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模糊逻辑在锅炉中的应用

原始科学论文

本文以锅炉汽包水位控制和燃烧品质控制为例，介绍了模糊逻辑在解决锅炉控制问题中的应用。模糊控制规则根据现有锅炉的相关判定标准，从专家系统中提取。在提出的模糊控制模型的基础上，通过给出简化的输出调节问题，从而加快最终计算速度。

关键词：锅炉房、模糊逻辑、控制。

1. 介绍：

模糊控制代表的是软计算方法，解决的是经典逻辑无法提供满意结果的问题。模糊逻辑是一种多值逻辑，源于L. A. Zadeh提出的模糊集理论（1965）。这种逻辑获得了成功，因为它对不精确和不确定对象能够实现追踪控制、鲁棒性提供低成本的解决方案。模糊逻辑观点的核心在于给予语言术语形式化和程序化表达的可能性，同时也是为了实现以人类为中心的概念。在模糊逻辑中，第一个基本概念是一个语言变量，也就是说，变量的值是词语而不是数字。模糊逻辑是扩展经典逻辑的一种方法，因为它允许变量的值不同于简单的真或假。有些东西并不总是黑色或白色，也可以是任何灰色的色调。第二个基本概念是IF-THEN模糊规则，这是在模糊环境中处理问题和影响因素。模糊控制系统设计有几个步骤。首先要做的是选择和定义适当的输入和输出系统变量，对这些变量进行量化和规范化。下一步通过模糊化或尺度变换（每个变量都有相应的隶属函数）。关键部分是基于专家系统在规则库中定义模糊规则。其次，对规则进行评估，根据选择的推理模型分别比较输入和输出的关系。最后，解模糊输出实际的控制量。

隶属函数是一个曲线，它定义了输入空间中的每一点是如何被映射到论域范围（隶属度或模糊变量的单一质量）零和一之间。一些隶属函数（有时称为模糊数）通常用于描述单个模糊变量。这个模糊数有不同的形状，如折线函数、S型函数、高斯分布函数、二次和三次多项式函数。

在设计过程中需要考虑变量和隶属函数的一些标准。隶属函数标准：隶属函数的形状，以及它们是如何分布在输入/输出空间是不太重要的。连接标准是指为一个变量定义的函数数值应小于七，加上或减去两个。它的原理是从一个心理实验报告中提取出来的，专业人士认为，人类能够感知、处理和记忆的信息受到来自绝对判断的跨度和直接记忆的广度所强加的数量限制。这些测试表明，一个人在很短的时间内可以清楚地记住实体的数量是七左右，加上或减去两个。因此，人脑可以将复杂的信息组织成单一的信息粒。这些知识的颗粒可以被视为单一实体。其次是适当的排序准则。最简单的方法：没有互操作性的分析是通过使用特定形状的模糊数（套），使用他们所有相同的宽度[ 3 ]。

传统的控制系统是在数学模型的帮助下建立的，这些数学模型是一个或多个微分方程组成的，系统的响应被描述为输入变量变化的结果 。在大多数情况下，为了达到总体满意的结果，实现它是通过使用比例积分微分算法（PID算法）与其他几种改进的方法，这也是持久不断发展的结果 。现在，我们有几个问题要问，如果已经有足够的解决方案，为什么想使用模糊逻辑这种东西？有如下几个原因：很多数学模型和系统的实际过程不存在或是真正建模太难（大量的复杂计算和/或延伸内存需求）。在这种情况下，设计一个系统的软计算和经验规则，以获得更灵活的模型，这样更富有成效。其他软计算方法被成功地用于解决各类问题。

模糊逻辑与其他逻辑相比，优势在于能够在接近人类操作者的思维方式的基础上开发基于模糊逻辑的系统。使系统设计中利用人类的经验和知识成为可能。我们可以机械化完成的任务已经成功地由操作人员通过模糊控制模型实现知识转移。模拟锅炉和汽轮机控制系统仍然是实质利益所趋，尤其应对能源市场新的动荡，新能源领域的规范，和整体生产的直接影响。这一切，摆在用户面前的附加压力更有效；能够减少计划外停机，有目的性和更大的响应生产需求的快速变化，更多的能力以及可利用性。研究人员开发了几种动态的线性和非线性锅炉系统模型。其中一些也被认为是在论文中适合的控制设计，其中，最近的是[ 7，8，9 ]。在文献[ 10，11 ]中，模糊逻辑在锅炉控制中得到了应用，模糊逻辑作为一种工具，通过观察情况，帮助完成了不同的PID算法参数的整定。在我们不能指望的常见的人类操作员的情况下，这种方法要求了解过程和数学背后的PID算法的模糊规则的来源。其他一些方法[ 8，9 ]基于不同的变化的自适应、自整定控制器。在本文中，为了取得满意的结果，只有通过在人为操作规则的基础上，选择绕过常规控制系统和模糊控制系统。一些作者指出了基于模糊逻辑的控制系统问题：与之前标记的调控手段相比，模糊逻辑比PID控制器和基于模型的控制器要求更多的资源，模糊逻辑采用了基于规则的隐式过程模型。

1. 锅炉控制模型

首先，提出锅炉控制模型，其中重点对象是锅炉汽包，由于大量锅炉的紧急停炉，在所有记录的紧急停炉中，30%的控制效果很差。第二个重点对象是以燃料消耗优化的代表的燃烧质量控制。图1显示所观察到的锅炉室有两个相同的锅炉。锅炉共用给水水箱、输出蒸汽头、二次燃料配制安装和烟囱。每个锅炉有各自的空气，燃料和水的补给。两台锅炉均设有垂直于炉膛垂直平行布置的两台燃烧器。

燃料在空气中燃烧传入的热量将锅炉管内的水加热沸腾。真正的锅炉比在图1所示的复杂得多，有立管和下降管，还有几何形状复杂的再热器、预热器、省煤器。汽包是汽包式锅炉的关键部件，因为它在整个水蒸汽系统中保持足够的水位，作为蒸汽分离器。观察到的第二控制回路是燃烧控制。从成本的角度讲，燃烧器控制是最有价值的优化对象。即使是一个小的燃料消耗减少量都能产生显着的节省，特别是如果按年度计算。用于锅炉控制的所有常规控制器根据相同的标准进行调整，根据带宽得到最大限度的发挥，减少没有不必要的驱动器的磨损，同时也没有引入更大的不稳定控制回路。

1. 汽包水位控制模型

传统的控制模型通常只有一个组成部分，用于简单和更小的锅炉，三冲量控制的中型到大型汽包锅炉，从控制的角度来看，图2所示的常规三元件控制模式的启动问题，可以通过在启动和关闭条件下使用电平控制器来解决 ，三冲量控制在生产给水蒸汽流量达到稳定。在专家模糊控制模型中，同一变量用于添加一个额外变量：蒸汽的需求。这个变量与蒸汽总管正常工作状态下的压力有关，它与蒸汽总管的压力相同。锅炉蒸汽阻力和燃烧要求是蒸汽压头的变化。当压力下降时，消耗更多的蒸汽，锅炉的反应如下：随着空气和燃料输入量的增加，火的增加，锅炉汽包内形成更多的汽泡，如果只看汽包水位，则会有虚假水位出现。水比测量水位要少。反之，蒸汽需求量减少：减少火焰，蒸汽管和汽包产生较少的蒸汽，自动显示水量比逻辑上水量更少。在文献中，这里所描述的行为被称为水位虚假地升高和虚假地下降现象。在大的扰动（例如大流量或在大的蒸汽消耗量下）的情况下，传统的控制系统的能力下降，必须有人类操作员控制情况，有时甚至采取人工控制水位。图3显示了水位和蒸汽与给水流量测量。这些类型的情况下，运营商的软计算评估给人以取代人为操作的灵感。

在不同操作条件下和不同操作模式下所涵盖的模糊控制模型如图4所示,该模型有四个输入变量和一个输出变量。输入变量：给水流量与生产蒸汽流量的差值，锅炉负荷的一个单步变量简单地控制，如果实际负荷超过20%的满量程和两个变量的汽包水位，一个用于测量水平误差和二次率 双向水平变化。作为锅炉汽包水位的标准设定点,它通常是全水平的一半。有实际的原因，当水位明显降低时，有可能出现水管的缺水，其燃烧的危险。相反的情况会明显，后来高水位和一个危险的蒸汽管和蒸汽分离中断。在这两种情况下，锅炉将是无用更长的时间。

四.燃烧质量控制模型

从总体安全的角度考虑,最重要的是子系统，重点是成本的控制。图5给出了常规燃烧控制图，提出了传统的燃烧控制，因为它是在所观察到的系统中发现的。经销商要求火灾的变化：增加，减少或保持。这种需求通过限制器和选择器完成，在交叉限定的全量氧气配平方式下，确定适当的空气和燃料数量。锅炉房直接成本控制点是燃料消耗。因此，在每个锅炉的烟囱前安装氧气传感器，安装在烟道出口处的传感器作为输入源。第二有价值的信息是单个锅炉的计算效率。测得的空气燃料比是第三个输入变量，给出预览的情况如下。所选择的输出变量是空气-燃料比，因为它直接影响过量的空气和炉内燃烧过程中的火焰质量。出于安全原因，模糊化和归一化后的输出变量最小值不可能是有限的，在给定的情况下，最低值不能低于所用燃料的过量空气计算的最低值。计算气体管道内实测气体温度和压力的最低值，天然气和理论燃烧空气/燃料比乘以1.05，超过最大负荷的30%。对于低负荷，该常数是安全.

氧装饰的时间滞后约120秒观察系统并观察不同的的负载跨度。对于模糊输入额外的选择与燃料流，故意忽略空气流量（除空气/燃料比间接计算值）的原因，燃料是俩个更恒定的和更好的测量变量，它也被用来作为衡量单台锅炉负载的标准，这种标准在经销商的需求演算得来。基于模糊逻辑的燃烧质量控制模型如图6所示，模糊可变空气燃料代表测量比误差，满足上级经销商控制要求，测量燃油流量误差，O2代表之前测量烟气中的残余氧。在这个例子中天然气作为燃料进行了评估模拟，在这项工作中没有相关重油的数据可以获得。

五．模糊控制系统设计

在这项工作中，模糊逻辑大部分控制器组成了三角形形状的隶属函数和规则库，具有Takagi-Sugeno规则类型，简化Takagi Sugeno规则可以被提出用下列方式：

用下列方式：

在等式（1）中，如果规则语句的一部分称为先行词，则在该部分中的语句称为先行词。隶属函数是对称的，大多属于三角形隶属函数，用数学表达：

从图形上看，字母代表中心点附近的对称三角形隶属函数的宽度。简化是在干扰情况下运营商定义的纯乘法。因此，任何规则的隶属度值可以计算为：

最后，对模糊控制器的输出可以由不同的计算方法计算，在这种情况下，质心法表达：

对模糊变量进行选择和定义，建立核心模型，建立规则库。规则建立分为两个方面：观察操作者在工作中的反应和操作员对给定问题的响应。通常情况下，响应和观察需要考虑之前的实施模型。有时操作者有困难进行调查，他把反应误解成什么是真的，在这种情况下进行选择；要么忽视或适当修改有关规则。一些规定的规则被认为是无效的，主要原因是因为他们不适合提出模型（非定义变量的使用，不明确的关系或没有明显的联系）。

作为正常规则的例子，运算符表示以下句子：如果汽包水位处于期望的水平，我们有大的蒸汽需求，锅炉汽包内汽包水位不断下降和蒸汽流量不断下降，水流量控制阀应几乎完全打开。

对于这种情况下模糊规则的定义：

IF level is null AND q_water is p_big AND q_steam is p_big AND p_heater in null.

THEN water flow valve is p_big.

其中：对于大流量的水/蒸汽/水阀位置而言，无变化或固定的值取决于变量定义空站，

不规则的例子：操作人员说：“如果需求小于百分之四十，水位非常高，压力慢慢降低，氧气下降到更少，已经超过百分之八十”

这就说明了软计算，尤其是纯形式的模糊逻辑的一个大问题。系统再次依赖人类：我们的缺陷，设计师和人类所作出不完善的系统标准。经营者往往只考虑他们目前的工作和系统框架反映，而不是可能应该做的，这是正常的，但这也可能成为完成事情的障碍。大家需要做一些进一步的工作，为更好的知识提取，更广泛的阅读其他人已经做得研究，或开发更快、更好的规则数据库制作方法。

由此产生的模糊规则数据库的水平控制包括141个规则。少于三分之一的规则是专家知识的产物，其余的是插值和纯猜测部分。模糊规则的数据中，燃烧质量控制包括60个基础规则以及更少的比例，在水平控制的情况下参考运营商提出的规则。这部分可能是常识的产物：从运营商的角度来看，如果满足安全需求（如在燃烧的情况下，有空气丰富的混合物，并不会下降到低于百分之一的烟囱气体），他们不太关心目前的燃烧质量，但从更高的意义上来说，以小时为基础的整体转变为了服务各种条件。

六．结果

在水平控制模型的模拟中，进行了两个实验。为了识别控制器的跟踪性能，电平设定点最初变化为满量程的百分之三十，对于调节性能的识别，水和生产的蒸汽流量的差异带来的迅速变化的三角形台阶作为负载扰动。图7显示了两种不同的静态响应模糊控制模型。左图为水平控制和负载在百分之三十以下的情况，右侧为负载高于百分八十。控制器的采样时间为500 MS。

在图8中，水平控制的主要目标是说明在相同的情况下，在启动情况下模糊逻辑和人类操作员的比较。这种情况的特殊性是低负载，流量测量不具有代表性，在不可控的情况下，通过常规控制实现。实测给水流量低于实际值，与给水箱实际耗水值进行比较。

模拟燃烧质量控制的重点是锅炉的正常运行负荷的性能超过每天的需求振荡（图9）。负载振荡模拟三角形的步骤是从百分之六十五到百分之七十五的负载得到以下适当的空气/燃料比，跨度从1.8 %和9 %排气中的氧气。该控制器的采样时间为5秒。

七．讨论和结论

通过分析锅炉控制的两个控制子系统，提出了锅炉汽包水位和燃烧质量控制的非线性动态模糊模型。变量误差采用模糊模型的液位控制模型，消除了负荷和不同的工作状态的误差。燃烧质量控制模型并没有产生令人满意的结果（等于或优于目前的控制系统），并应进一步修订和改进。

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