[发明专利]一种基于导前扰动模型的火电机组汽温预测函数控制算法

摘要

本发明公开了一种基于导前扰动模型的火电机组汽温预测函数控制算法。本发明包括如下步骤：建立导前区汽温预测模型、惰性区汽温预测模型及包含导前区和惰性区汽温对象特性的广义预测模型；将实际导前区汽温和导前区汽温预测模型输出汽温的偏差ED作为惰性区汽温预测模型的扰动信号源，根据惰性区汽温预测模型和广义预测模型获得最优控制律；在最优控制律的基础上进行简化，将指数系数简化为乘数系数，将预测时域优化长度简化为预测调整系数，得到简化的最优控制律。本发明提高了主汽温系统的控制品质。当对象特性变化较大时，本发明的算法较常规串级PID算法具有较大的优越性。

主权项

1.一种基于导前扰动模型的火电机组汽温预测函数控制算法，包括如下步骤：1)建立导前区汽温预测模型、惰性区汽温预测模型及包含导前区和惰性区汽温对象特性的广义预测模型，所述的导前区汽温预测模型是用来近似导前区汽温对象特性的数学模型；所述的惰性区汽温预测模型是用来近似惰性区汽温对象特性的数学模型；所述的广义预测模型为整个汽温系统汽温对象特性的近似数学模型，即将导前区汽温预测模型和惰性区汽温预测模型合并为一个模型；2)将实际导前区汽温和导前区汽温预测模型输出汽温的偏差ED作为惰性区汽温预测模型的扰动信号源，根据惰性区汽温预测模型和广义预测模型获得最优控制律；3)在最优控制律的基础上进行简化，将指数系数简化为乘数系数，将预测时域优化长度简化为预测调整系数，得到简化的最优控制律；当采用一个基函数时，有：u(k+i)＝u(k)，i＝1,2,…,H‑1，ED(k+i)＝ED(k)，i＝1,2,…,H‑1，上式中，k表示采样时刻，H表示预测时域步长；广义预测模型、惰性区汽温预测模型的预测输出分别为：上式中，α为广义预测模型G(s)差分方程系数，α_m2为惰性区汽温预测模型G_m2(s)差分方程系数，K为广义预测模型增益，K_m2为惰性区汽温预测模型增益；预测模型的总输出为：y_m(k+H)＝y₀(k+H)+y_m2(k+H)，根据优化指标的极值获得最优控制律为：上式中，c为设定值，β为系统期望闭环动态特性，y(k)为被控量，y₀(k)为广义预测模型输出，y_m2(k)为惰性区预测模型输出，y_m(k)为y₀(k)和y_m2(k)叠加后输出，ED(k)为实际导前区汽温和导前区汽温预测模型输出汽温的偏差；所述的预测调整系数包括参考轨迹预测调整系数b和控制预测调整系数a，简化的最优控制律如下：上式中，T_s为采样周期，T_R为参考轨迹时间常数；