一种火力发电系统的控制器的设计方法和装置制造方法
【专利摘要】本发明公开了一种火力发电系统的控制器的设计方法和装置。在系统的数学模型已知为一阶惯性微分时滞模型的情况下，该方法通过对辨识对象添加一个阶跃信号，然后对阶跃响应数据进行最小二乘法辨识模型参数，根据已辨识出的模型设计控制器。本发明能在不需要任何时滞和静态增益等先验信息的情况下，根据时域分析得到的精确解析表达式精确计算出三个待辨识参数，进而辨识出系统模型，为设计PID控制器提供基础。本发明可以简单快速地获取火力发电系统对象的模型，从而可以更好的对控制对象实施有效的控制，抗干扰性强，使用简单，实用性强。
【专利说明】一种火力发电系统的控制器的设计方法和装置
【技术领域】
[0001]本发明涉及工业过程控制【技术领域】，尤其涉及一种火力发电系统的控制器的设计方法和装置。
【背景技术】
[0002]现代工业中，PID控制器应用十分广泛，基于模型设计的PID控制器便是其中的一类。模型辨识是现代控制理论的一个重要分支，其发展起源于二十世纪60年代兴起。模型辨识的基本方法主要包括脉冲响应、继电反馈、最小二乘法、极大似然法等。辨识模型主要包括一阶时滞模型、二阶时滞模型等等。其中最小二乘法由于其具有良好的抗干扰能力和理想的参数估计能力而成为使用非常广泛的一种方法。其中典型的有Q.B1、ff.J.Cai和 E.L.Lee 等 1999 年在文章 Robust Identification of First-order Plus Dead-timeModel from step response (Control Engineering Practice, 1999，7，pp.71-77)中提出的使用基于辅助变量的最小二乘法来辨识一阶时滞模型，Q.G.Wang和Y.Zhang2001年在文章Robust identification of continuous systems with dead-time from step responses(Automatica, 2001，37，pp.377-390)中通过最小二乘法来辨识二阶时滞模型。
[0003]在火力发电系统中，从汽机调门开度到机组输出功率通道的模型在机理上是一阶惯性微分时滞模型，其传递函数模型G(S)可以表示为:
[0004]
【权利要求】
1.一种火力发电系统的控制器的设计方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤: 采用一阶惯性微分时滞模型作为从汽机调门开度到机组输出功率通道的模型，其传递函数模型G(S)
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述辨识所述参数K、T和L的步骤进一步包括: 对y(t)时间积分，通过对结果方程组的多项式变换，获得关于静态增益K与惯性因子T的乘积KT以及惯性因子T的第一线性方程组，利用经典的最小二乘法求得向量Θ =[ΚΤ, Τ]τ的估计值，从而获得静态增益K、惯性因子T的值； 对ty(t)时间积分，通过对结果方程组的多项式变换以及所述第一线性方程组的联立，获得关于惯性因子T、惯性因子T的平方T2以及KT(T+L)的第二线性方程组，利用经典的最小二乘法求得向量I = [T，T2，KT(T+L)]t的估计值，从而通过向量I的第三个元素获得时滞L的值。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述阶跃指令将汽机调门开度增大5%。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法通过组态软件将yC)和t存储至存储单元RAM中。
5.一种火力发电系统的控制器的设计装置，其特征在于，所述系统采用一阶惯性微分时滞模型作为从汽机调门开度到机组输出功率通道的模型，其传递函数模型G(S)
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述辨识模块，进一步用于:对y(t)时间积分，通过对结果方程组的多项式变换，获得关于静态增益K与惯性因子T的乘积KT以及惯性因子T的第一线性方程组，利用经典的最小二乘法求得向量θ =[ΚΤ, Τ]τ的估计值，从而获得静态增益K、惯性因子T的值； 对ty(t)时间积分，通过对结果方程组的多项式变换以及所述第一线性方程组的联立，获得关于惯性因子T、惯性因子T的平方T2以及KT(T+L)的第二线性方程组，利用经典的最小二乘法求得向量1=[T，T2, KT (T+L) ]τ的估计值，从而通过向量I的第三个元素获得时滞L的值。
7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述阶跃指令将汽机调门开度增大5%。
8.根据权利 要求5所述的装置，其特征在于，所述装置通过组态软件将y(t)和t存储至存储单元RAM中。
【文档编号】G05B11/42GK103744286SQ201310754646
【公开日】2014年4月23日 申请日期:2013年12月31日 优先权日:2013年12月31日
【发明者】潘凤萍, 张卫东, 张曦, 陈世和, 史玲玲, 庞志强 申请人:广东电网公司电力科学研究院, 上海交通大学