蒸汽温度增益模糊自整定神经元PID控制
模糊自适应PID控制器在火电厂主蒸汽温度控制中的应用研究
模糊自适应PID控制器在火电厂主蒸汽温度控制中的应用研究摘要:火电厂主蒸汽温度控制系统中的控制对象具有大滞后和大惯性等特点,并且影响主蒸汽温度变化的因素很多。
用传统的PID控制方式则很难将被调量控制在目前国家规程规定的允许偏差范围内。
本文分析了一种基于PID参数的模糊控制器的新型方法-模糊自适应PID控制器,并由仿真结果证明了其良好的控制效果。
关键词:主汽温系统模糊自适应PID控制仿真火力发电机组控制系统应用集散控制系统后,使发电机组的“自动投入率”等控制指标得到了较大提高。
然而,很多发电厂仍然沿袭传统的PID控制模式,使控制品质并没有得到明显提高。
例如很多火电厂的锅炉主蒸汽温度等控制系统,也很难控制在确定的目标范围内[1]。
在模糊控制的基础上,将模糊控制与传统PID结合得到的自适应PID控制器则能够在火电厂主汽温控制系统中的更加良好效果。
1 火电厂主汽温控制系统介绍主蒸汽温度控制的任务是维持过热器出口温度在允许的范围之内,并保护过热器,使其管壁温度不超过允许的工作温度。
过热蒸汽温度是锅炉汽水系统中的温度最高点。
如果过热蒸汽温度偏低,则会降低发电机组能量转换效率;而且汽温偏低会使汽轮机尾部蒸汽湿度增大,严重影响汽轮机的安全运行[2]。
过热蒸汽温度串级控制系统由主参数、副参数、主调节器、副调节器、主回路、副回路、主对象和副对象组成。
串级控制系统具有很强的克服内扰的能力、提高系统的工作频率和有一定的自适应能力等特点。
2 PID控制与模糊控制在工业控制中,PID控制一直都被广泛应用。
PID控制器算法和结构比较简单,不要求精确的数学模型,并且其控制效果比较理想。
此外,对于受控对象特性的稍许变化,PID控制性能指标不是很敏感,这极大地保证了系统调节的有效性。
PID调节可用于补偿系统使之达到大多数品质指标的要求。
因此,PID调节是工业领域最广泛应用的基本控制方式[3～4]。
模糊控制具有许多传统控制无法与之比拟的优点,其中主要有:不需要掌握过程的精确数学模型;为一种非线性控制方法,工作范围宽,特别对复杂、非线性系统,其控制效果比PID控制的效果好等。
供热系统模糊自整定PID控制的操作指南
供热系统模糊自整定PID控制的操作指南供热系统模糊自整定PID控制的操作指南供热系统模糊自整定PID控制操作指南供热系统模糊自整定PID控制是一种常用的控制方法，可以根据实时的供热需求自动调整控制参数，以实现系统的稳定运行和节能优化。
下面将介绍一种逐步思考和实施的操作指南。
1. 确定控制目标：首先，需要明确控制目标，例如保持供热温度稳定在设定值附近，或者根据供热负荷变化自动调整供热输出。
2. 收集系统数据：收集供热系统的相关数据，包括供热温度、供热负荷、供水流量等。
这些数据将用于模糊控制算法的计算和参数调整。
3. 设计模糊控制器：根据系统特性和控制目标，设计模糊控制器的输入和输出变量。
输入变量可以是供热温度误差和供热负荷变化率，输出变量可以是供热输出。
选择合适的模糊集合和模糊规则，以反映实际的供热控制逻辑。
4. 初始参数设定：根据经验或者系统特性，设定初始的模糊控制参数。
这些参数包括模糊集合的边界和中心值，模糊规则的权重等。
初始参数的设定可以根据实验结果进行调整。
5. 实时数据采集：将实时的供热系统数据输入到模糊控制器中。
这些数据可以通过传感器或者数据采集系统获取。
6. 模糊推理计算：根据输入数据和模糊规则，进行模糊推理计算，得到模糊输出。
这个输出表示了供热输出的调整幅度。
7. 去模糊处理：将模糊输出转化为具体的控制量，可以采用去模糊处理方法，例如重心法、最大值法等。
去模糊处理后得到的控制量即为供热系统的实际输出。
8. 控制参数调整：根据实际的供热效果和控制需求，可以进行控制参数的调整。
可以根据实验结果或者专家经验进行调整，以达到更好的控制效果。
9. 性能评估和优化：对控制系统的性能进行评估和优化。
可以根据控制误差、响应时间、稳定性等指标进行评估，进一步调整控制参数，以提高系统的性能和稳定性。
10. 持续监控和维护：在实际运行中，持续监控控制系统的运行情况，及时调整参数和处理故障。
定期进行系统维护和检修，确保供热系统的稳定运行和控制效果。
供热系统模糊自整定PID控制的优化
供热系统模糊自整定PID控制的优化供热系统模糊自整定PID控制的优化供热系统模糊自整定PID控制的优化方法步骤1：了解供热系统和PID控制首先，我们需要对供热系统和PID控制有一定的了解。
供热系统是指通过热交换器或管道将热能传递给需要加热的区域的系统。
PID控制是一种常用的控制方法，通过不断调整控制器的输出信号来使系统的误差最小化。
步骤2：模糊自整定PID控制原理模糊自整定PID控制是一种基于模糊逻辑的控制方法。
它通过将模糊控制和自整定PID控制相结合，实现对供热系统的精确控制。
模糊控制通过模糊化输入和输出，使用一系列模糊规则来确定控制器的输出。
自整定PID控制则通过对控制器参数的在线调整来适应系统的变化。
步骤3：确定模糊规则和模糊集合在模糊自整定PID控制中，需要确定一些模糊规则和模糊集合。
模糊规则是一系列形如“如果输入是A，则输出是B”的规则，其中A和B是模糊集合中的元素。
模糊集合是将输入和输出进行模糊化处理后得到的集合，例如“冷、适中、热”就是一个模糊集合。
步骤4：定义模糊控制器和自整定PID控制器在模糊自整定PID控制中，需要定义模糊控制器和自整定PID控制器。
模糊控制器负责根据输入和模糊规则确定输出，而自整定PID控制器则负责在线调整PID控制器的参数。
这两个控制器相互配合，实现对供热系统的精确控制。
步骤5：实施模糊自整定PID控制在实施模糊自整定PID控制之前，需要收集供热系统的实时数据。
然后，通过模糊控制器计算出控制器的输出，并将其作为PID控制器的输入。
接下来，PID控制器根据系统的误差和控制参数，计算出最终的控制信号。
步骤6：在线调整PID控制器参数在实施模糊自整定PID控制的过程中，需要不断调整PID控制器的参数。
这可以通过监测系统的响应和误差，然后根据某些准则来进行参数的调整。
例如，可以使用最小二乘法来优化控制器的参数。
步骤7：评估和优化控制效果最后，需要评估模糊自整定PID控制的效果，并进行优化。
基于供热系统的模糊自整定PID控制
基于供热系统的模糊自整定PID控制基于供热系统的模糊自整定PID控制基于供热系统的模糊自整定PID控制是一种常用的控制方法，可以在不需要精确参数调整的情况下，实现对供热系统的稳定控制。
下面将逐步介绍该方法的实施步骤。
第一步：系统建模首先，需要对供热系统进行建模。
这包括确定系统的输入和输出，以及它们之间的关系。
对于供热系统来说，输入可能是供热系统的控制信号，如阀门开度或泵的转速；输出可能是供热系统的温度或压力。
通过采集实际供热系统的数据，可以建立一个数学模型来描述系统的动态特性。
第二步：确定模糊控制器的输入和输出在模糊控制器中，需要确定模糊输入和输出的范围。
模糊输入通常是系统的误差和误差变化率，而模糊输出是控制器的输出信号。
根据供热系统的特性，可以确定这些范围的取值。
第三步：设定初始模糊规则库模糊规则库是模糊控制器的核心，它描述了输入和输出之间的关系。
在初始阶段，可以根据经验或专家知识设置一些初始的规则。
这些规则可以根据供热系统的特性来确定，如如果误差大且误差变化率大，则输出增大。
第四步：模糊化输入在进行模糊推理之前，需要将输入值模糊化。
这可以通过将输入值映射到相应的模糊集合上来实现。
模糊化过程基于模糊集合的隶属度函数，这些函数描述了输入值对于每个模糊集合的隶属程度。
第五步：进行模糊推理模糊推理是通过应用模糊规则库来确定输出值的过程。
在模糊推理中，根据模糊化的输入值和模糊规则库，可以确定每个规则的激活度。
然后，可以根据这些激活度来确定输出值。
第六步：去模糊化输出在模糊控制器中，输出是模糊的，需要将其转化为具体的控制信号。
这可以通过去模糊化过程来实现，其中使用隶属度函数来计算输出值的模糊平均值。
第七步：控制器输出最后，根据去模糊化的输出值，可以确定供热系统的控制信号。
这个控制信号可以是阀门的开度或泵的转速，以控制供热系统的温度或压力。
以上是基于供热系统的模糊自整定PID控制的步骤。
通过这些步骤，可以实现对供热系统的稳定控制，而无需精确地调整PID参数。
PID控制和模糊、神经元PID控制比较研究与仿真
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本文采用一阶大滞后惯性环节作 为仿真对象 ，将传递 函数 写为 传 统 形 式 锨 Ｉ ｅ” （） ８
Ｐ Ｄ控 制 和 模 糊 经 元 Ｐ 制 比 究 与 仿 真 Ｉ 、 神 Ｉ Ｄ控 较研
孟 志达 பைடு நூலகம்（ 机电 技术学院） 天津 职业
摘要 ： 工业控 制过程 中存在很多复杂 的非线性过程 、 以建立精确 的数 难 图中 ：ｎｋ为设 定值 ，ｏ ｔ ） ｒ （） ｉ ｙ ｕ（ 为输 出值 ，１Ｘ，ｓ ｋ ｘ ，２ｘ 是经 转换器转 学模 型， 统控 制方法很难 实现 精度要求 。本 文将传统 ＰＤ控制 、 传 Ｉ 模糊 ＰＤ 换成 为神经 元的输入量 ， ， ， 为对应于 ｘ ，２× 输入 的加权 系 Ｉ Ｗ Ｗ Ｗ３ ，Ｘ ３ 控 制 和 神 经 元 ＰＤ控 制 方 法 进行 比 较 分 析 ， 行 了仿 真 结 果 比较 ， 以看 出 数 ，为 神 经 元 的 比例 系 数 ： Ｉ 进 可 智能 ＰＤ控制具有较大的优 势。 Ｉ 焉 ） ｅｋ （》 关键词 ： Ｉ 制 模糊控 制 神经 元 Ｐ Ｄ 仿真 ＰＤ控 ｌ
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此 模 糊 控 制器 为 ２输 入 ， ３输 出 系 统 ， 义 误 差 ｅ 误 差 变 化 ｅ 定 、 Ｃ 和 Ｋ ，． ｄ 。Ｋ， 的模糊 子集 均 为｛ Ｂ， Ｍ， Ｓ，０， Ｓ Ｐ ， Ｂ｝物理 Ｋ Ｎ Ｎ Ｎ Ｚ Ｐ ，Ｍ Ｐ ， 蠢 ｊ 一１＋ｔ （ ）（） 《 ） ｔｚｋｕｋｘ晴） 蠢 ：《 意义 为： 负大 ， ｛ 负中 ， 负小 ， ， 零 正小 ， 中 ， 大 ｝ 正 正 。误差 ｅ的基本论 ｗ《） 《 １丰 如： １（） 是 ｛ 繁一 》 《 缸 《》 ｋ 域 定 为Ｉ６ ６、 差 变 化 ｅ 一 ，】误 ｃ的 基 本 论 域 为 Ｉ３ ３ ， 量 化 因 子 Ｋ： ． 一 ，】取 。０ 使用 Ｍａｌｂ编程语言进行神经元控制程序设计 ，对其中比例系 ｔ ａ ５ Ｋ ＝ ， 。Ｋ，ｄ三 个 参 数 的 比例 因子 分 别 为 ： ， ００ １ 数 Ｋ和学 习速率 Ｔ．Ｔ ，１ 分别采用试探方法进行离线调整 ， ， １ Ｋ ，． Ｋ Ｋ ＝１ Ｋ＝ ．０ ， １，１ Ｔ。 经过综 Ｋ＝ ， １ 采用最大隶属度法。 ｄ 合 比较 ， 最终确定 Ｋ Ｏ１ ＝ ．２和学 习速率 ＴＩＯ ０ ＴＰ Ｏ ５ ＴＤ ０ ０ １ ． ，１＝ ＿ ，１ｏ＝ ． ４ ３ ： ４ 根据模糊控制器在 线修 正 Ｋ ，． 修正公式为 ： 。Ｋ， ， Ｋ ３ 仿 真 分 析
蒸汽发生器水位的模糊自适应PID控制
蒸 汽 发 生 器 水 位 的模 糊 自适 应 Ｐ Ｄ控 制 Ｉ
宋梅 村 ， 张宇声
（ 海军工程大学 船舶与动力学院 ， 汉 ４ ０ ３ ） 武 ３０ ３ 摘 要： 介绍 Ｆ ｚｙ在线 自校正 Ｐ Ｄ参 数控 制器 原理 和该 控制器 在蒸 发器汽水位控制 系统 中的应用 ， ｕｚ Ｉ 结
果 表 明 该 控 制 方 式 取 得 了 更 优 良的 控 制 效 果 。
量， 主要 是使蒸 发器水 位 维持在 给定 的范 围 内 。
１ １ 在 给水流 量作 用下 的动态 特性 。
为“ 假水位” 现象。 系统特性可表示为 ：
Ｇ２ （ 一 ＋
“ 假水位 ” 虚 现象 属 于 反 向特性 ， 变化 速 度很
快， 变化 幅度与 蒸发 量扰 动大小 成正 比 ， 与压力 也
多 ； 时 由于一 回路 冷却 剂温度 不变 ， 同 蒸发 器压 力 Ｐｆ 降 ， 水 面以下 的蒸 汽泡膨 胀 ， Ｉ 下 使 总体 积 增
大 ， 而 导致蒸 发器 水位 的上 升 ， 者的影 响要 大 从 后 于前 者 ， 因此在 负 荷 的 阶跃 增 加 后 的一 段 时 间水 位不 但不 下 降 ， 而 明显 上 升 。这种 反 常现 象称 反
蒸发 器水 位在 给 水 流 量作 用 下 ， 似 于 一 个 近
收 稿 日期 ：０ ７Ｏ ２ ２ ０ １２ 修 回 日期 ：０ ７０ ２ ２ ０ ３１ 作 者 简 介 ： 梅 村 （ ３ ）男 ， 士 生 。 宋 １８一 ， 硕 ９
变化 速度 成正 比 ， 这给控 制带来 一定 困难 。
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｓｒ ｃ ：Ｔｈ ａ ｅ ｎ ｒ ｄ ｃ ｓ ｔ ｅ ｐ ｉ ｃｐ ｅｏ ｈ ｎ ｌ ｅｆ ｚ ｙ ａ ａ ｔ ｅＰＩ ｃ ｎ ｒ ｌ ｆｐ ｒ ｍｅ ｅ ｎ ｔＳ ｅｐ ｐ ｒｉ ｔ ｏ ｕ ｅ ｈ ｒ ｉ ｌ ｆｔ ｅ ｏ － ｉ ｕ ｚ ｄ ｐ ｉ Ｄ ｏ ｔｏ ａ ａ ｔ ｒａ ｄ ｉ’ ｎ ｎ ｖ ｏ
变论域模糊自整定PID控制在主汽温系统中的应用研究
降低机组的热效率 ，影响机组运行的经济性。同时， 会使蒸汽的含水量增加 ，从而缩短汽轮机叶片的使
用 寿命 。因此 ，必 须将 主 蒸汽温 度严 格 控制在 给 定
值附近 。
２ 变论域模糊控 制原理
有关文献详细描述 了变论域模糊控制的原理， 这里简述变论域模糊控制器 的控制思想和算法。变 论域实际上就是输入和输 出的基本论域随控制需求 按一定准则在适当的时刻进行伸缩变化 ，定义在基 本论域上的模糊划分也随之变化 ，即变论域模糊控
维普资讯
变论域模糊 自整定 ＰＤ Ｉ 控制在主汽温系统中的应用研究 控制器参数的不同要求 ，从而使被控对象具有 良 好 的 动、静态 性能 。
ｙ Ｘ，Ｘ， Ｘ） Ｆ Ｘ，Ｘ， Ｘ） （。 。… ＝ （。 ｚ…
∑ｎ （ ） 。 ； 的 论 分 为 Ａ ｘｙ 记ｘ ｊ 和Ｙ 变 域 别 ：
制在 常 规模 糊控 制 的基础 上对 输入 量 （ 差 和偏 差 偏
ＰＤ Ｉ 控制因其具有结构简单、 容易实现、 鲁棒性
强和 能够 实 现无 差 调节 的特 点 ，在 传统 的锅 炉控 制 系统 中得 到 了广 泛 的应 用 。然而 ，常规 的 ＰＤ控 制 Ｉ 器 是线 性 的 ，适 用 于 小惯性 、小滞 后 的过程 ，当把 ＰＤ控 制应用 在非线 性 、大 时滞 、参数不 确定 的情况 Ｉ 下 时 ，由于 Ｐ Ｄ参数 不 能实现实 时在线 调整 ，所 以 Ｉ 很难 获得满 意 的控制 效果 。
１ 引言
在 现代 火 力发 电厂 的热 工过 程控 制 系统 中 ，锅 炉 过 热蒸 汽 出 口温 度 （ 汽温 ） 锅炉 的主要参 数之 主 是
一
，
对 电厂 的安全 经 济运 行 有重 大影 响 。主汽 温偏
PID控制和模糊＼神经元PID控制比较研究与仿真
PID控制和模糊＼神经元PID控制比较研究与仿真工业控制过程中存在很多复杂的非线性过程、难以建立精确的数学模型，传统控制方法很难实现精度要求。
本文将传统PID控制、模糊PID控制和神经元PID控制方法进行比较分析，进行了仿真结果比较，可以看出智能PID控制具有较大的优势。
标签：PID控制模糊控制神经元PID 仿真现代工业控制中很多被控制对象存在着非线性严重和较大的时间滞后性，难以建立精确的数学模型，用传统PID控制难于达到满意的控制效果。
本文将传统PID控制方法、模糊PID控制和神经元PID控制方法进行比较分析，通过仿真结果，可以看出这智能控制方法的优势。
1 模糊PID控制器设计模糊PID控制是通过计算系统误差e和误差变化ec，进行模糊推理，查询模糊矩阵，对PID三参数进行在线修改，从而使被控对象具有良好的动、静态性能，控制器结构如图1所示。
此模糊控制器为2输入，3输出系统，定义误差e、误差变化ec和Kp，Ki，Kd的模糊子集均为｛NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB｝，物理意义为：｛负大，负中，负小，零，正小，正中，正大｝。
误差e的基本论域定为[-6，6]、误差变化ec的基本论域为[-3，3]，取量化因子Ke=0.5，Kec=1，Kp，Ki，Kd三个参数的比例因子分别为：Kup=1，Kui=0.001，Kud=1，采用最大隶属度法。
2 神经元PID控制器设计单神经元控制具有结构简单、易于计算、自组织、自学习等特点，适合实时控制。
为此在增量式PID控制器基础上设计了神经元自适应PID控制器。
增量式PID控制器算法：Ki为积分系数，Kp为比例增益，Kd为微分系数，△2为差分的平方，△2=1-2z-1+z-2。
控制器结构如图2所示。
图中：rin(k)为设定值，yout(k)为输出值，x1，x2，x3是经转换器转换成为神经元的输入量，w1，w2，w3为对应于x1，x2，x3输入的加权系数，为神经元的比例系数：则单神经元自适应PID的控制算法为：权系数学习规则采用有监督Hebb学习规则，它与神经元的输入、输出和输出偏差三者函数关系如下：式中：ri(k)为递进信号，ri(k)随过程进行逐渐衰减，权系数wi(k)正比于递进信号ri(k)；z(k)为输出误差信号，c为智能控制比例因子，η 为学习速率，η>0。
锅炉蒸汽温度自动控制系统——模糊控制
锅炉蒸汽温度自动控制系统摘要：电厂实现热力过程自动化，能使机组安全、可靠、经济地运行。
锅炉是火力发电厂最重要的生产设备，过热蒸汽温度是锅炉运行质量的重要指标之一，过热蒸汽温度控制是锅炉控制系统中的重要环节。
在实现过程控制中，由于电站锅炉系统的被控对象具有大延迟，大滞后、非线性、时变、多变量耦合的复杂特性，无法建立准确的数学模型，对这类系统采用常规PID控制难以获得令人满意的控制效果。
在这种情况下，先进的现代控制理论和控制方法已经越来越多地应用在锅炉汽温控制系统。
本文以电厂锅炉汽温系统为研究对象，对其进行了计算机控制系统的改造。
考虑到锅炉汽温系统的被控对象特点，本文分别采用了常规PID控制器和模糊-PID控制器，对两种控制系统对比研究，同时进一步分析了一般模糊-PID控制器的控制特点，在此基础之上给出了一种改进算法，通过在线调整参数，实现模糊-自调整比例常数PID控制。
在此算法中，比例常数随着偏差大小而变化，有效地解决了在小偏差范围内，一般的模糊-PID控制器无法实现的静态无偏差的问题，提高了蒸汽温度控制系统的控制精度。
关键词:锅炉蒸汽温度模糊控制随着我国经济的高速发展，对重要能源“电”的要求快速增长，大容量发电机组的投入运行以及超高压远距离和赢流输电的混和电网的建设，以三峡电网为中心的全国性电力系统的形成，电力系统的不断扩大，对其自动控制技术水平的要求也越来越高。
同时，地方性的自备热电厂亦有长足发展，随着新建及改造工程的进行，其生产过程自动控制与时俱进，小容量机组“麻雀虽小，五脏俱全”，自备热电厂其自身特点：自供电、与主电网的关系疏及相互影响小，供热及采暖季节性等，可以提供更多的应用、尝试新技术、新产品的机会和可能性。
这样做的重要目标是提高和保证电力，热力及牛产过程的安全可靠、经济高效。
为了适应发展并实现上述目标，必须采取最新的技术和控制手段对电力系统的各种运铲状态和设备进行有效的自动控制。
火力发电厂在我国电力工业中占有主要地位，是我国重点能源工业之一。
PID控制器参数模糊自整定研究
PID控制器参数模糊自整定研究PID控制器是一种广泛使用的工业控制系统组件，它可以根据设定值和实际输出值之间的误差来调整控制系统的增益，以实现系统的稳定性和性能优化。
然而，传统的PID控制器参数整定方法通常需要手动调整，这不仅需要丰富的经验，而且也难以保证参数的最优性。
因此，研究PID控制器参数的自动整定方法具有重要意义。
在过去的几十年中，模糊自整定技术成为了一种流行的PID控制器参数自动整定方法。
该技术结合了模糊逻辑和参数辨识，通过不断监测系统的运行状态，以及根据系统性能指标的变化来自动调整PID控制器的参数。
目前，关于PID控制器参数模糊自整定的研究已经取得了一定的进展。
在理论研究方面，研究者们已经提出了一些有代表性的模型和算法，如基于规则的模糊自整定、基于人工神经网络的模糊自整定等。
在实验研究方面，研究者们已经在各种实际应用场景中验证了模糊自整定技术的有效性和优越性，如电机控制、化工过程控制等。
模糊自整定技术的原理是基于模糊逻辑和参数辨识。
通过参数辨识算法来识别控制系统的参数，以确定PID控制器的最佳参数组合。
然后，利用模糊逻辑推理来确定PID控制器的输出，以实现对控制系统的有效控制。
根据系统的性能指标，如超调量、调节时间等，来反馈调节PID控制器的参数，以实现控制效果的优化。
在PID控制器中应用模糊自整定技术时，需要设置一些模糊参数，如输入输出变量的模糊化程度、模糊规则等。
这些参数的选择对控制效果有着重要影响。
因此，在实际应用中，需要根据具体系统和控制要求来合理设置这些参数，以达到最佳的控制效果。
通过分析实际案例，我们发现模糊自整定技术在PID控制器中的应用取得了显著的成果。
例如，在电机控制系统中，模糊自整定技术成功地提高了系统的稳定性和响应速度。
在化工过程控制中，该技术有效降低了系统的误差和超调量，提高了控制精度。
模糊自整定技术在PID控制器参数整定中具有重要意义和应用价值。
通过将模糊逻辑和参数辨识相结合，它可以实现PID控制器参数的自动调整和优化，从而提高控制系统的性能。
参数自整定模糊PID在温度控制中的应用
ＬＩＪ ｎ ｔ ｇ， ＨＩＷ ｅ ．ａ ＧＡＯ ｎ ｕ －ｉ Ｓ ｎ １ｎ， ｎ Ｎａ
基于模糊神经网络的主汽温系统PID控制
基于模糊神经网络的主汽温系统PID控制摘要：锅炉主蒸汽温度是火电厂锅炉运行的重要参数，对火电厂的经济效益、安全生产产生重大影响。
由于当前火电厂机组容量大、参数高、效率高，控制汽温对象又具有大迟延、非线性、时变等诸多特点，常规PID串级控制系统往往很难保证系统最优状态运行，满足不了生产的需求。
提出了基于模糊神经网络的主汽温系统PID控制，实现对过热蒸汽的有效控制，通过系统仿真表明，基于模糊神经网络的主汽温系统PID控制效果良好，因此该系统是切实可行的。
关键词：主汽温系统，神经网络，PIDPID Control of Main Steam Temperature System Based on Fuzzy Neural NetworkDuan Jian-fei（Hebei Datang Wuan Power Generation Co.， Ltd.， Wuan， Hebei 056300）Abstract：The main steam temperature of the boiler is an important parameterfor the operation of the boiler in thermal power plants， which has a major impact on the economic benefits and safe production of thermal power plants.Due to the large capacity， high parameters and high efficiency of the thermal power plant， the control of the steam temperature object has many characteristics such as large delay，non-linearity， time-varying， etc.The conventional PID cascade control system is often difficult to ensure the optimal operation of the system， and can not meet the requirements.Production needs.The PID control of the main steam temperature system based on fuzzy neural network is proposed to realize the effective control of superheated steam.The system simulation shows that the PID control of the main steam temperature system based on fuzzy neural network is effective， so the system is feasible.Key words：main steam temperature， fuzzy neural network， PID 引言在火力发电厂中，锅炉作为火电厂主要三大件之一，其主蒸汽温度又是主要的控制参数，为了保证电厂机组高效安全运行，员工必须严格将主蒸汽温度控制在一定范围内。
模糊PID控温算法的具体实现（一）：参数自整定模糊PID算法概念
模糊PID控温算法的具体实现（⼀）：参数⾃整定模糊PID算法概念 上个学期已经基本上实现了PID的温控算法，为了撰写⼩论⽂，这个学期最先要做的事情就是实现模糊PID的温控算法。
模糊控制系统的构成与与常规的反馈控制系统的主要区别在于控制器主要是由模糊化，模糊推理机和精确化三个功能模块和知识库（包括数据库和规则库）构成的。
具体实现过程如下所⽰：(1)预处理： 输⼊数据往往是通过测量设备测量得到的⼀个具体数据，预处理就是在它们进⼊控制器前对这些数据进⾏分类，或性质程度的定义。
预处理过程也是量化过程，它是在离散空间中把输⼊数据划分为若⼲个数字级别。
例如，假设⼀个反馈误差为 4.5，误差空间是(-5,-4…4,5)，量化器会使它靠近离它最近的级别，四舍五⼊到 5。
称量化器量化的⽐例为量化因⼦。
量化过程是个削减数据量的⽅法，但是如果量化过于粗糙，控制器会振荡甚⾄失去平衡。
(2)模糊化 在进⾏模糊化时，需要确定模糊集论域中语⾔变量各值所对应的模糊⼦集的⾪属度函数。
⾪属度函数⼀般是根据操作者的经验初步确定，在调试开发甚⾄控制器运⾏中需不断修正和优化，以满⾜控制的要求。
⾪属度函数的形状很多，但是影响模糊控制器性能的关键因素是各模糊集覆盖论域的情况，⽽⾪属函数的形状在达到控制要求⽅⾯并⽆⼤的差别，为使数学表达和运算简单，⼀般选⽤三⾓形、梯形⾪属函数。
但⾪属函数的幅宽⼤⼩对性能影响较⼤，⾪属函数形状较陡时，引起的输出变化较剧烈，控制的灵敏度⾼；⾪属函数形状平缓时，引起的输出变化较缓慢，对系统的稳定性好。
因此，在选择⾪属函数时，⼀般在偏差较⼩或接近于零附近时，采⽤形状较陡的⾪属函数；⽽在偏差较⼤的区域采⽤形状平缓的⾪属函数，以使系统具有良好的鲁棒性。
⽽且在实际⼯作中，不应出现三个⾪属函数相交的状态。
⼀般，任何两个模糊⼦集的交集的最⼤⾪属度中的最⼤值取为 0.4~0.8 之间。
另外，⾪属函数的位置分布对控制性能也有⼀定的影响，当函数在整个论域平均分布时，控制效果并不好，因此，⼀般将零固定，其它模糊⼦集向零集靠拢，以达到较好的控制效果。
PID型自适应模糊控制在锅炉主蒸汽温度控制中的仿真研究
表 1 模糊控制规则
Δe( k)
e( k)
NB NM NS
ZO
PS
PM
PB
NB
PB
PL
PL
PM
PS
PS
PS
图 1 PID 型模糊控制系统
NM
PB
PL
PM
PM
PS
NS
NM
NS
PB
PM
PM
PS
NS
NM NM
采用代数积 - 加法 - 重心模糊推理法[6] ,可推导
PD 型模糊控制器的输出为 :
U = A + PE + D E′
PID 型自适应模糊控制 在锅炉主蒸汽温度控制中的仿真研究
牛培峰 ,任 娟 ,王 帅
燕山大学 ,河北 秦皇岛 066004
[ 摘 要 ] 通过对 PID 型模糊控制器 、主蒸汽温度的大惯性和大滞后性以及难以建立精确的数学 模型特性的研究 ,提出了一种自适应模糊控制方法 ,其通过在线调节可调因子 ,不断优 化控制过程 ,使模糊控制系统具有较强的自适应能力 。以主蒸汽温度控制系统为例 ,对 PID 型自适应模糊控制方法进行了仿真 ,并与模糊 PID 控制进行了对比 。结果表明 ,该 方法显著提高了控制系统的动态特性 、稳态精度及鲁棒性 。
M ( S) M ( S) S ( M) S ( B) M ( M) M ( S)
锅炉主蒸汽温度基于模糊神经网络控制系统的浅谈
锅炉主蒸汽温度基于模糊神经网络控制系统的浅谈摘要：在现代火力发电厂中，由于主汽温对象具有大延迟、大惯性、非线性以及时变性的特性，导致了对其控制比较困难。
本文采用的模糊神经网络控制来实现对主汽温的有效控制。
并且利用matlab在不同负荷下进行仿真试验，可以看出模糊神经网络控制系统具有很好鲁棒性和良好的控制品质。
关键词：主汽温，模糊神经网络ABSTRACTIn modern thermal power plant, it is very strict that the control of main steam temperature, but because of the big delay of the main steam temperature object’s characteristic, big inertial, nonlinear and the variety model with variety time, which causing as to it’s control more difficult. The paper adopt fuzzy neural networ k control system, which can be realize to the valid control of the main steam temperature. And make use of the Matlab proceeding simulative experiment under the different load, we can find out fuzzy neural network control system has the very good robustness and very good control quality.Keywords:main steam temperature, fuzzy neural network主蒸汽温度调节对电厂的安全经济运行有着重大的影响：汽温过高会使锅炉受热面及蒸汽管道金属的蠕变加快，导致设备的损坏或使用年限缩短；汽温偏低将会使机组循环热效率降低，同时还会造成汽轮机末几级叶片侵蚀加剧；随着机组向大容量，高参数发展，主蒸汽温度对象越来越复杂，使用传统控制方法越来越困难，主要表现在：（1）影响过热蒸汽温度变化的因素很多（炉膛燃烧不稳定，水压力变化，蒸汽流量变化等）；（2）对象在某种扰动下，具有非线性，时变性；（3）汽温对象具有大迟延﹑大惯性的特点。
模糊参数自整定PID温控系统的设计与研究的开题报告
模糊参数自整定PID温控系统的设计与研究的开题报告一、选题背景及意义PID控制器是工业控制中常用的一种控制算法，具有结构简单、实现方便、计算速度快等优点，在温度控制领域中被广泛应用。
目前，PID 控制器的参数调整方法主要有试验法、经验法、数学模型和自整定等方法。
其中，自整定法是一种根据系统响应动态特性自适应地调整控制器参数的方法。
虽然自整定法可以解决线性动态特性的控制问题，但由于温度变化对于温控系统的影响比较复杂，所以传统的自整定法存在一定的局限性，需要在不断研究和改进的基础上推广应用。
二、研究目标和内容本课题的主要研究目标是利用模糊控制理论对PID温控系统进行自整定，以提高系统的稳定性和控制性能。
具体研究内容包括：1. 基于模糊控制的PID控制器设计：利用模糊控制理论设计模糊PID控制器，采用模糊语言描述控制器的输入输出关系，充分考虑温度变化的复杂性。
2. 模糊参数自整定方法研究：根据PID控制器的控制误差、误差变化率和误差积分时间来调整模糊控制器的参数，通过对温度稳定性，控制精度和响应速度等指标进行评估，不断优化模糊控制器的自整定方法。
3. 系统仿真与实验验证：建立PID温控系统的数学模型，通过对比不同参数的PID控制器和模糊PID控制器的控制效果，验证模糊参数自整定方法的可行性和优越性。
三、研究方法和技术路线1. 理论研究和文献综述：深入了解PID温控系统的控制原理、自整定方法以及模糊控制理论，并结合实际应用场景进行分析和总结。
2. PID控制器设计和仿真：在Matlab/Simulink环境中，建立PID温控系统的数学模型，采用试错法调整PID参数，并进行系统仿真，分析控制效果。
3. 模糊PID控制器设计和仿真：基于模糊控制理论，设计模糊PID 控制器，并利用模糊自整定方法对模糊控制器进行参数调整，进行系统仿真比较。
4. 硬件实现和实验验证：利用单片机作为控制核心，建立基于模糊PID控制器的温控系统实验平台，并通过多组实验数据对模糊PID控制器的控制性能进行验证。
模糊自适应免疫非线性PID控制及其在过热蒸汽温度控制中的应用
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模 糊 自适 应 免疫 非 线 性 Ｐ Ｄ 控 制 及 其 Ｉ 在 过 热 蒸 汽 温度 控 制 中 的应 用
邵加 晓， 白建 云
山西大 学ｘ 程 学院 ， － 山西 太原 ０ ０ １ ３ ０３
［ 摘
要］ 介 绍 了免 疫 非 线 性 Ｐ和 模 糊 自整 定 积 分 微 分 ２种 控 制 方 法 。 结 合 常 规 Ｐ Ｄ、 糊 控 制 Ｉ 模
Ａ
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［ 章 编 号］ １ ０ —３３ ４（ ０１ ０６ 文 ０２ ６ ２ １）
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０ ５一 Ｏ ０６ ５
模糊pid规则自整定
模糊PID规则自整定模糊PID控制是一种基于模糊逻辑理论的控制方法，它结合了PID控制和模糊逻辑的优点，能够实现对复杂系统的有效控制。
在模糊PID控制中，通过模糊规则的自整定，可以实现对PID参数的优化调整，提高系统的控制性能。
一、模糊逻辑在PID控制中的应用在传统的PID控制中，通常通过调整比例、积分和微分三个参数来控制系统的输出。
然而，对于一些复杂的系统，传统的PID控制方法往往难以取得理想的效果。
这时，引入模糊逻辑理论可以有效地解决这一问题。
在模糊PID控制中，通过将系统的输入和输出与模糊集合进行映射，可以将传统的PID 控制转化为模糊逻辑控制。
这样，就可以利用模糊逻辑的推理能力，实现对PID参数的自整定。
二、模糊规则的自整定在模糊PID控制中，模糊规则的自整定是关键的一步。
通过自整定，可以实时地调整PID参数，以适应系统状态的变化。
建立模糊规则首先，需要建立一套完整的模糊规则。
这些规则是基于系统的输入和输出信息，以及它们对PID参数的影响。
例如，当系统的输出偏离设定值较大时，可能需要增加比例参数；当系统的输出波动较大时，可能需要减小积分参数；当系统的输出超调较大时，可能需要减小微分参数。
模糊推理根据建立的模糊规则，通过模糊推理来调整PID参数。
具体来说，通过比较系统当前的输入和输出与设定值之间的差异，利用模糊逻辑的推理方法，可以确定应该如何调整PID参数。
PID参数调整根据模糊推理的结果，实时地调整PID参数。
这可以通过在线计算或离线调整来实现。
在线计算是指在每个采样时刻都根据当前的系统状态来计算新的PID参数；离线调整则是在一段时间内根据历史数据来调整PID参数。
三、结论模糊PID规则自整定是一种有效的控制方法，它结合了模糊逻辑和PID控制的优点，能够实现对复杂系统的有效控制。
通过建立模糊规则和进行模糊推理，可以实时地调整PID 参数，以适应系统状态的变化。
这种方法在许多领域都得到了广泛的应用，如机器人控制、电力系统控制等。
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关键词: 大滞后对象; 神经元 P D控制; 蒸汽调节过程 I
Fuzzy Self tuning Plus Neur aI P1D Contr l of Steam T mPer atur o e e
乙 J an Zi L刀 Y sh u Vu Z月 滩O G u o c a i
4 蒸汽温度调节过程的特性描述
(2)
式中，月为常量。
由 ( 1) 式和 ( 2 ) 式可得
u(‘ (‘ (‘‘叱‘Je(‘ +呵‘e(‘ (3， )=K )[可)e( )+ ( )刀 )d ( )△ )1 t
由 ( 3) 式可知，( 1 ) 式和 ( 2 ) 式构成了神经元
锅炉蒸汽温度控制直接影响全厂的热效率 和设备的运行安全，因此汽温控制系统是锅炉 的重要控制系统之一。应用喷水来控制蒸汽温 度是目前广泛采用的一种方式。 由于在喷水量扰动下，蒸汽温度的动态特 性有较大的时滞，因此可在前向通道中加入一
2 所示。
凡不 ， 兀2+凡凡不 +1 : (7) G(t) = 不 52+戈不 兀 5+1 式中， 和兀分别为调节的积分时间常数， 不 凡，凡，凡分别为各运算模块的 增益系数。
只要根据汽温对象的动态特性适当地选择 这些参数，就可以对主蒸汽温度与其设定值的 偏差进行相位滞后补偿，从而改善汽温的控制
品质 。
神经元控制输出为
u(;)=尤 艺 (， (r) u‘ )
式中，u， = w (t) 凡 ， (t) : (t)
( 1)
可 w) 客()， (卜(/ w ! i! i!
i w(t) =w(卜1 i )+d[r(t卜少 u(， (， (;)』 )x ) ， i
K( ) 是神经元 P D 控制器的比例系数。 t I
经元 P D 控制方法 其控制系统结构如图 1 所 I
不 。
常规 P D 控制是一种应用广泛且比较成熟的控制 I 算法， 对于线性定常的受控对象， 该方法可获得较理想 的控制效果。 但是在许多实际的工业过程中由于存在不 确定性和高度非线性， 具有大滞后和不确定性的受控对 象由于控制作用的延迟， 易引起系统失稳或无法对其进 行有效控制。 采用多模型控制以及模糊预测控制、 神经 网络预测控制等多种基于模型的控制方法， 虽然取得了 一定的效果， 但是这些方法还是依赖于较精确的系统建 模， 他们对于有效解决蒸汽温度调节过程控制问 题而言 还存在一定差距。 神经元控制具有学习能力和 自 适应能 力， 因此它给具有不确定性的大滞后系统的控制提供了 一条新的途径。
址
2 神经元 PID 控制
通过选择神经元的输入状态可 以构成不同的控制 规律，基于神经元模型及学习策略[ ，本文提出一种神 ] l
图 1 神经元 P O控制系统 I 选择神经元的输入状态为
2。 第期 ， 康5 。 ，. 从 } 7年
研究 与开发
l x (t) = r (t) 一 = r(t) y(t) Z x (t) = x (t 一) + 加(t) Z 1 3 x (t) = △ e(t)
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Abstr ct Because t e boiler steam一 generalized cont olled ob ect dynamic cha acter stic is a h gas r j r i Provided with va ety this design adoPts a f zzy self tuning Plus neural PID cont ol， use the ad ust i r ， u r we j Pr cess o steam temPera ur as background t ma ing a emula iona resea ch， r sult shows t a ， is o f t e o k t l r神经元 PID 控制
李 健 林雨舒 赵国材
(辽宁工程技术大学 电气与控制工程学院，辽宁 葫芦岛 125105 )
摘要 由于锅炉过热汽温广义被控对象动态特性具有时变性，本文采用了一种增益模糊自 整 定神经元 P D 控制方法，以蒸汽温度调节过程为背景进行仿真实验研究。结果表明，该方法设计 I 简单，能对具有大滞后特性的工业对象进行有效控制，具有较强的鲁棒性和抗干扰性能，并明显
r o l tin e P I D Se r e s C0 n tr o l . i
Key wor ds: Plants wit big t me delay; neural PID cont l; tuning Process of s team T mPera ure h i o r e t
1
引言
I P D 控制规律。
相位补偿[ ，其传递函数为 ] 3
3 增益模糊 自整定神经元 PID 控制
实验结果表明， 在神经元 P D 控制器中对于带有不 I 确定性的大滞后受控对象，要使其取得满意的控制效 果，就需要及时调整神经元控制器的增益。因此，本文 采用模糊算法来调整神经元控制器的增益， 其结构如图