基于模糊神经网络PID控制的锅炉汽包水位控制的方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号(10)申请公布号CNCN103968367103968367A(43)申请公布日2014.08.06(21)申请号201310035063.6(22)申请日2013.01.30(71)申请人福州福大自动化科技有限公司地址350000福建省福州市工业路洪山科技园6号楼二层(72)发明人郑松卢定兴陈艺宾林丽明曾其鋆张望郑明明(74)专利代理机构福州市鼓楼区京华专利事务所(普通合伙)35212代理人宋连梅(51)Int.Cl.F22D5/30(2006.01)权权利要求书2页利要求书2页说明书4页说明书4页附图2页附图2页(54)发明名称基于模糊神经网络PID控制的锅炉汽包水位控制的方法(57)摘要本发明提供一种基于模糊神经网络PID控制的锅炉汽包水位控制的方法，包括：分析锅炉汽包水位控制系统的特征与建模条件；对锅炉汽包水位控制系统的控制对象进行建模；在组态软件中完成所述模糊神经网络PID控制系统的各元件的开发；在组态软件中通过元件组态来实现锅炉汽包水位控制系统的控制逻辑；在组态软件中测试模糊神经网络PID控制系统对锅炉汽包水位的控制效果。本发明克服了传统PID控制的缺点，提高了控制系统的自适应能力；模糊神经网络PID控制算法以元件的方式集成在组态软件中，改善了控制策略与控制站的通信效率，大大地提高先进控制策略在线运行的实时性。CN103968367ACN1039687ACN103968367A权利要求书1/2页1.一种基于模糊神经网络PID控制的锅炉汽包水位控制的方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、分析锅炉汽包水位控制系统的特征与建模条件；步骤2、分析模糊神经网络PID控制系统的控制对象特征，根据步骤1的分析得到的特征与建模条件对锅炉汽包水位控制系统的控制对象进行建模；步骤3、根据所述控制对象的建模结果与模糊神经网络PID控制算法，在组态软件中完成所述模糊神经网络PID控制系统的各元件的开发；步骤4、在组态软件中通过元件组态来实现锅炉汽包水位控制系统的锅炉汽包水位的控制逻辑；步骤5、在组态软件中测试模糊神经网络PID控制系统对锅炉汽包水位的控制效果。2.根据权利要求1所述的基于模糊神经网络PID控制的锅炉汽包水位控制的方法，其特征在于：所述模糊神经网络PID控制的控制策略能够在组态软件中编辑实现，该控制策略能直接运行于锅炉汽包水位控制系统的控制站中，来提高控制的方法的执行效率。3.根据权利要求1所述的基于模糊神经网络PID控制的锅炉汽包水位控制的方法，其特征在于：所述步骤1具体包括如下步骤：步骤10、获取锅炉汽包水位控制系统的控制对象以及该控制对象的影响因素，该控制对象为汽包，控制对象的影响因素包括给水量、燃烧量、蒸汽负荷以及蒸汽压力的变化；步骤20、获取汽包水位控制的动态特征，该动态特征包括：锅炉汽包水位控制系统的给水流量产生阶跃扰动时，汽包水位的变化，与锅炉汽包水位控制系统的蒸汽流量产生阶跃扰动时，汽包水位的变化；步骤30、根据所述控制对象、控制对象的影响因素、汽包水位控制的动态特征来确定锅炉汽包水位控制系统的建模条件，该建模条件包括：将锅炉汽包给水系统划分为蒸发区，该蒸发区包括下降管、上升管和汽包三个环节；蒸发区的水密度按饱和水密度计算；该三个环节均以系统的出口值表示总参数；蒸发区中压力处处相同；锅炉汽包给水系统的省煤器的给水不带蒸汽且进入汽包时不与汽包中的水进行热交换，而是直接进入下降管。4.根据权利要求1所述的基于模糊神经网络PID控制的锅炉汽包水位控制的方法，其特征在于：所述模糊神经网络PID控制系统以汽包水位的偏差值e以及偏差值变化量ec为输入，其输出端连接锅炉汽包给水系统；利用模糊神经网络构造模糊神经网络系统，使得模糊规则能够在线提取和优化；所述模糊神经网络系统由依次连接的输入层、模糊化层、模糊推理层、规则运算层、输出层组成；根据PID控制器的原理，对模糊神经网络系统的动态模型进行公式推导，得到与PID控制器对应的三项基本参数，即增益系数、积分时间系数和微分时间系数；通过对这三项参数的调节，可实现模糊神经网络对PID参数的优化过程；并通过PID控制器实现对锅炉汽包水位的控制。5.根据权利要求1所述的基于模糊神经网络PID控制的锅炉汽包水位控制的方法，其特征在于：所述步骤3中各元件的开发涉及元件名称与图标、输入与输出参数、元件控制参数以及模糊神经网络PID控制算法的调用。6.根据权利要求1所述的基于模糊神经网络PID控制的锅炉汽包水位控制的方法，其特征在于：所述锅炉汽包水位的控制逻辑通过模糊神经网络PID控制系统的元件与常规控2CN103968367A权利要求书2/2页制元件共同组态来实现；所述常规控制元件包括模拟量设定器元件、中间模拟量