一种氨法脱硫系统的扰动抑制预测控制方法技术方案

本发明专利技术公开了一种氨法脱硫系统的扰动抑制预测控制方法，利用扩增状态空间模型，建立扰动模型集，结合贝叶斯概率加权的方法，得到平均预测模型，通过预测控制方法，采用新的目标函数，实现进氨水流量对循环浆液pH值的良好控制，能够很好地应对氨法脱硫过程的大迟延、大惯性特性。同时考虑不可测扰动对脱硫系统的影响，使系统获得了更好的抗干扰能力，能够在受不可测扰动影响下，快速识别扰动并抑制扰动对系统的影响，总体提高了脱硫系统的控制品质，进一步促进了脱硫系统经济环保运行。

A predictive control method of disturbance suppression for ammonia desulfurization system

The invention discloses a disturbance suppression predictive control method for ammonia desulfurization system. By using the expanded state space model, the disturbance model set is established, and combining with the Bayesian probability weighting method, the average predictive model is obtained. By using the predictive control method, a new objective function is adopted to achieve a good control of the ammonia inlet flow to the pH value of the circulating slurry, which can well cope with the ammonia desulfurization Large delay and inertia of the process. At the same time, considering the influence of the unmeasured disturbance on the desulfurization system, the system has a better anti-interference ability, can quickly identify the disturbance and restrain the influence of the disturbance on the system under the influence of the unmeasured disturbance, improve the control quality of the desulfurization system as a whole, and further promote the economic and environmental protection operation of the desulfurization system.

【技术实现步骤摘要】
一种氨法脱硫系统的扰动抑制预测控制方法
本专利技术涉及热工自动控制领域，特别是涉及一种氨法脱硫系统的扰动抑制预测控制方法。
技术介绍
烟气氨法脱硫作为一项较新的环保技术，虽然具有很多其它脱硫方法无可比拟的优点，但同样也面临着许多问题：氨作为危险品，若加氨量或加氨的方式不当，会造成二次污染并影响脱硫效率；增加吸收剂氨浓度有利于提高脱硫效率，但同时也会增加氨逃逸量；浓缩液过饱和将不利于SO2的吸收且容易结晶堵塞装置；氨法脱硫系统是一个典型的具有非线性及大惯性特性，干扰量较多的系统。因此，操作和控制好电厂烟气脱硫装置，可以保证电厂的达标排放和经济运行。氨法脱硫系统中，需要操作和控制的变量较多，其中最为突出的就是循环浆液pH值。pH值反应了吸收塔中脱硫剂的酸碱度，它的大小影响到反应浆液的品质，间接影响到脱硫效率及副产物品质。整个脱硫过程非常复杂，加氨后对脱硫效率和循环液pH值的影响具有很大的惯性和滞后；同时氨法脱硫过程是一个化学反应过程，具有强烈的非线性特征，易受不可测扰动的影响。总之，氨法脱硫系统中，惯性大，且烟气流量、烟气SO2浓度、氨水浓度等干扰众多。在这种情况下采用传统的PID控制方案，根本无法解决控制系统稳定性和控制系统品质之间的矛盾，必然会引起控制系统的不稳定和振荡。尤其是在受到未知扰动影响时，常规控制方案更是难以取得令人满意的控制效果。
技术实现思路
专利技术目的：本专利技术的目的是提供一种氨法脱硫系统的扰动抑制预测控制方法，能够解决系统稳定性和系统品质之间的矛盾。技术方案：为达到此目的，本专利技术采用以下技术方案：本专利技术所述的氨法脱硫系统的扰动抑制预测控制方法，包括以下步骤：S1：以脱硫塔的氨水流量作为控制量，以循环浆液pH作为被控量，在稳态工况下进行开环阶跃响应试验，获取控制量与被控量之间的传递函数，得到被控对象的辨识模型；S2：将循环浆液pH对氨水流量的传递函数转换为带扰动项的系统状态空间模型；S3：选取阶跃输出扰动模型、阶跃输入扰动模型、斜坡输入扰动模型和周期输入扰动模型这四个扰动模型按顺序组成扰动模型集；针对扰动模型集中的每一个扰动模型，将步骤S2得到的系统状态空间模型转换为增量状态空间模型，再将扰动增量项和系统输出项作为扩增量对状态变量进行扩增，得到扩增状态变量和扩增状态空间模型；S4：根据步骤S3中每一个扰动模型的特点，得出所述四个扰动模型的扩增状态空间模型中的系数矩阵；S5：利用标准Kalman滤波器对每个扩增状态空间模型进行状态估计；S6：计算脱硫系统的实际输出与Kalman滤波器得到的预估输出之间的偏差；S7：采用递推贝叶斯公式计算出各个扰动模型与当前脱硫系统的匹配概率；S8：根据各个扰动模型与当前脱硫系统的匹配概率计算各个扩增状态空间模型的权重；S9：根据各个扩增状态空间模型的权重，对各个扩增状态空间模型进行加权平均，计算出脱硫系统的p步平均预测输出值；S10：根据扩增状态空间模型构建平均预测模型，计算最优控制增量向量；S11：计算得到脱硫系统的输出。进一步，所述步骤S2中的系统状态空间模型如式(1)所示：式(1)中，xd(k)表示k时刻的系统状态变量，xd(k+1)表示k+1时刻的系统状态变量，u(k)表示k时刻的控制量，y(k)表示k时刻的被控量，d(k)表示k时刻的扰动量，Ad表示xd(k)的系数矩阵，Bd表示u(k)的系数矩阵，Brd表示d(k)的系数矩阵，Cd表示xd(k)的系数矩阵。进一步，所述步骤S3中的扩增状态空间模型如式(2)所示：式(2)中，xi(k+1)(i＝1,2,3,4)表示k+1时刻第i个扰动模型扩增的状态向量，包括三个子向量Δxd(k+1)、Δd(k+1)和y(k+1)，Δxd(k+1)表示k+1时刻系统原来的状态增量，Δd(k+1)表示k+1时刻当前扰动模型的扰动增量，y(k+1)表示k+1时刻脱硫系统的被控量；xi(k)表示k时刻第i个扰动模型扩增的状态向量，包括三个子向量Δxd(k)、Δd(k)和y(k)，Δxd(k)表示k时刻系统原来的状态增量，Δd(k)表示k时刻当前扰动模型的扰动增量，y(k)表示k时刻脱硫系统的被控量；Δu(k)表示k时刻脱硫系统的控制量，Aai表示第i个扰动模型的扩增状态空间模型的第一系数矩阵，A1,...,A9表示矩阵Aai中的元素，Bai表示第i个扰动模型的扩增状态空间模型的第二系数矩阵，B1,...,B3表示矩阵Bai中的元素，Cai表示第i个扰动模型的扩增状态空间模型的第三系数矩阵，C1,...,C3表示矩阵Cai中的元素。进一步，所述步骤S4中，四个扰动模型的扩增状态空间模型中的系数矩阵Aai、Bai和Cai通过式(3)-(6)得到：其中，Aa1表示阶跃输出扰动模型的扩增状态空间模型的第一系数矩阵，Aa2表示阶跃输入扰动模型的扩增状态空间模型的第一系数矩阵，Aa3表示斜坡输入扰动模型的扩增状态空间模型的第一系数矩阵，Aa4表示周期输入扰动模型的扩增状态空间模型的第一系数矩阵，Ba1表示阶跃输出扰动模型的扩增状态空间模型的第二系数矩阵，Ba2表示阶跃输入扰动模型的扩增状态空间模型的第二系数矩阵，Ba3表示斜坡输入扰动模型的扩增状态空间模型的第二系数矩阵，Ba4表示周期输入扰动模型的扩增状态空间模型的第二系数矩阵，Ca1表示阶跃输出扰动模型的扩增状态空间模型的第三系数矩阵，Ca2表示阶跃输入扰动模型的扩增状态空间模型的第三系数矩阵，Ca3表示斜坡输入扰动模型的扩增状态空间模型的第三系数矩阵，Ca4表示周期输入扰动模型的扩增状态空间模型的第三系数矩阵。进一步，所述步骤S5中，状态估计通过式(7)-(12)实现：P(k+1|k)＝AaiP(k|k)AaiT+Q(8)L(k+1)＝P(k+1|k)CaiT[CaiP(k+1|k)CaiT+R]-1(9)P(k+1|k+1)＝[I-L(k+1)Cai]P(k+1|k)(11)其中，表示k时刻对k+1时刻的第i个扰动模型的扩增状态空间模型状态量的预估值，表示k时刻对k时刻的第i个扰动模型的扩增状态空间模型状态量的预估值，表示k+1时刻对k+1时刻的第i个扰动模型的扩增状态空间模型状态量的预估值，表示k时刻对k+1时刻的第i个扰动模型的扩增状态空间模型输出量的预估值，P(k+1|k)表示k时刻对k+1时刻的协方差矩阵，P(k|k)表示k时刻对k时刻的协方差矩阵，P(k+1|k+1)表示k+1时刻对k+1时刻的协方差矩阵，L(k+1)表示k+1时刻的状态估计增益矩阵，y(k+1)表示k+1时刻的脱硫系统的实际输出，Q表示输入噪声项的协方差，R表示输出噪声项的协方差。进一步，所述步骤S6中，脱硫系统的实际输出与Kalman滤波器的预估输出之间的偏差通过式(13)得到：式(13)中，ei(k+1)表示k+1时刻脱本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种氨法脱硫系统的扰动抑制预测控制方法，其特征在于：包括以下步骤：/nS1：以脱硫塔的氨水流量作为控制量，以循环浆液pH作为被控量，在稳态工况下进行开环阶跃响应试验，获取控制量与被控量之间的传递函数，得到被控对象的辨识模型；/nS2：将循环浆液pH对氨水流量的传递函数转换为带扰动项的系统状态空间模型；/nS3：选取阶跃输出扰动模型、阶跃输入扰动模型、斜坡输入扰动模型和周期输入扰动模型这四个扰动模型按顺序组成扰动模型集；针对扰动模型集中的每一个扰动模型，将步骤S2得到的系统状态空间模型转换为增量状态空间模型，再将扰动增量项和系统输出项作为扩增量对状态变量进行扩增，得到扩增状态变量和扩增状态空间模型；/nS4：根据步骤S3中每一个扰动模型的特点，得出所述四个扰动模型的扩增状态空间模型中的系数矩阵；/nS5：利用标准Kalman滤波器对每个扩增状态空间模型进行状态估计；/nS6：计算脱硫系统的实际输出与Kalman滤波器得到的预估输出之间的偏差；/nS7：采用递推贝叶斯公式计算出各个扰动模型与当前脱硫系统的匹配概率；/nS8：根据各个扰动模型与当前脱硫系统的匹配概率计算各个扩增状态空间模型的权重；/nS9：根据各个扩增状态空间模型的权重，对各个扩增状态空间模型进行加权平均，计算出脱硫系统的p步平均预测输出值；/nS10：根据扩增状态空间模型构建平均预测模型，计算最优控制增量向量；/nS11：计算得到脱硫系统的输出。/n...

【技术特征摘要】
1.一种氨法脱硫系统的扰动抑制预测控制方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1：以脱硫塔的氨水流量作为控制量，以循环浆液pH作为被控量，在稳态工况下进行开环阶跃响应试验，获取控制量与被控量之间的传递函数，得到被控对象的辨识模型；
S2：将循环浆液pH对氨水流量的传递函数转换为带扰动项的系统状态空间模型；
S3：选取阶跃输出扰动模型、阶跃输入扰动模型、斜坡输入扰动模型和周期输入扰动模型这四个扰动模型按顺序组成扰动模型集；针对扰动模型集中的每一个扰动模型，将步骤S2得到的系统状态空间模型转换为增量状态空间模型，再将扰动增量项和系统输出项作为扩增量对状态变量进行扩增，得到扩增状态变量和扩增状态空间模型；
S4：根据步骤S3中每一个扰动模型的特点，得出所述四个扰动模型的扩增状态空间模型中的系数矩阵；
S5：利用标准Kalman滤波器对每个扩增状态空间模型进行状态估计；
S6：计算脱硫系统的实际输出与Kalman滤波器得到的预估输出之间的偏差；
S7：采用递推贝叶斯公式计算出各个扰动模型与当前脱硫系统的匹配概率；
S8：根据各个扰动模型与当前脱硫系统的匹配概率计算各个扩增状态空间模型的权重；
S9：根据各个扩增状态空间模型的权重，对各个扩增状态空间模型进行加权平均，计算出脱硫系统的p步平均预测输出值；
S10：根据扩增状态空间模型构建平均预测模型，计算最优控制增量向量；
S11：计算得到脱硫系统的输出。


2.根据权利要求1所述的氨法脱硫系统的扰动抑制预测控制方法，其特征在于：所述步骤S2中的系统状态空间模型如式(1)所示：



式(1)中，xd(k)表示k时刻的系统状态变量，xd(k+1)表示k+1时刻的系统状态变量，u(k)表示k时刻的控制量，y(k)表示k时刻的被控量，d(k)表示k时刻的扰动量，Ad表示xd(k)的系数矩阵，Bd表示u(k)的系数矩阵，Brd表示d(k)的系数矩阵，Cd表示xd(k)的系数矩阵。


3.根据权利要求2所述的氨法脱硫系统的扰动抑制预测控制方法，其特征在于：所述步骤S3中的扩增状态空间模型如式(2)所示：



式(2)中，xi(k+1)(i＝1,2,3,4)表示k+1时刻第i个扰动模型扩增的状态向量，包括三个子向量Δxd(k+1)、Δd(k+1)和y(k+1)，Δxd(k+1)表示k+1时刻系统原来的状态增量，Δd(k+1)表示k+1时刻当前扰动模型的扰动增量，y(k+1)表示k+1时刻脱硫系统的被控量；xi(k)表示k时刻第i个扰动模型扩增的状态向量，包括三个子向量Δxd(k)、Δd(k)和y(k)，Δxd(k)表示k时刻系统原来的状态增量，Δd(k)表示k时刻当前扰动模型的扰动增量，y(k)表示k时刻脱硫系统的被控量；Δu(k)表示k时刻脱硫系统的控制量，Aai表示第i个扰动模型的扩增状态空间模型的第一系数矩阵，A1,...,A9表示矩阵Aai中的元素，Bai表示第i个扰动模型的扩增状态空间模型的第二系数矩阵，B1,...,B3表示矩阵Bai中的元素，Cai表示第i个扰动模型的扩增状态空间模型的第三系数矩阵，C1,...,C3表示矩阵Cai中的元素。


4.根据权利要求3所述的氨法脱硫系统的扰动抑制预测控制方法，其特征在于：所述步骤S4中，四个扰动模型的扩增状态空间模型中的系数矩阵Aai、Bai和Cai通过式(3)-(6)得到：












其中，Aa1表示阶跃输出扰动模型的扩增状态空间模型的第一系数矩阵，Aa2表示阶跃输入扰动模型的扩增状态空间模型的第一系数矩阵，Aa3表示斜坡输入扰动模型的扩增状态空间模型的第一系数矩阵，Aa4表示周期输入扰动模型的扩增状态空间模型的第一系数矩阵，Ba1表示阶跃输出扰动模型的扩增状态空间模型的第二系数矩阵，Ba2表示阶跃输入扰动模型的扩增状态空间模型的第二系数矩阵，Ba3表示斜坡输入扰动模型的扩增状态空间模型的第二系数矩阵，Ba4表示周期输入扰动模型的扩增状态空间模型的第二系数矩阵，Ca1表示阶跃输出扰动模型的扩增状态空间模型的第三系数矩阵，Ca2表示阶跃输入扰动模型的扩增状态空间模型的第三系数矩阵，Ca3表示斜坡输入扰动模型的扩增状态空间模型...

【专利技术属性】
技术研发人员：李益国，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32