2022年毕业设计开题报告 .pdf

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1、东南大学成贤学院毕业设计 ( 论文) 开题报告电子系自动化专业学 生 姓 名：施健学号：01207311 设 计 地 点：东南大学成贤学院指 导 教 师：余雷名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 1 页，共 5 页 - - - - - - - - - 毕业设计（论文）开题报告课题名称温度控制系统的前馈自适应PID 控制器设计一、选题背景与意义在火电厂 DCS 热控自动化系统中，汽温控制系统是最难控制的系统之一，而火电厂主汽温控制一直是热工研究的重点，它受安全性、经济性一对矛

2、盾制约。当被控温度超过安全许可温度，定义为超温，影响受热面管材的使用生命，导致机组的安全性下降，如果被控温度低于额定温度运行，机组的经济性就会下降。通常，安全许可温度比额定温度高10左右。由于汽温对象具有明显的滞后性、非线性、时变性，汽温控制要解决的问题是:在变工况下能够稳定在额定温度附近区域运行，而保证不超温。因此，及时、准确地反映过热汽温的变化是一个长期研究有价值的课题，对提高生产率，保证生产安全，提高设备生产效率，保证生产安全，提高设备使用寿命，降低生产资料损耗有重要的意义。国内电厂在这方面还有许多工作要做，目前主要的控制策略有单回路PID 和串级 PID 控制。常规 PID 控制器具有

3、结构简单、易于实现等优点，但火电厂汽温对象呈明显的多容、大迟延、大惯性和参数时变性，且处于负荷、燃烧等多种扰动中，控制难度很大，常规控制方案难以取得好的控制效果。本课题设计出了基于前馈自适应PID 控制器，先通过 MATLAB7.0进行仿真研究，然后在“求是科技-计算机控制平台”上面进行实物试验并进行分析研究。二、课题关键问题及难点本次课题的关键问题主要有以下几个方面： 确定锅炉主汽温控制系统的模型； 确定控制系统的结构与具体控制算法； 如何预测扰动，实现前馈补偿； 如何实现无扰切换和抗积分饱和。影响火电厂汽温因素众多，但汽温控制的质量要求却非常严格，加上汽温对象的复杂性，汽温控制困难，其主要

4、难点表现在以下几个方面：(1) 火电厂主汽温对象具有大迟延、大惯性和时变等特性。过热器管道较长和蒸汽容积较大，当减温水流量发生变化时过热器出口蒸汽温度容易出现较大的迟延；负荷变化时，主蒸汽温度对象的动态特性变化明显。(2) 随着机组容量和参数的增加，蒸汽过热受热面相对于蒸发受热面的比例加大，其迟延和惯性更大，从而进一步加大了汽温控制的难度。(3) 汽温对象在各种扰动作用下反应出非线性、时变等特性，使其控制的难度加大。名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 2 页，共 5 页

5、- - - - - - - - - 三、文献综述锅炉运行中保持过热汽温的稳定性，对于减少设备损耗、确保整个热力网安全运行具有重大的意义。然而，过热汽温控制对象具有时变、不确定性非线性等复杂特性给汽温控制带来一定的难度。传统的火电厂主汽温控制系统大多采用常规的PID 串级控制方案，很难取得满意的控制品质。为提高 PID 控制器的自适应性，研究者提出了PID 控制器参数的自校正方法和模糊控制方法。自校正方法或基于辨识对象的数学模型，或基于识别系统的闭环响应曲线，或基于记忆过程输出的特征参数，对于过热汽温这种干扰大、延迟大、非线性强的复杂热工过程来说，实现起来非常困难。对模糊控制来说，要提取完整的、

6、合适的控制规律亦是很困难，而且模糊控制存在着稳态精度差的问题，难以消除系统的稳态误差7。神经网络具有强鲁棒性、容错性、并行处理、自学习、逼近非线性关系等特点，在解决非线性和不确定系统控制方面有很大潜力，近年来已广泛应用于控制领域。而单神经元作为构成神经网络的基本单位，具有自学习和自适应能力而且结构简单、易于计算。当输入信号的不同时，可以组成不同的自适应系统，设计灵活方便4。文献 3中，李致远认为：由于过热控制系统的时变不确定性等特征，常规PID 控制难以改善其品质，而基于单神经元的自适应PID 控制器的过热汽温控制通过在线寻优实现参数自整定，很好地改善了系统性能，动态性好，鲁棒性强，且结构简单

7、易于实现，是一种较好的控制策略。王国玉，韩璞等人提出了基于单个神经元的自适应控制，构造了新型主汽温控制系统，并用仿真实验表明其控制品质良好，可方便地用到现场控制中去4。赵锡龄，焦云婷于文献5提出了一种新型具有负荷前馈串级反馈的再热蒸汽温度控制系统。其外环 (主环 ) 采用单神经元自适应PSD控制器，其内环 (副环 )采用双自由度 PID控制器，并使用 Bai2ley公司的 CLC204型单回路数字调节器进行设计、组态和实现。 仿真研究和现场运行表明该系统具有良好的控制效果。文献 6设计了一种基于单神经元自适应PSD 预测控制器的新型火电厂过热汽温切换控制系统， 并在某火电厂(600MW) 得到

8、了很好的工程应用。该套过热汽温自动切换控制系统稳定运行两年多，在稳定负荷的正常工况或是变负荷的复杂工况下，能达到预期效果，控制品质较理想。以上参考文献充分论证了单个神经元的自适应控制器能够适应被控对象较大范围内的变化，有自学习智能特性，因而具有良好的控制品质和较强的自适应能力，鲁棒性较强。基于以上，本设计在主汽温控制系统中采用单神经元自适应PID控制器前馈控制器，既发挥了前馈控制作用及时抑制扰动的优点，又能让系统自动地对PID参数进行适时的调节，以达到较为理想的控制效果。参考文献：1 陶文伟，肖大雏，姚钢，刘松. 单神经元控制器及其在过热汽温控制中的应用J. 自动化仪表， 2000，21 (4

9、) : 20-22. 名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 3 页，共 5 页 - - - - - - - - - 2 徐中，孙伟，刘晓冰. 单神经元自适应PID控制器的研究 J. 大连理工大学学报，1999，39 (5) : 667-672. 3 李致远 . 基于单神经元自适应PID的过热汽温控制系统研究J. 工业控制计算机，2010，23 (8) : 65-66. 4 王国玉，韩璞，周黎辉. 基于单个神经元的自适应控制在主汽温控制系统中的应用研究J. 计算机仿真，200

10、0，18 (4) : 20-22. 5 赵锡龄，焦云婷 . 单神经元自适应控制PSD在再热汽温控制中的应用J. 中国电机工程学报， 2001，21 (2) : 93-96. 6 余雷，费树岷，李勋，刘一福. 单神经自适应 PSD预测控制在过热汽温切换系统中的应用 J. 控制与决策， 2010，25 (12) : 1905-1908. 7 肖军，任挺进，李东海，高琪瑞. 单神经元 PID 控制器在过热汽温控制中的应用J.热力发电， 2004 (02) : 59-62. 四、方案论证火电厂锅炉主汽温控制系统的方案论证如下：本设计采用的前馈自适应PID 控制方案是基于单神经元PID 控制器的前馈一串

11、级控制，总体的控制框图如图1 所示 : 图 1 前馈串级反馈控制系统方框图图 1 中，)(1sWO，)(2sWO分别为汽温控制系统对象导前区和惰性区的传递函数；)(1sWH，)(2sWH分别为导前汽温和主蒸汽温度测量变送单元；)(1sWa为副调节器的传递函数，)(sWf为负荷 (D) 前馈补偿器的传递函数。火电厂锅炉是一个非线性耦合、大滞后、多变量、多干扰的复杂对象，本设计依据单神经元 PID 控制成功应用于再热汽温控制系统的思想，采用单神经元与传统PID 串级控制方式相结合的方式，并利用依据扰动信号的策略，引入前馈控制。为了保持串级控制系统的优点, 基于神经元的前馈串级汽温控制系统保持了串级

12、系统的基本结构 , 仅用单神经元控制器取代原来的主调节器。副控制回路中的调节器根据导前汽温的变化改变减温水量，消除减温系统的内部扰动，对主汽温进行粗调。主回路中，当主汽温名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 4 页，共 5 页 - - - - - - - - - 偏离给定值时，主调节器输出校正信号，利用单神经元的自学习、自组织能力，对控制器的权值进行在线调整，不断调节减温水量，直到主汽温恢复到给定值，对主汽温起细调作用。单神经元控制器能及时了解系统的参数，不确定性和非线性，

13、且计算量小，有效克服了减温水变化过程中的迟延与惯性，能实现快速调节。实际系统运行中，引起汽温变化的因素有很多，但最主要的是主蒸汽流量( 锅炉负荷 ) 、 烟气量 ( 总风量、 燃料量 ) 和减温水流量3 个因素，正是由于加入前馈补偿，当负荷变化较大时，系统能预先计算出适应该扰动的调节量，然后进行控制。因此，该控制方案既发挥了前馈控制作用及时的优点，又保持了反馈控制能克服多个扰动长处，保证系统有较好的动、静态品质和强鲁棒性和较强的自适应能力。本设计需要在理解过热汽温的静、动态特性的基础上，对前馈自适应控制策略进行深入研究，通过MA TLAB7.0 仿真分析并和普通串级PID 进行比较，验证前馈自

14、适应控制的优越性，并在实验室平台上搭建硬件电路，并进行软件调试，以验证此方案的可行性。五、工作计划第 1 周第2 周：下发毕业设计任务书，撰写开题报告，翻译外文资料，了解火电厂锅炉过热汽温控制系统，理解主汽温的静、动态特性，确定主汽温控制系统的模型。第 3 周第 4 周：认真研读相关书籍，掌握先进 PID算法的设计与仿真，对MATLAB7.0能熟练使用，为软件设计奠定基础。第 5 周第6 周：理解单神经元的控制原理，确定神经元学习规则与具体算法。第 7 周第8 周：完成软件部分的设计，设计出前馈自适应PID控制器，并在 MA TLAB7.0中进行仿真分析，同普通串级PID比较控制性能的好坏。第 9 周第10 周：完成前馈自适应PID控制策略的温度系统部分的硬件设计，在实验室平台上进行温度控制实验，并调试运行。第 11周第12 周：撰写论文初稿。第 13周第14 周：论文定搞、打印装订及完成答辩。指导教师意见：签名：年月日名师资料总结 - - -精品资料欢迎下载 - - - - - - - - - - - - - - - - - - 名师精心整理 - - - - - - - 第 5 页，共 5 页 - - - - - - - - -