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摘要：我国加强了对火力发电技术上的改革，强调了自动控制理论在该方面的有效应用，使得火电厂的热动自动化已经得到了极大的发展，从而为发电机组的容量能够得到快速的提高奠定了技术基础。本文以自动控制理论的发展为脉络，重点介绍了经典控制理论、现代控制理论、超现代控制理论的产生和发展，以及控制理论在火电厂热工自动化中的应用，控制理论的发展与计算机技术的发展是密不可分的，伴随着计算机的产生和发展，控制理论将走向超现代理论的发展阶段。
关键词：自动控制；火电厂；神经网络；PID控制；DCS
引言
自动控制是指一种利用自动控制装置或自动化仪表自动实现工业生产或设备运行过程性能指标或预期状态最佳的技术手段，自动控制技术的应用对解放人的脑力与体力劳动及提高企业经济效益、劳动生产率、产品质量及生产安全意义重大。自动控制主要由自动控制装置及自动控制理论组成，其中自动控制理论对自动控制装置的实现起指导性作用。自动控制理论可简单划分成经典控制理论及现代控制理论，其中现代控制理论主要采用时域法、状态空间方法及系统数学模型，对系统状态的运行规律进行研究，同时根据性能指标的最优目标进行控制器设计，由此实现运动规律的改变。现代控制理论大致包括线性控制理论、最优控制与最优估计、动态系统辨识、自适应控制等。
目前火电厂锅炉具有热惯性大、容量大、燃煤种类多、电网负荷需求变动大等特点，由此导致锅炉燃烧调节系统的难度增加及主蒸汽压力的波动频繁，且随着机组容量的增加，主蒸汽参数（主汽压力、主汽温度等）也随之增高，从而锅炉的经济性与安全性问题也尤为重要，因此有必要采取相应的措施进行调节。
1、自动控制理论的发展
在早期的控制理论中，用传递函数来描述系统的输入-输出关系，主要研究单输入-单输出的系统。控制论诞生初期，普通的科技人员没有计算机作为计算工具，控制系统的分析和设计主要依靠手工计算和一些图表的帮助。因而，在早期的控制理论中，人们设计了各种各样的图表和曲线，如伯德（Bode）图、奈奎斯特（Nyquist）图、尼柯尔斯（Nichols）图以及M圆等，用频域法作为控制系统的辅助分析方法。把这一时期的控制论称为经典控制理论。
20世纪60~70年代，由于计算机的飞速发展，推动了空间技术的发展，控制系统变得越来越复杂，单输入-单输出的传递函数已不能描述现在的复杂系统，这时出现了状态空间法。它采用状态空间描述取代了先前的传递函数那种外部输入输出描述，对系统的分析直接在时间域内进行，集中表现为用系统的内部研究代替了外部研究，从而大大地扩充了所能处理问题的范围。在状态空间法的基础上，提出了能控性、能观性的概念，从而形成了现代控制理论。
随着计算机的诞生和发展，涌现出一批新型的控制策略，这些控制策略结构复杂，不借助于计算机根本无法实现。这些控制策略有些已经成为自动控制理论的重要分支。例如，自适应控制、预测控制、智能控制、鲁棒控制、最优控制等。当使用这些控制策略对系统进行控制时，所面临的设计和校正的任务就是根据希望的系统性能指标，研究、设计这些控制策略的结构和参数了。把这一时期的控制理论称为超现代控制理论。
另一方面随着控制理论应用范围的扩大，从个别小系统的控制，发展到若干个相互关联的子系统组成的大系统进行整体控制，人们开始了对大系统理论的研究。我们把该理论也归结为超现代控制理论的研究范畴。
2、神经网络PID控制器在电厂热工自动控制中的应用
近年来，人们根据电厂热工过程的特点，在常规热工自动控制系统中引入智能控制，其中对神经网络与其它智能控制及PID控制的结合进行了大量的应用研究工作，取得的良好的控制效果[1-3]。
（1）过热汽温系统具有较大的惯性和时滞，且动态特性随运行工况的变化而改变。近年来，人们根据过热汽温系统的特点，将智能控制技术引入其中，针对过热汽温特点采用基于RBP神经网络的单神经元PID控制系统对过热器出口温度进行控制，仿真试验证明，它们可以有效地改善常规过热汽温控制系统的性能和控制品质，增强控制系统的适应性。
（2）单元机组负荷控制系统是一个具有非线性、时变性、不确定性并存在严重藕合的多变量系统，很难建立其精确的数学模型。因而，在使用基于数学模型的传统控制方法时难以获得满意的控制效果。根据火电单元机组负荷控制系统被控对象的具体特点及神经元的学习功能，分别设计以炉跟机和机跟炉为基础的两种基于自适应神经元模型的负荷控制系统，仿真计算表明，控制系统中的学习参数均能很快敛到平衡值，且两种控制系统均具有良好的控制品质。
（3）锅炉水位系统的变化过程是一个纯迟延变参数的过程，并存在“虚假水位”现象。常规的三冲量控制系统根据对象近似的数学模型进行PID参数整定，在机组变工况时控制效果不理想。具有仿人智能的加权模糊控制系统吸取传统三冲量给水系统的优点，模仿操作人员的经验，设计了3个相互独立的模糊控制器，分别考察汽包水位、流量平衡和实际输出功率，主控入水阀开度由这3个模糊控制器的输出量加权决定。
（4）锅炉燃烧系统是一个受多种因素（如煤种和煤质的变化，变量之间的严重藕合、负荷变化对燃烧稳定性的影响、时滞等）制约的不断波动的复杂的系统，再加上燃烧率难以精确在线测量，因而采用常规固定参数PI控制器难以获得良好的控制效果，采用以炉膛辐射信号为中间被调量的串级控制系统，并设计一个基于神经网络预测模型的模糊神经网络控制器作为主控制器。该控制器首先将神经网络与预测控制相结合，采用递阶遗传算法对神经网络的结构和权值分别进行训练，以实现非线性、大时滞系统模型的精确预测；然后将模糊控制与神经网络相结合，实现模糊神经网络预测控制。考虑到炉膛辐射信号包含随机分量，又设计一个附加判断器的二自由度PID控制器作为副控制器。
神经网络作为智能控制的一个重要分支，人们对其与PID控制的结合做了大量的研究，虽然取得了显著成果，但还有许多问题有待进一步研究和解决，如：1）径向基函数RBF神经网络具有收敛速度快、逼近能力强的优点，为克服BP神经网络计算量大、收敛速度慢、容易陷入局部最小点的缺点，应研究RBF神经网络在智能PID控制器的应用；2）如何将将遗传算法，专家系统以及模糊控制与神经网络结合起来进行有效的预测控制。
此外，根据目前电厂热工自动化水平和现有智能PID控制器的研究成果，对于电厂热工过程控制系统中神经网络PID控制器的应用研究包括：1）研究适合电厂热工过程控制的简便和易于工程实现的智能PID控制器的结构和算法；2）研究适合在DCS、PLC中使用的智能PID控制器软件模块；3）开发以智能PID控制为技术核心的智能控制仪表。
3、基于现场总线技术的DCS系统在电厂中的应用
不同厂家的产品在系统构成上各有不同之处。电厂热工控制系统中所使用的仪表设备、连接方式和通信协议的不同，给系统的兼容性、可扩展性、稳定性、维护等带来了很大的困难。为了使现场总线具有开放性，便于用户选择不同的产品，我们按照国际电工委员会（IEC）制定的IEC61158国际标准，提出了基于现场总线的电厂综合自动化系统体系结构，如图2所示[4-5]。
从图2可以看出，此系统体系结构分为3层，从低到高分别为现场控制层、监控层和企业管理层。
3.1现场控制层
现场控制层由现场设备和控制网络段组成。H1层网络是在FF现场总线的H1层基础上定义的低速现场级网络，低速总线H1支持点对点连接、总线型、菊花链型、树型拓扑结构，主要用于连接现场智能仪表，如压力、温度、液位、流量等变送器及其执行机构等。H1采用IEC1158- 2的数字式、位同步、曼彻斯特编码传输数据协议，通信速率为31.25kbps（电压式）。H1采用屏蔽电缆，网络结构采用线型或树型，或者两种组合型结构。与H1相连的现场智能仪表需要24、直流电源时，可通过屏蔽电缆线提供，也可单独提供。
3.2监控层
监控层由高速以太网（H2总线）以及连接在总线上的担任监控作务的工作站或显示操作站组成。H2层网络属于现场总线的高速现场级网络，主要用于连接现场智能设备（PLC、远程I/0、电动门、变频器等）、操作员站、工程师站等设备，完成监控级的通信任务和比较复杂的控制策略。运行人员通过操作员站实现工艺过程参数、状态的监视，实现对现场设备的控制。工程师站完成控制器、现场智能仪表/设备功能块编制和参数设定及修改等。
3.3企业管理层
企业管理层由各种服务器和客户机组成。其主要目的是在分布式网络环境下集成企业的各种信息，实现与Interne的连接，完成管理、决策和商务应用的各种功能。首先要将监控层实时数据库中的信息转入上层的关系数据库中，这样管理层用户就能随时查询网络运行状态以及现场设备的工况，对生产过程进行实时的远程监控。赋予一定的权限后，还可以在线修改各种设备参数和运行参数，从而在企业网范围内实现底层测控信息的实时传递。
4、结论
从应用情况看，超现代控制论虽然取得了一定的研究成果，但是由于其理论并不十分成熟，并没有占据工程应用的主导地位，PID仍然是主要的控制算法，广泛应用于火电厂过程控制中，控制理论的发展与计算机技术的发展是密不可分的，伴随着计算机的产生和发展，控制理论将走向超现代理论的发展阶。
参考文献：
[1]李烨，屈宝存，冯苹苹.神经网络在锅炉温度控制系统中的应用[J].自动化仪表，2013，10.
[2]黄旻亮，董宸.智能控制在火电厂过程控制中的应用研究[J].汽轮机技术，2012，04.
[3]陈立军，周正兴，赵丽丽.先进控制策略在火电厂热工控制中的应用[J].东北电力大学学报（自然科学版），2009，21.
[4]崔逸群，李哲毓，李昱.融入现场总线技术的DCS在火电厂的应用研究[J].热力发电，2013，02.
[5]李平，杨宁，祝毅，徐耀良.基于DCS的多种现场总线实验平台[J].华东电力，2012，04.
作者简介：
贺晓峰（1985.11--） 男，陕西省榆林市人，研究生学历，职业：火电厂热工自动化控制研究。
论文作者:贺晓峰
论文发表刊物:《电力设备》2015年4期供稿
论文发表时间:2015/12/4
标签：理论论文; 神经网络论文; 系统论文; 自动控制论文; 控制器论文; 控制系统论文; 火电厂论文; 《电力设备》2015年4期供稿论文;