150th迴圈流化床鍋爐燃燒系統

2022-12-04 23:48:03 字數 1254 閱讀 1580

迴圈流化床鍋爐燃燒系統是大滯後、強耦合的非線性系統,各個變數之間的互相影響,造成了動態特性的複雜性。為了實現有效的控制,必須首先研究迴圈流化床鍋爐的動態特性。

傳統的辨識理論體系雖已十分完善,但其諸多附加條件在工業過程中往往難以滿足。因此,需要更加實用化的辨識方法,並且要求辨識方法對實際生產過程的干預盡可能少,辨識結果能服務於現有的控制水平。從這個要求上說,基於工業過程歷史資料探勘的建模方式最為合適。

對於火電廠熱工物件,絕大部分電廠都已擁有 dcs 系統或 sis 系統,擁有豐富的歷史運算元據,這些都為系統辨識提供了良好的基礎。

本文在已有數學模型的基礎上,結合系統機理分析,採取一種針對實際工程可行的辨識方法。該方法適用於不加測試訊號的資料獲取方式來獲得辨識模型,辨識結果便於現有控制器的設。

根據流化床各流動區域物料濃度隨執行主導因素(執行風速)的變化規律,在流動模型的基礎上研發了分密相、過渡和稀相三區計算的傳熱模型。於是,可將迴圈流化床鍋爐沿爐膛高度方向分為密相區、過渡區和稀相區三部分,建立起流動模型。基於一些假設,在流動模型和傳熱模型的基礎上建立燃燒系統的動態數學模型。

上述模型結構提供了乙個灰箱模型,在辨識該模型之前,首先要對工業現場資料進行預處理。

資料選取系統建模一般都是針對單輸入單輸出的系統。對於多輸入單輸出(miso)的系統,可將其看成多個單輸入單輸出(siso)系統的疊加形式。由於執行的歷史資料比較豐富,可以選取一段資料來減小各輸入之間的相互影響。

即選取的一段資料對於所關心的輸入變數和輸出變數性噪比很大,而其他輸入變數沒有波動或波動很小。

經過資料預處理後,雜訊和直流分量的影響已經基本清除,這樣便可對系統模型進行初步辨識。

辨識的基本過程如下:

1) 利用 matlab 工具箱進行系統辨識對於已經過預處理的資料,直接採用 matlab 系統辨識工具箱,得到零極點或帶有延時的 s 域傳遞函式。其具體過程如下: 在命令列輸入 ident 命令開啟辨識視窗,然後選擇左側上方 import data 選項中的 time domain data 匯入輸入輸出資料,在中間的estimate 下拉列表框中選擇 process models 選項,通過選擇零極點和延時形式來獲得辨識結果。

通過對鍋爐歷史資料的分析和建模驗證,可以得出如下結論:

① 採用基於歷史資料的不加階躍測試訊號的建模方法與傳統的方法相比,其結果基本一致。從實際應用的角度看,這種方法更加有效,為工程應用提供了一條新途徑。

② 通過對控制量和被控量的動態特性分析,對實際的操作過程有一定的指導作用。

③ 多輸入、多輸出傳遞函式陣的建立,為迴圈流化床鍋爐燃燒系統的控制策略研究提供了支援平台。

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