[发明专利]基于正常运行数据的发电机组多变量系统辨识方法

说明书

技术领域

本发明涉及多变量系统应用技术领域，特别是涉及一种基于正常运行数据的发电机组多变量系统辨识方法。

背景技术

现代火电厂的大型单元机组具有大时滞、时变、非线性、强耦合、机炉动态特性差异大的特点，是一个典型的多输入多输出过程对象。单元机组协调控制系统是电厂自动控制系统中最复杂的系统，它的任务是使机组负荷紧密跟踪外界负荷需求，并保持机前压力的稳定。机组采用协调控制系统运行时，将锅炉、汽机和发电机作为一个统一整体进行控制。

目前的大多数控制方法是在传统的PID控制基础上综合了锅炉和汽轮机的特点，提出各种控制方案，如前馈控制、解耦控制、内模控制、预测控制等。由于机组协调被控对象具有非线性，因而在不同负荷段，系统的动态特性是不同的。即使在标称负荷点得到了满意的控制器参数,随着负荷点的变化，系统性能也会变得很差。协调控制器的参数整定和负荷适应性问题是一个具有普遍性和现实意义的问题。

学者李少远等结合自整定技术、自适应技术、增益调度方法、给出了智能解耦的控制策略，学者谭文等从经典解耦控制的角度对协调控制器进行了设计，并给出了相应的参数整定方法。

虽然这些先进控制算法具有良好的跟踪性能和稳定性，但由于针对现有系统闭环辨识技术，在辨识单元机组的模型传递函数时，需要引入外加测试信号来辨识出多变量过程模型，对过程装置正常运行的带来了扰动，导致了多产品质量的影响，降低了辨识精度，对于模型变化以及非线性的适应性还是有局限性。

发明内容

基于此，有必要针对现有系统闭环辨识技术辨识精度低的问题，提供一种基于正常运行数据的发电机组多变量系统辨识方法。

一种基于正常运行数据的发电机组多变量系统辨识方法，包括如下步骤：

对正常运行时的发电机组多变量系统进行阶跃响应测试，获得所述发电机组多变量系统的各个回路的输入输出信号；

对所述输入输出信号进行信号分解和频谱分析，获取发电机组多变量系统的所有回路中的最大临界频率；

根据所述最大临界频率计算发电机组多变量系统在多个频率点上的频率特性；

根据所述频率特性构建阵发电机组多变量系统的传递函数矩阵模型。

上述基于正常运行数据的发电机组多变量系统辨识方法，通过将一个强耦合的发电机组多变量系统的辨识过程分解成多个单输入单输出系统的辨识过程，通过系统正常运行时的阶跃响应测试，对系统的输入输出信号进行信号分解和频谱分析，得到全部回路最大临界频率并获取到多个频率点的频率特性，进而获得该发电机组多变量系统的传递函数矩阵模型。该技术方案无需引入外加测试信号，在发电机组多变量系统正常运行状态下确定系统在重要频率段的频率特性，辨识过程简单、抗干扰能力强、辨识精度高，为发电机组多变量系统的协调控制器的参数自适应、克服机组非线性特性奠定了基础。

附图说明

图1为一个实施例的基于正常运行数据的发电机组多变量系统辨识方法的流程图；

图2为机组协调控制系统框图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的基于正常运行数据的发电机组多变量系统辨识方法的具体实施方式作详细描述。

参考图1所示，图1为一个实施例的基于正常运行数据的发电机组多变量系统辨识方法的流程图，包括如下步骤：

步骤S1：对正常运行时的发电机组多变量系统进行阶跃响应测试，获得所述发电机组多变量系统的各个回路的输入输出信号。

在一个实施例中，步骤S1的阶跃响应测试过程包括如下：

在发电机组多变量系统正常运行时，依次对各个回路的参考输入施加设定值的阶跃测试信号，并保持其它参考输入不变，获取每次阶跃输入测试时各个回路对象的输入输出信号。

具体的，阶跃响应测试过程可以进一步如下：

（1）对第一个回路参考输入r1施加阶跃测试信号，记录此时多输入多输出对象的输入输出信号

（2）对第二个回路参考输入r2施加阶跃测试信号，记录此时多输入多输出对象的输入输出信号

（3）以此类推，对余下各项参考输入依次进行阶跃信号测试，直到记录第M个回路参考输入信号阶跃变化后的对象的输入输出信号

步骤S2：对所述输入输出信号进行信号分解和频谱分析，获取发电机组多变量系统的所有回路中的最大临界频率。

在一个实施例中，步骤S2的获取最大临界频率过程包括如下：