一种机组模型多变不确定情况下的汽温控制方法技术

本发明专利技术公开了一种机组模型多变不确定情况下的汽温控制方法，该方法脱离模型依赖，具有PID的普遍适应性，同时又基于APC最优化理论保证系统输出跟随设定值，又保证控制作用动作最小的一种方法在应用于机组汽温控制可以起到良好效果。

Steam temperature control method under polytropic uncertainty of unit model

The invention discloses a unit model of uncertain variable steam temperature control method under the condition of the method from the model dependence, PID has universal adaptability, and based on the APC optimization theory to ensure the system output to follow the set value, and ensure a minimum control role in unit action in the steam temperature control can play good effect.

【技术实现步骤摘要】
一种机组模型多变不确定情况下的汽温控制方法
本专利技术属于火电机组汽温控制领域，具体涉及一种应用在机组模型多变不确定领域的NMC(Non-Model-BasedControl，即无模型控制)汽温控制方法。
技术介绍
目前，公知的机组汽温控制是基于串级控制的一种控制功能，其根本是根据汽温的模型辨识，多采用内模控制(IMC)及动态矩阵预测控制(DMC)方法；这两种方式都是基于机组模型的，前者基于机组的汽水特性传递函数模型，后者基于了机组的动态矩阵模型设计。随着机组的硬件设备的改造和煤种的多变，出现了机组模型随时间的不确定性给控制带来了困扰，使机组的控制效果不理想。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术目的是为了克服现有内模控制(IMC)及动态矩阵预测控制(DMC)方法这两种方式控制的不足，提供一种在机组模型多变不确定情况下的无固定模型汽温控制方法。该方法不依赖于机组模型而进行独立控制，既保证了机组跟随设定值的实时性又保证了机组控制变量的稳定性。为实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：一种应用在机组模型多变不确定情况下的汽温控制方法，其特征在于:该气温控制方法采用下述算法公式实现：(1)在机组模型多变不确定情况下的汽温控制方法中，输出方程的表达形式如公式(1)、(2)、(3)：(2)在机组模型多变不确定情况下的汽温控制方法中，输入方程的表达形式即控制律算法如公式(4)；其中：u(k-1)是P维输入向量；k是离散时间；y(k-1)是气温控制系统相应于控制量u(k-2)的输出，假定系统时滞是1；y0是气温控制系统中温度输出目标值；α为常数，它的作用是调节u(k-1)各分量占比；λk为补偿系数，称为控制参数；y1(k)是上一个时刻输出与输入变化值得到的输出；y2(k)是上两个时刻输出与输入变化值得到的输出；C1，C2是两种输出值的占比系数；G(·)是一个函数，它是由一系列控制功能元经适当组合而成，所述的控制功能元通过以下算法公式表示：Y(k-1)，Y(k-2)，…，Y(k-n)}u(k-3)，…，u(k-m)}；n、m是非负整数；θ(k)表示可能时变的功能组合系数向量，它由在线自适应辨识算法来确定；是的估计值的模，满足方程(1)(2)。本专利技术进一步包括以下优选方案：对于任意的一步时滞动态系统S，如果u(k-2)≠u(k-1)，则对于系统S的任意两个相邻时刻的输人输出数据：{u(k-2)，Y(k-1)}、{u(k-1)，Y(k)}，必存在一个向量使得式(1)成立。无模型控制率的算法步骤如下：首先，关于的存在性是比较显然的，当公式(1)中的k＝2，3，…时称为系统s的泛模型，由此得到无模型控制律设计的基本出发点；其次，由泛模型出发，导出无模型控制律的基本算法，控制律的设计问题是y(k)＝y(0)已给定，而u(k-1)未知，它是由控制律计算出来的；最后，根据历史观测数据{y(k-1)，u(k-2)}，{y(k-2)，u(k-3)}，…，{y(1)，u(0)}，对泛模型中的时变参数用带遗忘因子的递推最小二乘法求出的估值再利用多层递阶预报方法对进行预报，得出预报值得出无模型控制律的算法步骤如下：观测数据{y(k-1)，u(k-2)}，{y(k-2)，u(k-3)}，…，{y(1)，实际系统---输出y(k)--观测数据{y(k-1)，u(k-2)}，{y(k-2)，u(k-3)}，…，{y(1)，u(0)}—重复上述步骤求出下一刻的输入输出。该方法中，无模型预测控制的稳定性分析如下：首先分析无模型控制律的基本形式：1)满足方程：其满足的方程与上述公式(1)相同，2)控制律算法对于公式(5)具有如下引理：引理1A)如果存在N，当K≥N时，有则系统的控制律(6)的控制变量u(k-1)所对应系统的输出y(k)收敛于目标值y0，即其中B)a)若β＞0使0＜Δk≤β，k＝N，N+1……；b)C)若β＞0使0＜Δk≤β，k＝N，N+1……；有0＜α＜β，及Δk的子列Δki使0＜α＜Δki＜β，i＝1,2…；如果条件B)或C)之一成立，则必存在一个常数λ，使当λ＝λk时，系统的控制律(4)的控制变量u(k-1)岁对应系统输出y(k)收敛于目标值y0：所述引理1中结论A)B)C)的论证如下：证明证A)：由5)和6)可得：因此式(8)等价于由无穷乘积的相应定理，由条件(7)可推出(10)结论(A)得证；证B)：由条件B)，取λk＝λ＝1/β，有因此，由无穷乘积相应定理，式(10)成立，从而(8)成立，得证；证明C)：显然，如果ΔK满足条件C)则它一定满足条件B)，因为条件C可得所以结论成立。对于控制率算法公式(6)的引理如下：引理2对于控制律其中满足方程(5)，K＝2,3…..，如果，存在常数β＞0及N，使0＜ΔK≤β，K＝N，N+1，….；存在常数M＞0使0＜η(k)≤M，K＝N，N+1，….；则必然存在一个常数λ，使得当λk＝λ时，系统的控制律(11)的控制变量u(k-1)所对应的系统的输出y(k)收敛于目标值y0：所述引理2的论证如下：证明令则式(11)归为基本形式(6)，于是根据(9)有因为式子(12)等价于取则由引理条件可得由于(14)，应用无穷乘积相应的定理，即得(13)，可得系统稳定。本专利技术采用以上技术方案，本专利技术的有益效果是，可以通过(13)及(14)式表明系统是稳定的，兼顾了调节特性和机组的输出系统的稳定性。该方法不依赖于机组模型而进行独立控制，既保证了机组跟随设定值的实时性又保证了机组控制变量的稳定性。一种脱离于PID控制既APC控制的另一种控制方法，脱离模型依赖，具有PID的普遍适应性，同时又基于APC最优化理论保证系统输出跟随设定值，又保证控制作用动作最小的一种方法在应用于机组汽温控制可以起到良好效果。附图说明图1NMC汽温控制方法之控制器方案原理图；图2为本专利技术在机组模型多变不确定情况下的汽温控制方法的流程示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本专利技术进行详细的描述。自适应控制器的设计首先要建立系统的数学模型。就是说自适应控制器的设计必须依赖一个结构确定的模型，这就限制了这种自适应性的适用范围。无模型控制器的设计，打破了参数自适应的限制，实现了结构自适应，它的设计是以泛模型为基础的。引入泛模型的目的，是为了避免在自适应控制器设计前的建模过程。泛模型也应该在反馈过程中得到校正，所以它是与无模型控制律的基本形式同时存在。无模型控制律的基本算法就是由泛模型式的辨识算法和基本控制算法在线交互进行而组成的。经过迭代计算得到值以后，即可以应用控制律式进行系统反馈控制，控制的结果将得到一组新的观测数据，在已有数据中添加这一组新的数据，再对模型参数进行计算。如此继续下去，就可实现辨识与控制的一体化。本实施例中提供的NMC汽温控制方法，该方法采用的无模型律由下述算法组成：附图1是无模型控制律应用于汽温控制时的控制框图，在反馈控制的基础上，无模型控制律增加了对输出方程的在线迭代修正。附图2是应用无模型控制律进行汽温控制的时域流程框图，每一次时域的控制循环都包含对输出方程的预测、和对输入向量u(k)的计算；通过对输出向量y(k)的观测，不断的迭代修正输出方程算法详述如下：无模型控制律的一般形式由下述算法组成：1)该NMC汽温控制方法中本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种应用在机组模型多变不确定情况下的汽温控制方法，其特征在于:该气温控制方法采用下述算法公式实现：(1)在机组模型多变不确定情况下的汽温控制方法中，输出方程的表达形式

【技术特征摘要】
1.一种应用在机组模型多变不确定情况下的汽温控制方法，其特征在于:该气温控制方法采用下述算法公式实现：(1)在机组模型多变不确定情况下的汽温控制方法中，输出方程的表达形式如公式(1)、(2)、(3)：(2)在机组模型多变不确定情况下的汽温控制方法中，输入方程的表达形式即控制律算法如公式(4)；其中：u(k-1)是P维输入向量；k是离散时间；y(k-1)是气温控制系统相应于控制量u(k-2)的输出，假定系统时滞是1；y0是气温控制系统中温度输出目标值；α为常数，它的作用是调节u(k-1)各分量占比；λk为补偿系数，称为控制参数；y1(k)是上一个时刻输出与输入变化值得到的输出；y2(k)是上两个时刻输出与输入变化值得到的输出；C1，C2是两种输出值的占比系数；G(·)是一个函数，它是由一系列控制功能元经适当组合而成，所述的控制功能元通过以下算法公式表示：n、m是非负整数；θ(k)表示可能时变的功能组合系数向量，它由在线自适应辨识算法来确定；是的估计值的模，满足方程(1)(2)。2.根据权利要求1所述的应用在机组模型多变不确定情况下的汽温控制方法，其特征在于：对于任意的一步时滞动态系统S，如果u(k-2)≠u(k-1)，则对于系统S的任意两个相邻时刻的输人输出数据：{u(k-2)，Y(k-1)}、{u(k-1)，Y(k)}，必存在一个向量使得式(1)成立。3.根据权利要求2所述的应用在机组模型多变不确定情况下的汽温控制方法，其特征在于：无模型控制率的算法步骤如下：首先，关于的存在性是比较显然的，当公式(1)(2)中的k＝2，3，…时称为系统s的泛模型，由此得到无模型控制律设计的基本出发点；其次，由泛模型出发，导出无模型控制律的基本算法，控制律的设计问题是y(k)＝y(0)已给定，而u(k-1)未知，它是由控制律计算出来的；最后，根据历史观测数据{y(k-1)，u(k-2)}，{y(k-2)，u(k-3)}，…，{y(1)，u(0)}，对泛模型中的时变参数用带遗忘因子的递推最小二乘法求出的估值再利用多层递阶预报方法对进行预报，得出预报值得出无模型控制律的算法步骤如下：观测数据{y(k-1)，u(k-2)}，{y(k-2)，u(k-3)}，…，{y(1)，u(0)}-------u(k-1)---实际系统---输出y(k)--观测数据{y(k-1)，u(k-2)}，{y(k-2)，u(k-3)}，…，{y(1)，u(0)}—重复...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘扬，奚志江，郝江波，汪一，艾志虎，刘静芳，
申请(专利权)人：北京四方继保自动化股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11