锅炉燃烧过程控制系统的Simulink仿真_毕业设计

本科生毕业论文存档编号
湖北文理学院毕业论文(设计)
论文(设计)题目: 锅炉燃烧过程控制系统的Simulink仿真English Topic：Simulink simulation of the boiler combustion
process control system
系院物理与电子工程学院
专业自动化
锅炉燃烧过程控制系统的Simulink仿真
摘要：过程控制作为自动化的重要方向和组成部分，已广泛应用于石油、化工、电力、冶金、机械、轻工等许多国民经济的重要领域。

根据实际应用领域和工艺过程的不同，所采用的控制方式及其侧重点也不相同。

在大量的工业生产中,锅炉是重要的动力设备，燃烧是必要的一环，从燃烧角度来说，有燃油、燃煤、燃气的区别。

燃烧过程的控制包括压力控制、温度控制、燃烧程度控制、安全性控制、节能控制等。

本文根据火电厂锅炉燃烧过程的生产工艺和流程，利用单回路、串级、比值等控制系统的特点，分别设计锅炉燃烧过程控制系统的三个子系统：蒸汽压力控制系统，燃料与空气的比值控制，炉膛负压控制系统。

在仿真软件MATLAB/Simulink中，根据控制系统原理方框图，作出仿真模型图，分别进行相应的仿真。

经PID参数整定后，得出仿真结果，并进行分析总结。

关键词：燃烧过程控制；MATLAB仿真；SIMULINK
Simulink simulation of the boiler combustion process control
system
Abstract：Process control as an important direction of automation technology and components, has been widely used in petroleum, chemical, electric power, metallurgy, machinery, light industry, and many other important areas of the national economy. Depending on the field of practical application and process, using the control and its focus is not the same. Burning are an essential part in a large number of industrial production from the combustion point of view, the difference between fuel oil, coal and gas. Although the applications and fuel burning may be different, but the control of the combustion process is not outside the combustion control, temperature control, combustion degree of control, safety control, energy-saving control. Based on the thermal power plant boiler combustion process production technology and processes, the use of single-loop, the characteristics of the cascade, ratio control system were designed boiler combustion control system consists of three subsystems: the steam pressure control system, fuel and air ratio control, the negative pressure in furnace control system. In the simulation software MATLAB / Simulink block diagram of control system theory to make the simulation model diagram, simulation, respectively. After PID controller parameters obtained simulation results and analysis.
Key words: Combustion process control; MATLAB simulation; SIMULINK
引言 (1)
1控制系统及MATLAB语言的应用基础 (3)
1.1控制系统性能要求 (3)
1.2控制系统的时域分析 (3)
1.3控制系统的频域分析 (4)
1.3.1 频域性能指标： (4)
1.3.2 频域分析的三种分析方法 (4)
1.4控制系统的根轨迹分析 (5)
1.5MATLAB软件认识 (5)
1.5.1MATLAB 的特点 (5)
1.5.2 MATLAB在控制系统分析中的应用 (6)
1.5.3根轨迹绘制 (6)
1.5.4控制系统的频域分析 (7)
1.6MATLAB环境下的S IMULINK简介 (9)
2 燃烧过程控制系统概述 (11)
2.1蒸汽压力控制系统和燃料空气比值系统 (12)
2.2炉膛负压控制系统 (14)
3 锅炉燃烧控制系统辨识 (17)
3.1燃烧炉蒸汽压力控制和燃料空气比值控制 (17)
3.2炉膛负压控制 (17)
4 系统稳定性分析 (18)
4.1燃料控制系统 (18)
4.2空气流量控制系统 (19)
4.3负压控制系统 (19)
5 锅炉燃烧控制各子系统仿真 (21)
5.1燃料控制系统 (21)
5.2蒸汽压力控制系统 (24)
5.3空气流量控制系统 (26)
5.4负压控制系统前馈补偿整定 (27)
6 锅炉燃烧控制系统SIMULINK仿真 (30)
7 总结 (32)
[参考文献] (33)
附录 (34)
致谢 (1)
过程控制系统是工业中控制系统的主要表现形式，一般指工业生产过程中自动控制系统的被控变量为温度、压力、流量、液位、成分等变量的系统。

由于被控过程的多样性，因此过程控制系统的形式也多样，相应的控制方案也丰富多彩。

在实际工程中，控制系统的结构往往很复杂，如果不借助专用的系统建模软件，很难准确地把一个控制系统的复杂模型输入计算机，对其进行进一步的分析与仿真，Simulink的出现给控制系统分析与设计带来了福音。

它有两个主要功能：Simu（仿真）和Link（连接），即该软件可以利用鼠标在模型窗口上搭建出所需要的控制系统模型，然后对系统进行仿真和分析。

[1]
Simulink仿真的模型是具体的函数模型，因此，过程的建模就显的十分的重要。

过程建模方法主要有这么几种：
1．机理法
用机理法建模就是根据过程的内在机理，写出各种有关的平衡方程，例如物质平衡方程、能量平衡方程、动量平衡方程、相平衡方程，以及反映流体流动、传热、传质、化学反应等基本规律的运动方程、物性参数方程和某些设备的特性方程等，从中获得所需的数学模型。

2．测试法
测试法建模通常只用于建立输入输出模型。

它是根据过程的输入和输出的实测数据进行某种数学运算后得到的模型，其主要特点是把被研究的过程视为一个黑匣子，完全从外特性上描述它的动态性质，也称为“黑箱模型”。

复杂过程一般都采用测试法建模。

测试建模法又可分为经典辨识法和系统辨识法两大类：
（1）经典辨识法
不考虑测试数据中偶然性误差的影响，只需对少量的测试数据进行比较简单的数学处理，计算工作量一般较小。

经典辨识法包括时域法、频域法和相关分析法。

（2）系统辨识法
其特点是可以清除测试数据中的偶然性误差即噪声的影响，为此就需要处理
大量的测试数据，计算机是不可缺少的工具。

我们针对工程训练任务书中给出的系统辨识函数，搭建了仿真框图，调整PID参数，最终使系统在较好的指标内达到稳定。

本论文主要分为以下几章：
第一章控制系统及MATLAB语言的应用基础
第二章锅炉燃烧过程控制系统概述
第三章锅炉燃烧控制系统辨识
第四章系统稳定性分析
第五章锅炉燃烧控制各子系统仿真
第六章锅炉燃烧控制系统Simulink仿真
第七章总结
1控制系统及MATLAB语言的应用基础
控制的任务是形成控制作用的变化规律，使得不管是否存在扰动对象都能得到所期望的行为。

自动控制系统是在无人直接操作或干预的条件下，通过控制器使控制对象自动的按照给定的规律运行，使被控制量能够按照给定的规律变化。

1.1控制系统性能要求
对于一个控制系统的性能要求可以概括为三个方面：稳定性、快速性和准确性。

稳定性是指动态过程的平稳性，就是动态过程的振荡倾向于系统受干扰偏离平衡状态后恢复平衡状态的能力。

控制系统的稳定性是系统使用的基础，不稳定的系统没有实际意义。

快速性是指动态过程的快速性，即动态过程的时间长短，时间越短，快速性能越好。

准确性是指动态过程的最终精度，即控制系统输出量的期望值与实际终止值之差（即稳态误差），其差值越小精度越高。

受控对象不同，对稳、准、快的技术要求也各有所侧重。

对于一个实际系统，不能要求三项性能指标都很优良，那样系统的成本会很高。

而且，同一个系统的稳、准、快各个指标往往相互制约。

1.2控制系统的时域分析
时域分析法是根据自动控制系统微分方程，用拉普拉斯变换来求解动态响应的过程曲线。

时域分析的目的是求解响应的性能指标。

通常将控制系统跟踪或复现阶跃输入信号响应的指标作为系统控制性能的指标。

阶跃响应的一般性能指标有：上升时间t r、峰值时间t p、超调量sigma(σ%)、调节时间t s及稳态误差e ss。

超调量σ%是指阶跃响应曲线h（t）中对稳态值的最大超出量与稳态值之比。

即：
峰值时间t p：是指从0到阶跃响应曲线h(t)进入稳态值附近的误差带而不再超出的最小时间。

恢复时间：从阶跃扰动作用开始到输出量基本上恢复稳态的过程中，输出量与新的稳态值之差进入某基准量的范围之内所需的时间。

在MATLAB中实现时域分析有两种方法：一种是MATLAB的函数指令方式，如求取连续系统的单位阶跃响应函数step()，单位冲激响应函数impulse()，零输入响应函数initial()等；另一种是在Simulink窗口菜单操作方式下进行时域仿真。

[2]
1.3控制系统的频域分析
1.3.1 频域性能指标：
峰值：幅频特性A(ω)的最大值。

频带：幅频特性A(ω)的数值衰减到0.707A(0)时对应的频率。

相频宽：相频特性φ(jω)等于−π/2时对应的频率。

1.3.2 频域分析的三种分析方法
Bode图（幅频/相频特征曲线）、Nyquist曲线、Nichols图。

（1）Bode图：
Bode图即对数频率特性曲线。

（2）Nyquist曲线：
Nyquist曲线是根据开环频率特性在复平面上会出的幅相轨迹。

根据开环Nyquist曲线，可判断闭环系统的稳定性。

反馈控制系统稳定的充分条件是，Nyquist曲线按逆时针包围临界点（-1，j0）的圈数p等于开环传递函数位于右半S平面的极点数，否则闭环系统不稳定。

当开环传递函数包含虚轴上的极点时，闭合曲线应以ε→0的半圆从右侧绕过该极点。

频域分析法是经典控制理论中重要的系统分析方法。

传统的频域分析需要计算数据，绘制Bode图，并求出频域性能指标。

这种方法要耗费大量时间、精力，
而且绘图、计算精确度不能得到保证。

应用MATLAB软件，运行它提供的频率分析函数，就能够方便、简单、快捷的绘制三种曲线，并计算出频域性能指标。

1.4控制系统的根轨迹分析
根轨迹法是一种表示特征根与某一参数的全部数值关系的图解方法。

与该参数的某一特定数值相应的根，可在根轨迹图上找到。

上述可变参数可以是开环传递函数中任何可变参数，但通常取开环增益作为可变参数。

即当系统某个可变参数有0→∞时，系统闭环极点在s平面上所描绘出来的轨迹，根轨迹能直观的反映系统参数变化对根分布位置的影响。

系统闭环特征方程的根满足1+G(s)H(s)=0
则系统的根轨迹方程为错误！未找到引用源。

在MATLAB中，系统专门提供了绘制根轨迹有关的函数，这些函数能简单快捷的绘制根轨迹或者进行相关的计算。

[1]
1.5MATLAB软件认识
1.5.1MATLAB 的特点
(1)超强的数值运算功能。

在MATLAB里，有超过500种的数学、统计、科学及工程方面的函数可供使用，而且使用简单快捷。

(2)语法限制不严格，程序设计自由度大。

例如，在MATLAB里，用户不用对矩阵预定义就可以使用。

(3)程序的可移植性好，基本上不做修改就可以在各种型号的计算机和操作系统上运行。

(4)强大的数据可视化功能。

在FORTRAN和C语言里，绘图都很不容易，但在MATLAB里，数据可视化非常简单。

MATLAB还有较强的编辑图形界面的能力。

(5)丰富的工具箱。

由各学科领域水平很高的专家编写的功能强劲的工具箱，使用户无需编写自己学科范围内的基础程序，而直接进行高、精、尖的研究。

1.5.2 MATLAB在控制系统分析中的应用
利用MATLAB可对控制系统进行如下有效分析：
(1)分析系统的稳定性；
(2)求取系统在典型和任意输入信号作用下的时域响应；
(3)绘制系统的根轨迹，在根轨迹上可确定任意点的根轨迹增益K值，从而得到系统稳定的根轨迹增益K值范围；
(4)利用MATLAB绘制系统的Bode图、Nichols图和Nyquist图等，并求取系统的幅值裕量和相位裕量；
(5)分析具有时间延迟系统的频率特性；
(6)求取频率响应数据，且根据频率响应数据辩识系统的模型参数；
(7)分析系统的能控性和能观测性，并能对不完全能控或不完全能观测的系统进行结构分解。

[3]
这里重点介绍一下利用MATLAB进行系统根轨迹分析和频域分析的方法。

1.5.3根轨迹绘制
绘制系统的零极点图：
pzmap( )函数可绘制系统的零极点图，其调用格式为：
[p，z]=pzmap(A，B，C，D) 或[p，z]=pzmap(p，z)；[p，z]=pzmap(num，den)
其中列向量P为系统极点位置，列向量z为系统的零点位置。

可通过pzmap(p，z)绘制出零极点图，图中的极点用“×”表示，零点用“o”表示。

根轨迹绘制的命令：
闭环系统的特征根在s平面变化的轨迹，该函数的调用格式为：
[r，K]=rlocus(num，den)；[r，K]=rlocus(num，den，K)
其中返回值r为系统的闭环极点，K为相应的增益。

在系统分析过程中，常常希望确定根轨迹上某一点处的增益值K，这时可利用MATLAB中的rlocfind( )函数，在使用此函数前要首先得到系统的根轨迹，然后再执行如下命令：
[K，poles]=rlocfind(num，den) 或[K，poles]=rlocfind(A，B，C，D)
执行上述命令后，将在屏幕上的图形中生成一个十字光标，使用鼠标移动它至所希望的位置，然后敲击鼠标左键即可得到该极点的位置坐标值poles以及它所对应的增益K值。

[4]
1.5.4控制系统的频域分析
MATLAB的控制系统工具箱提供了多种求取线性系统频率响应曲线的函数。

（1）频率向量
频率向量可由logspace( )函数来构成。

此函数的调用格式为ω=logspace(m，n，npts)
（2）系统的Bode图
连续系统的伯德图可利用bode( )函数来绘制，其调用格式为：
[mag，phase，ω]=bode(num，den)
[mag，phase，ω]=bode(num，den，ω)
[mag，phase，ω]=bode(A，B，C，D)
[mag，phase，ω]=bode(A，B，C，D，iu)
[mag，phase，ω]=bode(A，B，C，D，iu，ω)
式中num，den和A，B，C，D分别为系统的开环传递函数和状态方程的参数，而ω为频率点构成的向量。

有了这些数据就可以利用下面的MATLAB命令：
>>subplot(2，1，1)；semilogx(w，20*log10(mag))
>>subplot(2，1，2)；semilogx(w，phase)
在同一个窗口上同时绘制出系统的Bode图了，其中前一条命令中对幅值向量mag求取分贝(dB)值。

如果只想绘制出系统的Bode图，而对获得幅值和相位的具体数值并不感兴趣，则可以采用如下简单的调用格式bode(num，den，ω)；bode(A，B，C，D，iu，ω）
或更简单地bode(num，den) ；bode(A，B，C，D，iu)
（3）幅值裕量和相位裕量
在判断系统稳定性时，常常需要求出系统的幅值裕量和相位裕量。

利用MATLAB控制系统工具箱提供的margin( )函数可以求出系统的幅值裕量与相位裕量，该函数的调用格式为
[Gm，Pm，Wcg，Wcp]=margin(num，den)
或[Gm，Pm，Wcg，Wcp]=margin(A，B，C，D)
式中Gm和Pm分别为系统的幅值裕量和相位裕量，而Wcg 和Wcp分别为幅值裕量和相位裕量处相应的频率值。

除了根据系统模型直接求取幅值和相位裕量之外，MATLAB的控制系统工具箱中还提供了由幅值和相位相应数据来求取裕量的方法，这时函数的调用格式为：
[Gm，Pm，Wcg，Wcp]=margin(mag，phase，ω)
式中频率响应可以是由bode( )函数获得的幅值和相位向量，也可以是系统的实测幅值与相位向量，ω为相应的频率点向量。

（4）频率响应值
MATLAB也提供了直接的求取频率响应数据的函数freqresp( )，其调用格式为：
F=freqresp(num，den，sqrt(-1)*ω)
或F=freqresp(A，B，C，D，iu，sqrt(-1)*ω)
式中F为频率响应，ω为给定的频率范围向量。

（5）系统的奈奎斯特图（Nyquist图）
nyquist( )函数的调用格式为：
[Re，Im，ω]=nyquist(num，den)
[Re，Im，ω]=nyquist(num，den，ω)
[Re，Im，ω]=nyquist(A，B，C，D)
[Re，Im，ω]=nyq uist(A，B，C，D，iu)
[Re，Im，ω]=nyquist(A，B，C，D，iu，ω)
其中返回值Re，Im和ω分别为频率特性的实部向量、虚部向量和对应的频率向量，有了这些值就可利用命令plot(Re，Im)来直接绘出系统的奈奎斯特图。

当然也可使用下面的简单命令来直接绘出系统的奈奎斯特图：
nyquist(num，den，ω) 或nyquist(A，B，C，D，iu)
更简单地：nyquist(num，den) 或nyquist(A，B，C，D)
（6）尼柯尔斯图(Nichols图)
函数调用格式为：
[mag，phase，ω]=nichols(num，den，ω)
或[mag，phase，ω]=nichols(A，B，C，D，iu，ω)
可见该函数的调用格式以及返回的值与bode( )函数完全一致，事实上虽然它们使用的算法不同，但这两个函数得出的结果还是基本一致的。

但Nichols 图的绘制方式和Bode图是不同的，它可由以下命令绘制plot(phase，20*log10(mag)) [5]
1.6MATLAB环境下的Simulink简介
MATLAB环境下的Simulink是当前众多仿真软件中功能最强大、最优秀、最容易使用的一个系统建模、仿真和分析的动态仿真集成环境工具箱。

Simulink为用户提供了一个图形化的用户界面（GUI）。

它使用方框图表示一个系统，通过图形界面，利用鼠标点击和拖拉方式建立系统模型。

它与用微分方程和差分方程建模的传统仿真软件包相比，具有更直观、更方便、更灵活的优点。

它不但实现了可视化的动态仿真，也实现了与MATLAB、C或者FORTRAN 甚至和硬件之间的数据传递，大大扩展了它的功能。

Simulink的主要功能如下：
1、交互建模
Simulink提供了大量的功能块以方便用户快速的建立动态系统模型。

建模时只需要使用鼠标拖放库中的功能模块并将它们接连起来。

2、交互仿真
Simulink提供了交互性很强的非线性仿真环境，可以通过下拉菜单执行仿真，或使用命令进行批处理。

仿真结果可以在运行的同时通过示波器或图形窗口查看。

3、扩充和制定
Simulink的开放结构允许扩展仿真环境的功能：用户可以用MATLAB、
Fortran和C代码生成自定义模块图，并拥有自己的图标和界面；用户还可以将原来的Fortran和C语言代码连接起来。

4、与MATLAB和工具箱集成
由于Simulink可以直接利用MATLAB的数学图形和编程功能，用户可以直接在Simulink下完成诸如数据分析、过程自动化、优化参数等工作。

工具箱提供的高级设计和分析能力可以通过Simulink的屏蔽手段在仿真过程中执行。

2 燃烧过程控制系统概述
燃烧蒸汽锅炉的燃烧过程主要由三个子系统构成：蒸汽压力控制系统、燃料空气比值控制系统和炉膛负压控制系统。

[6]如图1是燃烧过程控制系统示意图，
图2是原理方框图，图3是燃烧过程控制特点。

图1燃烧过程控制系统示意图
图2原理方框图
图3 燃烧过程控制特点
2.1蒸汽压力控制系统和燃料空气比值系统
燃油蒸汽锅炉燃烧的目的是为后续的生产环节提供稳定的压力。

一般生产过程中蒸汽的控制是通过调节压力实现的，随着后续环节的蒸汽用量不同，会造成燃油蒸汽压力的波动，蒸汽压力的波动会给后续的生产造成不良的影响，因此，维持蒸汽压力恒定是保证生产正常进行的首要条件。

保证蒸汽压力恒定的主要手段是随着蒸汽压力波动及时调节燃料产生的热量，而燃烧产生热量的调节是通过控制所供应的燃料量以及适当比例的助燃空气实现的。

因此，各个控制环节的关系如下：蒸汽压力是最终被控量，根据生成量确定；燃料量根据蒸汽压力确定；空气供应量根据空气量与燃料量的比值确定。

控制量如图4所示。

图5为燃烧炉蒸汽压力控制系统和燃料空气比值控制系统结构简图。

图6为燃烧炉蒸汽压力控制系统和燃料空气比值控制系统框图。

图4控制量示意图
图5燃烧炉蒸汽压力控制系统和燃料空气比值控制系统框图
图6燃烧炉蒸汽压力控制系统和燃料空气比值控制系统框图
2.2炉膛负压控制系统
所谓炉膛负压：即指炉膛顶部的烟气压力。

炉膛负压是反映燃烧工况稳定与否的重要参数，是运行中要控制和监视的重要参数之一。

炉内燃烧工况一旦发生变化，炉膛负压随即发生相应变化。

当锅炉的燃烧系统发生故障或异常时，最先将在炉膛负压上反映出来，而后才是火检、火焰等的变化，其次才是蒸汽参数的变化。

因此，监视和控制炉膛负压对于保证炉内燃烧工况的稳定、分析炉内燃烧工况、烟道运行工况、分析某些事故的原因均有极其重要的意义。

大多数锅炉采用平衡通风方式，使炉内烟气压力低于外界大气压力，即炉内烟气负压，炉膛内烟气压力最高的部位是炉堂顶部。

当炉负压过大时，漏风量增大，吸风机电耗，不完全燃烧损失、排烟热损失均增大。

甚至使燃烧不稳定甚至灭火炉负压小甚至变为正压，火焰及飞灰将炉膛不严处冒出，恶化工作燃烧造成危及人身及设备安全。

故应保持炉膛负压在正常范围内。

[7]
保证炉膛负压的措施是引风量和送风量的平衡。

如果负压波动不大，调节引风量即可以实现负压控制；当蒸汽压力波动较大时，燃料用量和送风量波动也会很大，此时，经常采用的控制方法为动态前馈-反馈控制，如图4所示。

前馈控制的基本概念是测取进入控制过程的干扰信号，在炉膛负压控制系统中，由于蒸汽压力波动较大时，燃料用量和送风量的波动会较大，所以通过测取引风量，就可以的到干扰信号，利用反应较快的动态前馈控制，就可以很好的减小干扰信
号对系统的影响。

将前馈与反馈有效的结合，运用前馈控制在扰动发生后，及时抑制由主要扰动引起的被控量所产生的偏差，同时运用反馈控制消除其余的扰动对负压的影响。

前馈控制系统主要特点如下：
（1）属于开环控制
只要系统中各环节是稳定的，则控制系统必然稳定。

但若系统中有一个环节不稳定，或局部不稳定，系统就不稳定。

另外，系统的控制精度取决于构成控制系统的每一部分的精度，所以对系统各环节精度要求较高。

（2）很强的补偿局限性
前馈控制实际是利用同一干扰源经过干扰通道和前馈通道对系统的作用的叠加来消除干扰的影响。

因此，固定的前馈控制只对相应的干扰源起作用，而对其他干扰没有影响。

而且，在工程实际中，影响生产过程的原因多种多样，系统随时间、工作状态、环境等情况的变化，也会发生变化甚至表现出非线性，这些都导致不可能精确确定某一干扰对系统影响的程度或数学描述关系式。

因此，前馈控制即使对单一干扰也难以完全补偿。

（3）前馈控制反应迅速
在前馈控制系统中，信息流只向前运行，没有反馈问题，因此相应提高了系统反应的速度。

当扰动发生后，前馈控制器及时动作，对抑制被控制量由于扰动引起的动静态偏差比较有效。

这非常有利于大迟滞系统的控制。

（4）只能用于可测的干扰
对不可测干扰，由于无法构造前馈控制器而不能使用。

该方案中以负压为控制目标，用引风量做成控制闭环，利用前馈控制消除送风量变动对负压的影响。

图7炉膛负压控制系统结构简图
图8炉膛负压控制系统框图
3 锅炉燃烧控制系统辨识
3.1燃烧炉蒸汽压力控制和燃料空气比值控制
燃烧流量被控对象为：
s e s s G 31132
)(-+=
2-1 燃料流量至蒸汽压力关系为：
3)(=s G 2-2
蒸汽压力至燃料流量关系为:
3/1)(=s G 2-3
蒸汽压力至燃料流量关系为：
1)(=s G 2-4
燃料流量检测变换系统数学模型为：
1)(=s G 2-5
燃料流量与控制流量比值为：
2/1)(=s G 2-6
空气流量被控对象为:
s e s s G 21113
)(-+=
2-7
3.2炉膛负压控制
引风量与负压关系：
s
e s s G -+=
1
710)( 2-8 送风量对负压的干扰为：
132
)(+=
s s G 2-9
4 系统稳定性分析
4.1燃料控制系统
燃料流量被控对象为：
s
e s s G 31132
)(-+=
3-1
MATLAB 程序：
G_Fuel =tf(2,[13 1],'inputdelay',3); margin(G_Fuel);
[Gm,Pm,Wg,Wp]=margin(G_Fuel) [8]
图9 燃料被控对象Bode 图
经软件仿真结果如图9所示，由图可知，无调节器时，燃料控制系统开环稳定，幅值稳定裕量为11.4dB,相位稳定裕量为97.1dB ，对应增益为3.7283。

4.2空气流量控制系统
空气流量被控对象为：
s
e s s G 21113
)(-+=
3-2
MATLAB 程序：
G_Air =tf(3,[11 1],'inputdelay',2); margin(G_Air);
[Gm,Pm,Wg,Wp]=margin(G_Air)
图10 空气流量被控对象Bode 图
经软件仿真结果如图10所示，由图可知，无调节器时，燃料控制系统开环稳定，幅值稳定裕量为9.81dB,相位稳定裕量为80deg ，对应增益为3.0956。

4.3负压控制系统
引风量与负压关系：
s
e
s s G -+=
1710)( 3-3
MATLAB 程序：
G_LeAir_NegPres =tf(10,[7 1],'inputdelay',1); margin(G_LeAir_NegPres);
图11 引风量与负压关系Bode 图
经软件仿真结果如图11所示，由图可知，无调节器时，燃料控制系统开环稳定，幅值稳定裕量为9.81dB,相位稳定裕量为80deg ，对应增益为3.0956。

5 锅炉燃烧控制各子系统仿真
5.1燃料控制系统
为使系统无静差，燃烧流量调节器采用PI 形式，即：
s Ki
Kp s Gc +
=)( 4-1
其中，参数Kp 和Ki 采用稳定边界法整定。

先让Ki=0，调整Kp 使系统等幅振荡，即系统临界稳定状态。

系统临界振荡仿真框图如图12所示其振荡响应如图13所示：
图12系统临界振荡仿真框图。