CN101859098A - 基于pid控制策略的锅炉燃烧率自寻优方法 - Google Patents
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Abstract
本发明使用通用的PID控制策略,通过选择和设计PID控制器输入信号,可实现锅炉燃烧“燃料-空气”比率值的自寻优,具有完全自适应、搜索速度快、收敛性好和算法简单的特点,解决了锅炉燃烧控制中传统的定值比率方法中存在的燃烧率不能随工况自动调整保持为最优等一些突出的、典型的问题,也克服了基于定步长和变步长的燃烧率自寻优算法中存在的寻优收敛性、算法复杂度以及在DCS或FCS控制***中的可实现性和易实现性方面的缺点。本发明所提出的寻优方法算法简单、易于实现,由于采用普通的PID控制模块,在现有的DCS/FCS平台上很容易实现,且具有很好的可移植性。
Description
技术领域
本发明属于自动控制技术领域,涉及一种基于PID算法的锅炉燃烧率自寻优控制方法。
背景技术
锅炉在能源工业中具有着极为重要的地位,广泛应用于电力、机械、冶金、化工、纺织、造纸、食品等行业,在工业生产和民用生活方面发挥着重要作用。锅炉燃烧率主要体现为参与燃烧的燃料和空气量的比率,其数值直接决定燃烧过程所产生的热能能否得到充分利用,对于锅炉的经济运行、节能减排、降低污染具有极为重要的意义。
现有的典型的锅炉燃烧控制***将燃料-空气比率设定为常数,即使锅炉燃烧过程保持在“燃料-空气”的固定比率下运行。但是,众多的应用实践已经表明,由于锅炉燃烧受到多种干扰因素的影响,尤其对于燃煤锅炉,其燃烧效率受到煤种、煤质等多种因素的影响,在采用固定“燃料-空气”比率的情况下往往很难甚至不能够取得最佳的燃烧率,更不能在控制过程中随干扰因素等情况的变化而自动保持最佳燃烧率。
在某些改进的控制方案中,采用炉膛热量信号表征燃料量,这虽然在一定程度上改善了采用固定“燃料-空气”比率控制方案的情况下所带来的问题,但由于热量信号是由燃料和风量两种主要因素共同作用的,为一多元函数,单纯采用热量信号作为燃料量在准确、客观地表征实际燃料量方面还存在着较大的局限性和不足之处,仍然不能很好地解决锅炉燃烧率的自动寻优和最佳燃烧率的保持问题。
在后来进一步的研究和应用中,有学者和工程技术人员设计实现了基于定步长和变步长的燃烧率自寻优算法,其基本思想是基于风量和燃烧发热量的关系曲线,通过试凑的方法判断当前运行点位于关系曲线的哪一侧,进而采用定步长或变步长逐步逼近的算法来找到位于关系曲线顶点的燃烧率最优点。这种自寻优算法克服了采用固定“燃料-空气”比率控制方案的不足,但其主要问题是:
1.寻优步长的确定大多依靠经验;
2.寻优时间较长,寻优过程在最优点附近容易发生振荡;
3.算法较为复杂,运算量较大,不利于实时控制的实现;同时,由于数学运算和逻辑判断在算法中同时存在,使其很难利用现有的分散控制***(DCS)或现场总线控制***(FCS)所提供的模拟量过程控制基本模块来实现,需要用户采用各类与控制***和平台相关的编程语言来单独编程实现,大大影响了算法基于DCS/FCS控制平台的可实现性、易用性和可移植性。
发明内容
本发明针对上述基于定步长和变步长的燃烧率自寻优算法所存在的问题,提出一种基于PID控制策略的燃烧率自寻优方法用于锅炉的燃烧控制,其特征在于,本方法是通过一个通用的PID控制器模块实现的;
根据PID控制模块或功能块的运算逻辑,通过适当组态或参数设置,使控制模块或功能块的输入量e=G(k),即:
其中,Q(k)为当前时刻的热量信号采样值;Q(k-1)为上一时刻的热量信号采样值;F(k)为当前时刻的风量信号采样值;F(k-1)为上一时刻的风量信号采样值;
在下一时刻,当前的已获得的采样值Q(k)、F(k)成为Q(k-1)、F(k-1),新的采样值Q(k)、F(k)生成,然后重新计算得到G(k)作为所述PID控制器模块的过程量输入信号,经PID运算得到下一时刻的“燃料-空气”比率的搜索值,从而开始一个新的搜索周期;
所述PID控制器模块的输出OUT为当前时刻的“燃料-空气”比率的搜索值;进入稳态后,控制器输出即为“燃料-空气”最优比率;
算法按如下情况采用不同的规则进行运算和搜索输出:
情况1:当前后两次检测到的风量相同,发热量也相同时,则所述PD控制器模块输出值即“燃料-空气”比率不变,此时相当于在稳态;
情况2:当前后两次检测到的风量相同,而前后两次检测到的发热量不相同时,所述PID控制器模块输出值保持不变;
情况3:当前后两次检测到的风量不相同、发热量也不相同时,所述PID控制器模块进行输出控制直至输出值稳定,此时相当于在搜索过程中。
所述整个搜索过程的开始阶段,G(0)可设定为0或一个较小的正整数ε。
所述的风量信号采样值也可以用空气量信号采样值代替。
所述算法中风量F(k)=F(k-1)在工程实际中并非为严格意义上的数学相等,只要满足|F(k)=F(k-1)|<δ,即认为是F(k)=F(k-1),δ为用户定义的某一死区值。
本发明的有益效果如下:
1.寻优过程完全是自适应的,搜索步长和速度自动随当前寻优状态变化;
2.搜索时间短,具有好的搜索收敛性,寻优精度高;
3.算法简单,易于实现,由于采用普通的PID控制模块,在现有的DCS/FCS平台上很容易实现,且具有很好的可移植性,尤其是非常适合于具有完全分布式控制特点的、所提供的现场级控制模块相对简单的现场总线控制***的实现,由于算法简单、本地运算速度快且网络流量数据非常小或基本没有,可在充分利用现场总线技术优势的基础上实现锅炉燃烧优化的实时控制。
附图说明
下面结合附图对本发明作详细说明:
图1为燃料量一定时锅炉燃烧的发热量Q与风量(空气量)F的关系曲线;
图2为锅炉燃烧的发热量Q与风量(空气量)F的关系曲线族;
图3为典型的锅炉燃烧控制***;
图4为基于PID控制策略的锅炉燃烧控制***;
图5为“燃料-空气”最优比率Rop搜索算法的实现方案;
图6为具有SP和PV输入端的PID控制模块令e=G(k)的实现方法(1);
图7为具有SP和PV输入端的PID控制模块令e=G(k)的实现方法(2);
图8为不具有SP输入端的PID控制模块令e=G(k)的实现方法;
图9为F-Q曲线上位于波峰左侧的可能的上一状态点示意图;
图10为上一状态点来自左上方时的寻优路线;
图11为上一状态点来自右上方时的寻优路线;
图12为上一状态点来自左下方时的寻优路线;
图13为上一状态点来自右下方时的寻优路线;
图14为F-Q曲线上位于波峰右侧的可能的上一状态点示意图。
具体实施方式
在锅炉***中,单位燃料量与其按比率R所配比的风量(空气量)混合燃烧时,如果发热量为最大值,则此时锅炉燃烧率为最优值,此时的“燃料-空气”比率R为最优值Rop。这一关系可由F-Q曲线(风量-热量曲线)描述,该曲线表达的是当燃料量保持不变时,风量与发热量间的关系,如图1所示。
当燃料量变化时,以图1为基础就可构成一族曲线,如图2所示。图中的每条曲线均可表达燃料量为某一定值时风量与发热量的关系。在曲线族中,曲线越靠右表示燃料量越多,即曲线1的燃料量<曲线2的燃料量<曲线3的燃料量。
图3所示为一典型的锅炉燃烧控制***,其中燃料-空气比率R采用常数设定值,使锅炉燃烧过程保持在“燃料-空气”的固定比率下运行。
本发明提出的基于PID控制策略的锅炉燃烧控制***如图4所示。这里,燃料-空气比率不再是一个固定的常数,而是通过“燃料-空气”最优比率Rop搜索算法得到。
下面结合附图5对所述搜索算法做进一步的说明:
1.采用一个通用的PID控制器模块;
2.根据PID控制模块(或功能块)的运算逻辑,通过适当组态或参数设置,使模块(或功能块)的输入量e=G(k),即:
其中,
Q(k):当前时刻的热量信号采样值;
Q(k-1):上一时刻的热量信号采样值;
F(k):当前时刻的风量(空气量)信号采样值;
F(k-1):上一时刻的风量(空气量)信号采样值;
例如,在分散控制***(DCS)或现场总线控制***(FCS)的控制策略组态中,令e=G(k)的实现方法可为:
(1)对于具有SP和PV输入端的PID控制模块(或功能块),如果模块的运算逻辑定义为e=SP-PV,则使G(k)与SP端相连,使输入端PV=0;否则如果运算逻辑定义为e=PV-SP,则使G(k)与PV端相连,使输入端SP=0。
如图6、图7所示。
(2)对于不具有SP输入端,即设定点数值是通过功能块内部参数的方式由用户设定的PID模块(例如在某些FCS的组态软件中),可设置PID模块的运算逻辑为e=PV-SP,然后使G(k)与PV端相连,并设置内部参数SP为0。如图8所示。
3.PID控制器模块的输出OUT为当前时刻(当前步)的“燃料-空气”比率R的搜索值R(k);进入稳态后,控制器输出即为“燃料-空气”最优比率Rop;
4.在下一时刻,当前的已获得的采样值Q(k)、F(k)成为Q(k-1)、F(k-1),新的采样值Q(k)、F(k)生成,然后重新计算得到G(k)作为PID控制器模块的过程量输入信号,经PID运算得到下一时刻的“燃料-空气”比率R的搜索值R(k),从而开始一个新的搜索周期;
5.在整个搜索过程的开始阶段,G(0)可设定为0或一个较小的正整数ε;
6.算法按如下几种情况采用不同的规则进行运算和搜索输出:
情况1:当前后两次检测到的风量相同,即F(k)=F(k-1),发热量也相同时,即Q(k)=Q(k-1),则此时PID控制器输出值即“燃料-空气”比率R不变,此时相当于在稳态;
情况2.当前后两次检测到的风量相同时,即F(k)=F(k-1),而前后两次检测到的发热量不相同即Q(k)≠Q(k-1)时,PID控制器输出的R也保持不变。因为:
引起发热量变化因素是:1)燃料量的变化2)燃料量外的其他扰动因素引起的(即燃料量不变时,而其他某些次要的扰动因素变化了,也会引起发热量变化)。如果是燃料量变化引起发热量变化时,由图3所示的控制策略可知,风量是会随后发生变化的,此时检测到的“风量相同”,即F(k)=F(k-1)仅仅是暂时的。由于燃料量的变化,很快就会检测到风量也发生了变化,即F(k)不再等于F(k-1),此时则按“情况3”所对应的规则进行的处理和搜索输出。如果是由于“燃料量外的其他扰动因素引起的发热量变化”,则由于控制器的设计是按照F-Q曲线(燃料量一定时,风量与发热量的关系曲线)作为基本依据设计的,所以在该种情况下,由于不确切知道其他扰动因素作用时,风量变化对发热量的影响规律,故控制器采用保守策略,即保持输出R不变。
情况3.当前后两次检测到的风量不相同、发热量也不相同,即F(k)≠F(k-1)且Q(k)≠Q(k-1)时,PID控制器的输出即“燃料-空气”比率R值按如图5所描述之策略进行输出控制,此时相当于在搜索过程中。
7.此外,应注意的是,算法中F(k)=F(k-1)在工程实际中并非为严格意义上的数学相等,只要满足|F(k)=F(k-1)|<δ(δ为用户定义的某一死区值),即认为是F(k)=F(k-1)。
对上述情况3的搜索过程可进一步解释为:
如图9所示,F-Q曲线上的点{Q(k),F(k)}表示当前状态,这个当前状态只能是从①、②、③、④四个方向所表征的上一状态{Q(k-1),F(k-1)}变化来的,即左上、左下、右上、右下,所有可能的上一状态总是来自这四个方向中的一个方向。上一状态既可能来自同一F-Q曲线,又可能来自曲线族上的其他F-Q曲线(对应的燃料量不同)。
下面逐一讨论这四个方向的上一状态{Q(k-1),F(k-1)}与当前状态{Q(k),F(k)}的关系,此处详细给出当前点在曲线波峰左侧的情况,当前点在曲线波峰右侧的情况分析与此相同。
1.上一状态来自方向①(左上方向):在这个方向上,上一状态与当前状态的关系为:Q(k)-Q(k-1)<0,F(k)-F(k-1)>0,即风量增加了,但单位发热量下降了。所以,根据自寻优PID控制器的输入:
所以,自寻优PID控制器的输出将减小,即比率R减小,从而风量将减小,按以上的燃烧曲线知,假设燃料量此时刻是不变的,当风量减小时,发热量会降低,即当前点将沿曲线向下移动,移动到如图10所示的点{Q(k+1),F(k+1)}。移动到点{Q(k+1),F(k+1)}后,与上一状态点{Q(k),F(k)}相比有:Q(k+1)-Q(k)<0,F(k+1)-F(k)<0,此时自寻优PID控制器的输入为:
所以自寻优PID控制器的输出将增大,即比率R增大,从而风量将增大,即开始沿F-Q曲线向上走,向下一状态点{Q(k+2),F(k+2)}移动。可见,经过最多一步的寻优方向调整后,又重新进入了正确的寻优方向。
综合起来,其寻优路线如图10所示,图中1、2、3指示寻优路线。
2.上一状态来自方向②(右上方向):其自寻优工作原理与上述分析过程相同,其寻优路线如图11所示。
3.上一状态来自方向③(左下方向):其寻优路线如图12所示。
4.上一状态来自方向④(右下方向):其寻优路线如图13所示。
对于当前点在F-Q曲线波峰右侧的情况,如图14所示,分析过程和工作原理与前相同。
可见,通过恰当选择和设计控制器输入的信号形式,使用传统的PID控制策略,即可实现“燃料-空气”比率的自寻优。
本发明已试用于国内多家热电厂和供暖锅炉的基于DCS和FCS的燃烧控制中,自现场实施和运行至今,***均已稳定运行1年以上,在很大程度上节省了燃料消耗、降低了排放,据某家供暖企业出具的统计数据显示,每吨蒸汽煤耗降低20Kg,同实施本专利前的燃烧控制***相比,煤耗减少30%。同时,由于本发明强的易用性和可实现性,使其能够实现基于先进的现场总线技术的全分布式测控***,使厂级的综合自动化水平大幅度提高,大大减少了人力和***维护的费用,为企业带来直接和间接的经济效益增加达500万元/年。
Claims (4)
1.一种基于PID控制策略的锅炉燃烧率自寻优方法,其特征在于,本方法是通过一个通用的PID控制器模块实现的;
根据PID控制模块或功能块的运算逻辑,通过适当组态或参数设置,使控制模块或功能块的输入量e=G(k),即:
其中,Q(k)为当前时刻的热量信号采样值;Q(k-1)为上一时刻的热量信号采样值;F(k)为当前时刻的风量信号采样值;F(k-1)为上一时刻的风量信号采样值;
在下一时刻,当前的已获得的采样值Q(k)、F(k)成为Q(k-1)、F(k-1),新的采样值Q(k)、F(k)生成,然后重新计算得到G(k)作为所述PID控制器模块的过程量输入信号,经PID运算得到下一时刻的“燃料-空气”比率的搜索值,从而开始一个新的搜索周期;
所述PID控制器模块的输出OUT为当前时刻的“燃料-空气”比率的搜索值;进入稳态后,控制器输出即为“燃料-空气”最优比率;
算法按如下情况采用不同的规则进行运算和搜索输出:
情况1:当前后两次检测到的风量相同,发热量也相同时,则所述PID控制器模块输出值即“燃料-空气”比率不变,此时相当于在稳态;
情况2:当前后两次检测到的风量相同,而前后两次检测到的发热量不相同时,所述PID控制器模块输出值保持不变;
情况3:当前后两次检测到的风量不相同、发热量也不相同时,所述PID控制器模块进行输出控制直至输出值稳定,此时相当于在搜索过程中。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述整个搜索过程的开始阶段,G(0)可设定为0或一个较小的正整数ε。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述的风量信号采样值也可以用空气量信号采样值代替。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述算法中风量F(k)=F(k-1)在工程实际中并非为严格意义上的数学相等,只要满足|F(k)=F(k-1)|<δ,即认为是F(k)=F(k-1),δ为用户定义的某一死区值。
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