[发明专利]一种广义预测工程化应用于脱硝控制系统的方法

摘要

本发明公开了一种广义预测控制工程化应用于脱硝控制系统的方法。在常规的广义预测控制算法中，直接将优化控制量作用于被控对象，对模型要求极高，若被控对象与预测算法内置的模型偏差较大，则极易引起控制系统发散。本发明用数学模型来拟合脱硝出口NO_x的动态过程，通过将模型模拟信号和实际测量信号的偏差引入预测控制优化系统，进行模型校正控制，以获得鲁棒性较强的高质量的控制品质。本发明保证了机组节能环保运行；获得了鲁棒性较强的高质量的控制品质，机组在AGC状态时出口NOx波动幅度大为减少，加强了机组按环保指标达标运行。

主权项

1.一种广义预测工程化应用于脱硝控制系统的方法，其步骤如下：1)获取控制对象的数学模型采取特性试验的方法来获取控制对象的数学模型，获得的模型结构为一阶加迟延的形式，如下式所示：上式中，G为传递函数，k为模型增益系数，T为惯性时间，S为频域传递函数的数学算子，τ为延迟时间，根据特性试验曲线获得模型中的参数k、T和τ；2)设计广义预测算法流程及控制系统广义预测算法流程如下：在获取控制对象的数学模型特性后，首先进行模型离散化，设置采样周期、预测时域、控制时域，根据模型离散后的特性参数求解丢番图方程，预测未来时刻控制对象的输出，根据未来时刻的情况求解性能指标函数，得出最优控制律；上述的广义预测算法与控制对象的数学模型G组成广义预测优化控制系统；3)设计模型校正系统将控制量同时输入实际控制对象和控制对象的数学模型G，求得偏差后，进入广义预测优化控制系统进行修正，实际控制对象的输出和数学模型G输出均采用增量式，保证系统输出在投入后才有信号，投入前为0；4)确定采样周期、预测时域和控制时域通过控制对象的数学模型得知被控对象的过渡过程时间T_s，在过渡过程时间内采样次数设置在5～16次，如果将采样周期记为T_c，则采样周期为T_c＝T_s/16；通过控制对象数学模型G得知惯性时间T和延迟时间τ，预测时域大于T+τ，此时广义预测算法才能有效计算最优控制量；控制时域的设置至少大于一个采样周期，控制时域越大，系统响应速度越快，控制时域减小，系统的鲁棒性增强；5)将上述的广义预测优化控制系统应用于机组脱硝控制系统中；将模型校正系统引入广义预测优化控制系统，用数学模型来拟合脱硝出口NO_x的动态过程，通过将模型模拟信号和实际测量信号的偏差引入广义预测优化控制系统，进行模型校正控制，最终获得鲁棒性较强的控制品质。