CN105673094A - 基于自抗扰控制的汽轮机转速控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供的基于自抗扰控制的汽轮机转速控制方法，具有这样的特征，包括以下步骤：步骤一，二阶跟踪微分器优化汽轮机的转速的过渡过程，跟踪输入信号和输入信号的微分信号；步骤二，由扩张状态观测器观测输出信号和输出信号的微分信号；步骤三，将由跟踪到的输入信号和观测到的输出信号之间的误差，以及跟踪到的输入信号的微分信号和观测到的输出信号的微分信号之间的误差，通过非线性状态误差反馈控制律计算得到一个非线性状态误差反馈控制量；以及步骤四，由得到的非线性状态误差反馈控制量以及扩张状态观测器扩张出来的扰动估计值得出最终控制量，即蒸汽流量，其中，输入信号为给定转速，输出信号为实际转速。

Description

基于自抗扰控制的汽轮机转速控制方法

技术领域

本发明涉及中间再热式汽轮机控制领域，特别涉及一种基于自抗扰控制的汽轮机转速控制方法。

背景技术

在火力发电厂生产过程中，汽轮机转速控制是核心技术的主要部分。长期以来，提高汽轮机精确性、快速性和稳定性一直是汽轮机控制研究的热点。由于锅炉蒸汽通过高压阀进入高压缸后，中间再热式汽轮机存在庞大的中间再热容积，高压缸排汽增多的部分并未立即进入中压缸，而是滞留在再热器中，使中、低压缸排汽时间滞后，导致中间再热式汽轮机具有大时滞特性，引起汽轮机响应慢；另外电力负荷变化的不确定性还会导致汽轮机转速的不稳定。为了满足火力发电厂中间再热式汽轮机快速响应和稳定运行的要求，有必要提高汽轮机反应的快速性和运转的稳定性，这样才能保证机组的经济型和安全性。

文献检索查到相关专利：2014年2月5日公开的申请号为201310533169.9的发明专利《一种基于自适应逆控制的汽轮机转速控制方法》，提供一种基于自适应逆控制的汽轮机转速控制方法，将自适应逆控制的方法与神经网络技术结合，利用RBF神经网络在线辨识获得对象模型、逆模型和扰动消除控制器，对给定转速信号和外部扰动分别进行控制，使两者同时达到最佳控制效果，无需在两者之间进行折衷。

但是上述专利存在缺陷：虽然不需要事先知道汽轮机调速对象的精确模型，能够很好的跟踪速度指令，并有效抑制干扰，但是该方法需要将扰动信号产生的效果分离出来，然后针对此扰动效果在线构建自适应消除控制器，在不改变对象动态特性的条件下，才能抑制扰动。

发明内容

本发明是为了解决上述问题而进行的，目的在于提供一种参数适应性强，保证高精度控制的基于自抗扰控制的汽轮机转速控制方法。

本发明提供的基于自抗扰控制的汽轮机转速控制方法，具有这样的特征，包括以下步骤：

步骤一，二阶跟踪微分器优化汽轮机的转速的过渡过程，跟踪输入信号和输入信号的微分信号；

步骤二，由扩张状态观测器观测输出信号和输出信号的微分信号；

步骤三，将由跟踪到的输入信号和观测到的输出信号之间的误差，以及跟踪到的输入信号的微分信号和观测到的输出信号的微分信号之间的误差，通过非线性状态误差反馈控制律计算得到一个非线性状态误差反馈控制量；以及

步骤四，由得到的非线性状态误差反馈控制量以及扩张状态观测器扩张出来的扰动估计值得出最终控制量，即蒸汽流量，

其中，输入信号为给定转速，输出信号为实际转速。

本发明提供的基于自抗扰控制的汽轮机转速控制方法，还具有这样的特征：其中，跟踪微分器的汽轮机的转速过渡过程的计算公式为

$\left\{\begin{array}{c}e=x_1-v\\ {\stackrel{\·}{x}}_1=x_2-d{\left|e\right|}^{\frac{1}{2}}sign\left(e\right)\\ {\stackrel{\·}{x}}_2=-rsign\left(e\right)\end{array}\right.,$

v为汽轮机的给定转速，x₁对输入信号v(t)进行快速无超调跟踪，同时x₂跟踪输入信号的微分信号e为跟踪到的给定转速值与给定转速之间的误差，sign(·)是符号函数，r,d为需要设定的跟踪微分器的参数。

本发明提供的基于自抗扰控制的汽轮机转速控制方法，还具有这样的特征：其中，扩张状态观测器的计算公式为

$\left\{\begin{array}{c}{e}_0=z_1-y\\ {\stackrel{\·}{z}}_1=z_2-{\mathrm{\β}}_1{e}_0\\ {\stackrel{\·}{z}}_2=z_3-{\mathrm{\β}}_{2}fal(e_0,{\mathrm{\α}}_1,\mathrm{\δ})+bu\\ {\stackrel{\·}{z}}_3=-{\mathrm{\β}}_{3}fal(e_0,{\mathrm{\α}}_2,\mathrm{\δ})\end{array}\right.,$

式中

$fal(e_0,\mathrm{\α},\mathrm{\δ})=\left\{\begin{array}{c}\frac{e_0}{{\mathrm{\δ}}^{1-\mathrm{\α}}},\left|e_0\right|\≤\mathrm{\δ}\\ {\left|e_0\right|}^{\mathrm{\α}}sign\left(e_0\right),\left|e_0\right|\≥\mathrm{\δ}\end{array}\right.,$

y为汽轮机的实际输出转速，z₁为估计跟踪到的汽轮机的实际转速，e₀为估计跟踪到的实际转速与实际输出转速的误差，z₂为估计跟踪到的汽轮机的实际转速的变化率，z₃为汽轮机的转速扰动估计值，α₁，α₂，δ，β₁，β₂，β₃为需要设定的扩张状态观测器的参数。

本发明提供的基于自抗扰控制的汽轮机转速控制方法，还具有这样的特征：其中，非线性状态误差反馈控制律的计算公式为

$\left\{\begin{array}{c}{e}_1=v_1-z_1\\ e_2=v_2-z_2\\ u_0={\mathrm{\β}}_{4}fal(e_1,{\mathrm{\α}}_3,\mathrm{\δ})+{\mathrm{\β}}_{5}fal(e_2,{\mathrm{\α}}_4,\mathrm{\δ})\\ u=u_0-z_3/b\end{array}\right.,$

v₁为跟踪到的汽轮机的给定转速，v₂为跟踪到的汽轮机的给定转速的变化率，z₁为估计跟踪到的汽轮机的实际转速，z₂为估计跟踪到的汽轮机的实际转速的变化率，z₃为汽轮机的转速扰动估计值，e₁为汽轮机实际转速与给定转速的误差，e₂为汽轮机的实际转速的变化率与给定转速的变化率的误差，u₀为非线性状态误差反馈控制量，u为控制高压阀调节汽轮机的最终控制量，α₃，α₄，β₄，β₅，δ为需要设定的非线性状态误差反馈控制律的参数，

本发明提供的基于自抗扰控制的汽轮机转速控制方法，还具有这样的特征：其中，过渡过程可以使***输入光滑的输入信号，并提取输入信号的微分信号，避免因设定值突变造成跟踪到的输入信号的剧烈变化而产生超调。

本发明提供的基于自抗扰控制的汽轮机转速控制方法，还具有这样的特征：其中，扩张状态观测器把非线性不确定被控对象和外部干扰因素都等效为***发生的扰动，然后进行估计和补偿，将非线性***转化成线性积分串联型***，实现动态补偿线性化，同时保证***对干扰有很好的抑制作用。

本发明提供的基于自抗扰控制的汽轮机转速控制方法，还具有这样的特征：其中，将实际转速与给定转速的误差和实际转速的变化率与给定转速的变化率的误差进行非线性状态误差反馈处理，使***能够更快地进入稳态。

发明作用和效果

根据本发明所涉及的基于自抗扰控制的汽轮机转速控制方法，利用二阶跟踪微分器优化汽轮机转速过渡过程，通过非线性状态误差反馈控制律来控制被控对象，由扩张观状态测器对汽轮机转速扰动进行估计和补偿，把***内部不确定因素和外部扰动都等效为***发生的扰动，并将非线性***变为线性积分串联型***，从而实现***的动态反馈线性化；这样，无论被控对象是确定性的还是不确定性的，线性的还是非线性的，时变的还是时不变的，经过扩张状态观测器估计和补偿就可以用统一的方法进行控制。

附图说明

图1是本发明在实施例中的基于自抗扰控制的汽轮机转速控制方法的流程图；

图2是本发明在实施例中的中间再热式汽轮机的结构示意图；

图3是本发明在实施例中的汽轮机转矩和蒸汽流量之间的传递函数框图；

图4是本发明在实施例中的汽轮机自抗扰转速控制仿真结构图；

图5是本发明在实施例中的汽轮机PID转速仿真结构图；

图6是本发明在实施例中的汽轮机自抗扰控制及传统PID控制转速动态响应的曲线图；

图7是本发明在实施例中的电力负荷波动对转速稳定的影响(方波信号)的曲线图；以及

图8是本发明在实施例中的电力负荷波动对转速稳定的影响(白噪声信号)的曲线图。

具体实施方式

以下参照附图及实施例对本发明所涉及的基于自抗扰控制的汽轮机转速控制方法作详细的描述。

图1是本发明在实施例中的基于自抗扰控制的汽轮机转速控制方法的流程图。

如图1所示，基于自抗扰控制的汽轮机转速控制方法具有以下步骤：

步骤一：使用二阶跟踪微分器优化汽轮机的转速的过渡过程，跟踪输入信号和输入信号的微分信号。

其中，输入信号为给定转速，在仿真实例中用阶跃信号表示。

跟踪微分器的汽轮机的转速过渡过程的计算公式为

$\left\{\begin{array}{c}e=x_1-v\\ {\stackrel{\·}{x}}_1=x_2-d{\left|e\right|}^{\frac{1}{2}}sign\left(e\right)\\ {\stackrel{\·}{x}}_2=-rsign\left(e\right)\end{array}\right.,$

v为汽轮机的给定转速，x₁对输入信号v(t)进行快速无超调跟踪，同时x₂跟踪输入信号的微分信号e为跟踪到的给定转速值与给定转速之间的误差，sign(·)是符号函数，r,d为需要设定的跟踪微分器的参数。

利用二阶跟踪微分器优化汽轮机转速过渡过程，可以使***输入光滑的输入信号v(t)，并提取原始信号的微分信号这样能避免因设定值突变造成跟踪到的输入信号的剧烈变化而产生超调。

步骤二：由扩张状态观测器观测输出信号和输出信号的微分信号。

其中，输出信号为汽轮机的实际转速。

扩张状态观测器的计算公式为

$\left\{\begin{array}{c}{e}_0=z_1-y\\ {\stackrel{\·}{z}}_1=z_2-{\mathrm{\β}}_1{e}_0\\ {\stackrel{\·}{z}}_2=z_3-{\mathrm{\β}}_{2}fal(e_0,{\mathrm{\α}}_1,\mathrm{\δ})+bu\\ {\stackrel{\·}{z}}_3=-{\mathrm{\β}}_{3}fal(e_0,{\mathrm{\α}}_2,\mathrm{\δ})\end{array}\right.,$

式中

$fal(e_0,\mathrm{\α},\mathrm{\δ})=\left\{\begin{array}{c}\frac{e_0}{{\mathrm{\δ}}^{1-\mathrm{\α}}},\left|e_0\right|\≤\mathrm{\δ}\\ {\left|e_0\right|}^{\mathrm{\α}}sign\left(e_0\right),\left|e_0\right|\≥\mathrm{\δ}\end{array}\right.,$

y为汽轮机的实际输出转速，

z₁为估计跟踪到的汽轮机的实际转速，

e₀为估计跟踪到的实际转速与实际输出转速的误差，

z₂为估计跟踪到的汽轮机的实际转速的变化率，

z₃为汽轮机的转速扰动估计值，

α₁，α₂，δ，β₁，β₂，β₃为需要设定的扩张状态观测器的参数。

由非线性扩张状态观测器的表达式中的非线性切换部分可见，当实际转速误差e₀较大时，通过其绝对值进行开方使其切换增益降低，防止产生超调，当实际转速误差e₀较小时，通过对其绝对值进行开方使其切换增益增大，加快收敛。

扩张状态观测器把非线性不确定被控对象和外部干扰因素都等效为***发生的扰动，然后进行估计和补偿，将非线性***变成线性积分串联型***，实现动态补偿线性化，同时保证***对干扰有很好的抑制作用。

步骤三：将由跟踪到的输入信号和观测到的输出信号之间的误差，以及跟踪到的输入信号的微分信号和观测到的输出信号的微分信号之间的误差，通过非线性状态误差反馈控制律计算得到一个非线性状态误差反馈控制量。

步骤四：由得到的非线性状态误差反馈控制量以及扩张观测器扩张出来的扰动估计值得出最终控制量，即蒸汽流量。

非线性状态误差反馈控制律的计算公式为

$\left\{\begin{array}{c}{e}_1=v_1-z_1\\ e_2=v_2-z_2\\ u_0={\mathrm{\β}}_{4}fal(e_1,{\mathrm{\α}}_3,\mathrm{\δ})+{\mathrm{\β}}_{5}fal(e_2,{\mathrm{\α}}_4,\mathrm{\δ})\\ u=u_0-z_3/b\end{array}\right.,$

v₁为跟踪到的汽轮机的给定转速，

v₂为跟踪到的汽轮机的给定转速的变化率，

z₁为估计跟踪到的汽轮机的实际转速，

z₂为估计跟踪到的汽轮机的实际转速的变化率，

z₃为汽轮机的转速扰动估计值，

e₁为汽轮机实际转速与给定转速的误差，

e₂为汽轮机的实际转速的变化率与给定转速的变化率的误差，

u₀为非线性状态误差反馈控制量，

u为控制高压阀调节汽轮机的最终控制量，

α₃，α₄，β₄，β₅，δ为需要设定的非线性状态误差反馈控制律的参数。

δ与上述扩张状态观测器中相同。

非线性状态误差反馈控制律是根据实际转速与给定转速的误差e₁和实际转速的变化率与给定转速的变化率的误差e₂来决定的积分串联型被控对象的控制规律。通过非线性状态误差反馈控制律计算得到一个非线性状态误差反馈控制量u₀，再对误差反馈控制量u₀以及扩张状态观测器扩张出来的扰动估计值z₃来决定最终控制量，即蒸汽流量u。

实际转速与给定转速的误差e₁和实际转速的变化率与给定转速的变化率的误差e₂进行非线性状态误差反馈处理，使***能够更快地进入稳态。

下面建立中间再热式汽轮机数学模型，中间再热式汽轮机每个汽缸的容积效应公式为：

$H_T=\frac{Q_{out}\left(s\right)}{Q_{in}\left(s\right)}=\frac{1}{T_{T}s+1},$

图2是本发明在实施例中的中间再热式汽轮机的结构示意图。

图3是本发明在实施例中的汽轮机转矩与蒸汽流量之间的传递函数框图。

如图2和图3所示，汽轮机有多个汽缸驱动一台发电机，各个汽缸按照工作蒸汽的压力分为高压缸(HP)、中压缸(IP)以及低压缸(LP)。为了提高热效率，现代汽轮机还有中间再热环节。

图2中锅炉高温高压蒸汽由汽门及汽室进入高压缸。流出高压缸的蒸汽送进再加热器加热升温，蒸汽升温后进入中压缸，流出中压缸的蒸汽经连接管道直接进入低压缸。将汽门及汽室到高压缸之间的部分，容积效应时间记为T_HR，高压缸到中压缸之间的部分，容积效应时间记为T_RH，中压缸到低压缸之间的联接管道，容积效应时间记为T_CO。中间再热式汽轮机由于存在庞大的中间再热容积，使高压缸排汽到中压缸滞后τ秒。设T_HP、T_IP、T_LP分别是高、中、低压缸的出力系数，满足K_HP+K_IP+K_LP＝1。T_mH、T_mI、T_mL分别是高、中、低压缸的输出转矩，则如图3所示，由函数框图可得：

$\left\{\begin{array}{c}{Q}_1=\frac{1}{1+{\mathrm{sT}}_{HR}}{Q}_0\\ Q_2=\frac{e^{-\mathrm{\τ}s}}{1+{\mathrm{sT}}_{RH}}{Q}_1\\ Q_3=\frac{1}{1+{\mathrm{sT}}_{CO}}{Q}_2\\ T_{mH}=K_{HP}{Q}_1\\ T_{mI}=K_{IP}{Q}_2\\ T_{mL}=K_{LP}{Q}_3\\ T_m=T_{mH}+T_{mI}+T_{mL}\\ K_{HP}+K_{IP}+K_{LP}=1\end{array}\right.,$

由于T_CO<<T_RH，一般不考虑低压缸出力，则可简化得到转矩与蒸汽流量之间的传递函数为：

$G_1\left(s\right)=\frac{T_m}{Q_0}=\frac{K_{HP}}{T_{HP}s+1}+\frac{(1-K_{HP})e^{-\mathrm{\&tau;}s}}{(T_{HP}s+1)(T_{RH}s+1)},$

汽轮机转子视为积分环节，汽轮机转距与转速之间的传递函数为：

$G_2=\frac{1}{T_{\mathrm{\&alpha;}}s},$

式中，T_α为转子时间常数。

下面举一个实例对基于自抗扰控制的汽轮机转速控制方法与传统PID控制进行对比。

在某发电有限公司340MW汽轮机中，汽轮机高压缸出力系数K_HP＝0.3，但是容积效应时间T_HR、T_RH有不确定性，一般T_HR在0.2-0.3秒之间的范围内，T_RH在5-10秒之间的范围内，针对340MW汽轮机组取T_HP＝0.3秒，T_RH＝8秒，τ＝2秒，T_α＝10秒，则汽轮机转矩与蒸汽流量之间的传递函数以及汽轮机转距与转速之间的传递函数分别为:

$G_1\left(s\right)=\frac{0.3}{0.3s+1}+\frac{0.7e^{-2s}}{2.4s^2+8.3s+1},$

$G_2\left(s\right)=\frac{1}{10s}$

图4是本发明在实施例中的汽轮机自抗扰转速控制仿真结构图。

图5是本发明在实施例中的汽轮机PID转速仿真结构图。

如图4与图5所示，使用Simulink工具对汽轮机转速控制***进行建模，通过***模拟实验对模型参数进行优化，其中将电力负荷波动视为***扰动。

(1)自抗扰控制器参数设置

自抗扰控制器各参数的建议选取范围：r为0.01～0.1；d为50～100；β₁为50～200；β₂为200～350；β₃为800～1500；β₄为400～600；β₅为19～23；参数α的选取依照α₁：α₂＝2:1及α₄：α:₃＝2:1，其中0＜α₂＜α₁＜1，0＜α₃＜1＜α₄。

下面所做仿真实验中的常规PID控制器和自抗扰控制器的最优参数是通过实验调试整定获得的，其中常规PID控制器参数分别为：k_p＝50,k_i＝5,k_d＝100；(紧接上段，不用分行)自抗扰控制器参数分别为：r＝0.01，d＝50，β₁＝100，β₂＝300，β₃＝1000，β₄＝500，β₅＝20，α₁＝0.5，α₂＝0.25，α₃＝0.75，α₄＝1.5，δ＝0.0025，(其中0＜α₂＜α₁＜1，0＜α₃＜1＜α₄)。

(2)汽轮机冲转到给定转速的仿真实验

图6是本发明在实施例中的汽轮机自抗扰控制及传统PID控制转速动态响应的曲线图。

图4与图5的仿真结构图中，先不考虑电力负荷扰动，做汽轮机输出转速达到给定转速并维持转速旋转仿真实验，将自抗扰控制与PID控制时间进行对比，取仿真时间250秒，仿真结果如图6所示，PID控制虽然很快能达到给定转速，但是超调到3280rpm，自抗扰控制反应较平缓，比PID超调小，只有3008rpm，同时自抗扰控制输出转速达到3000rpm(±2rpm)的时间为16.3秒，PID控制需要20.3秒。其原因在于，自抗扰控制器利用跟踪微分器优化汽轮机转速的过渡过程，过渡过程可以使***输入光滑的输入信号，并提取输入信号的微分信号，避免因设定值突变造成跟踪到的输入信号的剧烈变化而产生超调，同时将输出和输入的误差以及输出的变化率和输入的变化率的误差进行非线性状态误差反馈处理，从而使***能够更快进入稳态。

(3)***稳定性能仿真实验

图7是本发明在实施例中的电力负荷波动对转速稳定的影响(方波信号)的曲线图。

如图7所示，考虑电力负荷扰动，将仿真时间设为250秒，其中电力负荷扰动模块包含用户、发电机和常数模块，用户和发电机模块均采用脉冲信号，用户模块的参数幅值设置为50，频率设置为0.03，发电机模块参数幅值设置为100，频率设置为0.003，常数模块设置100，用以模拟电力负荷的波动，得到输出转速曲线，将稳定的部分局部放大。

图8是本发明在实施例中的电力负荷波动对转速稳定的影响(白噪声信号)的曲线图。

如图8所示，将仿真时间设为250秒，电力负荷扰动模块采用白噪声信号，将白噪声信号功率为10000，采样时间设置为1，用以模拟电力负荷真实的波动，得到输出转速曲线，将稳定的部分局部放大。

图7和图8是基于电力负荷波动的自抗扰控制器和PID控制器的汽轮机转速控制***稳定性能实验。仿真结果表明，自抗扰控制汽轮机转速受电力负荷波动比PID控制汽轮机转速受电力负荷波动小3-4倍。其原因在于，自抗扰控制器中扩张观测器对非线性不确定被控对象和外部干扰因素都等效成***发生的扰动，然后进行估计和补偿，将非线性***变成线性积分串联型***，实现动态补偿线性化，同时保证***对干扰有很好的抑制作用。

仿真结果表明，自抗扰控制效果要优于常规PID控制。相对于常规PID的控制算法，自抗扰控制算法明显改善了汽轮机响应慢以及电力负荷波动引起转速不稳定的问题，提高了汽轮机转速控制的快速响应和稳定运行。

本实例采用的参数只是举例说明，本发明的基于自抗扰控制的汽轮机转速控制方法相比PID控制方法在给定参数下都能得到相对优化的结果。

实施例的作用与效果

根据本实施例所涉及基于自抗扰控制的汽轮机转速控制方法，利用二阶跟踪微分器优化汽轮机转速的过渡过程，通过非线性状态误差反馈控制律来控制被控对象，由扩张观状态测器进行估计和补偿，把***内部不确定因素和外部扰动都等效成***发生的扰动，并将非线性***变为线性积分串联型***，从而实现***的动态反馈线性化；这样，无论被控对象是确定性的还是不确定性的，线性的还是非线性的，时变的还是时不变的，经过扩张状态观测器估计和补偿就可以用统一的方法进行控制。

上述实施方式为本发明的优选案例，并不用来限制本发明的保护范围。

Claims (7)

1.一种基于自抗扰控制的汽轮机转速控制方法，用于控制汽轮机的转速，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一，二阶跟踪微分器优化所述汽轮机的转速的过渡过程，跟踪输入信号和所述输入信号的微分信号；

步骤二，由扩张状态观测器观测输出信号和所述输出信号的微分信号；

步骤三，将由跟踪到的所述输入信号和观测到的所述输出信号之间的误差，以及跟踪到的所述输入信号的微分信号和观测到的所述输出信号的微分信号之间的误差，通过非线性状态误差反馈控制律计算得到一个非线性状态误差反馈控制量；以及

步骤四，由得到的所述非线性状态误差反馈控制量以及所述扩张状态观测器扩张出来的扰动估计值得出最终控制量，即蒸汽流量，

其中，所述输入信号为给定转速，

所述输出信号为实际转速。

2.根据权利要求1所述的基于自抗扰控制的汽轮机转速控制方法，其特征在于：

其中，所述跟踪微分器的所述汽轮机的转速过渡过程的计算公式为

$\left\{\begin{array}{c}e=x_1-v\\ {\stackrel{\&CenterDot;}{x}}_1=x_2-d{\left|e\right|}^{\frac{1}{2}}sign\left(e\right)\\ {\stackrel{\&CenterDot;}{x}}_2=-rsign\left(e\right)\end{array}\right.,$

v为汽轮机的给定转速，

x₁对所述输入信号v(t)进行快速无超调跟踪，同时x₂跟踪所述输入信号的微分信号e为跟踪到的给定转速值与所述给定转速之间的误差，sign(·)是符号函数，r,d为需要设定的所述跟踪微分器的参数。

3.根据权利要求1所述的基于自抗扰控制的汽轮机转速控制方法，其特征在于：

其中，所述扩张状态观测器的计算公式为

$\left\{\begin{array}{c}{e}_0=z_1-y\\ {\stackrel{\&CenterDot;}{z}}_1=z_2-{\mathrm{\&beta;}}_1{e}_0\\ {\stackrel{\&CenterDot;}{z}}_2=z_3-{\mathrm{\&beta;}}_{2}fal(e_0,{\mathrm{\&alpha;}}_1,\mathrm{\&delta;})+bu\\ {\stackrel{\&CenterDot;}{z}}_3=-{\mathrm{\&beta;}}_{3}fal(e_0,{\mathrm{\&alpha;}}_2,\mathrm{\&delta;})\end{array}\right.,$

式中

$fal(e_0,\mathrm{\&alpha;},\mathrm{\&delta;})=\left\{\begin{array}{c}\frac{e_0}{{\mathrm{\&delta;}}^{1-\mathrm{\&alpha;}}},\left|e_0\right|\&le;\mathrm{\&delta;}\\ \left|e_0{|}^{\mathrm{\&alpha;}}sign\right(e_0),|e_0|\&GreaterEqual;\mathrm{\&delta;}\end{array}\right.,$

y为所述汽轮机的实际输出转速，

z₁为估计跟踪到的所述汽轮机的所述实际转速，

e₀为估计跟踪到的所述实际转速与所述实际输出转速的误差，

z₂为估计跟踪到的所述汽轮机的所述实际转速的变化率，

z₃为所述汽轮机的转速扰动估计值，

α₁，α₂，δ，β₁，β₂，β₃为需要设定的所述扩张状态观测器的参数。

4.根据权利要求1所述的基于自抗扰控制的汽轮机转速控制方法，其特征在于：

其中，非线性状态误差反馈控制律的计算公式为

$\left\{\begin{array}{c}{e}_1=v_1-z_1\\ e_2=v_2-z_2\\ u_0={\mathrm{\&beta;}}_{4}fal(e_1,{\mathrm{\&alpha;}}_3,\mathrm{\&delta;})+{\mathrm{\&beta;}}_{5}fal(e_2,{\mathrm{\&alpha;}}_4,\mathrm{\&delta;})\\ u=u_0-z_3/b\end{array}\right.,$

v₁为跟踪到的所述汽轮机的给定转速，

v₂为跟踪到的所述汽轮机的所述给定转速的变化率，

z₁为估计跟踪到的所述汽轮机的所述实际转速，

z₂为估计跟踪到的所述汽轮机的所述实际转速的变化率，

z₃为所述汽轮机的转速扰动估计值，

e₁为所述汽轮机所述实际转速与所述给定转速的误差，

e₂为所述汽轮机的所述实际转速的变化率与所述给定转速的变化率的误差，

u₀为所述非线性状态误差反馈控制量，

u为控制高压阀调节所述汽轮机的所述最终控制量，

α₃，α₄，β₄，β₅，δ为需要设定的所述非线性状态误差反馈控制律的参数。

5.根据权利要求1所述的基于自抗扰控制的汽轮机转速控制方法，其特征在于：

其中，所述过渡过程可以使***输入光滑的所述输入信号，并提取所述输入信号的所述微分信号，避免因设定值突变造成跟踪到的所述输入信号的剧烈变化而产生超调。

6.根据权利要求1所述的基于自抗扰控制的汽轮机转速控制方法，其特征在于：

其中，所述扩张状态观测器把非线性不确定被控对象和外部干扰因素都等效为***发生的扰动，然后进行估计和补偿，将非线性***转化成线性积分串联型***，实现动态补偿线性化，同时保证***对干扰有很好的抑制作用。

7.根据权利要求1所述的基于自抗扰控制的汽轮机转速控制方法，现方法其特征在于：

其中，将所述所述实际转速与所述给定转速的误差和所述实际转速的变化率与所述给定转速的变化率的误差进行非线性状态误差反馈处理，使***能够更快地进入稳态。