预测型PID算法在气化炉控制系统中的研究

江西电力第34卷 2010年 第4期47文章编号:1006 348X(2010)04 -0047-04预测型PID算法在气化炉控制系统中的研究鄢波,王岩(江西省电力科学研究院,江西南昌330096)摘要: 整体煤气化联合循环兼顾了能源高效利用和环境保护,是发电行业一个新的发展方向,而气化炉则是煤气化过程的核心部件。围绕气化炉的非线性高耦合、大延迟的动态特性,首先对气化炉进行了机理分析,建立了机理模型,然后将预测PID算法应用于气化炉控制系统,并基于matlabsimulink对系统进行仿真，证明预测PID控制具.有良好的控制精度,响应速度快,其控制效果优于常规PID控制方式。关键词:整体煤气化联合循环;气化炉;预测PID控制;模型预测控制中團分类号:TM571文献标识码:BL -Predictive PID Algorithm in Gasifer Control systemYAN Bo, WANG Yan(jiangpi Electric Power Research Insitute, Nanchang 330096, Jiangxi Province, China)Abstract: The Integrated Gasifcation Combined Cycle (CCC) technology, a development orientation of power generation,is highly concerned for its charateriation of both high eficiency and environment fiendly. Gasifier is the key technologyof the ICCC. The mechanism of the selected gasifer is analyzed and the corresponding mechanism model is establishedaccording to the dynamic charaterstics of nonlinear, highly coupled and large delay. Then the L -Predictive PIDalgorithm is applied to gasifier control system. Simulation of the system is processed based on matlab simulink. The resultshows that L-Predictive PID control has characteritics of good robustness, fat response and better control.Key word: integrated gasification combined cycle; gasifier, L-Predictive PID; model predictive control0引言1气化炉控制的基本思路上世纪70年代初期的石油危机给世界带来巨对于像气化炉这样多变量、大滞后、强非线性以大影响和冲击。西方主要工业国家政府从本国经济及高灵敏的过程,首先要考虑其多变量之间的关系，发展和国家安全的战略角度考虑，推行能源多样化尽量将-个多输人-多输出(MIMO)的系统解耦成的政策,并鼓励发电行业燃料多样化。为若千个单输人-单输出(SISO)的系统。通过变量IGCC主要以燃气-蒸汽联合循环为基础,是一配对,将复杂的变量关系对应的控制需求映射到几种不补燃的余热锅炉型联合循环,其燃料煤气以煤个经典的单回路控制系统集中。在工程上，需要对气化形式获取。气化炉则是煤气化过程的核心部件,多变量系统的控制回路进行相互关联分析,以确定气化炉控制系统是IGCC系统整体协调控制的基多变量控制系统中各变量之间的关联程度，从而确础。气化炉基于流化床气化工艺，是一个煤、空气以定最佳的操纵变量被控变量搭配。相对增益知阵及水蒸汽发生气化反应的反应器。在煤气化过程中,(RCA)是其中最常用的分析方法。相对增益矩阵分经过处理的煤,与空气和水蒸汽进入气化炉,在一定析方法的基本原理是:对于一个具有N个被控变量的温度和压力下进行复杂的化学反应过程，产生低中国煤化工统,输入山对输出热值的煤气,煤灰以及未反应的碳作为灰渣排出。y的:YHCNMHG收稿日期:2010 08-18作者简介:郗波(1982-),男,东南大学硕士,长期从事火电厂热控工作。江西电力第34卷 2010年 第4期_48=(融小小出)(1)u(k)=u(k-1)+K,(1+TJ/T;+T, /T)e(k)(4)-K,(1+2T/T,)e(k-1)+K,T/Te(k-2)式中:(3y/8u) ,表示除u;以外其他回路都开环时4;式中:K,T,To分别为PID调节器的比例增益、积分对y,的增益;(ay/ou) .示u除以外其他回路都时间和微分时间;u(k),u(k-1)为当前和前一采样闭环时yy对y的增益。.时刻的PID输出,e(k),e(k-1),e(k-2)分别为当前相对增益λ;描述了当其他控制回路加人时对采样时刻、前一采样时刻以及前两个采样时刻的y-u控制回路的影响程度,入越接近1,则表明该控PID人口偏差;T,为采样时间间隔。制回路受到其他回路的影响越小,反之则表明该回3)根据被控过程数学模型及上一步计算的控制路受到其他回路的影响越大。在相对增益矩阵的每作用u(k),预测过程在未来第L个采样时刻的输出一行(或者列)中分别选取数值最大的元素,相应的值y (k+L)。输入输出配对关系即为最佳控制变量一被控变量被控过程的数学模型为如下CARIMA (被控自搭配。同时,由于相对增益是不同条件下两个增益回归积分滑动平均)模型:的比值,因此是无量纲的,故不受单位和量纲的影A(q~)y(k)=B(q~)u(k-1)+E(k)/O(5)响,对非线性也不敏感。.式中:y(k),u(k),ξ(k)分别为被控过程在k时刻的2预测PID控制(LP-PID)算法研究输出、输入及均值为零的白噪声序列;O=1-q";A(q~),B(q")是如下后移算子q'的多项式。现有的气化炉控制方法主要分为两种:{ A(+=++..+a.q”(6)1)基于经典控制理论的常规控制方法,如常规( B(q")=b+b.+..+baxq*的PID(比例积分微分)控制方法等;过程输出在未来第L个采样时刻的预测值为:2)基于现代控制理论的高级控制方法,如模型y(k+L)= Gr (q~) Ou(k+L-1)+ F:(q")y(k) (7)预测控制(MPC)等。常规的PID控制方法,虽然容对于没有不稳定极点的被控过程,可取未来控易实施,但是由于其算法只是根据当前时刻和前两制增量的次数为1,即有:个采样时刻的设定值与输出之间的偏差进行计算，SOu(k)=u(k)-u(k-1)对于气化炉这样的大滞后对象,控制作用没有提前( Ou(k+i)=u(k+i)- -u(k+i-1)=0(8)动作,无法获得令人满意的控制效果;而普通的模(i=1,2,.. ,L-1)型预测控制(MPC),由于算法的复杂性,会占据大量由此,可直接求得输出在未来第L个采样时刻的控制器资源,尤其是针对气化炉这样的高耦合多的预测值为:变量过程,这样的控制方法难以在现有的通用控制y(k+()=F{ q"})(k)+G{q")Ou (x 1)+gu-Ou k) (9)系统的软硬件平台上实施。4)根据上面所计算的输出预测y(k+L),返回到气化炉预测型PID 控制方法将传统PID控制第2)步进行重复计算,直至连续二次计算的PID输与预测控制结合,应用预测模型预测系统未来输出基本不变为止(一般需重复计算3~5次)。出,使PID控制器根据未来时刻的控制偏差对气化5)将最终控制信号u()作用于实际过程,确保:炉进行运算。该方法是用于解决气化炉系统大滞后预测型PID控制器提前L个采样周期动作。对象,在传统的PID算法基础上,应用预测模型预3应用举例测系统未来L步的输出,使PID控制器根据未来时刻的控制偏差进行运算，使控制系统提前动作,提图1所示为预测型PID控制器(LP-PID)结构高控制系统品质。示意图。预测型PID控制器(P-PID)的计算过程为:预测型比例积分徽分调节器IP-PID1)置“变量预测器“的输出初值(2)母定值Roe(k)[ PIDu(k)被控过程输出y(k)y(k+L)= y(k)。中国煤化工2)计算PID控制器的输出u(k)。PID控制器的人口偏差:e(k) =R-~y(k+L) (3)MYHCNMHG面)PID控制器的输出为:圈1预劃型PID控制器(LP-PID)结构示意圉江西电力第34卷 2010年 第4期49 .在气化炉中煤、水蒸汽,氧气在一定的温度和手自动切换.跟踪、幅值限制.速率限制以及抗积分压力条件下经一系列复杂的化学反应过程,转换为饱和等功能。中低热值的煤气输出,煤气经过净化后,送人燃气以气化妒内煤气温度一入口水蒸气质量流量这轮机燃烧做功或者作为合成原料进行回收。根据工一动态环节为例.首先通过系统辨识的方法.建立该艺特点,该气化炉系统的操纵变量选取为:气化炉动态环节的传递所数模型排渣量、人口氧气质量流量、给煤质量流量、人口水Gr.m(s)=--42.7(164s+1).(11)蒸汽质量流量;需要进行调节的四个变量(被控变.(505+1)(128s+1)量)分别为:气化炉出口煤气热值、气化炉床料总质选取采样时间为1s,加入零阶保持器.对该系量、气化炉内煤气压力以及煤气温度。整个气化妒统进行离散化,得釗离散的动态环节模型:被控过程实质上是一个4x4的多变量对象。对于气y(k)-2.9646y(k-1 )+0.9606y(k-2)-0.9650y(k- -3)化炉系统,主要的外界扰动来自于燃气轮机工况的.=-0.0046u(h-1)+00002u(k- 2 )+0.0045u(k-3)变化,因此,将燃气轮机的人口压力作为一个主要.+e(k)/O .(12)的外界扰动量。由此便获得广该动态环节的变量预测器,可以气化炉的预测型PID控制方法对多变量的气用于预测该环节在未来时刻的输出。通过选取合适化炉系统进行分散控制。通过相对增益矩阵(RCA)的预测步长，便可以对该回路进行预测型PID控分析、有效相对增益矩阵(ERCA)分析或者奇异值制。基本算法为:分解(SVD)等方法确定操纵变量-被控变量之间的1)置变最预测器的输出初值y(k+L)=y(k);配对关系。2)按照上面提到的算法计算PID控制器的输出例如:对该气化炉在某一工况下,对系统四个u(k)。输人分别做10%指令阶跃增试验.通过系统响应曲PID控制器的人口偏差:e(k)= R- y(k+L)。线分析,可以得到系统开环增益矩阵K3)根据被控过程数学模型及上一步计算的控制14328 -46238 22239 -54 097作用u(k),预测过程在未来第L个采样时刻的输出K-5 743.9-1 388.4 4692 -692.55值y(k+L)。-671.8 13664 1 406.3 7 562.9被控过程的数学模型为如下CARIMA模型。. -2.283 20.695 -18.503 -42.7过程输出在未来第L个采样时刻的预测值为:利用矩阵K,可以计算在某一工况下系统的y(h+L)= Guq")Ou(k+L-1)+ F(qT)y(k) (13)RGA,根据相对增益矩阵分析的结果,可以得到方案式中:- -中操纵变量和被控变量之间的搭配关系，即:C{q ")=E(q*)E+(a=+=+++.r.xq1doc-) (14)1)煤气焓值由给煤量调节,煤量的改变影响产对于没有不稳定极点的被控过程,可取未来控物可燃物质的成分,从而影响煤气的焓值;制增量的次数为1,即有:2)床料由排渣量来调节,排渣量的变化影响到| Ou(k )=u(k)-u(k-1)(15)总的物料平衡;( Ou(k+i)=u(h+i)-u(k+i-1)=0 (i=1 ,2,... ,L-1)3)煤气压力由氧气量调节，氧气量的变化可以根据上面的式子,可直接求得输出在未来第L快速改变煤气压力;个采样时刻的预测值为:4)煤气温度由蒸汽量调节,蒸汽量的变化可以y(h+L)=F(q~)y(k)+Gi(q")Ou(k-1)+gunQuk (16)快速改变气化炉系统的温度。PID控制器采用增量式PID算法，基本的算法为:Au(k)=u(h)-u(k-1),u(h)为第 2)步所计算的u(k)=u(k-1l)+K(1+T/T:+T,/T)e(k)PID输出。-K,(1+2T/T,)e(k-1)+K,TJ/Te(k-2)(10)“中国煤化工y(t+L),返回到式中:u(),u(k-1)为当前和上一时刻的PID输出;xK,第2)fYH次计算的PID输T,T分别为比例增益.积分时间和微分时间:el(k),出基CNMHG3-5次)。e(k-1),e(k- 2)分别为当前时刻.上一时刻以及前两个5)将最终的控制信号u(k)作用于实际过程,确时刻的PID人口偏差。该PID具有输入死区、前馈、保预测型PID控制器能提前L个采样周期动作。由50江西电力第34卷 2010年 第4期i此便对气化炉内煤气温度- -入 口水蒸气质量流量4结束语这一控制回路进行了预测型PID控制。依此类推,对某气化炉其余三个控制回路实施本文针对IGCC多联产系统气化炉展开研究,采用预测控制策略提出控制系统方案。接下来对气本文所提出的预测型PID控制算法。控制不统闭环阶跃响应化炉的动态特性进行研究,建立了气化炉的数学模SVM MPC型,得到气化炉动态过程的传递函数,将预测型PIDNormnel PID|运用于气化炉控制系统，并利用matlab simulink对气化炉温度和煤气热值的常规PID控制与模糊PID控制做了对比的仿真效果良好。参考文献: .[1]刘尚明,王培勇,韦思亮,等ICCC气化站的动态建模[].燃气轮机技术,2001,15(2):27. -31.图2气化炉煤气热值控制 系统对比[2]韩志明,IGCC动态特性研究初步[]北京:清华大学热能结合图1的控制系统框图,当氧气量阶跃10%工程系,1997.时,对气化炉温度和煤气热值的闭环响应过程进行3] 段立强,林汝谋.金红光,等.整体煤气化联合循环(GCC)matlab仿真,仿真结果如图2。.技术进展[]燃气轮机技术,2000, 13(1):9-15.从以上闭环响应过程可以看出,三种控制方式[4]韦思亮,倪维斗,刘尚明ICCC电站中气化炉控制系统研都实现了温度控制和热值控制的目标,但通过对比究[J].热能动力工程,2002,17(6):551-554.发现,预测型PID控制系统使系统输出响应的过渡[5]焦树建整体煤气化燃气-蒸汽联合循环(CC)[M].北京:时间短.跟踪性能好，提高了控制精度,模糊PID控[6]焦树建.论ICCC电站中气化炉型的选择[J].燃气轮机技中国电力出版社, 1996.制方式优于常规PID控制方法。术,2002,15(2):5-14.7] Peter Schoen.Dynamie Modeling and Control of IntegratedCoal gasification Combined Cycle Units [D].Ph.D.Thesis,Netherlands Delft University of Techno logy, 1993.(上接第23页)块主要是产生存储器的地址,根据计数器的计数值计算存储器A.B、M、N的地址。3结束语2.2.3存储器部分存储器部分相对控制器部分和运算器部分是本文通过对Montgomery算法的硬件化、并行化比较简单的模块。存储器部分主要包括存储器A存.处理,设计并实现了Montgomery算法IP核,大大提储器B、存储器M、存储器N、寄存器n'[0]和两个数高了大数模乘运算的效率。基于Montgomery IP核,据选择器构成,主要用于加密数据和中间结构的存本文采用增加预处理的R-L模式大数模幂运算,从而实现了RSA加密算法。通过实验证明,该RSA加.本文采用XILINX ISE8.0对大数模幂运算器IP密算法IP核能够有效的提高RSA算法的运行速.核进行综合,使用MODELSIM6.0功能仿真和综合度,节约大量时间,对电力用户用电信息采集系统后仿真,验证了各个模块设计的正确性。在XILINX的运行和安全防护工作有着非常重要的意义。ISE8.0下进行综合,所占用资源如表1所示:参考文献:表1资源占用表[1] Cetin Kava Koc-Tola_ Acar.Analvzing and comparing资源数量Mo_中国煤化工s UJIEEE McroSlices2780Slice Fip Flops992CNMH G[2]李树国,周润德,冯建华,等.RSA巒码协处理器的实现[J].4 input LUTs5 375电子学报,2001,11.FIF016RAMB16s8