炉）。

对象中采用7工业生产中实际使用的各类检测、变送仪表和执行机构，是模拟了电站、炼油化工厂和水处理个大型企业装置的小型工厂。

锅炉装置是工业领域广泛应用的重要动力设备，其控制系统组成及控制方案也极具代表性，需要控制的参数有液位、流量、压力、温度等多种热工参数，其控制算法有常规PID、串级、前馈、以及先进控制、智能控制等。

以微型电锅炉为监控对象，采用PROFIBIJS现场总线技术，控制装置硬件选用西门子公司的PLC：

s7—400型，通过以太网和多台上位机相连构成控制系统实验装置，模拟现场使用的工业锅炉控制系统。

西门子S7—300／400系列PLC属于模块式PLC，主要由机架、CPU模块、信号处理模块、功能模块、接口模块、通信处理器、电源模块和编程设备组成，各种模块安装在机

架上。

通过CPU模块或通信模块上的通信接口，PLC被连接到通信网络上，可以与计算机、

PLC或其他设备通信。

系统硬件组成：

（1）PC工业控制计算机，通过STEP7、WlNCC对设备进行监控。

（2）CPU模块采用西门子S7-400PLC，型号为CPU316—2DP，它集成了MPI接口，可以很方便的在PLC站点、操作站0s、编程器PG、操作员面板建立较小规模的通讯。

它还集成了PROFIBUS—DP接口，通过DP可以组建更大范围的分布式自动化结构。

工作电压：

Dc24V；

通讯方式：

CP561l网卡进行通讯；

通讯协议：

PROFIBUS-DP。

（3）通讯处理器CP443-I与Pc机相连，执行PC的控制命令，并上传实时数据。

（4）开关量／模拟量输入模块两接口模块将采集到的数据直接A／D转换后，通过总线

上传给PLC。

（5）开关量／模拟量输出模块将PLC的控制量直接D／A转换后，实现控制信号输出

到设备。

（6）SWBZ--PTl00温度传感器用来检测锅炉内胆、外胆的水温。

把电压信号转换成

4～20mA的标准电流信号，上传到PLC控制模块的模拟量输入接口。

（7）全隔离单相交流调压模块DTY一380D25P-220通过调节电加热管的加热功率来控

制电锅炉的温度。

（8）西门子变频器6SE6440一2UDl7—5从l控制泵的水流量。

设备电路连接图如图2所示：

图2系统电气原理接线图

3.2温度控制系统实验

本设备温度控制系统主要由Pc机、PLC、电锅炉、热电阻、温度变送器、变频器、水泵组成。

目标控制变量：

锅炉内胆水温、外胆水温。

图3温度控制系统结构图

系统控制过程为：

在锅炉内胆温度闭环控制系统中，用Ptl00铂电阻检测炉温，温度交送器将Ptl00输出的微弱电压信号转换为标准量程的电压信号，然后将送给PLE的模拟量输入模块的温度电压信号上传到PC机，再通过STEP7功能模块（FCl05）转换为实际温度值，CPU将它与温度给定值比较，并按PID控制算法对误差值进行运算，将运算结果（数字量）送给PLC的模拟量输出模块，经D／A转换后变为电流信号，用来控制三相可控硅移相调压装置的导通角大小，通过它控制电加热管两端的电压，实现对温度的闭环控制。

电锅炉温度控制结构如图3所示。

3.3电锅炉控温方式

在电锅炉温度控制系统中，主要采用移相触发（调相型）控制方式，PLC通过模拟输出模块向调压模块输出0．8：

4．6的电压信号，来实现对电加热锅的输出功率的控制。

全隔离单相交流（以下简称单相调压模块明阿）是集同步变压器、相位检测电路、移相触发电路和输出可控硅于一体，当改变控制电压的大小，就可改变输出可控硅的触发相角，即改变电加热锅炉的输入功率，从而实现电加热锅炉的温度控制。

当控制端CON从0～5V改变时，交流负载上的电压从0伏到最大值可调（对阻性负载而言）。

其中CON在O～0．8V左右时为全关闭区域，可靠关断模块的输出；CON在0．8V～4．6v左右为可调区域，即随着控制电压的增大，导通角n从180。

到0。

线性减小，交流负载上的电压从0伏增大到最大值；CON在4．6V～5V左右时为全开通区域，交流负载上的电压为最大值。

它具有输出功率能连续调节的特点，并且控温精度高。

但由于它采用了移相触发，在负载上得到的电压总是一种控制电压。

电压UCOIl与可控硅输出导通角n关系曲线（阻性负载）及波形图如下两图所示：

图4单相调压模块控制电路图

图5控制电压与导通角α关系曲线

3.网络控制系统的特性分析

3.1电锅炉温度非线性与滞后性

在通常情况下，炉温被控量仅仅是检测点附近一个极小区域内的平均温度，而不是指整个电锅炉内的温度场【171。

在诸多的过程控制文献中视电锅炉温度动态特性为线性系统，用一个或两个惯性环节串联一个纯滞后环节来近似表示。

事实上，电锅炉温度模型问题是相当复杂而又难以用数学公式精确描述的问题。

虽然有许多近似处理的结果在许多情况下仍然可行，但是随着智能控制的迅速发展，对模型的依赖性相对降低，也可采用智能控制方法实现电锅炉温度控制。

从发热方面看，无论是电加热还是燃烧加热，炉温的变化与炉内总发热量和总散热量以及负荷情况有关。

其发热过程时间与传热过程时间相比都可以忽略不计．通常，炉温的动态特性主要由传热过程所决定。

传热有导热、对流与辐射三种不同的形式。

在任何一种加热炉里的任何温度点上都有并存着三种形式的传热，只是在不同的温区，各种传热在总传热量中所占的比例不同。

在三种传热方式中，只有一维的导热可以认为是基本线性的，其余两种传热方式都有相当程度的非线性。

对流传热受多种因素的影响，这里仅考虑自然对流，因绝大多数炉子都是自然对流。

电锅炉温度主要有以下四个特性使得它很难以用一般的控制方法达到良好的控制性能：

（1）大滞后性

滞后分纯滞后和容积滞后，在电锅炉里起支配作用的是容积滞后，其大小与炉体的容量、结构、检测元件及其安放位置等有关，是一个系统问题（容积滞后时间就是级联的各个惯性环节的时间常数之和）。

根据本实验装置的特性，传热的路径短且以对流和辐射为主，其容积滞后时间以分钟计算。

纯滞后时间相对较小，究其产生的根源也要整个测量系统来考虑，并且与温度的高低有关。

热量从电炉丝传到热电阻，要经过炉内的两个子空间和其隔离层以及温度传感器的两层导管。

也就是说，在热量传递过程中，要经过一个又一个的热阻与热容相串联的热惯性环节，而串联的多容对象会产生等效纯时滞。

随着温度的升高，辐射传热的比例增大，辐射具有穿透性，使传热路径大大缩短，故纯

滞后时间相应减小。

先让电锅炉在一定的温度下稳定半小时以上，然后迅速改变加热功率，观测从功率改变到炉温开始变化所经历的时间并以它作为纯滞后时间。

（2）非线性

热电阻是利用金属的电阻率随温度变化而变化的特性，将温度量转化成电阻量。

其优点是准确度高，稳定性高，性能可靠，热惯性小、复现性好。

但电阻值与温度是非线性关系，Ptl00热电阻，当O℃

其中A=3．9083x10-3／'C；B=．5．775x10-7／‘C：

由此可见，温度越高非线性误差越大，本课题要求温控范围是0。

C～100℃，温度较低。

当电锅炉温度越高，其动态特性越好，对象越容易控制。

模型参数中的对象增益和

时间常数随着炉温的变化而变化。

一般来讲，温度升高，由于电锅炉辐射散热增大，增益变小，滞后时间和时间常数也随着温度的升高而变小。

（3）不对称性

温度上升靠强迫加热，温度下降靠自然冷却。

从节能的观点看，要求电加热炉应当尽可能地具有良好的保温特性而不是要求它的散热性能好；从提高生产率出发，又希望升温时间尽量缩短，因而在设计炉体时所考虑的加热功率都有很大的裕量。

（4）时变性

随着使用时间的增长，保温、绝缘材料逐渐老化，发热元件的氧化及材质的挥发又使加热功率下降，环境温度亦经常变化，这些因素都将引起炉温特性的变化，但变化的速度十分缓慢而不明斟堋．最值得注意的是，炉子初次使用以及久停而复用时，由于保温材料中的水分很重，其特性有大的差别。

3.2电锅炉控制系统的数学模型

在过程控制中，被控过程的数学模型，是指过程控制在各输入量（包括控制量和扰动量）作用下，其相应输出量（被控量）变化的函数关系数学表达式。

电锅炉水温控制特性分析如下：

（1）电锅炉结构

电锅炉本身用内、外两组加热管进行加热，用上、下两组热电偶检测炉内温度，此电锅炉为一双输入双输出的受控对象。

（2）控制要求

实验室用电锅炉，温度范围在0～100℃范围之内，要求温度从室温上升到设定温度后长期稳定在设定温度范围内。

图6一阶系统阶跃响应曲

（3）建立模型

用阶跃响应法近似确定电锅炉的连续模型，对其输出端温度信号Y进行采样，绘制图形。

式（3．1）表示一阶惯性环节的响应曲线是一单调上升的指数函数，如图6

当实验求得图6所示的阶跃响应曲线后，如图（a），过响应曲线的拐点P作切线，交时间轴与B点，交其稳态值的渐近线y（oo）于A点，A点在时间轴上的投影为c点，则DB为过容量滞后时间％，BC为过程的时间常数To。

当阶跃响应曲线上的拐点不易确定时，可如图（b）取取阶跃响应曲线稳态值的28％和63％所对应的时间t1和t2，再按下式计算滞后时间％和时间常数To即：

（3.1）

由上述方法，采用阶跃响应实验测试电锅炉温度系统四个支路的动态特性，一般在过程控制文献中，用一个或两个惯性环节串联一个纯滞后环节近似描述其特性。

从阶跃响应实验结果分析可知，总体上电锅炉内、外胆温度输出变量与电阻丝输入变量均为近似一阶惯性纯滞后特性，以下是两个阶跃响应实验过程及分析。

阶跃响应实验1：

在过程控制中单独给外胆输入阶跃信号（△u=0．3），得到的阶跃响应实验曲线如图7所示，外胆温度上升至38．6℃，内胆温度上升至27．4℃，设定温度输出量100℃为1，

得到输出△Y1=0．211，Y2=0．114

计算比例增益：

=0．211÷0.3=0．703，

=0．114÷0.3=0.38

由图6的方法计算得时间常数

=10．95，

=12．75，根据公式（3．1）得滞后时间

=0.1，

=5．5，单位为min。

图7电锅炉外胆加热时的阶跃响应曲线图

阶跃响应实验2：

在过程中单独给内胆输入阶跃信号（△u=0．3），得到的阶跃响应实验曲线如图8所示，内胆的温度升至31℃，外胆的温度升至20．6℃，同上，得到输出△Y1=0．145，△Y2=0．04l。

计算比例增益：

K21=0．04I／0．3=0．137，K22=0．145／0．3=0．483

由图6的方法计算得时间常数：

=5．5，

=5．4，根据公式（3．1）得

=6．3，

=0．9，单位为min。

综合上述实验结果得到系统的传递函数矩阵为：

（3.2）

矩阵K为W（s）各个元素去掉惯性和纯滞后部分以后所得部分。

总结

图8电锅炉内胆加热时的阶跃响应曲线图

静态增益矩阵为：

（3.3）

4.总结

本章对所开发的PCS3000高级过程控制实验装置做了简单的介绍，包括该装置中的电锅炉水温网络控制系统的组成及工作原理进行了描述；‘介绍了该装置的控温方式即移相触发（调相型）控制方式及原理；采用阶跃响应实验法分析了锅炉温度特性及传递函数矩阵；对电锅炉的温度特性及多变量祸合特性进行了分析。

5.参考文献

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机械工业出版社，1999

（2）吴黎明，柴天佑．一类非线性离散时间系统的神经网络解耦策略．自动化学报，1997，23

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（3）白美卿，高富强关于炉温动态特性的分析冶金自动化．1994，18（4）：

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（4）李正军，现场总线及其应用技术，北京：

机械工业出版社.2005

（5）J．FWan，XuezhiJiangandWeiWang．SimulationstudyoncoordinatedPIDneuralnetworkcontrolforboiler-turbineunit．Proceedingsofthe4thWorldCongressonIntelligentControlandAutomation,200