專利名稱：鍋爐汽包水位模型辨識的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及的是一種計算機應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域的方法，具體是一種鍋爐汽包水位模型辨識的方法。
背景技術(shù)：
影響鍋爐汽包水位的擾動主要有四個來源一是給水方面的擾動；二是蒸汽負荷的變化；三是燃料量的變化；四是汽包壓力的變化。其中，影響汽包水位變化的因素主要是給水流量、蒸汽流量和燃料量，選定汽包水位作為輸出變量y，給水流量作為控制變量u，則汽包水位對象在水流量作用下的動態(tài)特性，是由積分環(huán)節(jié)、逆響應(yīng)環(huán)節(jié)、一階慣性環(huán)節(jié)和時滯環(huán)節(jié)組成的，其傳遞函數(shù)模型G(s)可以表示成G(s)=Y(s)U(s)=Kp(-τ1s+1)(-τ2s+1)se-θs]]>這里Kp是靜態(tài)增益，τ1和τ2是時間常數(shù)，θ是時滯。當(dāng)前的突出問題是如何精確辨識出這四個模型參數(shù)。采用基于常規(guī)的辨識方法(例如階躍響應(yīng)法)時，不能同時辨識出所有模型參數(shù)，需要事先估算時滯和靜態(tài)增益大小，而且辨識精度不高，特別是容易受到外界噪聲干擾，這種不精確辨識偏差會導(dǎo)致?lián)嗽O(shè)計的控制器失效，嚴重的會引起汽包破裂或爆炸，這對實際生產(chǎn)非常不利和有害。因此精確辨識上述一階積分逆響應(yīng)時滯過程是化工實踐中很困難并亟待解決的問題，必須采用先進的辨識技術(shù)來解決。
strm，K.J.等在1984最早提出了繼電反饋辨識方法，該方法可保障被控過程的穩(wěn)定閉環(huán)振蕩響應(yīng)，從而便捷地獲取過程臨界信息，為PID控制器參數(shù)整定提供基礎(chǔ)，因此近年來已廣泛應(yīng)用于工業(yè)PID控制器參數(shù)自整定系統(tǒng)中。許多改進和擴展的繼電反饋辨識方法相繼被提出來。
經(jīng)對現(xiàn)有技術(shù)的文獻檢索發(fā)現(xiàn)，針對穩(wěn)定時滯對象，Wang，Q.G.在文獻Low-order modeling from relay feedback，(基于繼電反饋的低階建模方法，發(fā)表在Industrial & Engineering Chemistry Research，化工工業(yè)與工程研究，1997，36(2)，375-381.)中首次應(yīng)用帶滯環(huán)的偏置繼電器獲得更為精確的辨識結(jié)果。但由于鍋爐汽包水位對象的動態(tài)特性比較特殊，既有積分和時滯環(huán)節(jié)，又必須考慮“虛假水位”現(xiàn)象所對應(yīng)的逆響應(yīng)環(huán)節(jié)。Wang，Q.G.的方法只適用于辨識包含三個參數(shù)的穩(wěn)定時滯對象。Luyben，W.L.在文獻Identification and tuning of integrating processes with deadtime andinverse response(具有時滯和反向響應(yīng)的積分對象的辨識和整定，發(fā)表在Industrial & Engineering Chemistry Research，化工工業(yè)與工程研究，2003，42，3030-3035.)中提出了一種階躍響應(yīng)辨識法，但該方法不僅需要事先知道時滯，且在有干擾噪聲的情況下辨識精度很差。如何設(shè)計繼電反饋實驗快速有效的在線辨識出四個模型參數(shù)，如何提高辨識精度，如何克服外界干擾和模型失配問題，從而緩解辨識誤差帶給系統(tǒng)的控制難題一直都沒有得到徹底的解決。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于針對化工過程中常見的鍋爐汽包水位控制系統(tǒng)中，現(xiàn)有辨識技術(shù)的不足，提出一種鍋爐汽包水位模型辨識的方法，能在不需要任何時滯和靜態(tài)增益等先驗信息的情況下，根據(jù)對周期振蕩極限環(huán)的時域分析得到準確解析表達式，從而精確計算出待辨識參數(shù)，使逆響應(yīng)時滯模型與實際系統(tǒng)相匹配，進而為設(shè)計汽包水位PID控制器提供基礎(chǔ)。
本發(fā)明是通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)的，具體包括以下步驟步驟一偏置繼電器輸出值μ+，μ-和滯環(huán)ε已知參數(shù)送到存儲單元RAM中。
步驟二通過繼電辨識測試，上位機記錄辨識過程的輸入輸出函數(shù)u和y，讀取多個穩(wěn)定振蕩極限環(huán)周期參數(shù)的平均值，即周期Pu1，Pu2，幅值A(chǔ)p，Ad，時間間隔 和 將各參數(shù)送到存儲單元RAM中。
步驟三調(diào)用事先編制好的算法程序解析辨識出系統(tǒng)模型的四個參數(shù)，具體算法步驟如下A)讀取內(nèi)存中的μ+，μ-，ε，Pu1，Pu2， 和 代入方程(1)式，計算待辨識的時間常數(shù)τ2。
-τ2ln(μ+(1-e-Pu1/τ2)-μ-(1-e-Pu2/τ2))=t~min-t~max---(1)]]>
B)將τ2代入方程組(2)、(3)和(4)，讀取內(nèi)存中的Ap和Ad，計算待辨識的時間常數(shù)τ1。
θ=t~min+τ2ln(μ+(1-e-(Pu1+Pu2)/τ2)2μ(τ1/τ2+1)(1-e-Pu2/τ2))---(2)]]>Kp=Ap-Ad(μ+Pu1+2μτ1)-τ2[μ-ln(-μ-(1-e-(Pu1+Pu2)/τ2)2μ(τ1/τ2+1)(1-e-Pu1/τ2))-μ+ln(μ+(1-e-(Pu1+Pu2)/τ2)2μ(τ1/τ2+1)(1-e-Pu2/τ2))]---(3)]]>-Kp(μ-Pu2+2μθ)-2Kpμ(τ1+τ2)[1-eθ/τ21-e-(Pu1+Pu2)/τ2(e-Pu1/τ2+e-Pu2/τ2-2e-(Pu1+Pu2)/τ2)]=2ϵ---(4)]]>C)將τ1和τ2代入方程(2)計算出待辨識參數(shù)θ。
D)將τ1和τ2代入方程(3)計算出待辨識參數(shù)Kp。
在以上各式中，Kp——對象靜態(tài)增益，τ1——對象時間常數(shù)一，τ2——對象時間常數(shù)二，θ——對象時滯，μ+——繼電器輸出高電平，μ-——繼電器輸出低電平，ε——偏置繼電器的滯環(huán)，Pu1——繼電器輸出高電平的維持時間，Pu2——繼電器輸出低電平的維持時間，Ap——對象輸出振蕩曲線的正峰值，Ad——對象輸出振蕩曲線的負峰值， ——從繼電器跳變到對象達到正峰值的時間間隔， ——從繼電器跳變到對象達到負峰值的時間間隔。
本發(fā)明在現(xiàn)有的化工鍋爐汽包水位控制系統(tǒng)中添加帶滯環(huán)的偏置繼電辨識模塊，通過對系統(tǒng)在繼電特性作用下的周期振蕩極限環(huán)進行分析，獲得汽包水位模型中四個參數(shù)的辨識公式。
本發(fā)明在現(xiàn)有工控計算機上可以直接運行實施，在線辨識出鍋爐汽包水位模型。本發(fā)明應(yīng)用過程可以大致分為兩個階段，第一，鍋爐汽包水位調(diào)試控制器參數(shù)初期，在繼電器作用下，整個閉環(huán)系統(tǒng)進入穩(wěn)定振蕩過程。在此過程中，分別記錄下繼電器和對象輸出數(shù)組，并保存在RAM中，通過簡單的數(shù)據(jù)分析，得到多個關(guān)鍵的量測信息。第二，在振蕩周期的多個關(guān)鍵量測信息已經(jīng)存入工控機實時數(shù)據(jù)庫后，調(diào)用事先編制好的程序解析辨識出系統(tǒng)模型參數(shù)。此算法正是在精確時域分析的基礎(chǔ)上創(chuàng)新得出的。本發(fā)明全套調(diào)節(jié)過程可以在工控機仿真控制界面上完成。
在實際化工過程控制現(xiàn)場采用本發(fā)明方法，只需單次繼電辨識實驗即可根據(jù)以上解析方法精確地得到四個參數(shù)，因而操作簡便迅速，并能有效克服噪聲干擾，從而克服了傳統(tǒng)辨識方法的主要缺點。本發(fā)明給出的辨識方法可廣泛應(yīng)用于能源、冶金、石化、火力發(fā)電、紡織等行業(yè)中帶時滯的逆響應(yīng)生產(chǎn)過程的辨識中。


圖1為本發(fā)明繼電辨識組成原理圖；圖2為本發(fā)明所應(yīng)用帶滯環(huán)偏置繼電器的特性；圖3為系統(tǒng)及繼電特性輸出波形；圖4為工控機仿真控制界面；圖5為辨識算法程序流程圖；圖6為具體實施例子應(yīng)用本發(fā)明繼電辨識方法與現(xiàn)有其他辨識方法辨識結(jié)果比較圖。
具體實施例方式
以下結(jié)合附圖和實施例對本發(fā)明的技術(shù)方案作進一步描述。
實施例對于一個化工鍋爐汽包水位對象，在前向給水流量在水流量作用下的動態(tài)特性如下0.6-0.4s+1(s+1)se-0.1s]]>應(yīng)用本發(fā)明給出的辨識方法，第一步按照附圖1所示結(jié)構(gòu)圖組建一個繼電辨識系統(tǒng)；并將偏置繼電器相關(guān)參數(shù)送到存儲單元RAM中。
μ+＝1.2，μ-＝-0.8，ε＝0.2第二步通過繼電辨識測試，上位機記錄辨識過程的輸入輸出函數(shù)u和y，讀取10個穩(wěn)定振蕩極限環(huán)周期參數(shù)的平均值，即周期Pu1＝2.8804，Pu2＝4.3206，幅值A(chǔ)p＝0.7952，Ad＝-0.5838，時間間隔t~min=1.2959]]>和t~max=0.9348]]>也送到存儲單元RAM中。
第三步調(diào)用事先編制好的算法程序解析辨識出系統(tǒng)模型的四個參數(shù)A)讀取內(nèi)存中的μ+，μ-，ε，Pu1，Pu2， 和 代入方程(1)式，計算待辨識的時間常數(shù)τ2＝1.0000。
B)將τ2代入方程組(2)、(3)和(4)，讀取內(nèi)存中的Ap和Ad，計算待辨識的時間常數(shù)τ1＝0.3999。
C)將τ1和τ2代入方程(2)計算出待辨識參數(shù)θ＝0.1002。
D)將τ1和τ2代入方程(3)計算出待辨識參數(shù)Kp＝0.6000。
以上闡述的是本發(fā)明給出的一個實施例表現(xiàn)出的精確辨識效果。需要指出，本發(fā)明不只限于上述實施例，本發(fā)明針對工業(yè)過程中一般逆響應(yīng)時滯過程模型給出了繼電反饋的辨識方法，所以適用于各種有此動態(tài)特性的生產(chǎn)過程。
權(quán)利要求
1.一種鍋爐汽包水位模型辨識的方法，其特征在于，包括如下步驟步驟一偏置繼電器輸出值μ+，μ-和滯環(huán)ε已知參數(shù)送到存儲單元RAM中；步驟二通過繼電辨識測試，上位機記錄辨識過程的輸入輸出函數(shù)u和y，讀取多個穩(wěn)定振蕩極限環(huán)周期參數(shù)的平均值，即周期Pu1，Pu2，幅值A(chǔ)p，Ad，時間間隔 和 ，將各參數(shù)送到存儲單元RAM中；步驟三調(diào)用事先編制好的算法程序解析辨識出系統(tǒng)模型的四個參數(shù)，具體算法步驟如下A)讀取內(nèi)存中的μ+，μ-，ε，Pu1，Pu2， 和 代入方程(1)式，計算待辨識的時間常數(shù)τ2-τ2ln(μ+(1-e-Pu1/τ2)-μ-(1-e-Pu2/τ2))=t~min-t~max]]>B)將τ2代入方程組(2)、(3)和(4)，讀取內(nèi)存中的Ap和Ad，計算待辨識的時間常數(shù)τ1θ=t~min+τ2ln(μ+(1-e-(Pu1+Pu2)/τ2)2μ(τ1/τ2+1)(1-e-Pu2/τ2))---(2)]]>Kp=Ap-Ad(μ+Pu1+2μτ1)-τ2[μ-ln(-μ-(1-e-(Pu1+Pu2)/τ2)2μ(τ1/τ2+1)(1-e-Pu1/τ2))-μ+ln(μ+(1-e-(Pu1+Pu2)/τ2)2μ(τ1/τ2+1)(1-e-Pu2/τ2))]---(3)]]>-Kp(μ-Pu2+2μθ)-2Kpμ(τ1+τ2)[1-eθ/τ21-e-(Pu1+Pu2)/τ2(e-Pu1/τ2+e-Pu2/τ2-2e-(Pu1+Pu2)/τ2)]=2ϵ---(4)]]>C)將τ1和τ2代入方程(2)計算出待辨識參數(shù)θ；D)將τ1和τ2代入方程(3)計算出待辨識參數(shù)Kp；在以上各式中，Kp——對象靜態(tài)增益，τ1——對象時間常數(shù)一，τ2——對象時間常數(shù)二，θ——對象時滯，μ+——繼電器輸出高電平，μ-——繼電器輸出低電平，ε——偏置繼電器的滯環(huán)，Pu1——繼電器輸出高電平的維持時間，Pu2——繼電器輸出低電平的維持時間，Ap——對象輸出振蕩曲線的正峰值，Ad——對象輸出振蕩曲線的負峰值， ——從繼電器跳變到對象達到正峰值的時間間隔， ——從繼電器跳變到對象達到負峰值的時間間隔。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的鍋爐汽包水位模型辨識的方法，其特征是在現(xiàn)有工控計算機上直接運行實施，全套調(diào)節(jié)過程在工控機仿真控制界面上完成。
全文摘要
一種計算機應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域的鍋爐汽包水位模型辨識的方法。本發(fā)明在現(xiàn)有的化工鍋爐汽包水位控制系統(tǒng)中添加帶滯環(huán)的偏置繼電辨識模塊，通過對系統(tǒng)在繼電特性作用下的周期振蕩極限環(huán)進行分析，獲得汽包水位模型中四個參數(shù)的辨識公式。本發(fā)明針對化工過程中常見的汽包水位問題，提出一種新型的在線精確繼電辨識方法，能在不需要任何時滯和靜態(tài)增益等先驗信息的情況下，根據(jù)時域分析得到的準確解析表達式精確計算出四個待辨識參數(shù)，從而得到逆響應(yīng)的時滯模型與實際系統(tǒng)相匹配。
文檔編號F22B37/00GK1858489SQ200610026680
公開日2006年11月8日 申請日期2006年5月18日 優(yōu)先權(quán)日2006年5月18日
發(fā)明者顧誕英, 張衛(wèi)東, 王萍, 蔡云澤, 歐林林 申請人:上海交通大學(xué)