朱明澤

（哈爾濱電氣國(guó)際工程有限責(zé)任公司，黑龍江 哈爾濱150028）

能源是決定國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要因素之一。目前，火力發(fā)電仍是我國(guó)電力工業(yè)的重要組成部分，而鍋爐，則是火電廠的重要設(shè)備之一[1-2]，主蒸汽溫度是火電廠鍋爐熱工過(guò)程控制的關(guān)鍵參數(shù)[3]，因此，必須對(duì)主蒸汽溫度加以有效控制[4-5]。主蒸汽溫度控制方法將影響主蒸汽溫度控制效果。電廠蒸汽溫度控制系統(tǒng)大多采用串級(jí)比例微分積分（Proportion Integral Differential，PID）控制方式[6]。

由于汽溫系統(tǒng)具有非線性和不確定性，常規(guī)的汽溫串級(jí)PID 控制已經(jīng)不能完全滿足汽溫控制質(zhì)量的要求。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理復(fù)雜非線性系統(tǒng)的控制問(wèn)題上有較大優(yōu)勢(shì)，對(duì)于復(fù)雜不確定問(wèn)題具有自適應(yīng)能力和自學(xué)習(xí)能力[7]。

1 鍋爐主蒸汽溫度控制系統(tǒng)

常規(guī)鍋爐控制系統(tǒng)由蒸汽溫度、燃燒、以及汽包水位控制系統(tǒng)等組成。

目前，單元制機(jī)組熱力發(fā)電系統(tǒng)仍是火電廠主要的發(fā)電系統(tǒng)，該系統(tǒng)主要包括汽包，爐膛燒嘴，過(guò)熱器，燃料，預(yù)熱器，過(guò)熱蒸汽，減溫器，水，空氣，煙氣等。鍋爐的燃燒過(guò)程主要為燃料經(jīng)燃燒調(diào)節(jié)器進(jìn)入爐膛，與空氣充分混合后燃燒，使鍋爐產(chǎn)生高溫高壓蒸汽，經(jīng)用氣調(diào)節(jié)閥發(fā)出主蒸汽。

目前，火電廠主蒸汽溫度控制系統(tǒng)大多采取串級(jí)PID 控制系統(tǒng)，該系統(tǒng)主要分為主回路與副回路調(diào)節(jié)。主調(diào)節(jié)器、副回路系統(tǒng)、被控對(duì)象的惰性區(qū)部分、測(cè)溫變送器構(gòu)成了主回路的主要部分。

其中，副回路系統(tǒng)的主要任務(wù)是控制降溫水的流量，通過(guò)比例調(diào)節(jié)提高主蒸汽溫度的抗干擾能力，主要包括副調(diào)節(jié)器、執(zhí)行元件、被控對(duì)象的導(dǎo)前區(qū)部分和測(cè)溫變送器。

2 基于Elman 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)PID 蒸汽溫度控制方法

2.1 Elman 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本理論

Elman 網(wǎng)絡(luò)的主要結(jié)構(gòu)是前饋連接，包括輸入層、隱含層、輸出層，在這種網(wǎng)絡(luò)中，除了普通的隱含層外，還有一個(gè)特別的隱含層，稱為關(guān)聯(lián)層（或聯(lián)系單元層），相當(dāng)于狀態(tài)反饋。

輸入層包含r 個(gè)神經(jīng)元，表示為u=[u1，u2，…，ur]，輸出層包含m 個(gè)神經(jīng)元，表示為y=[y1，y2，…，ym]，隱含層輸出向量h=[h1，h2，…，hn]，承接層輸出向量t=[t1，t2，…，tn]。w1表示輸入層與隱含層間的連接權(quán)值矩陣、w2表示隱含層與輸出層間的連接權(quán)值矩陣、w3表示關(guān)聯(lián)層與隱含層間的連接權(quán)值矩陣，前兩個(gè)權(quán)值矩陣在迭代訓(xùn)練中不斷地更新修正，而w3是一個(gè)固定的權(quán)值矩陣。則Elman 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的迭代計(jì)算公式如式（1）、式（2）和式（3）所示。

式中，α 在[0，1]間取值，表示連接反饋增益因子。f（·）、by分別表示隱含層神經(jīng)元的激活函數(shù)與閾值矩陣，g（·）、bh分別表示輸出層神經(jīng)元的激活函數(shù)與閾值矩陣。

2.2 基于Elman 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)PID 蒸汽溫度控制

本文基于傳統(tǒng)PID 主蒸汽溫度控制方法，提出基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)溫控方案，通過(guò)對(duì)主蒸汽狀態(tài)參數(shù)進(jìn)行辨識(shí)，提高系統(tǒng)自適應(yīng)性。基于Elman 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)溫控系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1 所示。

圖1 基于Elman 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)溫控系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

基于Elman 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多參數(shù)辨識(shí)步驟如下：

（1）獲取蒸汽壓力、蒸汽溫度、產(chǎn)氣量、爐膛溫度、爐膛壓力、煙氣含氧量等關(guān)鍵參數(shù)值；

（2）利用小波包對(duì)輸出信號(hào)進(jìn)行分解，計(jì)算小波包系數(shù)，得到全部的頻域特征；

（3）計(jì)算各個(gè)參數(shù)待辨識(shí)狀態(tài)與正常狀態(tài)小波包系數(shù)的馬氏距離，根據(jù)馬氏距離的大小進(jìn)行關(guān)鍵特征選?。?/p>

（4）步驟3 獲得的關(guān)鍵特征作為Elman 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練集，完成Elman 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立；

（5）利用步驟4 建立的Elman 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成鍋爐蒸汽多參數(shù)辨識(shí)。

3 仿真驗(yàn)證

在仿真實(shí)驗(yàn)中，利用Elman 網(wǎng)絡(luò)依據(jù)被控系統(tǒng)的性能動(dòng)態(tài)地調(diào)整參數(shù)kp，ki，kd，并對(duì)上述三個(gè)PID 控制器參數(shù)進(jìn)行特定指標(biāo)下的尋優(yōu)，最終使得增量式PID 控制器相對(duì)于常規(guī)的PID 控制器呈現(xiàn)更加良好的性能。

控制誤差可根據(jù)增量式PID 控制器得到：

PID 的3 項(xiàng)輸入為：

控制算法為：

相關(guān)文獻(xiàn)中，取被控對(duì)象蒸汽溫度數(shù)學(xué)模型為：

在圖2 的仿真曲線中，仿真時(shí)間設(shè)定為5 秒，階躍輸入r 取值為1。

根據(jù)圖2 的結(jié)果可分析出，kp，ki，kd三個(gè)參數(shù)值快速收斂，當(dāng)收斂值基本穩(wěn)定時(shí)，可認(rèn)為此時(shí)的取值為最優(yōu)參數(shù)。上述結(jié)果說(shuō)明通過(guò)不斷地實(shí)時(shí)地調(diào)節(jié)參數(shù)，可以達(dá)到系統(tǒng)的輸入值和輸出值的靜態(tài)指標(biāo)需求，同時(shí)，也進(jìn)一步證明系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能較好。

圖2 輸入曲線和輸出響應(yīng)曲線

4 結(jié)論

分析了單元制機(jī)組熱力發(fā)電過(guò)程，研究了影響蒸汽質(zhì)量的各項(xiàng)參數(shù)指標(biāo)。

通過(guò)分析傳統(tǒng)PID 蒸汽溫度控制方法，提出了基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的改進(jìn)PID 控制策略，提出了基于馬氏距離的蒸汽參數(shù)辨識(shí)流程。

通過(guò)仿真分析，證明了所提Elman 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法提高PID控制方法動(dòng)態(tài)性能的有效性，為實(shí)現(xiàn)火電廠鍋爐主蒸汽溫度自動(dòng)控制提供了參考。