一种燃气轮机模糊容错控制方法及系统技术方案

本说明书实施例公开了一种燃气轮机模糊容错控制方法及系统。所述方法包括：针对燃气轮机转速功率控制系统，构建T

【技术实现步骤摘要】
一种燃气轮机模糊容错控制方法及系统


[0001]本申请涉及燃气轮机容错控制
，尤其涉及一种燃气轮机模糊容错控制方法及系统。

技术介绍

[0002]燃气轮机系统在长期运行过程中容易产生执行器退化、损坏等问题。在执行机构产生故障的情况下，需要设计有效的模糊容错控制方法来解决运行过程中存在的故障问题。
[0003]在实现燃气轮机控制系统执行机构容错控制过程中，传输的数据量将会增大。利用传统的时间触发则会浪费大量的通信资源，增加传输带宽压力。在这种情况下，需要设计有效的机制来解决通信资源浪费问题。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本申请实施例提供了一种燃气轮机模糊容错控制方法及系统，设计控制器以解决燃料调节阀退化、损坏等故障对系统产生的影响，使系统能够继续稳定运行。另外，事件触发机制能够减少容错控制过程中传输的数据量，降低通信带宽压力。
[0005]为解决上述技术问题，本说明书实施例是这样实现的：
[0006]本说明书实施例提供的一种燃气轮机模糊容错控制方法，包括：
[0007]针对燃气轮机转速功率控制系统，构建T
‑
S模糊空间状态模型；
[0008]构建非周期采样事件触发机制的约束条件；
[0009]针对执行器的恒增益故障，构建执行器故障模型；
[0010]基于所述T
‑
S模糊空间状态模型、执行器故障模型和所述约束条件构建模糊容错控制器；
[0011]基于所述模糊容错控制器对所述燃气轮机进行控制。<br/>[0012]可选的，所述基于所述T
‑
S模糊空间状态模型、执行器故障模型和所述约束条件构建模糊容错控制器，具体包括：
[0013]基于所述T
‑
S模糊空间状态模型和所述约束条件求解最大采样周期；
[0014]基于所述执行器故障模型和所述T
‑
S模糊模型求解所述T
‑
S模糊空间状态模型的控制增益。
[0015]可选的，控制器增益及最大采样周期；
[0016]基于所述T
‑
S模糊空间状态模型和所述约束条件，采用线性矩阵不等式条件求解最大采样周期。
[0017]可选的，所述T
‑
S模糊空间状态模型，具体形式如下：
[0018][0019][0020]其中，x(t)表示实际系统连续的状态变量，表示x(t)的微分，x(t
k
)表示经过零阶保持器的离散的状态变量，u(t)表示输入量，A
i
,B
i
分别表示对应系统的系统矩阵和输入矩阵，K
j
表示控制器的增益矩阵，η
i
(θ(t))表示系统的隶属度函数，η
j
(θ(t
k
))表示控制器的隶属度函数，ρ表示该系统模糊化的隶属度函数个数。
[0021]可选的，在考虑执行机构故障情况下的控制规则可改写为：
[0022][0023]其中，G表示执行机构故障矩阵，G＝diag{g1,g2,
…
,g
r
}，0≤g
m
≤g
υ
≤g
M
≤1,υ＝1,2,
…
,r，g
m
和g
M
是给定的标量；
[0024]当g
υ
＝1(υ＝1,2,
…
,r)时，执行器处于正常工作的情况下；
[0025]当g
υ
＝0(υ＝1,2,
…
,r)时，执行器完全不能工作；
[0026]当g
υ
∈(0,1)(υ＝1,2,
…
,r)时，执行器存在部分故障。
[0027]可选的，在考虑到执行机构故障的情况后，T
‑
S模糊空间状态模型表示为：
[0028][0029]可选的，所述执行器包括燃料调节阀。
[0030]可选的，构造李雅普诺夫泛函，形成线性矩阵不等式。
[0031]可选的，非周期采样的采样间隔为：
[0032][0033]其中，h
l
表示当前采样时刻，h
l+1
表示下一采样时刻，d
m
表示采样周期的下界，d
M
表示采样周期的上界。
[0034]本说明书实施例还提供了一种燃气轮机模糊容错控制系统，包括：
[0035]T
‑
S模糊空间状态模型构建模块，用于针对燃气轮机转速功率控制系统，构建T
‑
S模糊空间状态模型；
[0036]约束条件构建模块，用于构建非周期采样事件触发机制的约束条件；
[0037]执行器故障模型构建模块，用于针对执行器的恒增益故障，构建执行器故障模型；
[0038]模糊容错控制器构建模块，用于基于所述T
‑
S模糊空间状态模型、执行器故障模型和所述约束条件构建模糊容错控制器；
[0039]燃气轮机控制模块，用于基于所述模糊容错控制器对所述燃气轮机进行控制。
[0040]本说明书实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：
[0041]本专利技术用于针对燃气轮机转速功率控制系统中执行机构恒增益故障情况，设计控制器已解决故障对系统产生的影响，使系统能够继续稳定运行，同时事件触发机制能够减少传输过程中的数据丢包问题，减少故障发生次数。
附图说明
[0042]此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申
请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
[0043]图1为本说明书实施例提供的一种燃气轮机模糊容错控制方法的流程示意图；
[0044]图2为燃气轮机系统状态的轨迹(x1,x2,x3)；
[0045]图3为控制输入u(t)的示意图；
[0046]图4为开环状态与加入控制器x1的对比图；
[0047]图5为开环状态与加入控制器x2的对比图。
[0048]图6为开环状态与加入控制器x3的对比图；
[0049]图7为本说明书实施例提供的对应于图1的一种燃气轮机模糊容错控制系统的结构示意图。
具体实施方式
[0050]为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0051]传统的时间触发，状态信号必须在固定时间内传输，控制信号必须在固定时间内更新，就会浪费很多不需要传输的通信资源。与时间触发相比，事件触发机制能本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种燃气轮机模糊容错控制方法，其特征在于，包括：针对燃气轮机转速功率控制系统，构建T
‑
S模糊空间状态模型；构建非周期采样事件触发机制的约束条件；针对执行器的恒增益故障，构建执行器故障模型；基于所述T
‑
S模糊空间状态模型、执行器故障模型和所述约束条件构建模糊容错控制器；基于所述模糊容错控制器对所述燃气轮机进行控制。2.如权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述基于所述T
‑
S模糊空间状态模型、执行器故障模型和所述约束条件构建模糊容错控制器，具体包括：基于所述T
‑
S模糊空间状态模型和所述约束条件求解最大采样周期；基于所述执行器故障模型和所述T
‑
S模糊模型求解所述T
‑
S模糊空间状态模型的控制增益。3.如权利要求2所述的控制方法，其特征在于，控制器增益及最大采样周期；基于所述T
‑
S模糊空间状态模型和所述约束条件，采用线性矩阵不等式条件求解最大采样周期。4.如权利要求1所述的控制方法，其特征在于，所述T
‑
S模糊空间状态模型，具体形式如下：下：其中，x(t)表示实际系统连续的状态变量，表示x(t)的微分，x(t
k
)表示经过零阶保持器的离散的状态变量，u(t)表示输入量，A
i
,B
i
分别表示对应系统的系统矩阵和输入矩阵，K
j
表示控制器的增益矩阵，η
i
(θ(t))表示系统的隶属度函数，η
j
(θ(t
k
))表示控制器的隶属度函数，ρ表示该系统模糊化的隶属度函数个数。5.如权利要求4所述的控制方法，其特征在于，在考虑执行机构故障情况下的控制规则可改写为：其中，G表示执行机构故障矩阵，G＝diag{g1,g2,
…
,...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘亚娟，赵雪芸，房方，陈远野，贾红，王巍，刘玉升，陈楠，
申请(专利权)人：国核自仪系统工程有限公司，
类型：发明
国别省市：