李 艷， 拓福婷， 劉麗芳

(1.陜西科技大學(xué) 電氣與信息工程學(xué)院， 陜西 西安 710021； 2.陜西農(nóng)產(chǎn)品加工技術(shù)研究院， 陜西 西安 710021； 3.陜西科技大學(xué) 職業(yè)教育師范學(xué)院， 陜西 西安 710021)

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單抽汽輪機(jī)熱電耦合的模糊解耦控制

李 艷1,2， 拓福婷1， 劉麗芳3

(1.陜西科技大學(xué) 電氣與信息工程學(xué)院， 陜西 西安 710021； 2.陜西農(nóng)產(chǎn)品加工技術(shù)研究院， 陜西 西安 710021； 3.陜西科技大學(xué) 職業(yè)教育師范學(xué)院， 陜西 西安 710021)

抽汽式汽輪機(jī)存在著熱負(fù)荷、電負(fù)荷之間的強(qiáng)耦合以及參數(shù)的不確定性問(wèn)題，其中任一負(fù)荷的變化都會(huì)引起另一個(gè)的波動(dòng)，進(jìn)而影響整個(gè)汽輪機(jī)控制系統(tǒng)的性能.針對(duì)上述問(wèn)題，以某造紙廠熱電廠6 MW單抽汽輪機(jī)為例，在分析其工作原理的基礎(chǔ)上應(yīng)用機(jī)理法建立了系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型.其次，分析了其強(qiáng)耦合特性，根據(jù)實(shí)際需要設(shè)計(jì)了模糊解耦控制方法以實(shí)現(xiàn)熱電解耦及提高系統(tǒng)適應(yīng)性.最后，進(jìn)行了Matlab/Simulink仿真實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明，與常規(guī)對(duì)角解耦相比，該方法在強(qiáng)耦合及模型參數(shù)存在一定波動(dòng)時(shí)，仍能保證較好的穩(wěn)定性及魯棒性.

汽輪機(jī); 熱電負(fù)荷耦合; 數(shù)學(xué)模型; 模糊解耦控制

0 引言

抽汽式汽輪機(jī)是一類既能供熱又能供電的原動(dòng)機(jī)械，是目前實(shí)現(xiàn)熱電聯(lián)產(chǎn)的主要形式之一，具有能源利用合理，循環(huán)熱效率高、運(yùn)行方式靈活、適用范圍廣的特點(diǎn)，因此受到廣泛的重視和應(yīng)用，主要包括化工、造紙、發(fā)電等行業(yè)[1,2].但抽汽式汽輪機(jī)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，存在強(qiáng)熱電耦合特性，為保證供熱和供電品質(zhì)，就要選擇合適的控制方案及控制器參數(shù).因此，實(shí)現(xiàn)汽輪機(jī)熱電解耦控制具有十分重要的意義，也是目前研究的重點(diǎn)問(wèn)題之一[3].

針對(duì)抽汽式汽輪機(jī)熱電強(qiáng)耦合特性引起的系統(tǒng)輸出頻繁波動(dòng)的問(wèn)題，國(guó)內(nèi)外許多科研機(jī)構(gòu)和高校進(jìn)行了大量的理論分析和實(shí)驗(yàn)研究[2-6].文獻(xiàn)[2]將功率變化對(duì)熱負(fù)荷的影響通過(guò)加權(quán)系數(shù)疊加在控制熱負(fù)荷變化的閥門上，來(lái)消除熱電耦合，其本質(zhì)是對(duì)角解耦.雖然實(shí)現(xiàn)了系統(tǒng)靜態(tài)解耦，但嚴(yán)重依賴于解耦系數(shù)的準(zhǔn)確性.文獻(xiàn)[3]提出了分塊線性化的熱-電負(fù)荷比例解耦控制算法，并給出了基于非線性工況圖的比例系數(shù)計(jì)算方法.該方法能夠?qū)崿F(xiàn)系統(tǒng)靜態(tài)解耦及準(zhǔn)動(dòng)態(tài)解耦，但存在對(duì)系統(tǒng)非線性工況圖準(zhǔn)確性要求較高的問(wèn)題.文獻(xiàn)[4]提出利用電液控制電信號(hào)處理方便的優(yōu)點(diǎn)實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)電負(fù)荷與熱負(fù)荷的解耦，但也要求精確的數(shù)學(xué)模型，不適用于含有不確定性參數(shù)的系統(tǒng).文獻(xiàn)[5,6]以某小型雙抽汽輪機(jī)為被控對(duì)象，建立了其動(dòng)態(tài)數(shù)學(xué)模型，用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)其解耦控制并提出了基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的雙抽汽輪機(jī)解耦控制的方法，該方法能夠有效實(shí)現(xiàn)熱電解耦控制，但其算法復(fù)雜，不易實(shí)現(xiàn).文獻(xiàn)[7,8]應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解耦也有相同的問(wèn)題.

上述方法為汽輪機(jī)的解耦控制技術(shù)的發(fā)展做出了貢獻(xiàn),但仍然存在一些不足.首先，傳統(tǒng)的對(duì)角解耦方法中的解耦系數(shù)都是在系統(tǒng)參數(shù)確定的情況下，根據(jù)多變量解耦理論通過(guò)精確計(jì)算得到的，對(duì)系統(tǒng)精確模型依賴性過(guò)高.其次，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在需要數(shù)據(jù)量巨大，訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)等缺點(diǎn).文獻(xiàn)[9-14]分別將模糊控制理論應(yīng)用于有各類強(qiáng)耦合系統(tǒng)的解耦控制，雖然方法有所不同但都取得了良好的控制效果，證明模糊控制在解耦控制領(lǐng)域具有一定的優(yōu)勢(shì).

根據(jù)上述分析，本文在完成抽汽式汽輪機(jī)機(jī)理建模的基礎(chǔ)上，提出了一種PI控制與模糊解耦相結(jié)合的控制方法.PI控制具有良好的穩(wěn)態(tài)性能及快速跟蹤性，是一種應(yīng)用廣泛的控制器.模糊邏輯控制具有不依賴對(duì)象精確數(shù)學(xué)模型、對(duì)模型參數(shù)變化不敏感以及算法簡(jiǎn)單等優(yōu)點(diǎn)，是處理參數(shù)不確定、非線性、多變量強(qiáng)耦合系統(tǒng)的一種有效的方法[14].因此將二者結(jié)合，可以在實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)解耦的基礎(chǔ)上提高系統(tǒng)的適應(yīng)性、魯棒性.本文以某造紙廠熱電廠6MW汽輪機(jī)組為例進(jìn)行研究，汽輪機(jī)是由青島捷能汽輪機(jī)集團(tuán)股份有限公司生產(chǎn)的C6-4.90/0.686單抽汽式汽輪機(jī).

1 系統(tǒng)描述及數(shù)學(xué)模型的建立

1.1 系統(tǒng)描述

抽汽式汽輪機(jī)的詳細(xì)模型較復(fù)雜，通常在仿真實(shí)驗(yàn)研究中采用較為簡(jiǎn)化的結(jié)構(gòu)，典型的單抽汽輪機(jī)的結(jié)構(gòu)如圖 1 所示[1].

圖1 單抽汽輪機(jī)結(jié)構(gòu)

圖1中：1-高壓缸， 2-低壓缸 ，3-凝汽器，4-熱用戶， 5-高壓調(diào)節(jié)閥 ，6-低壓調(diào)節(jié)閥 ，7-發(fā)電機(jī).這7部分是典型的單抽汽輪機(jī)的主要組成環(huán)節(jié).其工作原理為：主蒸汽經(jīng)過(guò)高壓調(diào)節(jié)閥，進(jìn)入高壓缸，膨脹做功后一部分經(jīng)低壓調(diào)節(jié)閥進(jìn)入低壓缸繼續(xù)做功直至凝汽器，另一部分由抽汽口引出到蒸汽容積用于為熱用戶供熱.

當(dāng)熱負(fù)荷增加時(shí)，為保證總功率電負(fù)荷不發(fā)生變化，相應(yīng)地就要增大高壓調(diào)節(jié)閥的開度，減小低壓調(diào)節(jié)閥的開度.同理，當(dāng)所需的電負(fù)荷發(fā)生變化時(shí)，同時(shí)增大高、低壓調(diào)節(jié)閥的開度，以保證電負(fù)荷保持不變.因此通過(guò)高、低壓調(diào)節(jié)閥開度的協(xié)調(diào)調(diào)節(jié)就可以同時(shí)控制汽輪機(jī)總功率及供熱壓力的穩(wěn)定.

1.2 系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型的建立

1.2.1 液壓放大元件及執(zhí)行元件

滑閥油動(dòng)機(jī)是目前廣泛應(yīng)用的一類液壓放大元件及執(zhí)行元件，主要包括錯(cuò)油門、油動(dòng)機(jī)、反饋機(jī)構(gòu)三部分.其輸入量為控制滑閥位移ΔSx，輸出量為油動(dòng)機(jī)活塞位移ΔSz.在不考慮慣性力及初始狀態(tài)為平衡狀態(tài)的條件下，滑閥油動(dòng)機(jī)模型如圖2所示[1].

圖2 滑閥油動(dòng)機(jī)的傳遞函數(shù)框圖

其中，Ks為油動(dòng)機(jī)機(jī)構(gòu)的靜態(tài)放大倍數(shù)；Th為油動(dòng)機(jī)滑閥時(shí)間常數(shù)；Ts為油動(dòng)機(jī)時(shí)間常數(shù).由于Th?Ts，則滑閥油動(dòng)機(jī)機(jī)構(gòu)的傳遞函數(shù)為：

(1)

1.2.2 高、低壓容積方程

單抽汽輪機(jī)蒸汽容積分為高壓蒸汽容積和低壓蒸汽容積，高壓蒸汽容積的物理模型如圖3所示.

圖3 高壓蒸汽容積物理模型

對(duì)于圖3所示的高壓蒸汽容積，在不考慮pe對(duì)排汽量Q12影響及p1對(duì)進(jìn)汽量Q11的影響的前提下，Q11主要受p0、Sz1的影響，Q12主要由p1決定.則根據(jù)質(zhì)量守恒定律可得：

(2)

式(2)中：p1、ρ1、V1分別為高壓容積的壓力、密度、體積；Q11、Q12分別為其進(jìn)汽量、排汽量；p0、pe分別為主蒸汽壓力和抽汽供熱壓力，Sz1為高壓調(diào)節(jié)閥開度.

設(shè)高壓容積的過(guò)程為指數(shù)為n的多變過(guò)程[9]，由氣體多變過(guò)程狀態(tài)方程可得：

(3)

在工作點(diǎn)(p00、p10、ρ10、Sz10)附近取變化量(Δp0、Δp1、Δρ1、ΔSz1)，考慮額定工況下Q11=Q12，同時(shí)有Δp0?p00，Δp1?p10，Δρ1?ρ10,對(duì)式(3)進(jìn)行小偏差線性化處理并將方程中各變量用其相應(yīng)額定值的百分比表示：

(4)

在假定系統(tǒng)投入運(yùn)行后主蒸汽壓力不發(fā)生較明顯變化的前提下，方程兩邊同時(shí)除以Q110對(duì)式(4)進(jìn)行標(biāo)幺化，則式(4)可簡(jiǎn)化為：

(5)

同理，可得低壓蒸汽容積方程為：

(6)

1.2.3 抽汽容積

抽汽容積的物理模型如圖4所示.圖(4)中的低壓容積進(jìn)汽流量為Q21(不考慮p2對(duì)其影響)，主要由受pe和Sz2的影響.Qe由pe和抽汽時(shí)間t決定.根據(jù)質(zhì)量守恒定律得：

(7)

式(7)中：pe、ρe、Ve分別為抽汽容積壓力、密度、體積；Q21為低壓容積進(jìn)汽流量；Qe為供熱蒸汽流量，t為抽汽時(shí)間.

圖4 抽汽容積物理模型

在工作點(diǎn)附近做小偏差線性化(各變量用百分比表示)，取線性部分：

(8)

對(duì)式(8)進(jìn)行標(biāo)幺化，兩邊同時(shí)除以高壓容積排汽量額定值Q120得(此處不考慮熱負(fù)荷擾動(dòng))：

(9)

1.2.4 轉(zhuǎn)子方程

汽輪機(jī)轉(zhuǎn)子功率的決定性因素有三個(gè)：蒸汽功率NT、負(fù)荷消耗功率NL、摩擦功率Nf.則由功率平衡原理可得:

(10)

式 (10)中：J為轉(zhuǎn)子的轉(zhuǎn)動(dòng)慣量，ω為轉(zhuǎn)子的角速度.Nf為ω的非線性函數(shù)，可表示為Nf(ω).NL為電負(fù)荷擾動(dòng)，在進(jìn)行模型建立時(shí)不考慮該擾動(dòng). 蒸汽功率：

NT=N1+N2

N1=ΔH1Q12(p1)η1

N2=ΔH2Q22(p2)η2

(11)

式(11)中：N1，N2分別為高壓容積、低壓容積的蒸汽功率；ΔH1、ΔH2和η1、η2分別為高壓缸和低壓缸的焓降和功率因子，建模時(shí)，假定其不變.

將式(11)代入式(10)，并對(duì)其進(jìn)行小偏差線性化得：

(12)

對(duì)式(12)進(jìn)行標(biāo)幺化(不考慮電負(fù)荷擾動(dòng)NL)得轉(zhuǎn)子方程為：

(13)

綜上，根據(jù)式(1)、(5)、(6)、(9)、(13)，可得單抽汽輪機(jī)耦合系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖，如圖5所示(通常假定進(jìn)汽量與調(diào)節(jié)閥開度成正比同時(shí)進(jìn)汽量與容積壓力成正比，則k11，k12，k21,k22,ke2,ke3通常均取1).

圖5 單抽汽輪機(jī)數(shù)學(xué)模型

其中,Ts1，Ts2分別為兩個(gè)控制回路的滑閥油動(dòng)機(jī)時(shí)間常數(shù),Ks1、Ks2分別為兩個(gè)油動(dòng)機(jī)機(jī)構(gòu)的靜態(tài)放大倍數(shù).

2 系統(tǒng)耦合特性分析及解耦控制器設(shè)計(jì)

2.1 耦合特性分析

多變量系統(tǒng)各回路之間存在耦合，是指系統(tǒng)的某個(gè)輸入與系統(tǒng)的所有輸出之間相互影響或系統(tǒng)的某一輸出受所有輸入的影響[15].由上述分析可知汽輪機(jī)系統(tǒng)是一個(gè)兩入兩出的多變量系統(tǒng).輸入為高、低壓調(diào)節(jié)閥的開度，輸出為轉(zhuǎn)速和抽汽壓力，且高壓、低壓任一調(diào)節(jié)閥的開度發(fā)生變化都會(huì)引起兩個(gè)輸出量的變化.例如，高壓調(diào)節(jié)閥開度增大，則汽輪機(jī)總功率和抽汽壓力都會(huì)增大.因此，汽輪機(jī)系統(tǒng)是一個(gè)典型的多變量、強(qiáng)耦合系統(tǒng).

2.2 解耦控制方案結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

汽輪機(jī)系統(tǒng)解耦控制的目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)高、低壓調(diào)節(jié)閥對(duì)汽輪機(jī)總功率和抽汽壓力的獨(dú)立控制，互不影響.本文提出的模糊解耦控制方案結(jié)構(gòu)框圖如圖6所示.

圖6 模糊解耦控制方案結(jié)構(gòu)

解耦方案中，分別用轉(zhuǎn)速和抽汽壓力表示汽輪機(jī)電負(fù)荷和熱負(fù)荷.其控制原理是：將兩入兩出的多變量耦合系統(tǒng)通過(guò)兩個(gè)PI控制器和兩個(gè)模糊解耦器轉(zhuǎn)化為兩個(gè)兩入單出的控制系統(tǒng).首先通過(guò)模糊解耦器實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)解耦，然后通過(guò)兩個(gè)PI控制器依次實(shí)現(xiàn)單個(gè)回路的控制.

3 模糊解耦器及PI控制器的設(shè)計(jì)

3.1 模糊解耦器設(shè)計(jì)

本文采用二維輸入，9*7模糊規(guī)則的模糊控制器，由模糊化、模糊推理、解模糊三部分組成.下面以解耦控制器FC1為例進(jìn)行說(shuō)明.輸入信號(hào)分別為轉(zhuǎn)速PI控制器輸出信號(hào)和壓力PI控制器輸出信號(hào).

(1)模糊變量設(shè)計(jì)及隸屬度函數(shù)選擇

假定模糊控制器的輸入變量分別為C11、C12，論域?yàn)閇-6,6].輸出變量為U1，其模糊論域?yàn)閇-10,10].將模糊變量C11、輸出變量U1的論域劃分為9個(gè)模糊子集，{NB，NM，NS，NW，Z，PW，PS，PM，PB}，模糊變量C12劃分為7個(gè)模糊子集，{NB，NM，NS，Z，PS，PM，PB}.

根據(jù)三角形隸屬度函數(shù)控制靈敏度高，分辨率高的特點(diǎn)，在PI控制器輸出相對(duì)小的時(shí)候選用三角形隸屬度函數(shù).同時(shí)為了保證系統(tǒng)的穩(wěn)態(tài)性能，在PI控制器輸出值較大時(shí)選用S和Z型隸屬度函數(shù)，當(dāng)其輸出值適中時(shí)，選用梯形隸屬度函數(shù)，即可得模糊解耦器1輸入變量C11的隸屬度函數(shù).依據(jù)相似的設(shè)計(jì)原理，其余各變量的隸屬度函數(shù)如圖7所示.

(a)C11的隸屬度函數(shù)

(b)C12的隸屬度函數(shù)

(c)U1的隸屬度函數(shù)圖7 模糊解耦控制器1的隸屬度函數(shù)

(2)模糊規(guī)則設(shè)計(jì)及解模糊

在本文所設(shè)計(jì)的模糊解耦控制系統(tǒng)中，模糊控制器的主要作用是解耦，模糊規(guī)則根據(jù)以下思路建立：當(dāng)系統(tǒng)電負(fù)荷增加時(shí)，則系統(tǒng)實(shí)際轉(zhuǎn)速低于設(shè)定轉(zhuǎn)速，如果僅通過(guò)增大高壓調(diào)節(jié)閥的開度來(lái)調(diào)節(jié)，則C11增大，U1增大，調(diào)節(jié)閥開度增大.但由于耦合關(guān)系的存在，此時(shí)若C12也增大，則抽汽壓力也低于設(shè)定值，根據(jù)單抽汽輪機(jī)調(diào)節(jié)原理，則模糊控制器U1應(yīng)進(jìn)一步增大.

根據(jù)上述思路及實(shí)際控制需求，可建立如表1所示的FC1的全部模糊控制規(guī)則.

表1 模糊解耦器1的模糊規(guī)則表

為獲取準(zhǔn)確的控制量，本文選取重心法解模糊方法，其表達(dá)式為：

(14)

用類似的方法可完成模糊解耦控制器2的設(shè)計(jì).

3.2 轉(zhuǎn)速及壓力控制器設(shè)計(jì)

基于PI控制器快速跟蹤輸入，消除靜態(tài)誤差的特點(diǎn)，本文選用PI控制器作為轉(zhuǎn)速和壓力控制器.PI控制器包含比例，積分兩部分，其控制算法如下：

(15)

對(duì)于轉(zhuǎn)速控制回路，系統(tǒng)輸出的轉(zhuǎn)速經(jīng)過(guò)調(diào)速器中的轉(zhuǎn)速測(cè)量元件測(cè)量后反饋至系統(tǒng)輸入端，與給定的轉(zhuǎn)速比較，從而得到轉(zhuǎn)速PI控制器的輸入信號(hào).壓力PI控制器設(shè)計(jì)思路同轉(zhuǎn)速PI控制器.

4 系統(tǒng)仿真實(shí)驗(yàn)

為驗(yàn)證所設(shè)計(jì)控制方案的有效性，筆者采用上述6 MW汽輪機(jī)組數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)字仿真研究，圖5中數(shù)學(xué)模型的各參數(shù)如下：油動(dòng)機(jī)時(shí)間常數(shù)Ts1=Ts2=0.2，各蒸汽容積時(shí)間常數(shù)介于0.1～0.3，高壓缸功率系數(shù)Kn1=0.6，低壓缸功率系數(shù)Kn2=0.4，抽汽流量比Ke=0.4，轉(zhuǎn)自時(shí)間常數(shù)Ta=11.8，自平衡系數(shù)β=1.

在Matlab/Simulink圖形化建模環(huán)境下，根據(jù)上述理論分析及實(shí)際數(shù)據(jù)建立如圖8所示的仿真模型.

圖8 模糊解耦控制Simulink仿真模型

圖8中各輸入量的量化因子由模糊子集論域的最大絕對(duì)值與其基本論域的最大絕對(duì)值作商求得，而輸出變量的比例因子由其基本論域的最大絕對(duì)值與相應(yīng)的模糊子集論域的最大絕對(duì)值作商得到.根據(jù)上述理論計(jì)算可得k11=1.5,k12=3,ku1=0.5.具體仿真實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，通過(guò)Matlab/Simulink仿真平臺(tái)中Signal Constraints進(jìn)行調(diào)整，得：k11=2,k12=4,ku1=0.65.控制系統(tǒng)中的PI控制器參數(shù)可通過(guò)試誤法獲得，其中kp1=4.2,ki1=2,Ti1=0.2;kp2=5,ki2=1.2,Ti2=1.1.

仿真實(shí)驗(yàn)中，分別當(dāng)0 s和20 s時(shí)在電負(fù)荷控制回路和熱負(fù)荷控制回路中加入終值為1的階躍信號(hào)，仿真時(shí)間為60 s.解耦效果仿真結(jié)果如圖9、10所示.其中,圖9為未解耦時(shí)的響應(yīng)曲線，圖10中(a)、(b)分別為模糊解耦控制和對(duì)角解耦控制的仿真結(jié)果.

圖9 系統(tǒng)耦合響應(yīng)曲線

通過(guò)對(duì)上述仿真結(jié)果的分析可知：對(duì)于給定的單位階躍輸入信號(hào)，采用對(duì)角解耦時(shí)雖然能夠?qū)崿F(xiàn)有效解耦但電負(fù)荷控制回路輸出的轉(zhuǎn)速達(dá)到了300%的超調(diào)，壓力控制回路中，抽氣壓達(dá)到了100%的超調(diào).而采用模糊解耦控制時(shí)單抽汽輪機(jī)系統(tǒng)運(yùn)行平穩(wěn)，在電負(fù)荷和熱負(fù)荷突變時(shí)系統(tǒng)輸出波動(dòng)在3%以內(nèi)，有效地抑制了汽輪機(jī)轉(zhuǎn)速和抽汽壓力的波動(dòng)，最終實(shí)現(xiàn)了單抽汽輪機(jī)系統(tǒng)的高效，快速的解耦控制.

為驗(yàn)證系統(tǒng)的適應(yīng)性、魯棒性及抗干擾能力，筆者還根據(jù)實(shí)際生產(chǎn)情況，就油動(dòng)機(jī)時(shí)間常數(shù)發(fā)生變化及系統(tǒng)加入電負(fù)荷擾動(dòng)的情況作了仿真對(duì)比.仿真結(jié)果如圖11(a)、(b)、(c)、(d)所示.

(a)油動(dòng)機(jī)1時(shí)間常數(shù)變 (b)油動(dòng)機(jī)1時(shí)間常數(shù)變

(c)加入電負(fù)荷擾 (d)加入電負(fù)荷擾圖11 解耦控制系統(tǒng)性能測(cè)試響應(yīng)曲線

圖11中(a)、(b)分別為單抽汽輪機(jī)耦合系統(tǒng)中油動(dòng)機(jī)1時(shí)間常數(shù)發(fā)生25%的變化時(shí)的對(duì)角解耦和模糊解耦控制仿真結(jié)果.由仿真結(jié)果可知：當(dāng)油動(dòng)機(jī)時(shí)間常數(shù)發(fā)生變化時(shí)，對(duì)角解耦控制系統(tǒng)對(duì)于電負(fù)荷的突變，其轉(zhuǎn)速響應(yīng)曲線超調(diào)大，調(diào)節(jié)時(shí)間長(zhǎng)，同時(shí)抽汽壓力回路的輸出有明顯的波動(dòng)和超調(diào).而采用模糊解耦控制時(shí)，系統(tǒng)響應(yīng)速度加快，超調(diào)減小，仍然具有良好的魯棒性、跟蹤性，并能有效的實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)解耦.

圖(11)(c)、(d)分別為在第30 s時(shí)加入100%的電負(fù)荷擾動(dòng)后的對(duì)角解耦控制和模糊解耦控制響應(yīng)曲線圖.從圖中可以看出第30 s時(shí)，對(duì)角解耦控制中抽汽壓力的響應(yīng)曲線發(fā)生明顯的波動(dòng)且過(guò)渡時(shí)間長(zhǎng).而采用模糊解耦時(shí)抽汽壓力響應(yīng)曲線幾乎不受影響，系統(tǒng)具有更好的解耦效果及抗干擾能力.

5 結(jié)論

本文針對(duì)汽輪機(jī)系統(tǒng)存在強(qiáng)耦合及時(shí)變的特點(diǎn)，以解除熱電耦合以及提高控制系統(tǒng)對(duì)參數(shù)波動(dòng)的適應(yīng)性為目的，采用模糊控制器作為解耦器，設(shè)計(jì)了一種基于模糊解耦控制的單抽汽輪機(jī)控制系統(tǒng).仿真結(jié)果表明本系統(tǒng)不僅具有較強(qiáng)的抗干擾能力、魯棒性，而且能有效地實(shí)現(xiàn)單抽汽輪機(jī)的熱電解耦控制，同時(shí)該控制系統(tǒng)對(duì)參數(shù)變化具有較好的適應(yīng)性.

[1] 郭鈺峰,徐志強(qiáng),于達(dá)仁.汽輪機(jī)調(diào)節(jié)原理[M].2版.北京:機(jī)械工業(yè)出版社,2010.

[2] 唐 麗.抽汽式汽輪機(jī)熱電牽連解耦控制的研究與應(yīng)用[J].電站系統(tǒng)工程,2009,25(1):61-63.

[3] 史毅越.抽汽式汽輪機(jī)的模型辨識(shí)及熱電解耦[D].南京:東南大學(xué),2014.

[4] 紀(jì)云鋒.抽汽汽輪機(jī)組DEH系統(tǒng)的解耦控制[J].液壓與氣動(dòng),2007(5):49-50.

[5] 裘潯雋,楊瑜文,林中達(dá).用多變量模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)雙抽汽輪機(jī)熱電負(fù)荷的解耦控制[J].汽輪機(jī)技術(shù),2003,45(2):76-79.

[6] 吳優(yōu)福,裘潯雋.用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)雙抽汽輪機(jī)的負(fù)荷解耦控制及仿真[J].能源研究與利用,2003(1):29-32，40.

[7] 陳 蓓,田 娜,姚 培.基于單神經(jīng)元自適應(yīng)PID的水分定量?jī)?nèi)模解耦控制[J].陜西科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2008,26(3):91-95.

[8] 高希明,孟彥京.一種基于神經(jīng)元的解耦控制算法研究[J].陜西科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2009,27(1):110-113.

[9] 胡 燦,田小梅.基于耦合度分析的家禽孵化過(guò)程模糊解耦控制系統(tǒng)[J].衡陽(yáng)師范學(xué)院學(xué)報(bào),2016,37(3):26-29.

[10] 麥雪鳳,寧甲宇.焦?fàn)t集氣管壓力模糊解耦及吸力協(xié)調(diào)控制與應(yīng)用[J].冶金自動(dòng)化,2015,39(1):72-76.

[11] 王 茹,陶澤炎.基于模糊前饋解耦的變風(fēng)量空調(diào)控制方法研究[J].計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制,2015,23(2):450-453，456.

[12] 王昕煜,趙靜一,徐麗杰.橋梁同步頂升模糊解耦控制策略研究[J].中國(guó)工程機(jī)械學(xué)報(bào),2015,13(4):347-352，371.

[13] 王江鵬.基于模糊解耦的精餾塔溫度控制的仿真研究[D].昆明：昆明理工大學(xué),2015.

[14] 張 玲,張文苑,鄭恩讓.一種模糊解耦控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與仿真研究[J].計(jì)算機(jī)仿真,2010,27(8):118-121.

[15] 柴天佑.多變量自適應(yīng)解耦控制及應(yīng)用[M].北京：科學(xué)出版社，2001.

【責(zé)任編輯：陳 佳】

Fuzzy decoupling control of thermo-electric coupling single extraction turbine

LI Yan1,2， TUO Fu-ting1， LIU Li-fang3

(1.College of Electrical and Information Engineering, Shaanxi University of Science & Technology, Xi′an 710021, China; 2.Shaanxi Research Institute of Agricultural Products Processing Technology, Xi′an 710021, China; 3.College of Vocational Normal Education, Shaanxi University of Science & Technology, Xi′an 710021， China)

Parameter uncertainty and serious coupling relationship exists between heat load and electric load are two major problem in extraction steam turbine,a small change in either load of the two will cause further fluctuations,thereby affecting the performance of the turbine control system.To solve these problems,taking a 6 MW single extraction steam turbine from power plant of a paper mill as a case.Based on the analysis of its working principle we establish a mathematical model.Then,we analysis its strong coupling characteristics,and design a fuzzy decoupling control method to achieve decoupling and improve the thermoelectric system adaptability,according to the actual need .Finally,the Matlab / Simulink simulation results show that,compared to conventional diagonal decoupling,the method in strong coupling model parameters and there are some fluctuations,it can still ensure better stability and robustness.

turbine； thermoelectric load coupling； mathematical model； fuzzy decoupling control

2016-11-27

陜西省科技廳科學(xué)技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目(2013K07-28)； 陜西省教育廳專項(xiàng)科研計(jì)劃項(xiàng)目(14JK1094)

李 艷(1972-)，女，四川仁壽人，副教授，碩士，研究方向：工業(yè)自動(dòng)化、智能檢測(cè)與智能控制

2096-398X(2017)03-0159-07

TK261

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