模糊控制与模糊前馈补偿相结合的热力除氧器的控制方法与流程

本发明涉及除氧器控制技术，特别是一种模糊控制与模糊前馈补偿相结合的热力除氧器控制方法。

背景技术：

作为保证电站发电机组安全运行重要设备的除氧器，在电力生产中起着非常重要作用，其主要用途是将锅炉循环水中的溶解氧除掉，减少氧气对设备的腐蚀。热力除氧器与真空除氧器和电化学除氧器相比，既可以节约热力电站的热能，降低废热排放污染，又可以高效地除去水、汽中的氧含量，避免氧对电站设备及管道的腐蚀，是热力电站、水泥厂及化工厂等生产企业除氧的首选设备。但由于热力除氧器的控制策略是一个较难攻克的研究课题，为了提高除氧器的工作性能，国内外许多科学家对除氧器的控制策略展开研究。

传统的除氧器控制系统大多采用传统控制方式，比如PID控制，其控制效果难以令人满意。主要原因在于，传统控制要求被控对象必须能够用精确的数学模型来描述，而且必须是线性定常系统，对于换热过程复杂和多相流剧烈的除氧器系统来说，显然是非线性系统，难以找到精确的数学模型，目前只能用近似的线性模型，对于传统控制来说，不精确的数学模型必然产生不精确的结果。在被控对象数学模型难以取得或模型不精确的情况下，模糊控制算法是较好的选择。此外，热力除氧器的液位和凝泵出口压力，具有很强的耦合关系，为了提高系统的控制品质，必须实现解耦控制。传统的解耦技术，比如对角阵解耦、单位矩阵解耦、前馈补偿解耦等技术，由于其依赖于精确数学模型，控制品质难以保证。

技术实现要素：

本发明要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供一种新的热力除氧器控制方法，来实现热力除氧器的液位(简称液位)和凝泵出口压力(简称压力)的控制，该方法可提高热力除氧器的控制品质。

本发明所要解决的技术问题是通过以下的技术方案来实现的。本发明是一种模糊控制与模糊前馈补偿相结合的热力除氧器的控制方法，其特点是：

(1)实现该控制方法的控制系统分为两个主要控制通道，分别为液位控制通道和压力控制通道；每个通道都是单位负反馈，并将设定值与实际输出值之差(偏差)e和偏差的变化率作为控制量；

(2)在液位控制通道设置液位模糊控制器，其输入为液位偏差e_h和偏差的变化率输出与压力控制通道的模糊前馈补偿控制器的输出相加，作为液位控制通道的控制量；

(3)在液位控制通道设置液位模糊前馈补偿控制器，其输入为液位偏差e_h和偏差的变化率输出与压力控制通道的压力模糊控制器的输出相加，作为压力控制通道的控制量；

(4)在压力控制通道设置压力模糊控制器，其输入为压力偏差e_p和偏差的变化率输出与液位控制通道的模糊前馈补偿控制器的输出相加，作为压力控制通道的控制量；

(5)在压力控制通道设置压力模糊前馈补偿控制器，其输入为压力偏差e_p和偏差的变化率输出与液位控制通道的液位模糊控制器的输出相加，作为液位控制通道的控制量。

本发明所述热力除氧器，输出量为液位和压力，且二者互相耦合(关联)，在未加解耦控制系统时，当调节液位时压力会发生变化；当调节压力时液位会发生变化。

所述液位模糊控制器，其输入量为设定值与实际输出值之差(偏差)e_h和其偏差的变化率输出为液位的模糊控制量。

所述液位模糊控制器，其中：

所述液位偏差e_h的变化范围为E_h＝[-e_hmax,e_hmax]，即液位偏差的基本论域；

所述液位偏差变化率的变化范围为即液位偏差变化率的基本论域；

所述输入量e_h(液位偏差)，要通过量化因子K_he，量化为液位偏差模糊集合论域中对应的等级，然后作为液位模糊控制器的一个输入；

所述输入量(液位偏差变化率)，要通过量化因子K_hes，量化为液位偏差变化率模糊集合论域中对应的等级，然后作为液位模糊控制器的另一个输入；

所述液位偏差的模糊集X_h和其变化率的模糊集取7个语言值{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}(其中，NB表示负大、NM表示负中、NS表示负小、ZO表示零、PS表示正小、PM表示正中、PB表示正大)，其隶属度函数曲线如附图2所示。

本发明模糊控制与模糊前馈补偿相结合的热力除氧器的控制方法，其进一步优选的技术特征是：

所述液位偏差的基本论域E_h和变化率的基本论域都被模糊化为12个区间，13个等级；

所述液位偏差e_h和变化率的模糊集论域都为[-6,6]；

所述液位模糊控制器，所述液位偏差的基本论域E_h和变化率的基本论域其隶属度函数采用三角形函数；

所述液位模糊控制器，其模糊推理采用Mamdani推理法；

所述液位模糊控制器，解模糊采用最大隶属度法；

所述液位模糊控制器，其输出要通过比例因子K_hu精确化为精确量，作为液位的控制量。

所述压力模糊控制器，其输入量为设定值与实际输出值之差(偏差)e_p和其偏差的变化率输出为压力的模糊控制量。

所述压力模糊控制器，其中：

所述压力偏差e_p的变化范围为E_p＝[-e_pmax,e_pmax]，即压力偏差的基本论域；

所述压力偏差变化率的变化范围为即压力偏差变化率的基本论域；

所述输入量e_p(压力偏差)，要通过量化因子K_pe，量化为压力偏差模糊集合论域中对应的等级，然后作为压力模糊控制器的一个输入；

所述输入量(压力偏差变化率)，要通过量化因子K_pes，量化为压力偏差变化率模糊集合论域中对应的等级，然后作为压力模糊控制器的另一个输入；

所述压力偏差的模糊集X_p和其变化率的模糊集取7个语言值{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}；

所述压力偏差的基本论域E_p和其变化率的基本论域都被模糊化为12个区间，13个等级；

所述压力偏差e_p和变化率的模糊集论域都为[-6,6]；

所述压力模糊控制器，所述压力偏差的基本论域E_p和变化率的基本论域其隶属度函数采用三角形函数；

所述压力模糊控制器，其模糊推理采用Mamdani推理法；

所述压力模糊控制器，解模糊采用最大隶属度法；

所述压力模糊控制器，其输出要通过比例因子K_pu精确化为精确量，作为压力的控制量。

所述液位模糊前馈补偿控制器，其输入量为设定值与实际输出值之差(偏差)e_h和其偏差的变化率输出为压力的模糊控制量。

所述液位模糊前馈补偿控制器，其中：

所述液位偏差e_h的变化范围为E_h；

所述液位偏差变化率的变化范围为

所述输入量e_h(液位偏差)，要通过量化因子K_he，量化为液位偏差模糊集合论域中对应的等级，然后作为液位模糊前馈补偿控制器的一个输入；

所述输入量(液位偏差变化率)，要通过量化因子K_hes，量化为液位偏差变化率模糊集合论域中对应的等级，然后作为液位模糊前馈补偿控制器的另一个输入；

所述液位偏差的模糊集X_h和其变化率的模糊集取7个语言值{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}；

所述液位偏差的基本论域E_h和变化率的基本论域都被模糊化为12个区间，13个等级；

所述液位偏差e_h和变化率的模糊集论域都为[-6,6]；

所述液位模糊前馈补偿控制器，所述液位偏差的基本论域E_h和变化率的基本论域其隶属度函数采用三角形函数；

所述液位模糊前馈补偿控制器，其模糊推理采用Mamdani推理法；

所述液位模糊前馈补偿控制器，解模糊采用最大隶属度法；

所述液位模糊前馈补偿控制器，其输出要通过比例因子K_huc精确化为精确量，作为压力的一个控制量。

所述压力模糊前馈补偿控制器，其输入量为设定值与实际输出值之差(偏差)e_p和其偏差的变化率输出为压力的模糊控制量。

所述压力模糊前馈补偿控制器，其中：

所述压力偏差e_p的变化范围为E_p；

所述压力偏差变化率的变化范围为

所述输入量e_p(压力偏差)，要通过量化因子K_pe，量化为压力偏差模糊集合论域中对应的等级，然后作为压力模糊前馈补偿控制器的一个输入；

所述输入量(压力偏差变化率)，要通过量化因子K_pes，量化为压力偏差变化率模糊集合论域中对应的等级，然后作为压力模糊前馈补偿控制器的另一个输入；

所述压力偏差的模糊集X_p和其变化率的模糊集取7个语言值{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}；

所述压力偏差的基本论域E_p和变化率的基本论域都被模糊化为12个区间，13个等级；

所述压力偏差e_p和变化率的模糊集论域都为[-6,6]；

所述压力模糊前馈补偿控制器，所述压力偏差的基本论域E_p和变化率的基本论域其隶属度函数采用三角形函数；

所述压力模糊前馈补偿控制器，其模糊推理采用Mamdani推理法；

所述压力模糊前馈补偿控制器，解模糊采用最大隶属度法；

所述压力模糊前馈补偿控制器，其输出要通过比例因子K_puc精确化为精确量，作为液位的一个控制量。

与现有技术相比，本发明方法针对热力除氧器被控对象数学模型不够精确和被控量相互耦合的问题，采用模糊控制与模糊前馈补偿相结合的方法，实现对除氧器的液位和凝泵出口压力的解耦控制，经实验验证具有更好的控制性能。

附图说明

图1为本发明方法的控制原理图；

图2为各语言值的隶属度函数。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述，以便于本领域的技术人员进一步的理解本发明，而不构成对其权利的限制。需要强调的是，以下实施例仅是本发明的一种优选实施方式而已，对于本技术领域的技术人员来说，在不脱离本发明的核心思想和基本原理的前提下，可以进行改进和修改，或者利用本发明的主要方法、核心思想和基本原理解决其他领域的技术问题，都应视为本发明的保护范围。

本发明提供的实现本发明方法的热力除氧器控制系统，其结构如图1所示。其中，被控对象数学模型采用现有技术(梁伟平，张建宇，于希宁，王永健.基于神经网络的除氧器水位解耦控制.华北电力大学学报，2005，32(1)：66-68.)用以下传递函数描述：

本发明的基于模糊控制和模糊前馈补偿相结合的热力除氧器控制系统分为两个主要控制通道，分别为液位控制通道和压力控制通道。

所述的两个控制通道都是单位负反馈，并将压力和液位的设定值与实际输出值之差(偏差)e和偏差的变化率作为控制量。

在热力除氧器的液位控制通道设置液位模糊控制器，其输入为液位偏差e_h和其偏差的变化率输出与压力控制通道的模糊前馈补偿控制器的输出相加，作为液位控制通道的控制量。

在热力除氧器的液位控制通道设置液位模糊前馈补偿控制器，其输入为液位偏差e_h和偏差的变化率输出与压力控制通道的压力模糊控制器的输出相加，作为压力控制通道的控制量。

在热力除氧器的压力控制通道设置压力模糊控制器，其输入为压力偏差e_p和偏差的变化率输出与液位控制通道的模糊前馈补偿控制器的输出相加，作为压力控制通道的控制量。

在热力除氧器的压力控制通道设置压力模糊前馈补偿控制器，其输入为压力偏差e_p和偏差的变化率输出与液位控制通道的液位模糊控制器的输出相加，作为液位控制通道的控制量。

所述液位模糊控制器，其输入量为设定值1.5米与实际输出值之差(偏差)e_h和偏差的变化率输出为液位的模糊控制量。

所述液位模糊控制器，其中：

所述液位偏差e_h的变化范围为

E_h＝[-e_hmax,e_hmax]＝[-0.15,0.15]，即液位偏差的基本论域；

所述液位偏差变化率的变化范围为即液位偏差变化率的基本论域；

所述输入量e_h(液位偏差)，要通过量化因子量化为液位偏差模糊集合论域中对应的等级，然后作为液位模糊控制器的一个输入；

所述输入量(液位偏差变化率)，要通过量化因子量化为液位偏差变化率模糊集合论域中对应的等级，然后作为液位模糊控制器的另一个输入；

所述液位偏差的模糊集X_h和其变化率的模糊集取7个语言值{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}；

所述液位偏差的基本论域E_h和变化率的基本论域都被模糊化为12个区间，13个等级；

所述液位偏差e_h和变化率的模糊集论域都为[-6,6]；

所述液位模糊控制器，所述液位偏差的基本论域E_h和变化率的基本论域其隶属度函数采用三角形函数，图2为其隶属度函数；

所述液位模糊控制器，其模糊推理采用Mamdani推理法；

所述液位模糊控制器，解模糊采用最大隶属度法；

所述液位模糊控制器，其输出要通过比例因子精确化为精确量，作为液位的控制量，液位控制量为4～20mA模拟量电流。

所述液位模糊控制器，其输入量为设定值1.5米与实际输出值之差(偏差)e_h和偏差的变化率输出为液位的模糊控制量。

所述压力模糊控制器，其输入量为设定值0.02兆帕与实际输出值之差(偏差)e_p和偏差的变化率输出为压力的模糊控制量。

所述压力模糊控制器，其中：

所述压力偏差e_p的变化范围为E_p＝[-e_pmax,e_pmax]＝[-0.1,0.1]，即压力偏差的基本论域；

所述压力偏差变化率的变化范围为即压力偏差变化率的基本论域；

所述输入量e_p(压力偏差)，要通过量化因子量化为压力偏差模糊集合论域中对应的等级，然后作为压力模糊控制器的一个输入；

所述输入量(压力偏差变化率)，要通过量化因子量化为压力偏差变化率模糊集合论域中对应的等级，然后作为压力模糊控制器的另一个输入；

所述压力偏差的模糊集X_p和其变化率的模糊集取7个语言值{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}；

所述压力偏差的基本论域E_p和变化率的基本论域都被模糊化为12个区间，13个等级；

所述压力偏差e_p和变化率的模糊集论域都为[-6,6]；

所述压力模糊控制器，所述压力偏差的基本论域E_p和变化率的基本论域其隶属度函数采用三角形函数，图2为其隶属度函数；

所述压力模糊控制器，其模糊推理采用Mamdani推理法；

所述压力模糊控制器，解模糊采用最大隶属度法；

所述压力模糊控制器，其输出要通过比例因子精确化为精确量，作为压力的控制量，压力控制量为4～20mA模拟量电流。所述压力模糊控制器，其输入量为设定值0.02兆帕与实际输出值之差(偏差)e_h和偏差的变化率输出为压力的模糊控制量。

所述液位模糊前馈补偿控制器，其输入量为设定值1.5米与实际输出值之差(偏差)e_h和偏差的变化率输出为压力的模糊控制量。

所述液位模糊前馈补偿控制器，其中：

所述液位偏差e_h的变化范围为E_h＝[-e_hmax,e_hmax]＝[-0.15,0.15]，即液位偏差的基本论域；

所述液位偏差变化率的变化范围为即液位偏差变化率的基本论域；

所述输入量e_h(液位偏差)，要通过量化因子量化为液位偏差模糊集合论域中对应的等级，然后作为液位模糊前馈补偿控制器的一个输入；

所述输入量(液位偏差变化率)，要通过量化因子量化为液位偏差变化率模糊集合论域中对应的等级，然后作为液位模糊前馈补偿控制器的另一个输入；

所述液位偏差的模糊集X_h和其变化率的模糊集取7个语言值{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}；

所述液位偏差的基本论域E_h和变化率的基本论域都被模糊化为12个区间，13个等级；

所述液位偏差e_h和变化率的模糊集论域都为[-6,6]；

所述液位模糊前馈补偿控制器，所述液位偏差的基本论域E_h和变化率的基本论域其隶属度函数采用三角形函数，图2为其隶属度函数；

所述液位模糊前馈补偿控制器，其模糊推理采用Mamdani推理法；

所述液位模糊前馈补偿控制器，解模糊采用最大隶属度法；

所述液位模糊前馈补偿控制器，其输出要通过比例因子精确化为精确量，作为压力的一个控制量。

所述压力模糊前馈补偿控制器，其输入量为设定值0.02兆帕与实际输出值之差(偏差)e_p和偏差的变化率输出为压力的模糊控制量。

所述压力模糊前馈补偿控制器，其中：

所述压力偏差e_p的变化范围为为E_p＝[-e_pmax,e_pmax]＝[-0.1,0.1]，即压力偏差的基本论域；

所述压力偏差变化率的变化范围为即压力偏差变化率的基本论域；

所述输入量e_p(压力偏差)，要通过量化因子量化为压力偏差模糊集合论域中对应的等级，然后作为压力模糊前馈补偿控制器的一个输入；

所述输入量(压力偏差变化率)，要通过量化因子量化为压力偏差变化率模糊集合论域中对应的等级，然后作为压力模糊前馈补偿控制器的另一个输入；

所述压力偏差的模糊集X_p和其变化率的模糊集取7个语言值{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}；

所述压力偏差的基本论域E_p和变化率的基本论域都被模糊化为12个区间，13个等级；

所述压力偏差e_p和变化率的模糊集论域都为[-6,6]；

所述压力模糊前馈补偿控制器，所述压力偏差的基本论域E_p和变化率的基本论域其隶属度函数采用三角形函数，图2为其隶属度函数；

所述压力模糊前馈补偿控制器，其模糊推理采用Mamdani推理法；

所述压力模糊前馈补偿控制器，解模糊采用最大隶属度法；

所述压力模糊前馈补偿控制器，其输出要通过比例因子精确化为精确量，作为液位的一个控制量。

按照上述所设定的方案，将液位和压力的输入信号设定为单位阶跃信号，通过Matlab仿真，我们得到了比较理想的解耦控制结果：响应时间22秒，超调量1.2％；而传统的前馈补偿控制器响应时间67秒，超调量1.6％，模糊控制与模糊前馈补偿相结合的控制方法具有更好的控制性能。