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创建时间:01-08

基于MCGS的锅炉水温智能解耦控制的实验研究

 

文 献 综 述
摘要:
随着工业的发展,智能控制技术逐渐在工业生产和科学发展中起到关键的作用,对它的研究讨论也显得更加重要,结合课题要求,本综述首要介绍智能控制和解耦的产生及发展概况,然后分析阐述锅炉水温控制的难点,接下来浅谈了MCGS组态软件所具有的特点及它的基本操作,最后做出总结并提出了设计构想。
关键词:智能控制  解耦  锅炉 MCGS
一、智能控制的产生及发展
控制理论的发展历程从形成至今,经历了60多年的历程。主要分为三个阶段[1]:以上世纪40年代兴起的调节原理为标志,称为经典控制理论阶段;以60年兴起的状态空间法为标志,称为现代控制理论阶段;从80年代起的智能控制理论阶段。经典控制理论和现代控制理论统称为传统的控制理论,它们的共同点是基于对象的数学模型,认为模型已知或者经过辨识可以得到。实际工业过程所涉及的被控过程难以获得精确数学模型,促使了智能控制理论的产生。
模糊控制[2]作为智能控制的一个分支,它是以模糊集合作为它的数学基础,它的诞生是以L.A.Zadeh在1965年提出模糊集理论为标记。自从1974年E.H.Mandani首先利用模糊数学理论进行蒸汽机和锅炉控制方面的研究成功以后,模糊控制的研究和应用就一直十分活跃。模糊控制应用于诸如在测量数据不确切、要处理数据过大以致无法确定它们的兼容性、一些复杂可变的被控制等场合是非常合适的。它较好的解决了控制问题中人类语言的描述和推理问题,尤其是一些不确定性语言的描述和推理问题,从而在机器模拟人脑的感知、推理等智能行为方面迈出了重大的一步。模糊控制器参数或控制输出的调整是从过程函数的逻辑模型产生的规则来进行的[3]。改善模糊控制性能的最有效方法是优化模糊控制规则。通常情况下,模糊控制规则是通过将人的操作经验转化为模糊语言形式获取的,因此它带有相当的主观性[4]。然而,模糊控制在处理数值数据、自学习能力等方面还远没有达到人脑的境界。因此,就产生了一个新的学科,即神经网络控制。
神经网络控制是智能控制的一个重要的分支。它从人脑的生理学和心理学着手,通过人工模拟人脑的工作机能来实现机器的部分智能行为,它模拟人脑细胞的分布式工作特点和自组织功能实现并行处理、自学习和非线性映射等能力[5]。
神经网络是一种可以训练的非线性动力学系统,因而呈现非线性动力学系统的许多特性,如李雅普诺夫稳定性、平衡点、极限环、平衡吸引子、浑沌现象等。这些都是在用神经网络组成的智能控制系统中必须研究的问题。神经网络在控制系统中所起的作用大致可以分为四大类[6]:第一类是基于模型的各种控制结构中充当对象的模型;第二类是充当控制器;第三类是在控制系统中起优化计算的作用;第四类是与其它智能控制如专家系统、模糊控制相结合为其提供非参数化对象模型、推理模型等。对神经网络的研究,自80年代以来出现了突破性的进展,各种神经网络模型和结构的提出进一步推动了神经网络理论的研究和发展。计算能量函数概念的提出,给出了网络稳定性的判据,同时也开拓了神经网络用于记忆和优化计算的新途径。多层前向传播网络学习算法的提出,则为神经网络的实际应用开辟了一条新途径。
模糊神经网络控制是模糊逻辑控制技术和神经网络控制技术相结合的产物,是指基于神经网络的模糊控制方法。模糊神经网络的结构有基于标准模糊模型的模糊神经网络和基于T-S模糊模型的模糊神经网络结构[7]。
二、解耦控制的发展概况
解耦思想最初狭义的提法是不相干控制原理,它是由Boksenbom(1949)、Hood和钱学森(1954)首先提出的。他们最先将矩阵保障分析法应用于多变量控制系统分析,并提出不相干控制的构想。解耦控制是多变量系统控制中的有效手段,其实质是把一个具有耦合的多输入多输出控制系统,通过选择适当的补偿器,把耦合限制在一定程度或者解耦为多个独立的单输入单输出系统[8]。
    经典解耦理论主要包括两大系列的解耦方法[9],其一是围绕Morgan问题的状态空间法,其二是以Rosenbrock为代表的现代频域法,其共同的特点是都需要被控对象的精确数学模型,这就导致了控制系统对参数的变化十分敏感,而实际生产过程的数学模型难以建立,并且有些生产过程参数具有时变、非线性等特点,这就限制了经典控制理论的应用,所以提高解耦控制器的鲁棒性成为提高系统控制品质的重要方面。
自80年代起不少学者就开始把有强鲁棒性的模糊控制应用于解耦系统中,并作出了一系列研究,如徐承伟提出模糊系统的串联补偿解耦和反馈解耦,Gupta等人提出通过对多变量模糊控制规则进行子空间分解的解耦算法等[10]。
三、锅炉系统
锅炉广泛应用于现代社会国民经济的各个领域,我国现阶段70%以上的电能是利用蒸汽推动汽轮发电机组发电而获得的,锅炉以成为现代社会生产和人民生活不可缺少的特种重要设备。锅炉是生产蒸汽或热水的换热设备。实现换热必须用水作为传能的介质。锅炉运行时,燃料在炉膛内燃烧,使炉水温度升高或变为蒸汽,热水和蒸汽的热能供给生产和生活方面使用。对锅炉水温必须严格控制,若控制不当,轻则会影响锅炉的工作效率,重则当锅炉金属受热面温度过高时,可能会导致管壁发生鼓泡、龟裂、甚至爆炸[11]。
锅炉系统是一个大滞后、多输入、多输出系统。在过程控制中,由于被控过程常常具有严重的非线性、时变性以及种类繁多的干扰,使得基于精确数学模型的传统控制方法很难获得满意的动静态控制效果。为了有效的控制锅炉水温,使整个锅炉能正常运行,必须采取有效的解耦措施。
四、MCGS的简单介绍
MCGS[14] (Monitor and Control Generated System,通用监控系统)是一套用于快速构造和生成计算机监控系统的组态软件,它能够在基于Microsoft的各种32位Windows平台上运行,通过对现场数据的采集处理,以动画显示、报警处理、流程控制和报表输出等多种方式向用户提供解决实际工程问题的方案,在自动化领域有着广泛的应用。
MCGS系统包括组态环境和运行环境两个部分。用户的所有组态配置过程都在组态环境中进行,组态环境相当于一套完整的工具软件,它帮助用户设计和构造自己的应用系统。用户组态生成的结果是一个数据库文件为组态结果数据库。运行环境是一个独立的运行系统,它按照组态结果数据库中用户指定的方式进行各种处理,完成用户组态设计的目标和功能。运行环境本身没有任何意义,必须与组态结果数据库一起作为一个整体,才能构成用户应用系统。一旦组态工作完成,运行环境和组态结果数据库就可以离开组态环境而独立运行在监控计算机上。
组态结果数据库完成了MCGS系统从组态环境向运行环境的过渡,它们之间的关系如下图所示。

由MCGS生成的用户应用系统,其结构由主控窗口、设备窗口、用户窗口、实时数据库和运行策略五个部分构成。
窗口是屏幕中的一块空间,是一个“容器”,直接提供给用户使用。在窗口内,用户可以放置不同的构件,创建图形对象并调整画面的布局,组态配置不同的参数以完成不同的功能。在MCGS的单机版中,每个应用系统只能有一个主控窗口和一个设备窗口,但可以有多个用户窗口和多个运行策略,实时数据库中也可以有多个数据对象。MCGS用主控窗口、设备窗口和用户窗口来构成一个应用系统的人机交互图形界面,组态配置各种不同类型和功能的对象或构件,同时可以对实时数据进行可视化处理。
五、总结
社会的发展,人们生活水平的提高,促使人们对智能化的要求越来越高。对智能控制理论的研究与应用也越来越受到人们的重视。本课题即属于智能控制理论的应用范畴。
通过前段时间对相关文献资料的反复查阅,对智能控制有了较为深刻的认识。针对锅炉系统多输入、多输出等特点,将神经网络控制用于锅炉水温的解耦中以实现鲁棒解耦控制,从而可解决经典解耦控制器对参数十分敏感的问题,在成功地实现了对智能解耦控制方法的仿真研究的基础上,以通用监控软件MCGS为平台,实现智能解耦控制方法,并以它为核心对锅炉内胆与夹套水温实现解耦控制。
 

参考文献:
[1] 刘金锟.智能控制.电子工业子出版社.2014
[2] 张化光.多变量模糊控制的现状与发展(Ⅱ).1995
[3] 章卫国、杨向忠.模糊控制理论与应用.西北工业出版社.2011  
[4] 李士勇、夏成光.模糊控制和智能控制理论与应用.哈工大出版社.1990 
[5] 李人厚.智能控制理论和方法.西安电子科技大学出版社.1999
[6] 孙增圻.智能控制理论与技术.清华大学出版社.1997 
[7] 胡慧.基于模糊神经网络的线性不确定多变量系统解耦控制方法及仿真研究.2014
[8] 刘骏跃.模糊解耦理论在酒精蒸馏过程中的应用.西安科技学院学报.2011
[9] 刘国荣.多变量系统模糊解耦自适应控制.控制理论与应用.1997
[10] 仪垂杰、韩敬礼.模糊解耦控制的研究与应用.自动化与仪表.1992
[11] 丁崇功、寇广雄.工业锅炉设备.机械工业出版社.2015
[12] C.T.Lijn amd C.S.Lee,Neural networks based fuzzy logic control and decision system,IEEE Trans.on computets .1991
[13] G.A.Carpemter.Fuzzy ARTMAP:a neural networks architecture for incremental supervised learing of analog multimentional maps,IEEE Trand.on neural Networks.1992
[14] MCGS用户指南.北京昆仑通态自动化软件科技有限公司
 
    
毕 业 设 计(论 文)开 题 报 告
2.开题报告:一、课题的目的与意义;二、课题发展现状和前景展望;三、课题主要内容和要求;四、研究方法、步骤和措施。
开 题 报 告
一、    课题的目的与意义:
随着工业的发展,生产规模的越来越复杂,在生产过程的控制系统中,各变量之间的耦合作用也越来越明显。控制对象的耦合作用会降低控制系统的调节品质,严重时会使系统无法正常运行,所以,对控制对象的解耦显得很重要。经典解耦理论需要被控对象的精确数学模型,控制系统对参数的变化十分敏感,而实际生产过程的数学模型难以建立,且有些生产过程参数具有时变、非线性特点,这就限制了经典解耦理论的应用。因此,需要采用一种带较强鲁棒性的解耦控制器,即本课题的目的所在。
智能解耦的出现,一定程度上较好的解决了这个问题。智能解耦控制系统一般有以知识表示的非数学广义模型和以数学模型表示的混合控制过程,它常用于含有复杂性、不完全性、模型性、不确定性和不存在已知算法的生产过程。日益复杂的控制问题的出现,会促使对智能解耦理论的研究与应用有更深层次的探索,所以,对它的研究和应用非常具有实际意义和市场价值。本课题即尝试采用智能解耦理论,对锅炉水温进行有效控制。
二、课题发展现状和前景展望:
   智能解耦控制所面临的被控对象一般具有一定的复杂性、多层次性、模糊性、不确定性等特点。目前,智能解耦以机器模仿、延伸、扩展人的智能,有效的解决了许多控制难题。作为一门新兴的理论,它还存在着很多方面的不足,譬如它的基础理论还不够系统和完善,控制方法还不是很丰富。因此,迫切需要建立一套更为全面的、坚实的、系统的基础理论体系,要开发出某种综合的、集成的智能控制来解决日益复杂的控制问题。
智能解耦技术是一门跨学科、需要多学科提供基础支持的技术科学,还处于发展初期。综观智能控制理论形成的历史过程,我们可以满怀信心的说,有众多学科的发展成果的强有力的支持,又有十分广泛的实际应用领域,解耦控制必将取得长足的发展,为智能自动化提供理论基础,并将智能控制科学推向一个崭新的阶段。
三、课题主要内容和要求
在成功地实现了对智能解耦控制方法的仿真研究的基础上,以通用监控软件MCGS为实验平台,实现智能解耦控制方法,并以它为核心对锅炉内胆与夹套水温实现解耦控制,要求如下:
① 熟悉并掌握监控软件MCGS;
② 在MCGS中实现智能解耦方法,并制作相应界;
③ 对锅炉水温进行控制实验。
四、研究方法、步骤和措施
① 完成对监控软件MCGS的了解并制作相应的实验界面;
② 完善系统的构成,并将加入控制算法,编写算法程序;
③ 完成系统软件设计,并加入对象开始实验;
④ 完成系统实验研究;
⑤ 撰写毕业设计说明书。

目 录
摘  要    I
ABSTRACT    II
第1章 概述    1
1.1 解耦理论的发展概况    1
1.2 论文的研究背景与意义    3
1.3 本文的研究思路及结构安排    4
第2章  神经网络理论基础    5
2.1 神经网络模型    5
2.1.1 神经元模型    5
2.1.2 神经网络的模型分类    6
2.2  基于BP算法的多层前馈网络模型    8
2.2.1 BP学习算法    10
2.2.2 BP算法的信号流向    10
2.2.3 BP算法的程序实现    11
2.2.4 标准BP算法的改进    12
2.3 神经网络的研究目标以及发展趋势    13
2.3.1 神经网络研究目标    13
2.3.2 神经网络的发展趋势    14
第3章  组态软件及MCGS的应用    15
3.1 组态软件发展概况    15
3.2 MCGS组态监控系统原理    15
3.2.1 MCGS监控系统的主要特性和功能    16
3.2.2 MCGS通用监控系统的构成和组成部分的功能    16
3.2.3 MCGS监控系统的组态过程    18
第4章  神经网络在锅炉温度解耦控制中的研究    27
4.1 实验对象介绍    27
4.2 实验算法介绍    30
4.2.1 智能解耦控制器的开发    30
4.2.2 BP算法的程序实现    31
4.3 实验步骤    33
4.4 实验结果及分析    35
结束语    37
参考文献    39
致谢    40

第1章 概述
1.1 解耦理论的发展概况
解耦控制是多变量系统控制中的有效手段,其实质上是把一个有耦合的多输入多输出控制系统,通过选择适当的补偿器,把耦合限制在一定的程度或解耦为多个独立的单输入单输出系统[1]。也就是讨论何种措施,能够把一个有耦合影响的多变量过程,化成一些无耦合的单变量过程来处理,或者说经过理论分析与判断,可以有根据的允许一定耦合影响的存在的系统,就可以用我们所熟悉的单变量系统理论来处理。
解耦思想最初狭义的提法是不相干控制原理,它是由Boksenbom(1949)、Hood和钱学森(1954)首先提出的。他们最先将矩阵保障分析法应用于多变量控制系统分析,并提出不相干控制的构想。解耦控制是多变量系统控制中的有效手段,其实质是把一个具有耦合的多输入多输出控制系统,通过选择适当的补偿器,把耦合限制在一定程度或者解耦为多个独立的单输入单输出系统。
    经典解耦理论主要包括两大系列的解耦方法[2],其一是围绕Morgan问题的状态空间方法,这种方法是基于精确对消的全解耦方法,其主要缺陷是对被控对象的任何一点摄动,都会导致解耦性的破坏,Morgan问题的研究大体上分为两个阶段:第一阶段是从1964年到1982年,讨论m=r(m为输入变量的个数,r为输出变量的个数)的情况;第二阶段是从1982年至今,讨论m>r的情况;其二是以Rosenbrock为代表的现代频域法,其设计目标是被控对象的对角优势而非对角化,从而可以在很大程度上避免全解耦方法的缺陷,是一种近似解耦法。考虑到不确定性在实际工业过程中的广泛存在,已有学者在解耦中考虑了不确定性因素的影响,但由于不确定性系统的全解耦实际上存在可能性方面的问题,因此,Morgan方法在处理这些问题时自然是困难重重:Rosenbrock方法由于其本身的近似解耦特性,很容易推广到不确定性系统的解耦控制问题中。然而它们的共同点是需要被控对象的精确模型,这就导致了控制系统对参数变化十分敏感,而实际生产过程数学模型难以建立,且某些生产过程参数有时变、非线性特点。这就限制了经典解耦理论的应用,所以提高解耦控制器的鲁棒性成为提高系统控制品质的重要方面。
    所谓的解耦控制,就是设计一个解耦装置,使其中一个控制量的变化只影响其配对的那个被控变量,而不影响其他控制回路的被控量。这样就把多变量耦合控制系统分解为若干个相互独立的单变量控制系统。下面就来讨论解耦装置的设计问题。首先介绍三种较为经典的设计方法[3]:
(1)    前馈补偿设计法
图中 和 为前馈补偿器。
 
图1.1 前馈补偿设计法结构图
根据不变性原理可求得前馈补偿器的数学模型,即
[   +  ]  =0                               (1.1)
则 
                                             (2.1)
同理      
                                         (3.1)
则       
                                              (1.4)
(2)对角矩阵设计法
对角矩阵是设计一个解耦装置,用以解除多变量控制过程的相互耦合,使其成为相互独立的互不相关的控制过程。通过解耦之后,两个控制回路互不相关,成为两个相互独立的控制回路。
(3)单位矩阵设计法
单位矩阵设计法也是一种可以考虑的解耦设计方法之一。其作用不仅能解除控制回路之间的相互耦合,而且还能改善控制过程的特性,使其广义过程的特性为1,这就大大提高了控制系统的稳定性,减小了系统的过渡过程时间和最大偏差,提高了控制系统的质量。
由解耦控制系统的设计原理可知,以上三种方法都是以获得过程数学模型为前提的,即采用机理分析方法或实验方法对得到的数学模型进行简化。简化的方法很多,但从解耦的目的出发,可以采用如下一些方法。例如当过程的时间常数相差很大,则可以忽略最小的时间常数;当过程的时间常数相差不大,则可以让它们相等。最后,利用对角矩阵法和单位矩阵法,将简化后的传递函数矩阵代入,求出解耦装置,经实验研究,其解耦效果是比较令人满意的。而工业过程千变万化,影响因素众多,要想得到精确的数学模型相当困难,所以这些经典设计方法的适应性不高。
智能解耦技术的发展,非常出色的提高了系统的适应能力。智能化技术的发展为解决复杂工业过程建模和优化控制问题提供了一种很好的解决方案,它能充分利用人的知识,对复杂系统(如非线性、快时变、复杂多变量、环境扰动等)进行有效的全局控制,并具有较强的容错能力,系统在信息处理上既有数学运算,又有逻辑和知识推理[4]。智能化的解耦手段,可以在求解不出模型的情况下充分利用智能化技术的种种特性,最大程度上的适应过程变量的复杂特性,从而实现控制目标。
目前,智能解耦以机器模仿、延伸、扩展人的智能,有效的解决了许多控制难题。作为一门新兴的理论,它还存在着很多方面的不足,譬如它的基础理论还不够系统和完善,控制方法还不是很丰富。因此,迫切需要建立一套更为全面的、坚实的、系统的基础理论体系,要开发出某种综合的、集成的智能控制来解决日益复杂的控制问题。
智能解耦技术是一门跨学科、需要多学科提供基础支持的技术科学,还处于发展初期。综观智能控制理论形成的历史过程,我们可以满怀信心的说,有众多学科的发展成果的强有力的支持,又有十分广泛的实际应用领域,解耦控制必将取得长足的发展,为智能自动化提供理论基础,并将智能控制科学推向一个崭新的阶段。
1.2 论文的研究背景与意义
随着工业的发展,生产规模的越来越复杂,在一个生产过程中,需要控制的变量及操作变量常不止一对,而且这些变量之间常以这种或那种形式相关联着,即耦合。控制对象存在着耦合,就会降低控制系统的调节品质,耦合严重时会使系统无法投入运行,因此对解耦理论的探讨是很有意义的。
经典解耦理论需要被控对象的精确数学模型,控制系统对参数的变化十分敏感,而实际生产过程的数学模型难以建立,且有些生产过程参数具有时变、非线性特点,这就限制了经典解耦理论的应用。因此,需要采用一种带较强鲁棒性的解耦控制器。
智能解耦的出现,一定程度上较好的

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