[发明专利]一种氨法脱硫系统的扰动抑制预测控制方法

摘要

本发明公开了一种氨法脱硫系统的扰动抑制预测控制方法，利用扩增状态空间模型，建立扰动模型集，结合贝叶斯概率加权的方法，得到平均预测模型，通过预测控制方法，采用新的目标函数，实现进氨水流量对循环浆液pH值的良好控制，能够很好地应对氨法脱硫过程的大迟延、大惯性特性。同时考虑不可测扰动对脱硫系统的影响，使系统获得了更好的抗干扰能力，能够在受不可测扰动影响下，快速识别扰动并抑制扰动对系统的影响，总体提高了脱硫系统的控制品质，进一步促进了脱硫系统经济环保运行。

主权项

1.一种氨法脱硫系统的扰动抑制预测控制方法，其特征在于：包括以下步骤：/nS1：以脱硫塔的氨水流量作为控制量，以循环浆液pH作为被控量，在稳态工况下进行开环阶跃响应试验，获取控制量与被控量之间的传递函数，得到被控对象的辨识模型；/nS2：将循环浆液pH对氨水流量的传递函数转换为带扰动项的系统状态空间模型；/nS3：选取阶跃输出扰动模型、阶跃输入扰动模型、斜坡输入扰动模型和周期输入扰动模型这四个扰动模型按顺序组成扰动模型集；针对扰动模型集中的每一个扰动模型，将步骤S2得到的系统状态空间模型转换为增量状态空间模型，再将扰动增量项和系统输出项作为扩增量对状态变量进行扩增，得到扩增状态变量和扩增状态空间模型；/nS4：根据步骤S3中每一个扰动模型的特点，得出所述四个扰动模型的扩增状态空间模型中的系数矩阵；/nS5：利用标准Kalman滤波器对每个扩增状态空间模型进行状态估计；/nS6：计算脱硫系统的实际输出与Kalman滤波器得到的预估输出之间的偏差；/nS7：采用递推贝叶斯公式计算出各个扰动模型与当前脱硫系统的匹配概率；/nS8：根据各个扰动模型与当前脱硫系统的匹配概率计算各个扩增状态空间模型的权重；/nS9：根据各个扩增状态空间模型的权重，对各个扩增状态空间模型进行加权平均，计算出脱硫系统的p步平均预测输出值；/nS10：根据扩增状态空间模型构建平均预测模型，计算最优控制增量向量；/nS11：计算得到脱硫系统的输出。/n