智能控制及其在火电厂热工自动化的应用

摘 要：随着智能控制技术的不断成熟，智能控制已经越来越广泛地被应用于包括火电厂在内的多个行业领域中。笔者就智能控制系统及其在热电厂热工自动化的应用，作出以下的探讨。

关键词：智能控制；火电厂；热工自动化

火电厂的热工自动化具有时变、时滞、非线性以及不确定的特点，其工作过程也较为繁杂，因此难以通过PID等模型对其实现有效的控制。另外，PID有关参数的整定会影响生产现场控制器，这也使得PID控制无法满足实际的生产需求。近些年来，智能控制技术逐渐受到了人们的注意，它能够有效的克服包括火电厂热自动化在内的多各领域的有关控制难题。

1 智能控制的发展

上个世纪六十年代，人工智能第一次被用于控制系统的开发和研究，经过与自动控制及运筹学的二元、三元交集论发展以后，智能控制被确定为包含运筹学、自动控制、人工智能的综合学科。随着科学技术的进步，人们又将信息论的因素融入到智能控制中，使其逐渐发展为成熟的四元交集，近年来，在计算机技术高速发展的作用下，智能控制技术的发展速度也在日趋加快，它已经越来越广泛的被应用在社会各行各业之中。

2 智能控制技术分类

2.1 模糊控制

模糊控制的发展始于上世纪六十年代，经过锅炉与蒸汽机的运用以后，模糊控制技术被大量的普及和推广。模糊控制建立在模糊推理与模拟思考的基础上，它可以用于无法创建有效数学模型目标的控制，对于推理及控制系统中的不确定及不精确问题，它能进行有效的管理和控制。模糊数学、模糊逻辑推理以及模糊言语表达是模糊控制技术的建立基础，它在计算机系统的作用下实现了反馈和闭环的自动控制。模糊控制的控制是通过系统设计人员的控制能力以及控制数据来完成的，它无需进行数学建模；模糊控制有很好的鲁棒性，能够很好地克服一些时变、时滞、非线性以及不确定控制问题；模糊控制使用单纯的语言变量，因此很容易建立相应的专家系统；此外，模糊系统是建立在人类思维的模拟之上的，因此可以有效应对各种复杂控制。

2.2 专家控制

该系统是在融合了专家系统和控制理论的方法技术之后形成的，它能够有效的实现模拟专家智能，从而控制有关系统。知识库与推理结构是专家控制的基本构成，在选取并分析知识以后，适当的以某种有效的策略实施一定的推理，从而有效的控制目标。专家控制具有良好的适应性，它可以选择获取那些较灵活、可调整、易控制的参数，它还可以在偏差量大和非线性的环境下进行控制。专家系统可以按照其在整个控制系统中的使用繁杂度进行分类，一般分为专家式控制器与专家控制系统两种，前者适用于数据库较小、推理较易的控制，常见的就是工业专家控制器，它强调的是逻辑与实算；后者则必须建立在复杂的数据库和推理上，它具有较为完善的系统结构及处理能力。

2.3 神经网络控制

该控制技术是基于对人类大脑神经元的模拟，它通过神经元的权值分布和联结来进行有关信息的表达，在持续的权值调整和学习过程中，它就可以实现有效的神经万罗模拟，然后通过神经网络预测、直接和间接自校正等实行一定的智能控制。神经网络控制具有非线性特点，它可以理论上实现各种非线性图像，因此有较好的经济性；有效的并行能力和并行结构也是该控制方法的重要特点；此外，神经网络控制在实现对环境信息的高效记忆与学习的同时，还可以实行多变量的处理，及它可以进行多输入和多输出的同时数据处理。

2.4 复合智能控制

不同智能控制系统具有不同的优缺点，复合智能系统就是将各种不同种类的控制系统进行综合使用，这样可以在克服各个控制系统缺点的同时，实现各个系统优点的综合。目前常用的复合系统主要是有模糊滑模控制、模糊专家控制以及神经网络模糊控制。

模糊专家系统。该系统是种特殊的专家系统，即在知识获取、表示、处理的整个环节中都加入了模糊技术。该系统的特点就是，即使初始信息获取的不够完整或者准确，但该系统还是可以较为有效的人类专家思维模拟，在既有的不完整的信息下提出最优化的解决方案。模糊专家系统是模拟人类有关专家进行有关问题解决的思路，因此是一种较容易开发应用的复合系统。

神经网络模糊系统。该系统起源于上世纪九十年代的日本，它有效的利用了神经网络和模糊网络各自的优点，即可实现任意函数映射，具有良好的学习性，可处理残缺、粗糙、模糊的信息。神经网络模糊系统是两种系统的有效结合，它在实现模糊逻辑利用少量信息进行知识表达的同时，也可通过联想进行有关知识的应用，这使得该控制方法实现了表达和学习能力的综合提升。

模糊滑模控制。滑模控制最大的优点就是不受系统不确定性的影响，鲁棒性较佳；其缺点主要体现在未建模动态及补偿干扰的高控制增益，此外在高频转换时易产生一定的抖振。综合模糊系统以后的模糊滑模控制就很好的克服了这些问题，它将二者不依赖性及鲁棒性好的优点进行了一定的结合，因而可以有效实现控制对象的转换。该控制方法具有很好的应用前途。

3 智能控制在火电厂热工自动化的应用

3.1 对单元机组负荷的控制

非线性、不确定、时变以及耦合等是单元机组负荷控制的难题所在，对此，可以设计出建立在机跟炉与炉跟机上的具有自适应性的两种神经元模拟负荷控制系统。试验发现该系统下各权系数学习收敛明显提速，且效果自适应性及控制性均较理想。此外，结合神经元控制与模糊逻辑算法并将其应用在单元机组负荷控制上，此时控制系统的自适应性、抗干扰性、鲁棒性都有显著的增强，系统的响应速度也明显提升。

3.2 对过热汽温的控制

过热汽温对于锅炉的正常运行有着极为重要的意义。改变减温水是实施锅炉过热汽温控制的常用方法，大惯性、时滞性，以及动态特性的随便是该系统主要面对的问题。随着智能控制技术的发展，人们逐渐将神经网络控制技术引入到过热汽温系统中来，这使得系统的运行状况、控制质量及适应性都有了明显的提升。神经网络控制下的过热汽系统鲁棒性较优，即使在调峰机组变工时也可以实行很好的运行和控制，因此有效的克服了原先过热汽温控制的时滞及不稳定问题。

3.3 对锅炉燃烧过程的控制

锅炉燃烧易受到煤种煤质、变量耦合、时滞等多种因素的干扰，且其燃烧率很难实行颈椎的测区。将专家控制应用到锅炉燃烧过程的控制中以后，通过专家系统逐次的判断、分析和推理，可实现前进式的系统，具体包括对紧急事故、工况判断子集、送风调节子集、执行机构诊断子集、煤厚调节子集等多内容的判断。此外，将模糊控制融入锅炉燃烧系统以后能够有效解决原系统不确定性问题，并同时提升系统的鲁棒性与控制质量。

3.4 对中储式制粉系统的控制

磨负荷信号较难测量、数学建型复杂以及被控参数耦合，是中储式制粉系统主要的问题所在，此时就可以利用模糊语言规则克服其延迟与非线性的问题，具体内容包括，将操作人员的经验以数据的形式存入计算机并进行计算，然后通过预测和分级进行两种模糊控制。此外，将神经元解耦及模糊控制融入到磨煤机控制系统中，这样以来，球磨机制粉时滞以及耦合的问题就得到了很好的解决。

3.5 对给水加药的控制

给水加药工作主要涉及的是氨与联胺的加入，前者可以使给水与高凝结水处于较高的碱性，避免酸性水腐蚀高低压给水设备；而后者是通过联胺的化学作用控制水内氧和二氧化碳的含量，从而避免相关设备出现腐蚀、生垢等问题。实际生产中加药量的大小易受到水处理工况、蒸发量等因素的影响，因此很难对其实现有效的控制。在给水加药系统中使用模糊控制系统，这样以来，专家有关经验的信息就会融入到控制系统中，从而使系统控制的质量得到大大的提升。在变频器输出频率的控制中使用模糊控制，能够有效的进行加药泵机的转速调整，这种融入模糊控制的给水加药系统能够避免人工加药引起的各种不良后果，从而提高了给水加药的工作质量。此外，模糊控制下的假药系统具有较好的鲁棒性，其动态响应也比较快速，因此具有很好的使用经济性。

4 结语

在经过长期的发展以后，智能控制技术已经取得了巨大的进步和完善，并且它已经越来越广泛的被应用在各行各业之中。在火电厂热工程自动化中使用智能控制技术，能够很好地克服原控制系统存在的各种问题，因此，随着智能控制技术的进一步发展，对火电厂热工自动化的控制质量要求也必将越来越高。

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