水轮机调速器的自动化及其发展前景

刘一多

摘要：文章针对水轮机调速器基础原理、数学模型展开分析，通过研究PID调节控制、自适应控制、专家系统控制、模糊控制、神经网络控制、学习控制的应用要点，不断提升水轮机调速器运行状态的稳定性，优化系统运行性能。

关键词：水轮机;基础分类;自动化及其发展

1.水轮机调速器

1.1基础原理

实际运行过程中，水轮机调速器易受到外界不可预测的干扰，常处于动态过程。动态过程分为小波动状态、大波动状态两种情形。（1）小波动状态。处于小波动状态时，系统中各参数的变化量均较小，在工况点附近存在微小变化，可对水轮机调速器进行线性化处理，建立线性数学模型。（2）大波动状态。调节系统受到幅值较大的干扰时，系统参数变化较为剧烈，且均已超出线性范围，水轮机调速器无法进行线性处理，可使用非线性理论进行分析。

1.2主要构成

结合以往的应用经验可知，水轮机调速器在应用中属于复杂程度较高的应用系统，在运行过程中，可将多种类型的应用系统组合使用。从具体构成情况展开分析，水轮机调速器主要由调速器、压力分水系统、涡轮机、发电机、输配电线路等部分组成。调速器在应用过程中，会根据系统输出频率产生的偏差信号完成系统调节，且可形成稳定的闭环控制系统，有利于信号调节工作的顺利进行，以满足实际应用过程的控制要求。

2.水轮机调速器的自动化及其发展前景

2.1PID调节控制

在系统运行调节的过程中，PID调节控制属于常应用的控制方式，其应用结构组成复杂度较低，操作流程便捷性较高，运行期间的模拟误差数值较大，多用于系统较小变形状态时的应用控制。

在模块调节过程中，比例调节器属于常应用的附属结构，设备运行期间不会干扰到系统正常功能的传递顺序，以提升系统运行过程的稳定性、可靠性。比例因子处于大波动的应用状态时，会干扰系统本身的动态属性，产生相应的静态差异，是PID模块应用期间需要重点关注的内容。除此之外，该控制模式在应用过程中具备较强的差分功能，引起调节偏差问题，模块会下达调节指令并对其进行纠正，以不断提高调整结果的有效性。

2.2自适应控制

在系统运行过程中，自适应控制是常使用的控制模式，可凭借受控对象的运行参数与系统本身承载工作条件之间存在的关联，完成数据信息处理工作，提升数据分析结果的可靠性。在调节系统运行过程中，其传动系数易受到工作条件变化而发生变动，对模型运行参数产生较大的影响。在不同的工况状态下，系统的运行参数会发生改变，影响系统的自适应调节。

基于此情况，利用自适应控制对其进行控制时，会在系统运行结构中添加非线性补偿器，其在系统运行参数出现频率偏差或负载偏差时，补偿器会提供相应的补偿频率和负载，使系统保持在正常的工作范围内。在自适应调节过程中，将操作条件划分为若干管理模块，每部分负责一个区域的工作内容，将工作结果存储到计算机中，并对参数变化点进行合理控制，以满足自适应调节要求，实现系统动态间隔管控。

2.3专家系统控制

在自动化化控制模式中，专家系统控制属于常用方法，该系统具备了丰富的控制经验和专业知识，可借助系统完成事件评估，同时可模拟人类进行决策，综合多方面专家提供的建议，达成顺利解决复杂问题的目标。在具体的控制过程中，可对水轮机调速器进行分层，根据系统组成分为若干个管理层次，相互间依托通信工程进行关联。对系统间的从属关系进行梳理，明确出现运行参数差异后引起的连锁反应。出现应用问题后，专家系统根据相互关系将复杂问题简单化，以得到可靠的数据分析结果。专家系统控制可提供解决方案，对方案进行选择时，可利用仿真模型校验方案的使用价值，评估参选方案中的优先级，得到实用价值较高的处理方案。

2.4模糊控制

在自动化化控制模式中，模糊控制的应用频率也处于较高水平，该控制方式在应用中，主要是借助模糊集理论，对整个推理过程进行模糊处理，得到有效决策。在该控制方法的使用过程中，其核心应用内容是模糊推理，在使用过程中利用模糊规则来完成隶属度变量的设计和规范工作。在设计中也会对变量之间的关系进行梳理，了解相关性，得到可靠的数据评估结果。

系统在应用过程中，具备了较强的适应性可完成构建，为不确定系统的搭建提供良好的应用基础。在涡轮调节系统运行过程中，除了应用到模糊控制法外，会将遗传算法融入计算中，利用PID模块完成应用控制，利用推理方法进行PID参数求解。参数信息可自动完成设定，以实现系统的在线调整，提升系统运行稳定性、可靠性，满足不同应用状态下的数据需求。

2.5神经网络控制

在自动化控制体系发展过程中，神经网络控制的出现时间相对较晚，其带来的应用价值较为明显，可以采用类人思维完成系统动态调整，灵动性更强。从实际应用情况来看，神经网络属于独立性较强的自适应控制模型，向模型中提供一些非样本输入时，系统可利用泛化函数完成对应内容的输出，提升分析结果的使用价值。在神经网络控制体系应用过程中，会建立相应的非线性动力学系统，系统本身具备了良好的容错能力。在某一个处理单元出现受损的情况时，神经网络本身带来的负面影响可控制在较小范围内，且不会影响系统稳定工作。从目前的使用情况来看，神经网络控制在应用过程中，具备了较强的应用性能，处于不断完善的阶段，但已经广泛应用在控制领域，具备良好的推广价值。

2.6学习控制

在水轮机控制过程中，学习控制是一種常用的控制方法，是一类模拟人类控制行为的自动化控制系统。在具体应用中，学习控制能够准确获取控制过程中需要的非预测信息，同时可积累足够数量的控制经验。在评估标准的应用前提下，可对应用质量进行客观评估，以提高决策分析结果的可靠性。遗传学习控制是学习控制体系中的重要组成部分，在随机优化理论的基础上，实现最优解的合理选择。在最优解选择中，利用仿生物进化理论可对控制过程进行合理推演，获取最佳的应用效果。

结语

综上所述，在水轮机调速器运行过程中，进行自动化化控制具有重要的应用价值，通过自动化控制在实际应用中的注意事项。一方面，可提升系统控制结果的可靠性，营造稳定的系统运行环境;另一方面，可积累更多的价值数据，为系统持续发展创造可靠的应用条件。

参考文献

[1]何刚，赵晨夕.Simulink在水轮机调速器仿真中的应用[J].技术与市场，2021，28（2）：35-37.