基于模糊PID的球磨机负荷系统控制仿真研究文献综述

文献综述

（一）、本课题研究的背景及意义

由于资源的短缺、环境的恶化，人们对环境、对资源的关注度不断提高，能源的枯竭使得环境问题引起了人们的关注。作为特大耗能系统的发电系统，我国国内大部分的发电厂都处于火力发电状态，与火电直接相关的就是燃煤，因此在资源日益减少甚至将近枯竭的今天，如何更加充分的利用煤资源，是需要解决的重要问题。球磨机系统作为为火电厂中提供优质煤粉的重要系统，在大型火力发电厂中，发挥着重要的作用。球磨机系统能够提供优质的煤粉，是锅炉燃烧系统安全经济的重要保证，同时也能够提供资源的有效利用率。但是由于球磨机系统自身存在的大迟滞、非线性等众多不利于控制器设计的复杂特性，使得在其的控制上十分的困难，导致大部分的电厂还是采用人工控制的手段进行控制，效率低下，资源利用不充分，造成了资源的严重浪费，同时一旦操作不利，也时刻危机操作人员的生命安全。因此，尽快研究出先进的自动控制技术并应用于发电厂的球磨机粉磨系统，成为了当今发电厂研究的热点[1]。

我国近几十年的火电厂发电生产中，球磨机磨煤系统一直都是采用的人为操作，由于一些操作人员的工作经验不足，造成的生产效率低、资源浪费率高，甚至危机人员的生命安全，造成特大事故。因此如何在保证安全的前提下，实现经济效益最大化，将人从繁重的劳动中脱离出来，在当前的社会工业生产中具有十分重要的意义。本课题的研究有以下几个方面的意义：第一，在当今环境日益恶化，能源紧张的时代，节能减排是国家大力提倡的，当然作为大型的发电行业，更是不能例外。本文就是研究如如何能做到磨煤机的工作状况经济、安全；二，将电厂的复杂的人为操作设备变为自动的操作，使得人们从繁杂的手工操作工作中脱离出来[5]；第三，球磨机的实际工作，人为操作了几十年，积累的经验可以充分加以运用到模糊规则的建立中，建立精确的模糊控制器，以达到最好的控制效果，最安全的生产[2]。

（二）、国内外现状及发展趋势

钢球磨煤机是火力发电厂的重要辅机设备。钢球磨煤机体积大,自重大,耗能也大[3]。广泛应用于国内外中小型电厂[4]。它是一个典型的复杂过程工业系统，具有非线性、多变量、强稱合、大惯性、动态特性复杂等特点常规控制将控制系统设计为个互为独立的控制回路，它的控制效果随着运行工况而改变，其模型也随之发生改变导致最佳工作点漂移，难以实现有效的稳态控制和过程控制[5]-[7]。

建国后，我国制粉系统始终采用手动方式进行控制。后来我国设计出制粉系统的自动控制系统，此系统采用给煤量控制出入口差压，用再循环风量控制入口负压，用热风量控制出口风温。各个控制均设计为单回路调节，这就将一个三输入三输出的多变量系统，分为三个简单的单回路系统。但因为三变量之间的强親合、非线性以及时变性的特点，控制系统很难投自动，就算强行投了自动，控制品质也达不到预期效果[8]。随着科学技术的迅猛发展，先进控制理论、仪器仪表检测技术和计算机技术得到了飞跃性发展，相应地电厂的热工控制水平也有了很大程度的提高，制粉系统的控制又开始受到企业和高校等各级研究人员的重视。研究人员积极探索采用先进可靠的控制策略，通过消化吸收国外中储式制粉系统控制技术，并结合我国制粉系统运行现状及控制情况，提出了一系列先进的控制策略[9]-[10]。刘长良，梁伟平等人提出了具有自调整功能的模糊控制算法,其控制规则中带有调整因子,可根据运行工况对模糊控制规则进行自动调整，从而提高了控制质量。使用该算法时,增加各系统变量的模糊量化等级,算法不会变复杂[11]。之后又提出了一种新的递阶模糊控制算法,该算法可显著地减少模糊控制规则数[12]。王恒，贾平民，许飞云等人针对目前球磨机料位单冲量控制系统响应速度慢、控制特性差等缺点,提出三冲量球磨机负荷加权模糊控 制算法,即通过球磨机料位、球磨机进/出口温度和进出口压差三冲量模糊控制对球磨机负荷进行 调节。在分析了球磨机的系统特性和控制目标后,结合电厂手动调节的特点,研究了三冲量模糊控 制方案、负荷加权模糊控制器的结构以及模糊控制器的实现[13]。石硕，刘彦华，江溢洋等人将逆向解耦的方法应用于球磨机系统，采用内模控制方法对简化后的系统进行了内模控制研究及将内模控制转化为PID控制器的参数整定[14]。王建民，贺晓巧等人提出了出了基于专家控制的磨机负荷变步长自寻优控制算法将专家控制模糊控制与自寻优算法相结合用VB平台实现OPC客户端的编写并对现场数据进行实时存取和更新用VC编写控制算法实现磨机负荷的自动控制以及对各参数运行曲线的描绘及报警功能[15]。朱丽娟结合球磨机制粉系统的特点，提出球磨机对象控制中模糊径向基函数神经网络PID控制算法，结合混合优化算法，在混沌粒子群优化的同时实现粗线调，并应用BP算法做好在线细调，进而得到PID控制的最佳参数[16]。张梦松，赵越岭等人为了更好地解决球磨机制粉系统运行的耦合性以及生产工况复杂的问题，采用模糊解耦控制策略，对模糊控制器中的隶属度函数进行优化操作，解耦网络选择对角矩阵解耦方法，能够消除各回路之间的相互影响[17]。

国外模糊控制的研究主要集中在先进控制理论方面的研究上，此技术在俄罗斯以及部分欧美国家比较成熟。六十年代，美国自动控制系统研究者查德提出了模糊控制集合理论，为描述和研究模糊性现象提供了有效的数学工具[18]。七十年代，T.J.Procky和E.H.Mamdani一起提出自学习的概念，从而大大改进了模糊控制系统的性能。八十年代以来,自动控制系统被控对象的复杂化不仅表现在控制系统具有多输入多输出的强耦合性、参数时变性和严重的非线性,更突出的是系统对象所能获得的知识信息量相对的减少,以及与此相反的对控制性能的要求却日益增加[20]-[21]。最近，Hadizadeh, Mehdi, Farzanegan,Akbar等人提出了提出了一种适用于半自磨机控制电路的模糊专家控制器。尽管控制和自动化领域的领先公司拥有自己的商业软件包，但该监控控制器使用mamdani方法在matlab中进行了编码，并能够连接到工厂的低级控制系统。在所提出的控制器中，模糊系统计算出电厂DCS控制回路的最佳设定点，使其能够改变操作参数以达到新的设定点[22]。VenkateshSivanandam提出了存在进料可磨性变化的球磨机研磨电路的广义预测控制器[23]。

至今,全球研究“模糊控制”的学者已超过万人,研究范围从单纯的模糊数学到模糊理论应用、模糊系统及其硬件集成到与知识工程和控制有关的研究，包括模糊建模理论、模糊序列、模糊识别、模糊知识库、模糊语言规则、模糊近似推理等[24]-[25]。目前,己经将神经网络和模糊控制相结合,取长补短,形成了一种模糊神经网络技术,由此可以组成一种更接近于人脑的智能信息处理系统，运用于球磨机负荷系统控制，其发展前景十分诱人[26]-[27]。