浅析模糊控制在电厂热工过程中的应用

王晓杰

【摘要】在电厂的热工过程中，由于传统的PID控制具有一定程度的局限性，因此，要进行控制模式的创新，本文对模糊控制在电厂热工过程中的应用进行了分析，并且还通过仿真技术研究了模糊控制的可行性，希望为电厂热工更好的工作提供帮助。

【关键词】模糊控制，电厂热工，仿真技术

随着社会经济的不断进步，我国的电力企业得到了非常快速的发展，电力工业中的高参数、大容量火电机组已经成为了非常重要的机组，导致生产的难度不断加大。我国电力工业中的生产安全性不断提高，生产过程也逐渐繁琐，导致对电厂热工过程中的控制提出了更高的要求，但是，在现在的热工过程中最常使用的还是PID控制，要想切实提高电厂热工过程的控制质量和水平，一定要进行控制方式的创新。本文对模糊控制在电厂热工过程中的应用进行了分析。

一、模糊控制在电厂热工过程中的应用意义

目前，大部分的电厂热工过程采用的都是PID控制，它不仅结构非常简单，而且对模型有比较小的依赖性，在工程上非常容易实现。但是，随着热工过程的不断发展，对控制质量要求的越来越高，再加上控制对象也越来越复杂，PID控制已经不能完全符合热工过程对控制的需求。PID控制由于自身具有一定的局限性，控制器上的参数不能实现手动调整，因此，要进行控制的创新，而模糊控制正好符合热工过程的需求。模糊控制是在六十年代的模糊数学理论中提出的，目前在各个领域已经得到了广泛的应用，它不仅能够用在规模比较小的线性单变量系统中，还能控制系统比较复杂的对象，从而实现了高参数、可靠性的效果，也正是因为这些特点，模糊控制具有非常好的应用前景。

二、模糊控制的实施步骤

在进行热工过程的模糊控制时，主要的步骤可以分为模糊化、谋划逻辑推理以及接模糊化。在实际操作的过程中这三个步骤分别是在模糊控制器的状态接口、推理机以及控制接口完成的。其中模糊化能够将相关控制对象的物理量利用传感器转变为电量，如果传感器将连续的模拟量当作输出量，那么就需要使用A/D转换器将其转换为计算机输入测量值的数字量，之后对该测量值进行处理。通过这些步骤能够将输入的精确量转变成模糊的变量，从而顺利的实现处理过程。

三、模糊控制在电厂热工过程中的应用

（一）模糊控制在热工对象中的应用

热工过程中的被控制对象的数学模型可以用下面的式子（公式一）来进行表示：Ke-TS/（T1s+1）（T2s+1）。这个式子代表了很多的工业过程，比如热工过程、冶金过程以及炼油过程等。为了使研究更加方便，可以将数学模型变得具体一点，给K、T1、T2都赋予相应的值，之后被控制的对象就变为下面式子（公式二）的样子：20/（0.4s+1）（4s+1）。

下面开始利用模糊控制对公式二进行控制，可以使用二维模糊控制器，其中一个输入是系统误差，另一个输入是误差的变化[1]。首先，规定输入和输出变量的词集。两个输入变量的系统误差E以及误差的变化EC的词集都采用{负，零，正}的表现形式，也就是{N，O，P}，而输出变量U的变量词集要采用{负大，负小，零，正小，正大}的表表现形式，具体为{NB， NS，O，PS，PB}；其次，观察模糊变量的模糊子集。通过相应的计算可以得出，输入变量E的区域为{-20，20}，输入变量EC的区域为{-2.5，2.5}，输出变量U的区域为{-2.5，2.5}，分别选取他们的隶属度曲线。

其中，模糊控制还有相应的规则，具体表示为：如果误差是零，那么输出的也是零；如果误差是负，那么输出的就是正大；如果误差是正，那么输出的就是负大；如果误差之前是零，随后变为负，那么输出的就是正小；如果误差之前是零，随后变为正，那么输出的就是负小；如果误差之前为负，随后变为正，那么输出的就是正小；如果误差之前为正，随后变为负，那么输出的就是负小。

（二）模糊控制的判定

通过详细分析上述内容，可以利用仿真技术来判定模糊控制，从而得到相应的曲线，如图1所示。从图中我们可以看出，模糊控制的效果非常好，也就是说，模糊控制在热工过程中是切实可行的。通过图1还能对PID控制和模糊控制的性能进行比较，从图中可以看出，对于公式二的对象控制来说，PID控制和模糊控制几乎是同时达到稳定状态的，PID控制的超调量大约为3%左右，而模糊控制没有出现超调量，也就是说，模糊控制的性能要比PID控制的性能要高。

（三）模糊控制在热工过程中的适应能力

对于实际的热工过程来说，具有非线性、无法准确建模的特点，而且随着时间的推移也会不断改变，为了能够检测模糊控制在热工过程中的适应能力，可以再进行下面的研究。比如，将被控制的对象进行改变，就拿公式二来说，保持K不变，但是T1、T2要进行改变，得出公式三20/（1.2s+1）（4s+1）、公式四20/（2s+1）（4s+1）以及公式五20/（2s+1）（8s+1），之后还是利用上述的模糊控制器进行模糊控制。虽然参数发生了改变，但是模糊控制的效果仍然没有改变，而且系统没有出现振荡的情况，只是调节时间在慢慢的变长，在公式三、公式四种充分体现了模糊控制在超调量和稳定状态方面的性能。虽然公式五的调节时间有一点长，可能是由于模糊规则比较简单，如果对模糊规则进行优化，就可以改变控制的效果。由此可见，模糊控制在热工过程中的作用是非常重要的，而且适应能力也比较强，具有非常好的应用前景。

结束语：综上所述，在电厂热工过程中应用模糊控制能够起到非常好的效果，而且模糊控制具有较强的适应能力。通过实践的操作可知，模糊控制比较适合用在对象比较复杂、不能准确确定数学模型的非线性系统中，但是应用在简单的系统中也能起到很好的效果。由此可见，模糊控制在电厂热工过程中具有很好的应用前景，并且具有很强的性能。