牛培峰, 張密哲, 陳貴林, 王懷寶, 張 君, 竇春霞

(1.燕山大學(xué) 電氣工程學(xué)院,秦皇島066004;2.燕山大學(xué) 工業(yè)計算機控制工程河北省重點實驗室,秦皇島066004)

火電廠鍋爐過熱汽溫對象具有較大的慣性、時 滯性和非線性,并且其動態(tài)特性隨著運行工況的變化而變化,其精確的數(shù)學(xué)模型難以建立.傳統(tǒng)的PID控制器參數(shù)在對象發(fā)生變化或者運行工況改變時,控制品質(zhì)會下降[1].針對常規(guī)的模糊推理系統(tǒng)需要根據(jù)專家的知識和經(jīng)驗完成模糊規(guī)則和隸屬度函數(shù)以及穩(wěn)態(tài)精度不高等缺點,本文提出一種自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器,模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模糊推理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有機結(jié)合,它一方面能夠通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對樣本數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)使模糊推理系統(tǒng)的規(guī)則自動生成,另一方面,使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的每一層、每個節(jié)點都具有了明確的物理意義.此控制器仍然保留著串級控制的優(yōu)點,副控制器仍采用P控制,主控制器由一個模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器與一個智能PI環(huán)節(jié)并聯(lián)組成,以Matlab/Simulink為仿真平臺構(gòu)建了控制模塊,對鍋爐過熱汽溫被控對象進行仿真,結(jié)果表明該控制系統(tǒng)具有較好的控制品質(zhì)和較強的自適應(yīng)能力.

1 自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)

自適應(yīng)神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)(ANFIS)使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實現(xiàn)模糊推理,它能改善傳統(tǒng)模糊控制設(shè)計中依靠人的思維來調(diào)整隸屬度函數(shù)以減小誤差,并以復(fù)合式的學(xué)習(xí)過程為基礎(chǔ),建立一套If-Then規(guī)則,調(diào)整出所需要的模糊推理輸入輸出關(guān)系,其結(jié)構(gòu)見圖1.

圖1 ANFIS網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖Fig.1 Structural diagram of the adaptive neural-fuzzy inference system

在圖1中,x1、x2是系統(tǒng)的輸入,f是推理系統(tǒng)的輸出,用O1,i表示第一層第i個節(jié)點的輸出[2].

第一層為模糊化層,用于計算輸入的隸屬度,該層每個節(jié)點的輸出函數(shù)為:

式中:Ai和B j是模糊集;μAi(x1)、μBj(x2)是模糊集對應(yīng)的隸屬度函數(shù).

第二層用于計算各條規(guī)則的適應(yīng)度wi,并將各個輸入信號的隸屬度函數(shù)相乘,乘積作為本規(guī)則的適應(yīng)度.

第三層對各條規(guī)則適應(yīng)度進行歸一化處理.

第四層為每個節(jié)點的傳遞函數(shù),為線性函數(shù),表示局部的線性模型,計算每條規(guī)則的輸出:

式中:fi為Sugeno型模糊結(jié)論輸出函數(shù).

第五層為解模糊層,用于計算所有規(guī)則的輸出之和.

給定條件參數(shù)后,ANFIS的輸出可表示為結(jié)論參數(shù)的線性組合.

由于采用梯度下降的方法進行參數(shù)學(xué)習(xí)時容易陷入局部最小,這里采用梯度下降法和最小二乘法的混合學(xué)習(xí)算法,具體可分為2個步驟.

(1)確定條件參數(shù)的初始值,用最小二乘法計算結(jié)論參數(shù),由式(7)得

其中列向量X中的元素構(gòu)成結(jié)論參數(shù)集合{p1,q1,r1,p2,q2,r2}.若已有p組輸入輸出數(shù)據(jù)對,且給定條件參數(shù),則矩陣A、X、f的位數(shù)為p×6,6×1,p×1.一般樣本數(shù)據(jù)的個數(shù)遠大于位置參數(shù)的個數(shù),使用最小二乘法可以得到min‖AX-f‖意義下的結(jié)論向量最佳估值X*,即:

(2)根據(jù)上一步驟計算得到的結(jié)論參數(shù)進行誤差計算,采用前向反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的BP算法,將誤差由輸出端反向傳到輸入端,用梯度下降法更新條件參數(shù),從而改變隸屬度函數(shù)的形狀.

仿真前,將預(yù)設(shè)好規(guī)則數(shù)和隸屬度函數(shù)形狀的ANFIS經(jīng)過輸入輸出數(shù)據(jù)的訓(xùn)練,形成一個適合已有數(shù)據(jù)模型的模糊推理模塊,其工作原理和過程與典型模糊推理系統(tǒng)相同,經(jīng)過輸入模糊化、模糊推理、解模糊化和控制輸出等過程.

2 自適應(yīng)模糊神經(jīng)控制器設(shè)計

圖2為基于自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制器,該控制器在保持常規(guī)串級控制的基礎(chǔ)上,主控制器由一個基于ANFIS的模糊控制器和一個智能PI模塊來代替,副控制器仍然采用P控制器.

圖2 自適應(yīng)模糊神經(jīng)智能控制結(jié)構(gòu)圖Fig.2 Structure of the fuzzy-neural network controller

2.1 自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器

自適應(yīng)模糊神經(jīng)系統(tǒng)采用的模糊規(guī)則為輸入變量的線性組合,即

式中:i=0,1,…,n;j=1,2,…,m;Rj為第j條模糊規(guī)則所表示的模糊蘊含關(guān)系;Aji為xi的第j個語言變量值,pji的后件網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)值.

若輸入量采用單點模糊化的方法,對于給定的輸入x,可以求得對于每條規(guī)則的適應(yīng)度為

式中:μAji(xi)是第i個輸入分量隸屬于第j個語言變量模糊集合A的隸屬度函數(shù).

模糊系統(tǒng)的輸出量為每條規(guī)則的輸出量的加權(quán)平均,即

式中:αj為對于給定的輸入x所求得的對于每條規(guī)則的適應(yīng)度[3].

自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器的2個輸入變量分別是過熱器出口溫度的偏差e和偏差變化率ec,e、ec對應(yīng)的模糊化變量分別是E、EC,E和EC的基本論域選為[-6,+6].按照常規(guī)溫度模糊控制的訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)查詢表[4],利用神經(jīng)模糊推理編輯器[5]將訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)載入訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,定義輸入變量的隸屬度函數(shù)的數(shù)目為7,類型為gaussmf型,輸出變量的隸屬度函數(shù)類型為constant型.設(shè)訓(xùn)練初始步長為0.01,目標(biāo)誤差為0,經(jīng)過400步訓(xùn)練后生成初始模糊推理系統(tǒng),建立圖3所示的2-14-49-49-1五層模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),圖4、圖5分別是經(jīng)過訓(xùn)練得到的E、EC的隸屬度函數(shù)曲線.

2.2 智能比例積分控制器

智能比例積分(PI)控制器由帶有使能端的邏輯判斷子系統(tǒng)和PI環(huán)節(jié)2個模塊組成,見圖6.邏輯判斷子系統(tǒng)根據(jù)e和ec的符號來判斷系統(tǒng)所處的狀態(tài),從而控制PI環(huán)節(jié)是否有效.定義誤差e=ry,ec為誤差變化率,當(dāng)e·ec＞0或e=0、ec≠0時,PI控制器作用有效,主控制器由模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器和PI控制器疊加作用實現(xiàn),而當(dāng)e·ec＜0或ec=0時,PI控制器作用失效,主控制器采用單獨的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器來實現(xiàn).在仿真過程中經(jīng)過調(diào)試,最終整定的參數(shù)kp=1.2,ki=100.

圖3 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.3 Structure of the fuzzy-neural network

圖4 E的隸屬度函數(shù)Fig.4 Membership function of E

圖5 EC的隸屬度函數(shù)Fig.5 Membership function of EC

圖6 智能比例積分控制器結(jié)構(gòu)Fig.6 Structure of the intelligent PI controller

3 仿真研究

以某電廠600 MW超臨界直流鍋爐過熱汽溫模型作為被控對象,表1是在不同負(fù)荷下的過熱汽溫傳遞函數(shù)[6],使用Matlab/Simulink對其動態(tài)特性進行了仿真研究,并與常規(guī)PID控制進行比較.

在無外界擾動的情況下,分別對常規(guī)PID控制器和自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器進行了仿真,給定輸入階躍信號為10%,被控對象分別為100%負(fù)荷、75%負(fù)荷及50%負(fù)荷下的過熱汽溫對象模型,仿真結(jié)果見圖7～圖9.

表1 過熱汽溫對象模型Tab.1 Plant model for superheated steam temperature

圖7 100%負(fù)荷下的響應(yīng)曲線Fig.7 Response curve at 100%load

圖8 75%負(fù)荷下系統(tǒng)響應(yīng)曲線Fig.8 Response curve at 75%load

從仿真結(jié)果看,自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器具有良好的動、靜態(tài)特性.

圖9 50%負(fù)荷下系統(tǒng)響應(yīng)曲線Fig.9 Response curve at 50%load

被控對象仍采用上述汽溫模型,100%負(fù)荷下,在系統(tǒng)仿真至650 s時加入幅值為2%的干擾信號,仿真結(jié)果見圖10.

圖10 100%負(fù)荷下有干擾時的響應(yīng)曲線Fig.10 Response curve at 100%load with existence of jamming

從仿真結(jié)果看,該控制器的抗干擾能力明顯優(yōu)于常規(guī)PID控制器.

4 現(xiàn)場實際應(yīng)用

4.1 分布式系統(tǒng)

汽溫控制系統(tǒng)采用主/從分布式計算機系統(tǒng),主機為研化工業(yè)控制機,采用IPC-610標(biāo)準(zhǔn)機箱,從機采用美國艾默生Ovation DCS.DCS采用模塊化結(jié)構(gòu),擴展方便、可靠性高、維護性好.

4.2 運行控制效果

應(yīng)用圖2的智能控制系統(tǒng)及上述的主/從分布式計算機系統(tǒng),構(gòu)成自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)汽溫控制系統(tǒng),采用該系統(tǒng)及煤-水比輔助控制來實現(xiàn)某電廠600 MW超臨界直流鍋爐汽溫的自動控制,選擇采樣周期為40 s.該自動控制系統(tǒng)在現(xiàn)場實際投運后,當(dāng)鍋爐負(fù)荷在大范圍內(nèi)變化時,得到的現(xiàn)場運行記錄曲線見圖11.從圖中可以看出,采用自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制在變負(fù)荷時仍然具有良好的汽溫控制效果.

圖11 現(xiàn)場運行記錄曲線Fig.11 On-site operation curves

5 結(jié) 論

針對火電廠過熱汽溫對象的大延時、大慣性,本文提出的自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制策略克服了常規(guī)PID控制自適應(yīng)能力差的缺點.另外,文中使用的模糊控制器克服了常規(guī)模糊控制器穩(wěn)態(tài)精度不高和模糊規(guī)則難以確定等缺點.該控制方法對于復(fù)雜的被控對象也能取得良好的控制效果,表現(xiàn)出較好的動態(tài)品質(zhì)、穩(wěn)定性和抗干擾性等優(yōu)點,具有較高的工程應(yīng)用價值.

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