[发明专利]一种用于燃烧后CO2捕集系统的改进INA前馈控制方法

权利要求书

1.一种用于燃烧后CO₂捕集系统的改进INA前馈控制方法，其特征在于，通过对燃烧后CO₂捕集系统的控制量和被控量的辨识，进行改进INA方法的设计，完成改进INA与前馈控制器的融合设计，进而实现对CO₂捕集率y₁和再沸器温度y₂的控制，具体步骤包括如下：

步骤1，对燃烧后CO₂捕集系统的控制量和被控量的辨识：加入在稳态工况下的贫液流量u₁和汽轮机抽汽流量u₂的两个控制量以及烟气扰动量u₃为输入的阶跃激励信号数据，以获取CO₂捕集率y₁和再沸器温度y₂的两个被控量为输出的阶跃响应数据，辨识所述输入输出数据并作为被控开环传递函数阵G(s)；

步骤2，改进INA方法的设计：利用基于粒子群优化的改进INA方法对被控对象解耦，通过自寻优获得补偿矩阵K_p(s)，与被控对象组成等效对象G(s)K_p(s)；针对所述等效对象整定PID调节器K_c(s)＝diag{k_ci(s)}所述整定的条件是使步骤1所述的被控量具有较小的超调量、较快的过渡过程、闭环稳态误差为零，以满足步骤1所述的控制量的约束和变化速率；式中：k_ci(s)为第i个PID调节器，i取1或2；

步骤3，改进INA与前馈控制器的融合设计：基于解耦后的等效对象，采用不变性原理方法设计前馈控制器以拓展改进INA，用于抑制烟气扰动的影响；通过设置前馈控制器的前馈增益来调节前馈作用的大小，若前馈控制器的物理形式不可实现，则采用惯性环节来代替，所述惯性环节是指其中T为惯性时间；

其中：所述采用不变性原理设计前馈控制器是指：前馈控制器加在PID控制器之后或者针对需处理前馈控制器输出的约束，则将前馈控制器加在设定值上；然后通过改进INA方法将原本耦合的对象分解为两个独立对象，则前馈控制器中的传递函数方程式为：

(1)式中：Y(s)表示输出量，有CO₂捕集率和再沸器温度两个分量，X(s)表示烟气输入量，i取1、2，分别代表解耦后的两个回路，W_o是补偿后的等效对象，W_F是前馈控制器,G_di表示扰动传递函数，f_i表示回路增益，W_oi表示第i个补偿后的等效对象，W_Fi表示第i个前馈控制器；

若前馈控制器的物理形式不可实现，其传递函数可分解为微分环节和正常的物理可实现环节：

(2)式中：M(s),N(s)分别是正常物理可实现环节的分子分母，M(s)的阶次低于N(s),a为微分环节的系数；

由于微分环节物理不可实现，将其转化为一阶惯性环节，在低频可等效：

(3)式中：T为惯性时间。

2.根据权利要求1所述的一种用于燃烧后CO₂捕集系统的改进INA前馈控制方法，其特征在于：步骤2所述基于粒子群优化的改进INA方法，包括如下具体步骤：

步骤21：求出G(s)的逆，绘制的Gershgorin带,以Gershgorin带不包含(0,0)点为原则来判断是否为对角优势阵；

步骤22，当为非对角优势时，利用粒子群算法设计补偿器K_p(s)，使成为对角优势阵，绘制其Gershgorin带加以验证；

步骤23，对等效对象G(s)K_p(s)设计PID调节器k_ci(s),以满足暂态与稳态响应的要求；

步骤24，根据逆乃式稳定判据确定反馈增益f，使闭环系统稳定并具有适当的稳定裕度；

步骤25，对燃烧后CO₂捕集系统进行仿真，若不满意，回到步骤22重新补偿，重新调整k_ci(s)，直到满意为止。

3.根据权利要求2所述的一种用于燃烧后CO₂捕集系统的改进INA前馈控制方法，其特征在于：步骤22所述的粒子群算法，包括如下步骤：

步骤221，寻优的补偿矩阵的形式为：

粒子群由m个粒子组成，每个粒子的维数有4维，分别是a,b,c,d四个变量，作为待寻优的变量；

步骤222，定义性能函数：

定义的性能函数应使找到的的Gershgorin带不包含原点，即需要Gershgorin圆心到原点的距离大于半径,并且应保证在给定频率w中均不包含原点，因此定义的性能函数为：

(5)式中：n为频率点数，D_point是圆心到原点的距离，其中圆心是指G(s)的对角阵g_ii(jw)，R为对应半径；

根据(5)式，能够在频率点范围内使Gershgorin带远离原点，在频率点范围内得到最优值；

在一段频率点内，根据(5)式计算每个粒子的性能函数，比较每个粒子的性能优劣，根据当前粒子优劣值和历史最优位置进行比对，来调整粒子运动的方向和速度；

步骤223，更新粒子位置：

当获得性能更好的粒子，则替换粒子的最优位置，同时更新各粒子的速度和位置，速度和位置的计算公式如(6)式所示，加入惯性权重ω用于平衡全局搜索能力和局部搜索能力，加入rand()是为防止陷入局部最优，

使所有粒子都趋向于最优的粒子，当达到最大迭代次数或者全局最优位置满足最小界限时便得到了最终的解；(6)式中：x_i＝(x_i1,x_i2,x_i3,x_i4)表示每个粒子的当前位置，p_i＝(p_i1,p_i2,p_i3,p_i4)表示每个粒子的历史最优位置，v_i＝(v_i1,v_i2,v_i3,v_i4)为粒子的速度，p_g＝(p_g1,p_g2,p_g3,p_g4)为所有粒子的最优位置，惯性权重ω，历史最优位置的学习因子c₁,全局最优因子c₂和随机学习因子c₃；在设定的解空间内随机初始化每个粒子的位置和速度；

步骤224，绘制Gershgorin带验证G(s)K_p(s)是否满足对角优势，若不满足，则更改学习因子c₃,频率点数n和惯性权重ω，重新返回步骤222进行计算。