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摘要：针对火电机组控制对象中普遍存在大惯性、大延迟且模型不确定的特点，将自适应控制、模糊控制与传统SMITH预估控制相结合，提出一种基于模糊控制的SMITH自适应控制方法，通过MATLAB仿真分析表明，该控制方法对大惯性、大延迟且模型不确定的控制对象能取得较好的控制效果。
引言
火电厂热工过程普遍具有非线性、时变性、大惯性、大延迟和不确定性的特点，建立精确的数学模型十分困难。某些缺少准确数学模型且参数时变或非恒定的时滞系统极容易引起振荡和发散，常规的PID控制很难达到理想的控制效果。传统的SMITH预估在数学模型准确时对热工过程纯滞后的补偿效果十分显著，传统的SMITH预估是在负反馈控制的基础上引入一个预估补偿环节，从而使系统的闭环特征不含纯滞后项，消除了滞后环节对系统稳定的影响，改善了系统的动态性能。
传统的SMITH预估需要精确的数学模型，在模型参数失配时容易引起振荡和发散。为了改善SMITH预估器的控制性能，已经研究出了几种补偿方案，如加入反馈环节的补偿方案、增益自适应补偿方案等。本文利用模糊控制不需要精确数学模型且具有较好鲁棒性的特点，运用模糊PID控制器与自适应控制相结合对SMITH预估进一步改进，提出了一种基于模糊控制的SMITH自适应控制方法，通过仿真表明该控制方法可以取得好的控制效果。
1 自适应SMITH预估补偿控制
SMITH预估控制是O.J.M.SMITH于1957年提出来以模型为基础的克服大滞后、大惯性的控制方法，其原理是估计出过程的动态特性，然后由预估器进行补偿，试图使滞后的被调量超前反映到调节器，使调节器提前动作，从而降低了超调量，加速了调节过程，但是传统SMITH预估补偿必须已知动态模型，只有当过程模型与真实过程完全一致时，SMITH预估补偿才能实现完全的补偿；模型误差越大，则SMITH预估效果越差，因此为了使SMITH预估具有自适应性，在传统SMITH预估基础上增加了一个控制器，此控制器的作用是加速实际控制对象与SMITH预估模型之间偏差的收敛速度，当偏差达到最小化的时候，SMITH 预估模型与实际控制对象最匹配。其结构如图1所示。
由式（1）、（2）可知，当GM（S）=G（S）时，系统得到完全补偿；GM（S）≠G（S）时，只要GC2（S）控制器整定合适的参数，就能克服模型不准确对动态参数变化的不利影响。
2基于模糊PI控制器的SMITH预估控制系统
基于上述自适应SMITH预估补偿控制结构，结合模糊控制思想，对自适应SMITH预估控制做进一步的改进，形成基于模糊控制的SMITH自适应控制系统，其控制结构图如图2所示。
图2 基于模糊控制的SMITH预估自适应控制结构图
基于模糊控制的SMITH自适应控制方法是在自适应SIMTH预估补偿控制结构基础上引入模糊规则动态调整参数的GC1（S）控制器。当被控对象发生变化时或系统存在负荷扰动时，GC2（S）控制器会根据被控对象的变化及时调整被控对象与SMITH预估模型之间的偏差，GC1（S）控制器会根据模糊规则动态整定参数，从而保证获得好的控制效果。
3 模糊参数自整定PI控制
3.1 PI控制器原理介绍
PID是一种经典的控制器，也是应用最广泛的一种控制器，本文采用PI控制器，其数学模型可以用下式表示。
3.3 参数整定规则与模糊推理
经过模糊化的模糊控制器的输入才能用控制器的输出求解，其主要作用是将真实的确定量输入转换为模糊矢量。偏差e以及变化量ec输出量和输出量 、 可用七个模糊状态描述，其模糊子集可采用[负大，负中，负小，零，正小，正中，正大]，并记为[NB，NM，NS，ZE，PS，PM，PB]。
模糊控制器控制规则要根据控制对象和控制要求确定，但是总的原则是当误差较大时，控制量的变化应尽力使误差迅速减小。当误差较小时，除了要消除误差外，还要考虑系统的稳定性，防止系统产生不必要的超调，甚至振荡。比例环节是加快系统的响应速度，提高系统的调节精度。当偏差e较大时，为了提高响应速度，要加大 值；当偏差e较小时，为了使系统稳定，减小超调量，要减小 值，同时也要考虑偏差变化率ec的影响，当e和ec同号时，输出向偏离稳定值的方向变化，适当增大 值；反之，适当减小 值。积分环节主要用于消除静态误差，提高系统的无差度。 和 的模糊规则表详见表1和表2。
5 结语
本文把模糊控制、自适应控制与SMITH预估控制相结合得到了一种基于模糊控制的SMITH自适应控制方法，通过仿真比较，此控制方法在控制品质上优于传统PID和传统SMITH预估，提高了系统的自适应性和鲁棒性。
参考文献：
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[2]韩璞，李潇培.循环流化床主汽温系统的模糊自适应控制[J].计算机仿真，2015，32（5）.
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作者简介：王彦龙（1982-），黑龙江绥棱县人，研究生毕业于东北大学控制理论与控制工程专业，硕士学位。高级工程师
论文作者:王彦龙
论文发表刊物:《电力设备》2019年第9期
论文发表时间:2019/10/14
标签：模糊论文; 自适应论文; 控制器论文; 系统论文; 模型论文; 偏差论文; 误差论文; 《电力设备》2019年第9期论文;