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摘要：在火电厂生产过程中，蒸汽温度过高或过低，都将给安全经济运行带来不利影响，本文采用了带模糊控制器的串级PID控制，它结合了串级控制和模糊控制的优点，对主蒸汽温度进行控制。最后在选择合适的参数之后，通过MATLAB环境下仿真，结果证明了模糊控制策略在火电厂单元机组主汽温控制中的可行性。
关键词：火电厂，蒸汽温度，模糊控制，串级控制
中图分类号：TP273
大型火电厂锅炉主蒸汽温度控制系统是提高电厂经济效益，保证机组安全运行不可缺少的环节。主蒸汽温度控制的任务是维持过热器出口蒸汽温度在允许的范围之内，并保护过热器，使其管壁温度不超过允许的工作温度。常规的PID控制在现场的过程控制系统中对于主汽温这样大惯性、大迟延、具有时变性、现场存在诸多干扰因素的被控对象，还存在许多问题。现设计一种采用串级PID控制与模糊控制相结合的方法来改善系统的性能指标，从而使系统达到更好的控制效果。
1、主汽温串级PID控制
各种类型的PID控制器因其参数物理意义明确且易于调整，目前在火电厂热工控制中仍然占据着主导地位。
图1 主汽温串级控制系统框图
串级控制系统的计算顺序是先主回路（PID1），后副回路（PID2）。控制方式有两种：一种是异步采样控制，即主回路的采样控制周期T1是副回路采样控制周期T2的整数倍。这是因为一般串级控制系统中主控对象的响应速度慢、副控对象的响应速度快的缘故。另一种是同步采样控制，即主、副回路的采样控制周期相同。这时，应根据副回路选择采样周期，因为副回路的受控对象的响应速度较快。
副回路是串级系统设计的关键。副回路设計的方式有很多种，本文按预期闭环特性设计副调节器的方法。
PID控制器的比例时间常数KP的作用为： 加快系统的响应速度，提高系统的调节精度。KP越大，系统的响应速度越快，系统的调节精度越高，但容易产生超调，甚至导致系统不稳定。KP过小，则会降低调节精度，使响应速度缓慢，从而延长调节时间，使系统静态、动态特性变坏。积分时间常数Ki可以消除系统的稳态误差。Ki越大，系统的稳态误差消除越快，但Ki过大，在响应过程的初期会产生积分饱和现象，从而引起响应过程的较大超调。若Ki过小，使系统静态误差难以消除，影响系统的调节精度。微分时间常数Kd能改善系统的动态特性，其作用主要是在响应过程中抑制偏差向任何方向的变化，对偏差变化进行提前预报。但Kd过大，会使响应过程提前制动，从而延长调节时间，而且会降低系统的抗干扰性。
根据PID控制器各参数的作用，经过参数整定得出各参数，参数整定的方法有Ziegler-Nichols整定法、临界比例度法、经验试凑法，在这里采用前两种方法综合，最后得出主控制器的参数KP=0.5，Ki=0.06，Kd=20；副控制器的参数KP=0.5。
2、主汽温模糊控制
模糊控制的基本思想就是利用计算机来实现人的控制经验，是控制领域中非常有发展前途的一个分支，有着其他控制方法难以取代的优势。
模糊控制系统的控制器为模糊控制器，是系统的核心，由计算机程序和硬件实现模糊控制算法，需要A/D、D/A转换接口，以实现计算机与模拟环节的连接。它也是一个闭环反馈控制系统，被控制量要反馈到控制器，与设定值比较，根据误差信号进行控制。
① 模糊控制模型的选取
Mamdani模糊模型的规则为条件确定的IF…THEN…规则，推理方法一般采用Max-Min推理法。这种形式的模糊模型被广泛地应用于模糊控制中。还有Sugeno模糊模型。相比较而言，前者结构简单，计算方便，因此选用Mamdani模型。
② 精确量的模糊化
设计模糊控制器，首先要确定模糊控制器的输入变量。通常是以系统的误差e和误差的变化ec，或系统的误差e和误差的∑e作为输入量，以控制量u或控制量的变化△u作为输出语言变量，并选择适当的词集来描述其状态。
量化因子的计算：语言变量实际数值的变化范围称为基本论域，设误差e的基本论域为[-e，e]，模糊论域为[-n，-n+l，…0，…n-1，n]，则精确量的模糊量化因子为KP=n/e，根据该式也可以计算出Kec。如果模糊论域给定，随着Ke的增大，变量的基本论域[-e，e]会逐渐地减小，误差的控制作用增强；随着Ke的减小，变量的基本论域[-e，e]会逐渐地增大，误差的控制作用减弱，降低了误差控制的灵敏度。
比例因子的计算：设u或△u的基本论域为[-u，u]，模糊论域为[-m，-m+l，…0，…m-1，m]，则模糊量的精确化比例因子为Ku=u/m。
在控制过程中，量化因子和比例因子对系统的控制效果有很大的影响。
Ke对系统性能的影响：Ke越大，系统的上升时间越快，但是Ke过大，会引起系统产生较大的超调，调节时间长，且易于引起振荡；Ke过小，系统的上升时间长，稳定性高，但是稳态精度低。
Kec对系统性能的影响：Kec越大，系统稳定性增强，但是Kec过大，系统的上升时间过小，过渡过程变长；Kec过小，易于引发系统振荡。
Ku对系统性能的影响；Ku增大，相当于系统输出的放大倍数增大，系统的上升时间短，但是Ku过大，会引起系统产生较大的超调，且易于引起振荡；Ku过小，系统的前向增益小，系统的上升时间长，稳定性提高，但是稳态精度降低。
（3）隶属函数的选取
语言变量论域上的模糊子集由隶属函数来描述。在实际应用中，首先将数据依照一定的模糊化函数（隶属函数）转化为模糊量，隶属函数的形状可以是三角形、梯形、钟形等。在模糊化过程中，必须考虑模糊集的数目，基本的模糊集通常有一定的意义，如负大（NB），负中（NM），负小（NS），零（ZR），正小（PS），正中（PM），正大（PB）。
3、单元机组主汽温控制的仿真研究
① 模型选取
本文所选的是某单元机组容量为300MW 的主蒸汽温度，这一具体对象是：（1） 主调节区传递函数： （2） 导前区传递函数为：
② 仿真结果
系统的仿真结果图如图所示，主控制器的参数KP=0.5，Ki=0.06，Kd=20；副控制器的参数KP=0.5。图2（a）是串级PID情况下的输出阶跃响应曲线；图4（b）是带有模糊控制器的串级PID情况下的输出阶跃响应曲线。
（a） （b）
图2 系统仿真结果图
4、结束语
通过本章MATLAB仿真，了解了MATLAB模糊工具箱的基本操作，得出了用串级PID控制单元机组主汽温有调节时间过长的缺点，但是，在串级系统中加入模糊控制器就能克服这一缺陷，使系统得到良好的性能指标，最终验证了模糊控制策略的可行性。
参考文献
[1] 白晓旭.模糊控制器的研究及其在主汽温控制中的应用.北京.华北电力大学硕士论文.2005，12
[2] 常 趁.基于MATLAB的主汽温系统中控制策略分析.计算机仿真.2004，21（8）：168-171
关键词：火电厂，蒸汽温度，模糊控制，串级控制
中图分类号：TP273
大型火电厂锅炉主蒸汽温度控制系统是提高电厂经济效益，保证机组安全运行不可缺少的环节。主蒸汽温度控制的任务是维持过热器出口蒸汽温度在允许的范围之内，并保护过热器，使其管壁温度不超过允许的工作温度。常规的PID控制在现场的过程控制系统中对于主汽温这样大惯性、大迟延、具有时变性、现场存在诸多干扰因素的被控对象，还存在许多问题。现设计一种采用串级PID控制与模糊控制相结合的方法来改善系统的性能指标，从而使系统达到更好的控制效果。
1、主汽温串级PID控制
各种类型的PID控制器因其参数物理意义明确且易于调整，目前在火电厂热工控制中仍然占据着主导地位。
图1 主汽温串级控制系统框图
串级控制系统的计算顺序是先主回路（PID1），后副回路（PID2）。控制方式有两种：一种是异步采样控制，即主回路的采样控制周期T1是副回路采样控制周期T2的整数倍。这是因为一般串级控制系统中主控对象的响应速度慢、副控对象的响应速度快的缘故。另一种是同步采样控制，即主、副回路的采样控制周期相同。这时，应根据副回路选择采样周期，因为副回路的受控对象的响应速度较快。
副回路是串级系统设计的关键。副回路设計的方式有很多种，本文按预期闭环特性设计副调节器的方法。
PID控制器的比例时间常数KP的作用为： 加快系统的响应速度，提高系统的调节精度。KP越大，系统的响应速度越快，系统的调节精度越高，但容易产生超调，甚至导致系统不稳定。KP过小，则会降低调节精度，使响应速度缓慢，从而延长调节时间，使系统静态、动态特性变坏。积分时间常数Ki可以消除系统的稳态误差。Ki越大，系统的稳态误差消除越快，但Ki过大，在响应过程的初期会产生积分饱和现象，从而引起响应过程的较大超调。若Ki过小，使系统静态误差难以消除，影响系统的调节精度。微分时间常数Kd能改善系统的动态特性，其作用主要是在响应过程中抑制偏差向任何方向的变化，对偏差变化进行提前预报。但Kd过大，会使响应过程提前制动，从而延长调节时间，而且会降低系统的抗干扰性。
根据PID控制器各参数的作用，经过参数整定得出各参数，参数整定的方法有Ziegler-Nichols整定法、临界比例度法、经验试凑法，在这里采用前两种方法综合，最后得出主控制器的参数KP=0.5，Ki=0.06，Kd=20；副控制器的参数KP=0.5。
2、主汽温模糊控制
模糊控制的基本思想就是利用计算机来实现人的控制经验，是控制领域中非常有发展前途的一个分支，有着其他控制方法难以取代的优势。
模糊控制系统的控制器为模糊控制器，是系统的核心，由计算机程序和硬件实现模糊控制算法，需要A/D、D/A转换接口，以实现计算机与模拟环节的连接。它也是一个闭环反馈控制系统，被控制量要反馈到控制器，与设定值比较，根据误差信号进行控制。
① 模糊控制模型的选取
Mamdani模糊模型的规则为条件确定的IF…THEN…规则，推理方法一般采用Max-Min推理法。这种形式的模糊模型被广泛地应用于模糊控制中。还有Sugeno模糊模型。相比较而言，前者结构简单，计算方便，因此选用Mamdani模型。
② 精确量的模糊化
设计模糊控制器，首先要确定模糊控制器的输入变量。通常是以系统的误差e和误差的变化ec，或系统的误差e和误差的∑e作为输入量，以控制量u或控制量的变化△u作为输出语言变量，并选择适当的词集来描述其状态。
量化因子的计算：语言变量实际数值的变化范围称为基本论域，设误差e的基本论域为[-e，e]，模糊论域为[-n，-n+l，…0，…n-1，n]，则精确量的模糊量化因子为KP=n/e，根据该式也可以计算出Kec。如果模糊论域给定，随着Ke的增大，变量的基本论域[-e，e]会逐渐地减小，误差的控制作用增强；随着Ke的减小，变量的基本论域[-e，e]会逐渐地增大，误差的控制作用减弱，降低了误差控制的灵敏度。
比例因子的计算：设u或△u的基本论域为[-u，u]，模糊论域为[-m，-m+l，…0，…m-1，m]，则模糊量的精确化比例因子为Ku=u/m。
在控制过程中，量化因子和比例因子对系统的控制效果有很大的影响。
Ke对系统性能的影响：Ke越大，系统的上升时间越快，但是Ke过大，会引起系统产生较大的超调，调节时间长，且易于引起振荡；Ke过小，系统的上升时间长，稳定性高，但是稳态精度低。
Kec对系统性能的影响：Kec越大，系统稳定性增强，但是Kec过大，系统的上升时间过小，过渡过程变长；Kec过小，易于引发系统振荡。
Ku对系统性能的影响；Ku增大，相当于系统输出的放大倍数增大，系统的上升时间短，但是Ku过大，会引起系统产生较大的超调，且易于引起振荡；Ku过小，系统的前向增益小，系统的上升时间长，稳定性提高，但是稳态精度降低。
（3）隶属函数的选取
语言变量论域上的模糊子集由隶属函数来描述。在实际应用中，首先将数据依照一定的模糊化函数（隶属函数）转化为模糊量，隶属函数的形状可以是三角形、梯形、钟形等。在模糊化过程中，必须考虑模糊集的数目，基本的模糊集通常有一定的意义，如负大（NB），负中（NM），负小（NS），零（ZR），正小（PS），正中（PM），正大（PB）。
3、单元机组主汽温控制的仿真研究
① 模型选取
本文所选的是某单元机组容量为300MW 的主蒸汽温度，这一具体对象是：（1） 主调节区传递函数： （2） 导前区传递函数为：
② 仿真结果
系统的仿真结果图如图所示，主控制器的参数KP=0.5，Ki=0.06，Kd=20；副控制器的参数KP=0.5。图2（a）是串级PID情况下的输出阶跃响应曲线；图4（b）是带有模糊控制器的串级PID情况下的输出阶跃响应曲线。
（a） （b）
图2 系统仿真结果图
4、结束语
通过本章MATLAB仿真，了解了MATLAB模糊工具箱的基本操作，得出了用串级PID控制单元机组主汽温有调节时间过长的缺点，但是，在串级系统中加入模糊控制器就能克服这一缺陷，使系统得到良好的性能指标，最终验证了模糊控制策略的可行性。
参考文献
[1] 白晓旭.模糊控制器的研究及其在主汽温控制中的应用.北京.华北电力大学硕士论文.2005，12
[2] 常 趁.基于MATLAB的主汽温系统中控制策略分析.计算机仿真.2004，21（8）：168-171