【摘 要】计算机信息技术的发展与控制理论的完善为我国的工业生产技术当中控制技术方面的发展与革新带来了新的可能。现代化控制策略的发展与应用水平也在不断提高，举例来说，模糊控制以及神经网络控制、预测控制也都可以在不同的领域当中发挥相应的作用。本文以火电厂热工控制为例，说明了先进控制策略的应用情况，并结合应用现状做出了一些展望，希望可以给相关工作的开展提供一些参考。
【关键词】火电厂；热工过程；先进控制策略；应用
热工自动化在火力发展电机组的运行当中作用十分关键，其不仅仅有助于提高设备运行的安全性，同时也可以经由资源利用率的提高来有效地提高机组运行的经济性，同时一部分技术的应用也可以起到相应的减轻劳动强度的效果，对于劳动条件的改善也极为有利。电厂当中的动力装置结构有一定的复杂性，同时也存在着较多的变量，如果仍然应用传统的PID调节形式，则无法起到良好的控制效果，需要以现阶段的运行情况作为基础，应用适当的控制策略来进行改善。
一、模糊控制
现代化的控制理念需要以精确的数学模型为基础，但是热工系统存在着诸多特性都给数学模型的建立带来了困难，如非线性特点、时变性特点以及多个参数之间存在的耦合性等等，因而这些特性也就给模糊控制技术的应用带来了一定的条件。控制的基本理念即是将人类对于被控对象的应用情况进行总结，形成一系列控制规则，之后基于模糊理论来选择控制策略。在电厂的热工控制工作当中应用模糊控制理念，有一定的现实意义。
但是在该技术的应用当中也需要我们注意，即便其模糊控制对于模型的控制也有一定的难以确定性与非线性特点，并且针对大滞后的控制对象也可以体现出良好的控制性，但是现阶段应用的模糊控制器设备由于仍然以误差与误差的变化率作为主要控制输入变量，因而稳态误差无法避免。基于线性理念下的积分控制作用可以有效地抑制稳态误差的出现，但是动态响应速度无法达到具体要求，而比例控制方法有着较快的动态响应速度，而在稳态区域当中，比例积分作用一方面可以获得更高的响应效率，同时稳态精度方面也可以得到有效地提高。因而结合火电厂主气温控制方面也有较大的迟延性、惯性方面也较大的特点，可以优先保留串级控制抗内扰性能，从而让模糊控制发挥出良好的性能。
在正常情况下，模糊控制对于非纯属与不确定对象的控制效果更为良好，但是锅炉机组的工作现场工况较为复杂，随机干扰因素过多，噪音普遍存在，同时过程时变性较强，因而控制规则粗糙问题无法避免，因而会影响控制精度，进而给控制品质造成影响。
二、神经网络控制
近些年再度兴起的神经网络及应用研究热潮给控制领域也带来了新的生机，并出现了许多这方面的研究及应用的文章。神经网络具有快速处理，高度非线性，高度容错，联想记忆，自学习与自适应等优点，能够学习与适应严重不确定性系统的动态特性。目前将神经网络运用于自动控制系统的方式主要有两种:一种是直接将神经网络作为控制器，通过学习训练或示教，自动归纳出控制规律来;另一种方式是将神经网络与传统的控制规律结合起来。
系统结构为串级系统。内回路采用常规比例调节器，以消除减温水自发扰动，外回路采用带辨识器的单神经元PID控制器，以克服对象的大迟延和模型的不确定性。辨识器为3层BP网络结构，以广义规则为学习规则。控制器学习算法为有监督的Hebb算法，教师信号由系统定值和辨识器输出构成。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆并以300MW机组主汽温为被控对象，对系统在多种工况下进行单位阶跃定值扰动的仿真结果表明，所设计的系统在控制品质鲁棒性方面明显优于主汽温常规PID控制系统，且能够较好地满足工程控制要求。基于神经网络的控制器能通过自身的学习过程，了解系统的结构参数、不确定性和非线性，并相应改变其控制参数，而具有很强的鲁棒性。
三、预测控制
预测控制通常称为基于模型的预测控制(MPC)，又叫模型预测控制，是目前应用最广泛的先进控制策略之一。模型预测控制产生于20世纪70年代，模型预测控制算法的首次开发是为了满足电厂和石油冶炼的控制需要，后来在模型预测控制技术的应用领域越来越广泛，主要原因就是它具有预测模型、滚动优化和反馈校正3个基本特征。预测控制是-种优化控制算法。为了优化对象的未来行为，采用了滚动式的有限时域优化策略，反复在线的使模型输出不断得到反馈校正，从而得到了最优的控制规律。模型预测控制技术现在有好多种算法，如内模控制(IMC)、动态矩阵控制(DMC)、模型算法控制(MAC)广义预测控制(GPC)、预测函数控制(PFC)等等。此外，由于模型预测控制对模型的要求低，动态控制效果良好，可实现多目标控制等特点其已经在过程控制中得到了广泛的应用。MPC算法对线性系统的模型预测控制问题已经得到了解决，但是对非线性系统的模型预测控制，由于要建立非线性系统的预测模型，所以解决要困难的多.部分学者将改进粒子群优化算法(MPSO)融合到神经网络预测控制中，且在充分利用了神经网络的非线性映射能力以及预测控制滚动优化、反馈校正的机理的基础上，融合具有全局搜索能力、实用性强的PSO算法提出了基于MPS0-RBF混合优化策略的模型预测器，以及基于MPSO算法的非线性优化控制器，可满足实时性高的系统。刘吉臻等提出一种基于对象特征参数极大极小值的多模型集建立方法，采用递推贝叶斯概率加权方法获得全局预测模型，为了提高控制精度，引人了前馈补偿来克服扰动所带来的预测误差，该方法具有多模型集建立方便、建模工作量小控制算法计算量小的特点。此外，广义预测控制(GPC)是随着自适应控制的研究而发展起来的一种预测控制方法，GPC基于参数模型，引人了不同的预测水平和控制水平，系统设计灵活方便，具有预测模型、滚动优化和在线反馈校正等特征，呈现优良的控制性能和鲁棒性，被广泛地应用于工业过程控制中，取得了明显的经济效益.但是，GPC算法中控制增量的计算涉及到矩阵求逆，因而在线计算量相当大，影响控制系统的实时性，仍然无法广泛推广。
四、总结
在前文分析中我们不难发现，现代化的控制理论的发展水平已经有了一定的提高，但是电厂实际热工控制当中所应用的各种控制方案应用面仍然存在一定的问题，给实施与推广带来了一定的难度。计算机技术的不断发展背景之下，分散控制系统也得到了一定的推广，从而热工控制人员也可以应用更为先进的管理策略。实践表明，以优化控制与自适应控制、智能控制能力都会在一定程度上得到提高。但是在这个过程中也需要我们注意，不能完全应用新的控制策略来取代现有的控制系统，需要将新旧工艺结合起来，从而达到最佳控制效果。
参考文献
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论文作者:李桂军,,
论文发表刊物:《城镇建设》2019年10期
论文发表时间:2019/8/15
标签：模型论文; 神经网络论文; 算法论文; 策略论文; 热工论文; 系统论文; 火电厂论文; 《城镇建设》2019年10期论文;