基于DCS的锅炉燃烧控制系统设计与实现-控制工程专业论文

运行结果表明,与传统的反馈控制相比,在系统稳定性和安全性方面均有较大提高[17],[18]。根据所得到的非线性数学模型,利用小扰动法获取对象的低阶简化数学模型,这样得到的线性模型适合做控制系统设计和仿真时的模拟对象。探索利用现代控制理论解决电站及其锅炉的控制问题,也必须有被控对象的状态控制表达式的数学模型。由于模型简化带进一些假设,必然使得该模型与实际对象有差距。利用动态试验,借助于系统辨识方法,可以具体的确定模型中的参数。最后,所得到的模型为基础,设计锅炉乃至机炉的多变量控制系统。现代控制策略迅速在锅炉燃烧控制系统的实际应用中得到发展,有代表性的有:最优化控制、自适应控制、预测控制、鲁棒控制等。这些优化控制技术将模型与控制系统的设计结合起来考虑,重点在于所设计的控制系统具有鲁棒性,而模型则不像先前那样要求得很严格[19]。1981年英国学者P.H.Jenkins等根据对锅炉燃烧产物的检测分析,提出了一个能反映燃烧状况的性能指标,通过实时优化锅炉燃烧控制中的两个主要因素:燃料量和送风量,即风燃配比,来达到性能指标的最小化[20],[21]。这种自寻优燃烧控制系统已在一台100MW燃油锅炉上得到了成功应用;1989年日本学者H.Nakamura等对一台500MW超临界火电机组进行了优化控制,仿真及现场运行结果均表明,在机组负荷快速、大幅度变化的情况下,优化控制系统表现出良好的稳定性,而对于机组运行中的各种变化,优化控制系统表现出良好的鲁棒性[22],[23];1993年德国学者I.Kocaarslan在一台750MW燃煤锅炉上进行了自适应控制研究,现场运行结果表明,自适应控制在提高锅炉热效率和改善蒸汽品质方面,效果良好[24],[25]。智能控制理论主要是以数值计算、逻辑运算、符号推理等为工具,模拟人类学习和控制的能力,对难以建立精确数学模型的复杂系统进行控制研究。下面分别3