基于PLC的锅炉燃烧控制系统

李超

[摘 要]针对锅炉燃烧控制系统中，从燃料量到主蒸汽压力通道的非线性、大滞后特性，本文利用现有的炉膛三维温度场可视化研究成果，引入炉膛辐射能信号作为中间被调量构成串级控制系统。将上述策略应用到燃烧控制系统中的汽压控制子系统，仿真试验结果验证了其可行性。

[关键词]辐射能信号，模糊控制，遗传算法，燃烧控制系统

中图分类号：TP273 文献标识码：AO 文章编号：1009-914X（2016）16-0166-01

Based on Radiant Energy System of boiler combustion control

Li Chao

（Shanxi Datang International Linfen Thermal Power Co.， Ltd. Linfen Shanxi 041000）

[Abstract]From the fuel quantum to the main steam pressure channels nonlinear and largetime delay characteristic in boiler combustion control system，this article utilizes currentresearch achievements on the 3-dimensional temperature distribution visualization，adopting the radiant energy signal as controlled variable formed the cascade controlsystem. Theabove-mentioned methods are applied to the main steam pressure control of combustioncontrol system，the simulation results verify its feasibility.

[Key words]radiant energy signal，fuzzy control，genetic algorithm，combustioncontrol system

1 引言

锅炉燃烧过程控制是火电厂最重要的过程控制。锅炉燃烧控制对象具有非线性、大滞后的特性，同时因为内外扰动十分频繁，燃料量又不能准确测量等特点，对燃烧过程难以建立精确的数学模型。燃烧控制往往得不到满意效果，使锅炉运行达不到设计效率。为解决锅炉燃烧控制中出现的问题，研究者主要在以下两个方面进行了研究：1、采用先进的、合理的自动控制策略来改善控制品质。2、寻找一种能够更快速、准确的反映系统变化的反馈控制量，来使锅炉燃烧控制系统的控制品质产生明显的改善。

2 模糊控制器与遗传算法

2.1模糊逻辑控制器

2.1.1模糊控制器的基本结构和组成

模糊控制是以模糊集理论、模糊语言变量和模糊逻辑推理为基础的一种计算机控制系统。它先将操作人员或专家的经验归结为模糊控制规则，然后把传感器信号模糊化，并用此模糊输入去适配控制规则，完成模糊逻辑推理，最后将模糊输出量进行解模糊判决，变为模拟量或数字量后送到执行器上，实现对被控对象的控制作用。常规模糊控制系统是由模糊控制器和被控对象组成的单回路反馈控制系统，如图2-1所示：它以系统输出y与设定值r的偏差e以及偏差变化率ec为二维模糊控制器的输入变量，以执行机构的输出u为输出变量。模糊逻辑控制器一般由四部分组成：模糊化环节、知识库、推理机和反模糊化环节。

1. 模糊化环节的功能。

由于模糊控制器对数据进行处理是基于模糊集合的方法。因此对输入数据进行模糊化是必不可少的一步。模糊化运算是将输入空间的观测量映射为输入论域上的模糊集合。在模糊控制中，观测到的数据常常是清晰量。在进行模糊化运算之前，首先需要通过参数，对输入量e和ec进行尺度变换，使其变换到相应的论域范围。进而输入量根据各种分类被安排成不同的隶属度，并用相应的模糊集合表示。

2.知识库环节的功能。

知识库通常由数据库和模糊控制规则库两部分组成。知识库中包含了具体应用领域中的知识和要求的控制目标。数据库主要包括语言变量的隶属函数、尺度变换因子以及模糊空间的分级数等；规则库包含了用语言变量表示的一系列控制规则，它反映了控制专家的经验和知识。

3.模糊推理环节的功能。

它是模糊控制器的重要组成部分，具有模拟人的基于模糊概念的推理能力，其推理是基于模糊逻辑中的蕴涵关系及推理规则来进行的。推理是根据输入模糊量，由模糊控制规则完成模糊推理来求解模糊关系方程，并获得模糊控制量的过程。

4.反模糊化环节的功能。

通过模糊控制决策得到的是模糊量，要执行控制，必须把模糊量转化为精确量，也就是要推导出模糊集合到普通集合的映射（也称判决）。实际上是在一个输出范围内，找到一个被认为最具有代表性的、可直接驱动控制装置的确切的输出控制值。

2.1.2模糊控制器的设计

1.模糊控制器的结构设计

模糊控制器的结构设计是指确定模糊控制器的输入变量和输出变量。在手动控制过程中，人所能获取的信息量基本上是三个：（l）误差（2）误差变化（3）误差变化的变化，即误差变化的速率

由于模糊控制器的控制规则是根据人的手动控制规则提出的，所以模糊控制器的输入变量也有三个：即误差、误差的变化和误差变化的变化，输出变量一般选择控制量的变化。模糊控制器输入变量的个数称为模糊控制器的维数。

3 结束语

热能工程与热能自动化领域的工作者一直追求着实现电站燃煤锅炉安全稳定、高效、低污染的燃烧，然而现有的各种类型的PID控制器由于本身存在的一些缺陷使得它在实际应用中的控制效果不是很理想。以往模糊控制器控制规则的确定往往依据专家经验，专家知识难免不全面，需要优化，ITAE指标最小原则和模糊控制规则相容性系数的评价理论，是模糊控制器控制规则库的建立和优化的可行的理论方法。遗传算法由于其自身的特点及优于其它数值优化方法不需要训练数据集，用其优化模糊控制器参数成为目前很活跃的研究方向。同时近些年来，炉膛三维温度场可视化研究成果已经能够为炉膛内部的燃烧工况的监测与控制提供实践基础，对于从燃料量到主蒸汽压力通道的非线性、大滞后特性，寻找一种能够解决时滞系统延迟时间的新的控制技术，从根本上改变现有控制系统的工作原理是现代电站锅炉控制技术的发展趋势。

参考文献

[1] 胡慧琴，李少远.模糊控制系统的解析结构与鲁棒性分析.上海交通大学学报，2005，39（12）：2029～2033.

[2] 郭国法，张开生.变参数自调整的FUZZY-PI控制器设计.陕西科技大学学报， 2008，（3）：88～95.

[3] 刘定邦，唐胜.锅炉过热汽温自适应PI型模糊控制的仿真研究.热力发电，2007，（8）：44～47.

[4] 张平，苑明哲，王宏.时滞系统自适应模糊Smith控制.计算机仿真，2006，9（23）：87～90.