一种基于自动寻优模糊三级PID的锅炉控制方法及系统与流程

本发明涉及控制领域，尤其涉及一种基于自动寻优模糊三级pid的锅炉控制方法及系统。

背景技术：

锅炉是一种能量转换设备，向锅炉输入的能量有燃料中的化学能、电能，锅炉输出具有一定热能的蒸汽、高温水或有机热载体。

随着工业生产规模的扩大以及生产设备的不断更新，锅炉向着大容量、高参数、高效率的方向发展，因此针对锅炉的控制问题变得至关重要。由于锅炉而且各种变化过程紧密耦合、互相影响，这些都加大了锅炉控制的难度。而一个高能效锅炉运行当中，需要包含变频控制、电子比调、负荷响应快、预混燃烧、全负荷高效率等特性。

目前，传统控制技术主要有：1)常用的串级三冲量pid控制，尽管针对锅炉的控制技术已经发展得较为成熟，但其控制系统结构十分复杂，且鲁棒性能和动态特性较差，也不具备自适应能力；2)先进控制的引入，比如模糊控制、模糊pid控制、预测函数控制、专家控制、神经网络控制等。尽管模糊控制、模糊pid控制以及专家控制已经在流程工业控制中得到了推广应用，但它们仍然只适用于系统耦合性弱、线性特征明显、控制对象单一的工业控制系统。现有的控制方法已不能更好满足控制的要求，因此，需要提出一种新的锅炉控制方法来达到控制的目的。

技术实现要素：

本发明的目的是针对现有技术的缺陷，提供了一种基于自动寻优模糊三级pid的锅炉控制方法及系统。

为了实现以上目的，本发明采用以下技术方案：

一种基于自动寻优模糊三级pid的锅炉控制系统，包括：

采集模块，用于采集锅炉蒸汽中传感器的输入值；所述传感器的输入值包括蒸汽压力值；

比较模块，与所述采集模块连接，用于将采集到的蒸汽压力值与预设目标值进行比较运算处理，得到比较结果；

控制模块，与所述比较模块连接，用于根据得到的比较结果对锅炉执行与比较结果相对应的控制指令。

进一步的，所述比较模块具体包括：

第一判断模块，用于判断采集到的蒸汽压力值是否小于目标+nb值；

第二判断模块，用于判断采集到的蒸汽压力值是否大于目标+nm值且小于目标+ns值；

第三判断模块，用于判断采集到的蒸汽压力值是否大于等于目标+ns值且小于等于目标+ps值；

第四判断模块，用于判断采集到的蒸汽压力值是否大于目标+ps值且小于目标+pm值；

第五判断模块，用于判断采集到的蒸汽压力值是否大于目标+pb值。

进一步的，所述控制模块中执行与比较结果相对应的控制指令是通过数个pid算法或数个pid算法和模糊算法的结合进行执行的；所述数个pid算法的输入参数p均相同；所述数个pid算法的输入参数i均相同；所述数个pid算法的输入参数d均相同。

进一步的，所述控制模块具体包括：

第一控制模块，用于当采集到的蒸汽压力值小于目标+nb值时，控制燃烧器调节至最大负荷；

第二控制模块，用于当采集到的蒸汽压力值大于目标+nm值且小于目标+ns值时，运行第一组pid算法，并控制燃烧器调节燃烧负荷，进行压力控制；

第三控制模块，用于当采集到的蒸汽压力值大于等于目标+ns值且小于等于目标+ps值时，运行第二组pid算法，并控制燃烧器调节燃烧负荷，进行压力控制；

第四控制模块，用于当采集到的蒸汽压力值大于目标+ps值且小于目标+pm值时，运行第三组pid算法，并控制燃烧器调节燃烧负荷，进行压力控制；

第五控制模块，用于当采集到的蒸汽压力值大于目标+pb值时，控制燃烧器调节至最小负荷。

进一步的，所述第二控制模块中运行第一组pid算法具体为pid算法自动计算压力趁势，并自动调节燃烧出力加载速时间与量大小；所述趁势的采样周期为0.5～5s。

进一步的，所述第三控制模块中运行第二组pid算法具体为pid算法自动计算压力正负趁势，通过模糊算法自动模糊寻找出合适的燃烧加载速时间与量大小。

进一步的，所述第四控制模块中运行第三组pid算法具体为pid算法自动计算压力趁势，通过模糊算法自动模糊寻找出合适的燃烧加载速时间与量大小，且自动调节燃烧出力减载速时间与量大小值。

进一步的，所述趁势的采样周期为2s。

进一步的，所述第三组pid算法中的p、i、d参数均为第一组pid算法中p、i、d参数的1/2～1/3。

相应的，还提供一种基于自动寻优模糊三级pid的锅炉控制方法，包括：

s1.采集锅炉蒸汽中传感器的输入值；所述传感器的输入值包括蒸汽压力值；

s2.将采集到的蒸汽压力值与预设目标值进行比较运算处理，得到比较结果；

s3.根据得到的比较结果对锅炉执行与比较结果相对应的控制指令。

与现有技术相比，本发明利用模糊数学的基本理论和方法、adrc自动抗扰控制器、pid算法，把规则的条件、操作、结合使用经验用模糊集表示，并把这些模糊控制规则以及有关信息作为知识存入控制器知识库中，然后控制器根据控制系统的实际响应情况，运用模糊推理、自动寻优，自动实现对pid参数的最佳调整，同时使用三组pid调节算法对锅炉进行调节，达到自动寻优功能。

附图说明

图1是实施例一提供的一种基于自动寻优模糊三级pid的锅炉控制系统结构图；

图2是实施例一提供的自动寻优模糊三级pid的锅炉控制示意图；

图3是实施例二提供的一种基于自动寻优模糊三级pid的锅炉控制方法流程图。

具体实施方式

以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。

本发明的目的是针对现有技术的缺陷，提供了一种基于自动寻优模糊三级pid的锅炉控制方法及系统。

需要说明的是，本发明的控制方法适用于所有的锅炉。

实施例一

本实施例提供一种基于自动寻优模糊三级pid的锅炉控制系统，如图1所示，包括：

采集模块11，用于采集锅炉蒸汽中传感器的输入值；所述传感器的输入值包括蒸汽压力值；

比较模块12，与采集模块11连接，用于将采集到的蒸汽压力值与预设目标值进行比较运算处理，得到比较结果；

控制模块13，与比较模块12连接，用于根据得到的比较结果对锅炉执行与比较结果相对应的控制指令。

本实施例的自动寻优模糊三级pid是运用模糊推理、自动寻优以及三组pid调节算法生成的。

在采集模块11中，用于采集锅炉蒸汽中传感器的输入值；所述传感器的输入值包括蒸汽压力值。

本实施例采用adrc自动抗扰控制器采集锅炉蒸汽的压力值。

自抗扰控制器(adrc)由跟踪微分器、扩展状态观测器和非线性状态误差反馈控制律组成。其中，跟踪微分器的作用是安排过渡过程，给出合理的控制信号，解决了响应速度与超调性之间的矛盾。扩展状态观测器用来解决模型未知部分和外部未知扰动综合对控制对象的影响。虽然叫做扩展状态观测器，但与普通的状态观测器不同。扩展状态观测器设计了一个扩展的状态量来跟踪模型未知部分和外部未知扰动的影响。然后给出控制量补偿这些扰动。将控制对象变为普通的积分串联型控制对象。设计扩展状态观测器的目的就是观测扩展出来的状态变量，用来估计未知扰动和控制对象未建模部分，实现动态系统的反馈线性化，将控制对象变为积分串联型。非线性误差反馈控制律给出被控对象的控制策略。

在比较模块12中，将采集到的蒸汽压力值与预设目标值进行比较运算处理，得到比较结果。

预设目标值为包括6个模糊子集{nbnmnspspmpb}，其中，nb表示负大、nm表示负中、ns表示负小、ps表示正小、pm表示正中、pb表示正大。

将上述6个模糊子集预先存储于adrc控制器的知识库中，便于后续执行后续步骤。

比较模块12具体包括：

第一判断模块，用于判断采集到的蒸汽压力值是否小于目标+nb值。

第二判断模块，用于判断采集到的蒸汽压力值是否大于目标+nm值且小于目标+ns值。

第三判断模块，用于判断采集到的蒸汽压力值是否大于等于目标+ns值且小于等于目标+ps值。

第四判断模块，用于判断采集到的蒸汽压力值是否大于目标+ps值且小于目标+pm值。

第五判断模块，用于判断采集到的蒸汽压力值是否大于目标+pb值。

当adrc控制器采集到的锅炉蒸汽的压力值时，判断该压力值处于上述哪个范围内，当得到判断结果后，执行与判断结果相对应的操作。

需要说明的时，本实施例对于第一判断模块-第五判断模块的执行顺序不做限定。

在控制模块13中，根据得到的比较结果对锅炉执行与比较结果相对应的控制指令。

执行与比较结果相对应的控制指令是通过数个pid算法或数个pid算法和模糊算法的结合进行执行的；其中数个pid算法的输入参数p均相同；数个pid算法的输入参数i均相同；数个pid算法的输入参数d均相同。

在本实施例中，当pid算法的参数在输入时，使用的是同一套pid设置参数，即每组pid算法中的参数p均相同、参数i均相同、参数d均相同，减少了参数的设置，降低了参数输入的复杂度。

需要说明的是，本实施例中的数个表示1个或多个。

控制模块13具体包括(如图2所示)：

第一控制模块，用于当采集到的蒸汽压力值小于目标+nb值时，控制燃烧器调节至最大负荷。

燃烧器通过全速加载算法全速运行到最大负荷即风机变频速度、风阀、气阀快速运行到设置的最大值，使燃烧出力达到额定最大值；其中调节燃烧出力/负荷，都是调节风机变频速度、风阀与气阀开度，这样可以快速提高燃烧负荷，如负荷100％。

全速加载算法具体为按最大运行时间30s进行处理，先从当前变频频率、阀门开度开始匀速加载到设置最大值(对应100％负荷)。

第二控制模块，用于当采集到的蒸汽压力值大于目标+nm值且小于目标+ns值时，运行第一组pid算法，并控制燃烧器调节燃烧负荷，进行压力控制。

当蒸汽压力值大于目标+nm值且小于目标+ns值时，此区间为压力与燃烧上升区间，pid算法自动计算压力趁势，并自动调节燃烧出力加载速时间与量大小。

pid采样与趁势计算：当蒸汽压力值大于目标+nm值且小于目标+ns值时，计算从大于目标+nm开始，到小于目标+ns值所需要时间t1、计算加到目标之前每次蒸汽压力增加0.01mpa所需要的平均时间t2；计算压力趁势采样周期为0.5～5s，本实施例以2s为最优采样周期，采样次数为3～10次，本实施例实践证明3～5次为最优次数。

如采样5次，采样时间为2s，一个周期为10s，5次中有3次是大于0s时蒸汽压力判断为上升趁势，积分时间加长1s(最小值为正数，最大不超过大运行时间30s)，这样延长了加载速时间与量变小；5次中有3次是小于0s时蒸汽压力判断为下升趁势，积分时间减1s，这样缩短了加载速时间与量变大；超过目标+ns值时，积分时间回归初始设置值。

第三控制模块，用于当采集到的蒸汽压力值大于等于目标+ns值且小于等于目标+ps值时，运行第二组pid算法，并控制燃烧器调节燃烧负荷，进行压力控制。

当蒸汽压力值大于等于目标+ns值且小于等于目标+ps值时，此区间为压力与燃烧大小波动区间，pid算法自动计算压力正负趁势，通过模糊算法自动模糊寻找出合适的燃烧加载速时间与量大小。

pid采样与趁势计算：蒸汽压力值大于等于目标+ns值且小于等于目标+ps值之间每次增加0.01mpa所需要的平均时间t2、每次减0.01mpa所需要的平均时间t3；计算压力趁势采样周期为0.5～5s，本实施例以2s为最优采样周期，采样次数为2～5次，本实施例实践证明3次为最优次数。

如采样3次，采样时间为2s，一个周期为36s，3次中有2次是大于0s时蒸汽压力判断为上升趁势，积分时间加长1s(最小值为正数，最大不超过大运行时间15s)，这样延长了加载速时间与量变小；3次中有2次是小于0s时蒸汽压力判断为下升趁势,积分时间减1s，这样缩短了加载速时间与量变大；当蒸汽压力值大于等于目标+ns值且小于等于目标+ps值之外时，积分时间回归初始设置值。

当蒸汽压力值大于等于目标+ns值且小于等于目标+ps值之外时，微分时间回归初始设置值。

本实施例采用模糊推力寻找合适的燃烧加载速度与量大小。

模糊推理是以模糊集合论为基础描述工具，对以一般集合论为基础描述工具的数理逻辑进行扩展，从而建立了模糊推理理论。是不确定推理的一种，从不精确的前提集合中得出可能的不精确结论的推理过程，又称近似推理。

第四控制模块，用于当采集到的蒸汽压力值大于目标+ps值且小于目标+pm值时，运行第三组pid算法，并控制燃烧器调节燃烧负荷，进行压力控制。

当蒸汽压力值大于目标+ps值且小于目标+pm值时，此区间为压力与燃烧过大区间，pid算法自动计算压力趁势，通过模糊算法自动模糊寻找出合适的燃烧加载速时间与量大小，且自动调节燃烧出力减载速时间与量大小值。

在本实施例中，第三组pid算法调节燃烧出力减载速的时间比第一组pid算法快、变化量大于第一组pid算法，加载速时间比第一组pid算法慢、变化量小于第一组pid算法。

第三组pid算法，与第一组类似，只是p、i、d参数为第一组1/2～1/3，这样可以实现快速的降低负荷。

在本实施例中，每组pid算法的参数在输入时是相同的，但是在算法处理过程中，每组的pid算法中的参数会根据所处的环境进行自动调节，得到所处环境所需的参数。本实施例在输入时设置相同的参数，在算法处理时多参数进行自动调节其目的是减少了人工的设置及处理，自动实现对pid参数的最佳调整，提高了锅炉控制的精度。

第五控制模块，用于当采集到的蒸汽压力值大于目标+pb值时，控制燃烧器调节至最小负荷。

当蒸汽压力值大于目标+pb值时，此区间为压力与燃烧超调区间，燃烧器通过全速减载算法全速运行到最小负荷；这样可以达到快速把负荷减少，不要保护停机，如负荷20％。

全速减载算法具体为，按最大运行时间30s进行处理，先从当前变频频率、阀门开度开始匀速减载到设置最小值(对应20％负荷)。

本实施例的pid算法中的i、d两项参数在pid计算时，模糊推理中的模糊控制规则值是可变的。

在本实施例中，调节燃烧负荷的方式是同时调节助燃风机频率与电子风门/气门开度，让每个负荷点都处在最佳燃烧效率。

自动寻优模糊三级pid算法具备不断自动寻优(调试简单快速，只需2个用量波动周期)、自动抗扰、模糊推理、多级pid调节控制的算法；自动寻优模糊三级pid算法特别适应于大滞后、负荷波动大的供热系统，蒸汽瞬间需求大、蒸汽量大小需求范围宽(如10～100％)的场所。

本实施例利用模糊数学的基本理论和方法、adrc自动抗扰控制器、pid算法，把规则的条件、操作、结合使用经验用模糊集表示，并把这些模糊控制规则以及有关信息作为知识存入控制器知识库中，然后控制器根据控制系统的实际响应情况，运用模糊推理、自动寻优，自动实现对pid参数的最佳调整，同时使用三组自主研发的pid调节算法，达到自动寻优功能。

实施例二

本实施例提供一种基于自动寻优模糊三级pid的锅炉控制方法，如图3所示，包括：

s11.用于采集锅炉蒸汽中传感器的输入值；所述传感器的输入值包括蒸汽压力值；

s12.将采集到的蒸汽压力值与预设目标值进行比较运算处理，得到比较结果；

s13.根据得到的比较结果对锅炉执行与比较结果相对应的控制指令。

进一步的，所述步骤s12具体包括：

判断采集到的蒸汽压力值是否小于目标+nb值；

判断采集到的蒸汽压力值是否大于目标+nm值且小于目标+ns值；

判断采集到的蒸汽压力值是否大于等于目标+ns值且小于等于目标+ps值；

判断采集到的蒸汽压力值是否大于目标+ps值且小于目标+pm值；

判断采集到的蒸汽压力值是否大于目标+pb值。

进一步的，所述步骤s13具体包括：

当采集到的蒸汽压力值小于目标+nb值时，控制燃烧器调节至最大负荷；

当采集到的蒸汽压力值大于目标+nm值且小于目标+ns值时，运行第一组pid算法，并控制燃烧器调节燃烧负荷，进行压力控制；

当采集到的蒸汽压力值大于等于目标+ns值且小于等于目标+ps值时，运行第二组pid算法，并控制燃烧器调节燃烧负荷，进行压力控制；

当采集到的蒸汽压力值大于目标+ps值且小于目标+pm值时，运行第三组pid算法，并控制燃烧器调节燃烧负荷，进行压力控制；

当采集到的蒸汽压力值大于目标+pb值时，控制燃烧器调节至最小负荷。

需要说明的是，本实施例提供的一种基于自动寻优模糊三级pid的锅炉控制方法与实施例一类似，在此不多做赘述。

与现有技术相比，本实施例利用模糊数学的基本理论和方法、adrc自动抗扰控制器、pid算法，把规则的条件、操作、结合使用经验用模糊集表示，并把这些模糊控制规则以及有关信息作为知识存入控制器知识库中，然后控制器根据控制系统的实际响应情况，运用模糊推理、自动寻优，自动实现对pid参数的最佳调整，同时使用三组pid调节算法对锅炉进行调节，达到自动寻优功能。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

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