摘  要： 鍋爐的主汽溫被控對象是一個大慣性、大遲延、非線性且對象變化的系統(tǒng)，常用的汽溫控制系統(tǒng)有串級PID控制和基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制。串級PID控制一般能將主汽溫控制在允許的范圍內(nèi)；基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所具有的自學(xué)習(xí)能力與PID控制器的魯棒性相結(jié)合，能實現(xiàn)對非線性、大時滯系統(tǒng)模型的控制。對這兩種策略在不同負荷下進行了實驗仿真，該結(jié)果對當前電廠的經(jīng)濟性和安全性有一定參考價值。
關(guān)鍵詞: BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；PID控制；主汽溫

    鍋爐的主蒸汽溫度與火電廠的經(jīng)濟性和安全性有重要的關(guān)系，是火電廠的一個極其重要的參數(shù)，其控制的好壞直接影響到電廠的整個經(jīng)濟效益。主蒸汽溫度的控制任務(wù)是：(1)維持主蒸汽溫度在允許的范圍之內(nèi)。對于亞臨界機組的主蒸汽溫度為540 ℃±10 ℃，長期運行應(yīng)控制在540 ℃±5 ℃，對于超臨界及超臨界主蒸汽溫度控制在(540 ℃～610 ℃)±10 ℃，長期運行應(yīng)控制在(540 ℃～610 ℃)±5 ℃；(2)保護過熱器，使其管壁不超過允許的工作溫度。氣溫過高，會燒毀過熱器的高溫段，氣溫每降5 ℃，熱經(jīng)濟性下降1%，氣溫偏低會使蒸汽機尾部蒸汽濕度增大甚至帶水，嚴重影響汽機的安全運行。
    影響主汽溫的擾動因素很多，主要有蒸汽量擾動、煙氣量擾動和減溫水量擾動。而對主汽溫的控制策略通常有兩種：
    (1)在火電廠實際生產(chǎn)過程中,針對主汽溫控制是一個存在大時滯、時變性、大干擾、具有不確定性和非線性的復(fù)雜熱工對象，常規(guī)氣溫控制系統(tǒng)設(shè)計為串級PID控制，如圖1所示。
其中，r為主汽溫設(shè)定值，G1(s)、G2(s)分別為控制系統(tǒng)對象的導(dǎo)前區(qū)和惰性區(qū)的傳遞函數(shù)，M1、M2分別為副變送器和主變送器傳遞函數(shù)。
    (2)利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性特性和不依賴于對象精確模型的優(yōu)點，對主汽溫的控制方案加入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，搭建成基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制系統(tǒng)，用以完成對鍋爐主汽溫的控制。該方案如圖2所示。
    在傳統(tǒng)PID的基礎(chǔ)上增加了一個BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在線實時輸出PID的比例、積分和微分三個參數(shù)。
1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法
    上文中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用三層結(jié)構(gòu)：j表示輸入層節(jié)點，i表示隱含層節(jié)點，l表示輸出層節(jié)點。輸入層有m個輸入節(jié)點，隱含層有q個隱含節(jié)點，輸出層有3個輸出節(jié)點。輸入節(jié)點對應(yīng)所選的系統(tǒng)運行狀態(tài)量，輸出節(jié)點分別對應(yīng)PID控制器的三個參數(shù)kp、ki、kd，輸出層神經(jīng)元激活函數(shù)取非負的Sigmoid函數(shù)。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層輸出為：
 

    其中，串級控制的副控制器采用P控制，kp2=1；主控制器采用PI控制，kp1=0.05，ki=0.05?；贐P神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制方案中，采用PID控制，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)取三層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，有3個輸入，分別為輸入信號、輸出信號、輸入與輸出之差，閾值取為1；有3個輸出kp、ki和kd，隱含層取5個節(jié)點。學(xué)習(xí)步長η=0.6，慣性系數(shù)0.06。對于惰性區(qū)傳遞函數(shù)采用近似方法用e-10s來代替。
    限于篇幅仿真結(jié)果只列出負荷為50%和100%時兩種控制策略的仿真曲線和100%負荷時BP神經(jīng)PID控制下的3個參數(shù)變化曲線。圖3、圖4所示分別為負荷為50%、100%時階躍響應(yīng)曲線。

    圖中虛線代表串級控制下的階躍響應(yīng)曲線，實線代表BP神經(jīng)PID控制下的階躍響應(yīng)曲線。
    負荷為100%時BP神經(jīng)PID控制下的3個參數(shù)變化曲線如圖5所示。仿真結(jié)果分析如表2所示。

    從以上仿真結(jié)果分析，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自整定PID控制能依據(jù)被控對象的變化自適應(yīng)地調(diào)整PID的3個參數(shù)，依據(jù)一定的最優(yōu)準則滿足不同負荷下的控制要求。在不同負荷下，也即從鍋爐的啟動到穩(wěn)定運行的整個過程，都可以實現(xiàn)較好的控制，且調(diào)節(jié)時間短，超調(diào)量小。當負荷為100%變化時，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制與串級控制的調(diào)節(jié)時間相近，但是超調(diào)量卻明顯優(yōu)于串級控制；當負荷比較低時，串級控制的效果極差，而基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID控制仍然有比較好的控制效果。
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