改進(jìn)PID算法在漿液PH值控制系統(tǒng)中的應(yīng)用

1、改進(jìn)PID算法在漿液PH值控制系統(tǒng)中的應(yīng)用張?jiān)S平1，周兵1，周崇明1（1. 南京工業(yè)大學(xué)，電氣工程與控制科學(xué)學(xué)院，江蘇省南京市 211800）摘 要：為了對(duì)漿液pH值控制系統(tǒng)進(jìn)行全面的優(yōu)化控制，使整個(gè)系統(tǒng)在最佳狀態(tài)下運(yùn)行，提出了一種改進(jìn)PID算法。該算法利用單神經(jīng)元具有自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)能力的優(yōu)勢(shì)，將神經(jīng)元加入到PID算法中后，改進(jìn)了控制系統(tǒng)穩(wěn)定性和控制性能較差的問題；并結(jié)合漿液pH值控制系統(tǒng)的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了算法的具體流程。最后，利用改進(jìn)前后的兩種算法對(duì)優(yōu)化問題進(jìn)行了仿真分析，結(jié)果表明單神經(jīng)元自適應(yīng)PID算法具有更好的優(yōu)化效果。關(guān)鍵詞：PH控制系統(tǒng)；PID算法；單神經(jīng)元；自適應(yīng)；中圖分類號(hào)：TP 1

2、82Application of improved PID algorithm in the slurry PH value control systemZhang Xuping1，Zhou Bing1，Zhou Chongming1(1. Nanjing University of Technology. School of Electrical Engineering and Control Science, Nanjing, Jiangsu, 211800 )Abstract：For the optimization of slurry pH value control system t

3、o conduct a comprehensive control, the whole system run in the best state, an improved PID algorithm.The algorithm using single neuron with the advantages of adaptive, self-learning ability, after the neurons into the PID algorithm, the improved control system stability and control performance is po

4、or;Combined with the characteristics of slurry pH value control system, designs the concrete process of the algorithm.In the end, both before and after using the improved algorithm for optimization problems are analyzed in the simulation, the results show that the single neuron adaptive PID algorith

5、m has better optimization effect.Keywords: PH control system；PID algorithm；Single neuron；self-adaption0 引言隨著社會(huì)環(huán)保意識(shí)的加強(qiáng)，對(duì)燃煤電廠的發(fā)電過程中脫硫效率的要求也越來越高，而隨著脫硫工藝規(guī)模龐大，設(shè)備類型繁多，脫硫工藝的環(huán)境也變得越來越復(fù)雜，其中吸收塔石灰石漿液pH值是一個(gè)非常重要的參數(shù)，其變化一般具有非線性、大滯后、大慣性等特點(diǎn)1，因直接對(duì)實(shí)際pH值控制系統(tǒng)的研究比較困難，而且容易造成系統(tǒng)運(yùn)行不穩(wěn)定并存在一定的安全隱患，故對(duì)其進(jìn)行Matlab仿真研究2。本文以吸收塔漿液pH值為控制

6、背景，通過建立石灰石漿液pH值控制系統(tǒng)模型，從而對(duì)控制系統(tǒng)進(jìn)行仿真研究，以獲得一種性能指標(biāo)更優(yōu)的控制方案去指導(dǎo)實(shí)際控制系統(tǒng)算法的設(shè)計(jì)。1 pH值控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖本文以江蘇省某燃煤電廠脫硫項(xiàng)目為背景，在其脫硫吸收塔漿液pH值控制系統(tǒng)中，影響pH值的因素主要有漿液流量、入口煙氣量、煙氣中SO2的比例和石灰石漿液供應(yīng)量等3。但鍋爐恒定功率工作時(shí)，產(chǎn)生的煙氣量基本不變，煙氣中SO2的比例受燃煤原料變化的影響，其變化相對(duì)于其它因素是比較小的。因此在pH值控制系統(tǒng)中，入口煙氣量和煙氣中SO2量可以干擾量，而石灰石漿液量作為調(diào)節(jié)參數(shù)。所以只要調(diào)節(jié)好漿液流量，就能控制pH值在預(yù)設(shè)定值范圍內(nèi)，從而保證較佳的脫硫

7、效率4。因pH值的變化緩慢、精度要求高，而漿液的流量控制相對(duì)比較快速、控制精度較低，故采用串級(jí)控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，主控制器用來維持pH值的穩(wěn)定與設(shè)定值；為避免積分作用的引入導(dǎo)致負(fù)回路諧振峰值加大，諧振頻率降低，而增大主、副回路共振的可能，所以采用PI控制器，副控制器接受主控制器的輸出信號(hào)，輸出石灰石漿液控制閥門開度信號(hào)。系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖如下圖1所示。圖1 pH值控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖2 pH值控制系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型由控制系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)圖可知，在進(jìn)行仿真研究之前應(yīng)建立漿液池和石灰石漿液閥這兩個(gè)子模型，建立過程如下。2.1漿液池模型2.1.1 確定傳遞函數(shù)通過連續(xù)觀察燃煤電廠漿液pH值的階躍響應(yīng)曲線圖，發(fā)現(xiàn)該過程是一個(gè)純滯

8、后、自平衡、單輸入輸出的系統(tǒng)，并發(fā)現(xiàn)階躍響應(yīng)曲線基本符合一階慣性環(huán)節(jié)。所以漿液池的數(shù)學(xué)模型可以用一階慣性加滯后環(huán)節(jié)來描述，其傳遞函數(shù)的形式如2-1所示： （2-1）其中T為時(shí)間常數(shù)，與系統(tǒng)反應(yīng)速度成反比；為純滯后時(shí)間，會(huì)使控制質(zhì)量下降，使被控量產(chǎn)生共振，K為對(duì)象的放大系數(shù)，與穩(wěn)態(tài)誤差成反比，與被控參數(shù)對(duì)輸入?yún)?shù)的變化靈敏度成正比。2.1.2 測(cè)定pH值過程階躍響應(yīng)曲線 在漿液變化時(shí)，每隔10s記錄一次pH值，得到相應(yīng)pH數(shù)據(jù)如下表1所示：表1 pH值階躍響應(yīng)實(shí)驗(yàn)所測(cè)數(shù)據(jù)t/s01020304050607080pH04t/s90

9、100110120130140150160170pH25.305.385.415.505.395.51t/s180190200210220230240250260pH6.016.526.847.127.507.617.727.768.02t/s270280290300310320330340350pH8.258.398.638.628.708.488.778.829.01t/s360370380390400410420430440pH8.929.009.018.978.919.008.918.948.98通過以上所測(cè)得的數(shù)據(jù)，利用matlab得到階躍響應(yīng)曲線如圖2所示。圖

10、2 pH值階躍實(shí)驗(yàn)響應(yīng)曲線2.13 用兩點(diǎn)法確定pH值漿液池?cái)?shù)學(xué)模型漿液池的基本模型如式2-1所示。則放大系數(shù)K為： （2-2）因曲線的起點(diǎn)為（0，5.20），所以要將橫坐標(biāo)向上移5.20，所以當(dāng)r(t)=x*1(t)時(shí)有： （2-3）從響應(yīng)曲線上選取兩個(gè)既能代表曲線特征又方便計(jì)算的兩個(gè)點(diǎn)計(jì)算和的值，本文選取和這兩個(gè)點(diǎn)，代入公式（2-3）可以求得，為了驗(yàn)證參數(shù)的準(zhǔn)確性，我們又選取了另外兩個(gè)點(diǎn)進(jìn)行驗(yàn)證：當(dāng)，時(shí)，代入驗(yàn)證公式得：，結(jié)合曲線圖驗(yàn)證： （2-4）從計(jì)算驗(yàn)證結(jié)果可以看出，所求參數(shù)符合模型系統(tǒng)的要求，故所得的數(shù)學(xué)模型為： （2-5）2.2 石灰石漿液閥模型石灰石漿液閥模型的輸入為石灰漿液泵

11、的轉(zhuǎn)速，輸出是漿液流量，它是根據(jù)漿液池中pH值的變化而變化，為了便于分析，假定石灰石漿液閥的動(dòng)作是連續(xù)的，根據(jù)自動(dòng)控制原理，石灰石漿液閥的模型屬于典型的一階模型，其傳遞函數(shù)可以表示為： （2-6）根據(jù)自動(dòng)控制原理的知識(shí)可知，其階躍響應(yīng)曲線的如下圖3所示：圖3 一階系統(tǒng)單位階躍響應(yīng)曲線根據(jù)本文的項(xiàng)目設(shè)備清單可知，漿液流量Q=40m3/h，石灰石漿液泵的額定功率為15.2kw，額定轉(zhuǎn)速為n=1470r/min，漿液閥門的開啟時(shí)間為15s。由此計(jì)算出時(shí)間常數(shù)T=3s，增益K=1.63，故石灰石漿液閥的數(shù)學(xué)模型為： （2-7）3 單神經(jīng)元自適應(yīng)PID的控制方法常規(guī)的PID控制器是在電廠過程中引用最為廣

12、泛的一種閉環(huán)控制器，具有適用面廣、算法原理簡(jiǎn)單、可靠性強(qiáng)等特點(diǎn)5，對(duì)于建立精確模型的被控對(duì)象有著比較好的效果6。而漿液pH值系統(tǒng)是一個(gè)時(shí)變性、非線性和過程復(fù)雜的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，不適合建立精確模型，且常規(guī)PID的參數(shù)整定是一件非常繁瑣的工作，由常規(guī)PID控制系統(tǒng)所得的調(diào)節(jié)時(shí)間、超調(diào)量都難以讓人滿意。而單神經(jīng)元具有自適應(yīng)、自學(xué)習(xí)能力、易于計(jì)算和結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單等特點(diǎn)，故本文將其與常規(guī)的PID控制相結(jié)合，構(gòu)建了單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制算法，并應(yīng)用在燃煤電廠吸收塔石灰石漿液pH值控制系統(tǒng)中，能很好的適應(yīng)環(huán)境變化，有較強(qiáng)的魯棒性，在一定程度上提高了常規(guī)PID控制效果78。基于以上思路，在常規(guī)PID控制系統(tǒng)的原理圖基礎(chǔ)

13、上，構(gòu)建了單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制算法的結(jié)構(gòu)框圖，如下圖4所示：圖4 單神經(jīng)元PID控制系統(tǒng)框圖在本文的控制系統(tǒng)中轉(zhuǎn)換器的輸入值設(shè)定為r(k)，經(jīng)過轉(zhuǎn)化器后成為神經(jīng)元的輸入量x1、x2、x3，對(duì)象的輸出值為y(k)。其中z(k)為神經(jīng)元遞推信號(hào)，z(k)=e(k)，wi為對(duì)應(yīng)的加權(quán)系數(shù)，k為神經(jīng)元增益比例系數(shù)，且k>0，則神經(jīng)元產(chǎn)生的控制信號(hào)為： （3-1）其中，xi為神經(jīng)元輸入的x1、x2、x3，而且： （3-2）則控制量u(k)的增量u(k)為： （3-3）因?yàn)槌Ｒ?guī)的PID控制算法的公式為： （3-4）則u(t)的增量u(t)為： （3-5）將式3-3與3-5進(jìn)行對(duì)比，發(fā)現(xiàn)兩種控制規(guī)

14、律的形式完全相同，不同的是3-3中權(quán)值wi可以通過單神經(jīng)元自學(xué)習(xí)能力自適應(yīng)的調(diào)整，而常規(guī)的PID控制算法中的參數(shù)是事先設(shè)定好的，整個(gè)控制工程中都不會(huì)發(fā)生變化，故單神經(jīng)元的PID控制算法提高了控制系統(tǒng)的魯棒性。本文單神經(jīng)元自適應(yīng)PID算法的學(xué)習(xí)規(guī)則是采用有監(jiān)督Hebb的學(xué)習(xí)規(guī)則，其算法神經(jīng)元是在教師信號(hào)e(k)的指導(dǎo)下，通過外界未知環(huán)境變化進(jìn)行自主學(xué)習(xí)，調(diào)整各狀態(tài)量的加權(quán)系數(shù)wi，使系統(tǒng)輸出y(k)適時(shí)的發(fā)生變化9。具體算法實(shí)現(xiàn)的表現(xiàn)形式如下： （3-6）其中，表示比例、積分、微分的學(xué)習(xí)速率。為了保證學(xué)習(xí)算法的收斂性和控制魯棒性，對(duì)上述學(xué)習(xí)算法進(jìn)行規(guī)范化處理可得： （3-7）綜上所述，單神經(jīng)元自

15、適應(yīng)PID控制的流程如下圖5所示：圖5 單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制流程圖4 PH值控制系統(tǒng)仿真分析在該控制算法中，比例、積分、微分的學(xué)習(xí)速率應(yīng)取不同的值，以便對(duì)它們的權(quán)重系數(shù)進(jìn)行分別調(diào)整10。在監(jiān)督Hebb學(xué)習(xí)算法中可調(diào)的參數(shù)有四個(gè)，分別為，和k，它們的選取規(guī)律一般如下：(1)初始值可以任意選?。?2) 在調(diào)整學(xué)習(xí)速率時(shí)，d選擇較小值，先調(diào)整其他參數(shù)，當(dāng)對(duì)象有較好的性能后再逐漸增大d；當(dāng)對(duì)象響應(yīng)特性上升時(shí)間短，超調(diào)大時(shí)，則應(yīng)減少i，其他參數(shù)不變；如果上升時(shí)間長(zhǎng)，但調(diào)i又會(huì)超調(diào)過大，則增加p(3)增益k是系統(tǒng)最敏感的參數(shù)，故先選定一個(gè)值，再根據(jù)仿真與實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行調(diào)整，對(duì)于階躍響應(yīng)，若超調(diào)量較大，則

16、減小k值，若上升時(shí)間長(zhǎng)，無超調(diào)則應(yīng)增大k值。根據(jù)以上規(guī)則，在本文的pH值控制系統(tǒng)中，各個(gè)參數(shù)取值如下：增益k設(shè)置為1.3，學(xué)習(xí)速率，神經(jīng)元連接權(quán)系數(shù)初始值為，采樣周期選擇1秒。在常規(guī)的PID控制系統(tǒng)的仿真模型中，依據(jù)其相應(yīng)的參數(shù)選定規(guī)則，并結(jié)合實(shí)際中多次仿真分析比較，得出當(dāng)時(shí)，控制效果較優(yōu)?；谝陨匣A(chǔ)，將常規(guī)的PID控制算法和單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制算法應(yīng)用在相同條件下進(jìn)行仿真分析，二者仿真運(yùn)行結(jié)果如下： 圖6 常規(guī)PID控制曲線圖 圖7 單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制曲線圖由仿真結(jié)果可知：兩種控制器性能指標(biāo)如下表2所示：表2 性能指標(biāo)對(duì)比表類型性能指標(biāo)超調(diào)量%調(diào)節(jié)時(shí)間tss穩(wěn)態(tài)誤差ess常規(guī)PI

17、D6.9%4260單神經(jīng)元自適應(yīng)PID03280對(duì)比表2可以看出，與常規(guī)的PID控制器相比，當(dāng)采用本文的單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制時(shí)，系統(tǒng)基本無超調(diào)，調(diào)節(jié)時(shí)間減少，系統(tǒng)的穩(wěn)定性增強(qiáng)，具有更優(yōu)的控制品質(zhì)。5 結(jié)論本文首先根據(jù)吸收塔工藝流程的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了pH值的串級(jí)控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，并結(jié)合實(shí)測(cè)pH值階躍響應(yīng)數(shù)據(jù)建立了漿液閥、漿液池的數(shù)學(xué)子模型，然后對(duì)該模型進(jìn)行了算法優(yōu)化。針對(duì)常規(guī)PID控制系統(tǒng)穩(wěn)定性較差、控制性能較差的問題，把具有自適應(yīng)、自學(xué)能力的單神經(jīng)元加入PID算法中。然后，結(jié)合漿液pH值控制系統(tǒng)的特點(diǎn)，對(duì)算法流程進(jìn)行了具體設(shè)計(jì)。最后在Matlab/Simulink平臺(tái)上對(duì)兩種算法進(jìn)行了仿真分析，研

18、究結(jié)果表明單神經(jīng)元自適應(yīng)PID控制系統(tǒng)更穩(wěn)定，控制性能更優(yōu)。參考文獻(xiàn)：1李波. DCS在火力發(fā)電廠煙氣脫硫控制系統(tǒng)的應(yīng)用及實(shí)施D.華北電力大學(xué),2014.2馬銀萍. 生物柴油提煉過程的監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)D.南京理工大學(xué),2014.3王俊. 火力發(fā)電廠石灰石石膏濕法脫硫系統(tǒng)優(yōu)化運(yùn)行研究D.北京交通大學(xué),2010.4丁寧,楊玉林,王關(guān)晴,劉彥,徐江榮. 濕法煙氣脫硫中脫硫效率影響因素及調(diào)節(jié)方法研究J. 能源工程,2009,02:39-41.5王偉. 具有故障檢測(cè)功能的新型溫度控制器研究D.沈陽理工大學(xué),2013.6Damour C,Benne M,Lebreton C,Grondin-Perez B,Deseure,J.Real-time implementation of a neural model-based self-runing PID strategy for oxygen stoichiometry control in PEM fuel cellJ.International Journal of Hydrogen Energy.2014,39:12819-128257張麗麗,王玉惠,陳哨東,吳慶憲. 基于改進(jìn)的神經(jīng)元P