劉憲民

摘? 要：該文針對目前的汽輪機控制系統(tǒng)采用傳統(tǒng)PID控制的研究現(xiàn)狀，分析電廠的實際運行過程中會存在非線性的問題，如死區(qū)特性、限幅特性、摩擦特性、滯環(huán)特性。引入神經(jīng)網(wǎng)絡算法解決汽輪機控制系統(tǒng)上的非線性問題，并給出 BP神經(jīng)網(wǎng)絡PID控制結構圖，結合神經(jīng)網(wǎng)絡以及傳統(tǒng)PID控制各自的優(yōu)點進行設計，通過各個控制算法的優(yōu)點補償各自的不足，進而能夠達到整個系統(tǒng)處在一個有效的控制范圍內，并仿真建模，通過傳統(tǒng)控制與神經(jīng)網(wǎng)絡控制對比，闡述神經(jīng)網(wǎng)絡在汽輪機控制系統(tǒng)非線性問題上的有效改善。

關鍵詞：PID控制? BP神經(jīng)網(wǎng)絡? 汽輪機

中圖分類號：U672 ? ?文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2020）01（a）-0067-02

1? 汽輪機控制系統(tǒng)的傳統(tǒng)PID控制

對于傳統(tǒng)的PID控制器來說，由于研究的時間較長，使得目前的PID控制器具有操作簡便，結構簡易的特點。同時該控制器具有十分強的通用性，能夠應用到工業(yè)的各個控制系統(tǒng)中。在實際的工業(yè)應用過程中，當涉及到PID控制，只需有效地進行比例、積分、微分的調整便能夠達到有效的控制。對于PID控制器中的參數(shù)選取來說，一般是根據(jù)電廠的實際情況以及操作人員的經(jīng)驗使用試湊法進行參數(shù)選取。控制量主要是由線性的組合組成。

實際的運行過程中，引入比例環(huán)節(jié)主要的作用就是為了能夠減小系統(tǒng)偏差。對于引入積分環(huán)節(jié)來說，其主要的作用是消除系統(tǒng)中的靜差，對于積分環(huán)節(jié)來說，當時間越多，積分環(huán)節(jié)發(fā)揮的作用就會減小，時間越少，那么積分作用的效果就會更強。對于PID控制系統(tǒng)的微分環(huán)節(jié)來說，其主要的作用的減小超調時間，進而使得整個控制系統(tǒng)的回應速度增加。對于這3個參數(shù)來說，當確定好后，就不能發(fā)生改變。但是在實際的運行過程中，當系統(tǒng)中的某一個環(huán)節(jié)發(fā)生改變時，就會導致這3個參數(shù)不再是最優(yōu)的選擇，因此需要重新進行相應的改變，進而滿足新的變化。

對于偏差來說，一般都是對離散時刻中的偏差數(shù)據(jù)進行計算，因此，對于PID算法來說，不能夠直接地應用該數(shù)據(jù)。為了解決這個問題，慢慢地又開發(fā)了離散化的方法，即數(shù)字PID控制。該算法具備了以往模擬PID特點，進而使得整個PID算法得到了有效升級。目前主要分為增量式PID控制算法以及位置式PID。對于位置式PID算法來說，由于公式中的微分項以及積分項不能夠直接拿來采用，那么就必須將一段時間內的采用點作為替代。其中，微分用一階增量代替，積分使用矩陣代替。

2? 汽輪機電液伺服系統(tǒng)非線性特性

對于汽輪機的電液伺服系統(tǒng)來說，其在運行的過程中一般都會存在較多的非線性因素，比如摩擦、滯環(huán)，力矩馬達限幅特性以及滑閥死區(qū)特性。

（1）死區(qū)特性，其主要是在零附近的一個較小的范圍，當輸入的信號超出這個較小的范圍時，就會有相應的信號輸出，當輸入的信號在這個較小的范圍時，就不會有信號輸出。對于死區(qū)特性，一般檢測元件、放大元件以及執(zhí)行元件都會存在，因此，需要對其進行有效的研究，確定死區(qū)的范圍，以保證整個控制系統(tǒng)的精度。

（2）限幅特性，其主要的作用是限制輸出信號的幅值，當輸入的信號逐漸的超出一定的范圍時，輸出信號不會隨著輸入信號的增加而呈現(xiàn)線性的上升，此時的輸出會保持在一定的常數(shù)。

（3）摩擦特性，對于摩擦特性來說，其主要存在兩個部分，主要有庫倫摩擦力與粘性摩擦力，對于粘性摩擦力來說，當執(zhí)行機構速度較高的時候，可以忽略不計，而執(zhí)行機構速度較低的時候，該摩擦力就會產(chǎn)生滯環(huán)，進而導致位置靜差，使得整個系統(tǒng)的動態(tài)性能降低。對于庫倫摩擦力來說，當執(zhí)行機構速度較高時，系統(tǒng)的回應速度增大，而在低速時，整個庫倫摩擦力則增加了整個系統(tǒng)的調節(jié)時間。

（4）滯環(huán)特性，對于滯環(huán)特性來說，其主要是將輸入信號與間隔相比較，若輸入信號大于間隔，那么整個元件的輸出信號與輸入信號會達成線性的關系，而當輸入的信號小于元件間隔時，此時的元件是沒有輸出的。

3? BP神經(jīng)網(wǎng)絡控制

神經(jīng)網(wǎng)絡主要是由美國的Rumelhart以及McCelland等科學家提出并逐漸研究的算法，就目前的應用程度來看，該方法是應用較為廣泛的方法之一。相比較于其他的方法，BP神經(jīng)網(wǎng)絡方法具有較強的學習能力，能夠有效地將各種信息進行總結以及學習，通過相應的處理與計算得出相對應的輸出結果，即得出輸入與輸出之間的映射關系。一般來說，BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型主要包括3個部分，即輸入層部分、隱含層部分以及輸出層部分。

對于BP神經(jīng)網(wǎng)絡來說，其學習過程中主要存在4個步驟。

（1）前向傳遞：輸入經(jīng)中間層向輸出層傳播。

（2）反饋傳播：輸出誤差反向修正權值、閡值。

（3）循環(huán)訓練：前向傳遞與反饋傳播交替循環(huán)。

（4）誤差判斷：判定誤差是否達到預先設定值。

對于神經(jīng)網(wǎng)絡來說，器具與較強的學習能力，為了能夠得到較好的調節(jié)能力以及非線性能力，就必須調整神經(jīng)網(wǎng)絡內部的一些關系。對于PID控制算法來說，其能夠有效地解決系統(tǒng)的回應速度、穩(wěn)態(tài)誤差等一些指標問題，但是對于一些非線性的問題無能為力，因此引入BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行問題分析。該小節(jié)主要是結合神經(jīng)網(wǎng)絡以及傳統(tǒng)PID控制各自的優(yōu)點進行設計，通過各個控制算法的優(yōu)點補償各自的不足，進而能夠達到整個系統(tǒng)處在一個有效的控制范圍內。對于基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的PID算法，其能夠有效地針對系統(tǒng)的靜與動做出及時的反應，以便在系統(tǒng)遇到復雜情況時，能夠有效處理。同時在神經(jīng)網(wǎng)絡進行學習時，還能夠更好地選取傳統(tǒng)PID的比例、積分、微分三者之間的關系。圖1為BP神經(jīng)網(wǎng)絡PID控制結構圖。

通過神經(jīng)網(wǎng)絡的算法，基本可以得出整個BP神經(jīng)網(wǎng)絡PID控制主要存在兩個方面：一方面為輸出與輸入之間要經(jīng)過神經(jīng)網(wǎng)絡的計算，另一方面是輸入到輸出這個過程需要信號按照傳遞函數(shù)的順序進行傳導。

4? 結語

該文介紹了傳統(tǒng)PID以及神經(jīng)網(wǎng)絡的特點，通過提出汽輪機控制存在非線性關系的問題引出神經(jīng)網(wǎng)絡，將神經(jīng)網(wǎng)絡與PID控制相結合，得出一種新的控制方法應用到汽輪機控制系統(tǒng)中去。

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