一种基于果蝇优化算法的尿素水解器压力优化控制方法与流程

1.本发明涉及尿素催化水解制氨系统控制的技术领域，尤其是涉及一种基于果蝇优化算法的尿素水解器压力优化控制方法。


背景技术：

2.火电厂常见烟气脱硝(氮氧化物)方式为选择性催化还原法(scr)，该方法以其成熟的技术和良好的脱硝效果得到广泛应用，是目前发达火力发电机组普遍采用的氮氧化物减排方法。scr脱硝的还原剂氨气(nh3)可从液氨(nh3)、氨水(nh4oh)、尿素(co(nh2)2)等原料中获取。采用液氨或者氨水制取脱硝还原剂氨气的工艺最为简单成熟，运行成本最低，但存在安全隐患，根据国家有关政策要求，火电厂普遍在进行液氨改尿素的项目，尿素制氨系统的投资及运行成本与液氨系统相比较高，运输成本相当，但尿素系统基本上没有安全隐患，是最安全的氨气制备技术。尿素制氨系统是指在催化剂的作用下，熔融状态的尿素在温度135-150℃、压力约0.4～0.55mpa下进行的快速水解反应。尿素水解器作为水解反应的容器，需要对其工作温度和工作压力不断控制以达到所需的范围要求。由于水解器具有迟延性与惯性增加了系统控制器设计的难度，其压力在较小范围内控制会变得较为复杂。若缺乏准确的控制策略，则很可能引起压力大幅波动问题，从而导致尿素水解器紧急停止，影响机组安全运行等问题。
3.为了解决压力大幅波动和提高尿素制氨可靠性的问题，有效且准确的控制策略非常重要。pid控制器由于其简单的结构，精度和稳定性能而在工业应用中被广泛使用。通常火电厂对于pid控制器参数的整定会根据过往工作经验进行人工整定，但由于尿素水解器本身具有惯性和迟延特性，且所需水解压力范围较小，使得pid控制器参数难以调整，往往在整定过程中压力会产生较大的超调和振荡，这通常需要花费大量人工时间进行整定且整定效果并不理想。


技术实现要素：

4.本发明提供一种基于果蝇优化算法的尿素水解器压力优化控制方法，当前火电厂对于控制器参数调整主要根据人工经验进行整定，但对于控制品质要求较高的被调量，人工整定效果往往不理想且需要花费大量的人工时间，整定效率不高且会产生很大的超调量和振荡，对机组安全产生较大地影响。通过建立数学模型，采用智能算法进行整定，可以提高整定效率，而且整定得到的参数使得控制品质较高。
5.本发明提供一种基于果蝇优化算法的尿素水解器压力优化控制方法，采用如下的技术方案：包括以下步骤：
6.s1：对尿素水解器系统的工作压力进行阶跃响应实验，采集响应实验数据并分为辨识数据和验证数据两部分；
7.s2：用最小二乘法对得到的响应辨识数据进行传递函数辨识，初步得到尿素水解器系统的线性化模型；
8.s3：对步骤s2中得到的线性化模型与步骤s1中得到的验证数据进行比较，最终确认水解器系统线性化模型；
9.s4：对蒸汽调节阀开度进行阶跃响应实验，最终得到从蒸汽调节阀阀门开度到水解器出口压力的传递函数g1，并设计相应的pid控制器；
10.s5：用果蝇算法对pid控制器的控制参数进行优化。
11.可选的，所述步骤s3中，水解器系统线性化模型是基于matlab的simulink仿真平台建立的。
12.可选的，所述步骤s4中，所述pid控制器设定采用了临界比例带方法。
13.可选的，所述步骤s5具体包括以下步骤：
14.s5.1：适应度函数的选取，
15.采用时间乘误差绝对值积分的性能指标作为最小目标函数，则目标函数如式(1)所示，
[0016][0017]
式中，t是时间；e(t)是误差；
[0018]
为了避免超调，采用一定的惩罚机制，将超调量作为最优指标的一项，此时最优指标如式(2)所示，
[0019][0020]
式中，ω为权值，一般情况下，ω＝100；
[0021]
s5.2：设置果蝇种群大小、最大迭代次数及初始位置，初始位置即临界比例带方法整定的pid控制器的参数；
[0022]
s5.3：将果蝇种群的初始位置设定为kp，ki；
[0023]
s5.4：让每个果蝇的位置以随机方向和距离变化，该过程通过式(3)来实现：
[0024]
xi＝x_axis+r
×
(2
×
rand()-1)
ꢀꢀ
(3)，
[0025]
式中，xi为每次迭代后果蝇坐标位置，x_axis为果蝇群体的初始坐标位置，r为搜索半径，初始值设定为r＝1；rand()是[0，1]区间服从均匀分布的随机数，ri＝r
×
λi，ri为每次迭代后的搜索半径，λ半径调节系数为0.97，i为当前迭代次数；
[0026]
s5.5：将kp和ki代入到pid控制器中，通过味道浓度判断函数得到每个果蝇个体的判断函数值；将果蝇种群的位置设为判断函数值最小的果蝇的位置。
[0027]
s5.6：重复步骤s5.4-s5.5进行迭代，直到迭代次数达最大，优化结束。
[0028]
综上所述，本发明包括以下至少一种有益效果：
[0029]
本发明运算简单，对硬件配置要求低；收敛速度快；快速调整压力跟随设定值变化，且整定结果无超调量；提高了水解器控制器参数整定效率；得到的优化控制器使得水解器压力具有更快的动态响应。
附图说明
[0030]
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附
图。
[0031]
图1为本发明尿素催化水解器系统示意图；
[0032]
图2为本发明阶跃响应数据辨识曲线图；
[0033]
图3为本发明蒸汽调节阀数据辨识曲线图；
[0034]
图4为本发明水解器蒸汽调节阀-压力调节pid控制示意图；
[0035]
图5为本发明仿真平台水解器压力控制系统示意图；
[0036]
图6为本发明果蝇算法的流程图；
[0037]
图7为本发明适应度收敛曲线图；
[0038]
图8为本发明优化参数后仿真结果响应曲线图；
[0039]
图9为本发明优化前后实际响应曲线图。
具体实施方式
[0040]
以下结合附图1-9对本发明作进一步详细说明。
[0041]
参照图1，本发明公开一种基于果蝇优化算法的尿素水解器压力优化控制方法，包括以下步骤：
[0042]
s1：尿素水解器系统如图1所示，对尿素水解器系统的工作压力进行阶跃响应实验，采集响应实验数据并分为辨识数据和验证数据两部分；
[0043]
s2：用最小二乘法对得到的响应辨识数据进行传递函数辨识，初步得到尿素水解器系统的线性化模型，如图2所示；
[0044]
s3：对步骤s2中得到的线性化模型与步骤s1中得到的验证数据进行比较，最终确认水解器系统线性化模型，水解器系统线性化模型是基于matlab的simulink仿真平台建立的，搭建的仿真平台如图5所示；
[0045]
s4：对蒸汽调节阀开度进行阶跃响应实验，如图3所示，最终得到从蒸汽调节阀阀门开度到水解器出口压力的传递函数g1，并设计相应的pid控制器，pid控制器设定采用了临界比例带方法，本系统选用pi控制器，控制系统如图4所示；
[0046]
如图6所示，s5：用果蝇算法对pid控制器的控制参数进行优化，具体包括以下步骤：
[0047]
s5.1：适应度函数的选取，
[0048]
采用时间乘误差绝对值积分的性能指标作为最小目标函数，则目标函数如式(1)所示，
[0049][0050]
式中，t是时间；e(t)是误差；
[0051]
为了避免超调，采用一定的惩罚机制，将超调量作为最优指标的一项，此时最优指标如式(2)所示，
[0052][0053]
式中，ω为权值，一般情况下，ω＝100；
[0054]
s5.2：设果蝇种群大小为15及最大迭代次数100，初始位置即临界比例带方法整定的pid控制器的参数；
[0055]
s5.3：将果蝇种群的初始位置设定为kp＝20，ki＝10；
[0056]
s5.4：让每个果蝇的位置以随机方向和距离变化，该过程通过式(3)来实现：
[0057]
xi＝x_axis+r
×
(2
×
rand()-1)
ꢀꢀ
(3)，
[0058]
式中，xi为每次迭代后果蝇坐标位置，x_axis为果蝇群体的初始坐标位置，r为搜索半径，初始值设定为r＝1；rand()是[0，1]区间服从均匀分布的随机数，ri＝r
×
λi，ri为每次迭代后的搜索半径，λ半径调节系数为0.97，i为当前迭代次数；
[0059]
s5.5：将kp和ki代入到pid控制器中，通过味道浓度判断函数得到每个果蝇个体的判断函数值；将果蝇种群的位置设为判断函数值最小的果蝇的位置。
[0060]
s5.6：重复步骤s5.4-s5.5进行迭代，直到迭代次数达最大，优化结束。
[0061]
通过程序的执行，味道浓度判断函数随迭代次数的变化情况如图7所示，可以看出，随着迭代次数的增加，判断函数值不断减小，最终大致收敛。
[0062]
本发明最终仿真结果响应曲线如图8所示，可以看出，相较于优化前的控制器，优化后的控制器几乎没有超调量，且不影响优化后的响应速度。
[0063]
将优化后的参数应用到实际尿素水解系统中，优化前后实际响应曲线如图9所示，可以看到参数优化前，随着压力设定值信号调整，蒸汽调节阀门开度剧烈波动以调节水解器压力跟上设定值，但水解器压力由于具有超调量，导致设定值压力与实际压力偏差较大；控制器优化后可以看到调节阀门开度变动幅度减小，实际压力在控制器调节下很快跟上设定值，偏差很小，达到很好地控制品质，体现本发明的优越性。
[0064]
以上均为本发明的较佳实施例，并非依此限制本发明的保护范围，故：凡依本发明的结构、形状、原理所做的等效变化，均应涵盖于本发明的保护范围之内。