基于神经网络模型的锅炉广义预测控制

　　基于神经网络模型的锅炉广义预测控制卢勇，徐向东清华大学热能工程系，北京100084摘要针对目前电站锅炉运行中，控制性能不佳，热效率低下等不足，提出了运用基于神经网络模型的0冗控制方法1厂0以改善控制器性能的策略，并通过大量的仿真研究对其进行了验证。另外，为简化模型结构，便于实时在线计算，又利用改进后的1爪！1网络模型代替原有的多层前向丑，网络模型进行了对比实验，效果令人满意。*后，利用仿真结果，讨论了，的参数选择及工程应用中的实际问。

　　出瓦！网络；多变量控制1刖目电站锅炉系统是个典型的非线性时变多变量系统，它的状态参数与运行工况密切相关。锅炉控制的好坏直接影响其热效率的高低。目前，大量化工企业自备电站锅炉，由于生产的需要，不得不经常调整负荷，以致锅炉运行严重偏离设计工况，参数变量现出较强的非线性。传统意义上的单回路控制器受非线性和回路间耦合作用的影响，其控制性能难以满足安全经济生产的需要。

　　随着与过程控制相关的数据通讯技术及计算技术的发展，为先进控制策略的实际应用提供了广阔工程中获得了成功的应用，尤其是基于阶跃响应线性模型的动态矩阵控斛以及在线模型自调整的况控制3算法，者都基于模型预测滚动优化及反馈校正的基本思想，不同的是前者依据的是系统阶跃响应的非参数模型，并通过模型预测误差与校正向量来进行在线的模型反馈校正；而后者则是基于系统的参数以6舰人模型，并通过递推的*小乘法在线的辨识系统参数模型。

　　尽管如此，对于前述变负荷运行工况下的电站锅炉而言，上述两种方法都无法解决对象非线性特征较强的问。而利用神经网络所具有的以任意精度逼近任意连续函数及其各阶导数的特性，将其作为模型辨识和预报的工具以代替，刂浦械南咝，人嫩模型，应该说是解决这问的个有效途径。本文分个部分第部分简要介绍了扣控制的基本原理；第部分就仿真研究中所用到的锅炉对象和系统模型离线辨识进行了介绍；第部分着重讨论了NNGPC控制策略的结构和基本算法，其中包括了基于多层感知器1结构和1 1网络结构的比较讨论；*后部分论述了仿真试验的结果，并讨论了顺扣控制器实用中的些问。

　　20控制器原理广义预测控制器扣是预测控制理论在自适应控制基础发展起来的新类预测控制算法。它较之以往的基于非参数模型的预测控制算法而言，有了许多改进，首先是它不仅适用于稳定对象而且也适用于不稳定对象；其次由于是基于系统参数模型高了模型预测精度。它的基本原理主要包括个方面内容。

　　2.1模型预测在扣控制中采用的，人模型有如下形其中，1方1均是移位算子71的多项式；而=17，称为差分算子。移位算子多项式的系数都可以通过参数辨识的方法在线的获得。

　　基于上述模型的*优步预测公式为收稿日期1999承担了实验室仿真验证的任务。它以动态连接库的方式实现数据交换和共享可以方便地在该平台上进行仿真研究。

　　其中0101为，尸过方程的递推解也可在线计算其系数。

　　滚动优化0扣控制实际上是种优化控制算法，但它不是采用个不变的全局*优化目标，而是采用种滚动式的优化策略，反复在线的进行。任意当前时刻其优化性能指标形式为其中从2，分别为*小输出长度*大输出长度及控制长度。通过适当的非线性优化方法即可求得当前时刻的控制输出。

　　模型校正这是预测控制中必不可少的步，它可及时修正模型误差，以提高预测精度，保证控制效果*佳。

　　在00控制中，采用在线参数估计的方法来进行校该模型主要的被调量有主汽压力主汽温度锅筒水位炉膛负压烟气含氧量主要的控制量有减温水流量左18结构；右修正搌以迅1结构很显然这是个多变量控制问，为叙述方便，以后的讨论仅限于8150系统，*后再补充有关肘1肘0系统的讨论。

　　系统辨识采用的是基于肘和瓦册网络结构1的离线辩识策略。仿真试验中，选取了减温水主汽温通道作为控制对象。其模型结构如下针对以上结构，分别选取了581的层肘3和151的修正的。网络作为辨识模型。为获得锅炉模型较大工况范围内的仿真运行数据，分别使用了6级3锅炉仿真模型及基于神经网络模型的过程辨识用于仿真试验的锅炉模型，是清华大学热力系统控制与仿真重点试验室开发的130th煤粉炉机理模型3，它由组阶非线性常微分方程和若干代数方程构成，并结合现场运行数据，能满足大范围全工况实时仿真的要求，该模型曾在青岛碱厂丑869此加6信号±10幅度的阶跃信号对系统进行了充分的激励，并利用采集的600个样本点，对网络进行了离线训练，采用成批处理的方法，分别利用带惯性的基本8算法和0即算法对网络权系数进行了调整，并进行了模型的验证24所，考虑到NNGrc中还有模型反馈校正的步骤，因此该离线模型达到定精度即可。

　　130th煤粉炉计算机控制系统C程中较好的4NNGPC控制策略及算法对象输出4.2滚动优化按式3的性能指标，利用优化方法获得未来控制长度内的控制量，并取其首分量作为当前时刻法不同，优化性能指标时，不能通过解析的方法获得*优解，而只能通过数值方法求解。仿真中考虑降低在线计算的复杂性，采用了较常用的*速下降法作为主要的优化算法，而实际过程中执行器有定的死区，因此对优化算法的精度要求也无需太高。优化过程的关键是计算性能指标对控制输出的偏导数心，*终归结为计算网络模型输出对控制输入的导数多，贝4.模型预测利用训练后的网络模型，在选取了合适的控制参数NlN2和Nu后，分别计算出t+Nl到t+N2时刻的系统输出，注意般12，1时刻以后的输入量保持不变与1时刻相等。1口。151.对他加个关。

　　类似；vt+d+ivt+d+i上式中如出和吣出计算式4.3模型校正通过简单的逐个处理的EBP算法，在每次采样时刻对网络模型进行次训练校正，仿真明其校正效果良好。

　　5仿真结果及分析型，将上述0扣控制算法编制为程序代码，对该算法的可行性和控制效果进行了仿真研究，下面是部分仿真结果曲线56.

　　主蒸汽温度仿真运行曲线设定值方波输入由上述结果可以看出，NNGPC控制算法无论在跟踪设定值还是在抑制扰动控制方面，都明显优于传统的，控制器；另方面，基于修正瓦册模型的顺0.与基于肘Ps模型的NNGPC相比，虽然控制性能从仿真结果来看相差无几，但前者由于模型结构简单，更加有利于在线计算以及降低肘通0系统模型的复杂程度。由于神经网络模型特有的结构，在由8180系统向肘财0系统转化的过程中所增加的工作量并不多，仅需要增加网络输入单则可以通过下列递推式次求得而元个数，增加。计算维数，而计算方法不变，从中获得的全局*优的收益却是巨大的。

　　其初始条件为由以上分析可以看出，瓦册结构在计算程序实现方面较前者简单。在夂计算出来之后，即可利NNGPC控制器在实际设计过程中，涉及到的主要参数如NlN2Nu以及Y，其选择方法与传统GPC控制策略类似，即Nl等于对象纯延时d若d未知则选为2应足够长以包括被控对象的真实动态部分1；对般工业对象，凡为1即可满足要求；而7则可根据实际要求以及仿真结果来确定。

　　用形如叫斗1 uka u的*速下降寻优求取前38.1计算机辅助设计系统的开发起到了借鉴的作用。

　　刘宪英，陈延林。板式换热器设计选型计算方法。空调设计，1997194101.

　　史美中，王中铮。热交换器原理与设计蚓。南京东南大学出版扬崇麟。板式换热器工程设计手册蚓。北京机械工业出版社，1994卢左潮。计算机辅助机械设计邺。广州华南理工大学出版社，1991.

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　　孙显辉编辑4结论所开发的板式换热器可视化计算机辅助设计系统，界面友好直观实用性强，原始数据输入后，其它工作完全由计算机完成，大大提高了设计的效率。

　　不同的板型不同厂家有不同的换热系数及压降计算公式，用户还可以添加有关厂家的板型及对应的计算公式，准确灵活。

　　给定了输入参数的范围，并有超限警，提高了设计过程的准确性。

　　板式换热器装配库和零件库的建立有利于用户的使用。

　　将，8和人也，31有机结合，发挥各自的优势，是次有意义的尝试，对今后暖通空调领域的2王永骥，徐健。神经元网络控制北京几械工业出版社，徐春晖。电厂计算机控制系统仿真开发及调试平台。清华大何静芳编辑上接58页6结论制算法是种性能良好且具有较强实用性的工业过程控制算法。尤其对于象工业锅炉这样非线性多变量的复杂控制对象，能够满足在多种运行工况下对控制品质的要求。对于利用自控手段提高锅炉系统运行的热效率，有很好的应用前景，值得推广。

　　1席裕庚。预测控制。北京国防工业出版社，1993提高余热供暖式燃气轮机装置效率的途径据，36口，999年5月号报道，莫斯科国立大学针对用于热电联产的30蒸汽回注式燃气轮机装置提出了种新的设计思想，即采用具有串联安装的余热利用蒸汽锅炉和余热供暖废气锅炉的燃气轮机热力线。

　　已经证实，由于燃气轮机排气湿度的增加，可以使大部分水蒸汽凝结，增加了燃气轮机的产热量并得到用作为余热锅炉给水的凝水。

　　研究明，在具有向燃气轮机通路回注入蒸汽的燃气轮机热力系统中，利用余热供暖冷凝式废气锅炉导致燃气轮机电功率约增加30装置效率约增加2；产出的余热供暖热量和燃料利用率从82获得了作为余热锅炉给水所需要的凝水。