[发明专利]一种基于自适应逆控制的汽轮机转速控制方法

说明书

技术领域

本发明属于热工过程自动控制领域，尤其涉及对汽轮机转速进行自适应逆控制的技术。 

背景技术

汽轮机调速系统是对汽轮机进行控制的主要系统，其动态性能直接影响到机组的经济型和安全性。然而调速系统内的惯性、扰动、参数时变、死区和饱和等环节使得对象特性呈现出严重的非线性和时变性，使得常规PID控制系统难以取得理想的控制效果。 

为克服常规PID的不足，许多研究者尝试将智能控制方法引入PID控制，形成了各种改进型PID调节系统，诸如模糊优化PID、神经网络PID、遗传算法PID等。然而在将上述改进型PID控制应用于汽轮机调速控制时，需要引入汽轮机功率信号作为负反馈信号，构成功率控制内回路，形成串级控制结构。然而，由于汽轮机功率信号比较难以测量，实际应用中常用发电机功率信号代替汽轮机功率信号，但是二者对控制系统动态特性的影响差异很大。 

自适应逆控制是由美国斯坦福大学著名教授B.Widrow于1986年首次提出来的，其基本思想就是要用一个来自控制器的信号去驱动对象，而该控制器的传递函数就是该对象本身传递函数的逆。与传统的反馈控制系统相比，自适应逆控制系统可以对对象给定信号的控制和对象扰动的控制分别做自适应控制处理达到最优而无需在两者之间做出折衷。 

因此，将自适应逆控制应用于汽轮机转速控制中，已经是一个值得研究的问题。 

发明内容

为克服现有的汽轮机转速PID串级控制方法所存在的不足，本发明提供了一种能很好适应汽轮机调速对象动态特性变化，有效克服对象的惯性和非线性，并有效抑制外部扰动，明显改善汽轮机调速系统的控制品质的自适应逆控制方法。 

本发明的目的是这样实现的： 

一种基于自适应逆控制的汽轮机转速控制方法，包括如下步骤： 

汽轮机调速对象模型在线辨识。 

汽轮机调速对象是具有死区、惯性和参数时变的非线性对象，其差分方程可表示为： 

y(k+1)=g[u(k),u(k-1),Lu(k-m+1),y(k),y(k-1)L,y(k-n+1)]   (1) 

式中，u和y分别是汽轮机调速对象的控制输入信号和汽轮机输出转速ω，m和n分别是其相应阶次。 

为实现汽轮机调速对象这种非线性时变对象模型的在线辨识，本文选用径向基函数神经网络(Radial Basis Function,RBF)作为辨识工具，RBF网络是一种局部逼近网络，已证明它能以任意精度逼近任意连续函数，多输入单输出RBF神经网络结构如图2所示。 

根据图1中对汽轮机调速对象模型P_m辨识结构要求，可确定RBF网络1的输入层为： 

Xi(1)=u(k-i+1)1≤i≤my(k-i+m+1)m+1≤i≤m+n---(3)]]>

该模型辨识DRNN网络1的输出层的输出为y_m(k+1) 

取辨识指标为：