基于MATLAB的锅炉液位模糊控制系统设计

基于MATLAB的锅炉液位模糊控制系统设计摘要：本文首先介绍了锅炉控制系统的基本结构特性，分析了锅炉液位控制具有非时变和滞后性等特征，采用模糊控制技术来实现对锅炉液位实时跟踪控制，试验仿真结果表明，模糊控制系统能够较好的获取液位控制系统的动态和静态性能，体现了该控制系统的可靠性和优越性，为工业生产应用提供相应的理论。关键词：模糊控制；锅炉液位；模糊控制器；跟踪控制；MATLAB在工业控制过程中，锅炉是电厂和化工厂等行业领域常见的生产蒸汽的机械设备，在控制系统中作为被控对象，其输出参数主要为液位，液位是一个关键的控制技术因素，锅炉液位控制系统存在非线性，滞后，耦合等特征，不易获取精确数学模型，因此，基于研究单变量、时不变和线性控制系统的经典控制理论方法是不能够满足控制系统要求，难以表达和处理这类不确定性，不完全性和时变性系统，不能较好地获取液位控制系统的静态和动态性能。模糊控制以不清楚控制对象，把控制对象的操作经验用语言表述为模仿人模糊规则送入机器中完成对系统的自动控制的实现，让计算机能够识别判断，认识和处理及其利用，它可脱离控制系统的数控模型而是依赖于各类设定的模糊规则，模糊控制技术在非线性复杂动态控制系统能获取阻尼参数性能和减少响应过度超调，体现出了应用的优越性，实现了对控制系统更精细，更高效和更可靠的控制[1]。1.锅炉液位控制系统的基本结构及工作原理1.1锅炉液位控制系统的基本结构锅炉液位控制系统一般由锅炉，调节器，调节阀，省煤器及汽鼓等部件构成。在生产蒸汽过程中，为保证锅炉正常运行，就需控制其液位为正常设定值。锅炉液位过高，则易使蒸汽带水溢出锅炉带来危险；而锅炉液位过低，则易烧干锅导致严重的机械故障，损害设备及发生事故[2]。当蒸汽的耗汽量与锅炉进水量相等时，液位保持为参考值，当锅炉的给水量不变，蒸汽负荷突然增加或减少时，液位也随之发生相反的变化，从而导致锅炉液位发生变化，不论出现什么情况，锅炉液位参考值与实际值之间存在一定的误差，可认为，控制器均可控制，去开大或关小给水阀门，使液位保持恒定[2]。实际上误差是随机的，不可避免。这里我们不再考虑。因此，必须设计一个高性能的控制器来严格对锅炉液位高低的控制来保证锅炉安全正常地运行。下图1为锅炉液位控制系统的方框图。图11.2锅炉液位控制系统的工作原理图1所示，锅炉为被控对象，系统的输出为锅炉液位，其中干扰参数包含给水压力或蒸汽负荷变化等相关的内外扰动参数，测量反馈元件是用来测量或指示锅炉液位，并根据一定规则转化为一定的信号送入模糊控制器中，得出液位偏差，然后根据模糊控制规则发出相应的输出信号作用于调节阀使其发生规定动作；调节阀在控制系统中起到执行元件的作用，根据控制信号对锅炉的进水量进行调节，阀门的运动取决于阀门特性，与输入信号呈现某种曲线关系变化。为保证安全，这里的给水调节阀一般采用气关阀，一旦发生断气现象，阀门保持打开位置，保证汽鼓不被烧干损坏。液位信号的输出可以通过液位传感器来获得，从而通过锅炉液位转换为电量以后，就可以很方便地进行测量、传输、处理和控制。1.3锅炉液位控制系统的工作原理图1所示，锅炉为被控对象，系统的输出为锅炉液位，其中干扰参数包含给水压力或蒸汽负荷变化等相关的内外扰动参数，测量反馈元件是用来测量或指示锅炉液位，并根据一定规则转化为一定的信号送入模糊控制器中，得出液位偏差，然后根据模糊控制规则发出相应的输出信号作用于调节阀使其发生规定动作；调节阀在控制系统中起到执行元件的作用，根据控制信号对锅炉的进水量进行调节，阀门的运动取决于阀门特性，与输入信号呈现某种曲线关系变化。为保证安全，这里的给水调节阀一般采用气关阀，一旦发生断气现象，阀门保持打开位置，保证汽鼓不被烧干损坏。液位信号的输出可以通过液位传感器来获得，从而通过锅炉液位转换为电量以后，就可以很方便地进行测量、传输、处理和控制。2模糊控制系统的设计2.1模糊控制系统结构分析基于模糊控制技术的锅炉液位控制系统的核心是模糊控制器，设计性能优良的模糊控制器对模糊控制系统起到重要作用。因此在设计模糊控制器的过程中，主要是确定模糊控制器的结构，选择模糊子集、建立相应的模糊规则并选定近似推理算法，根据积累的操作经验和历史测试数据，建立模糊控制规则[3]。根据锅炉液位控制系统的要求，采用二维FC，它采用双输入、单输出基本控制结构，且选取能够反映锅炉控制过程中的输出液位参数变量的动态特性，最终实现系统的参数辨识。这里，选用参输入量液位Level和流量rate作为控制器的两个输入分量，选用输出控制对象调节阀Valve作为输出分量。根据上述分析，本系统采用的是Sugneo型推理模糊控制器。2.2模糊控制器FC的设计锅炉液位模糊控制器的设计一般遵循以下规则：首先对锅炉液位控制系统进行综合分析，选择确定系统的输入输出因子，选取模糊控制器结构，确定隶属函数，建立模糊规则，最后进行系统的模拟仿真。模糊控制器的设计是模糊控制中的重点，它由模糊化模块、近似推理模块以及模糊判决三个核心部分组成。其中模糊化接口模块主要将测量参考量和锅炉液位控制系统的输出变量液位，并将它们映射到一个合适的响应论域的量程，然后，精确的标准化输入数据被变换为适当的模糊集合的标识符；近似推理模块为模糊控制系统的核心，根据输入和输出模糊规则，推理出相应的模糊关系方程，获取模糊信号输出；模糊判决起到模糊控制的推断作用，并形成一个非模糊的或精确的控制作用。下图2为模糊控制器的基本结构[4，6]。图22.2.0精确量的模糊化过程模块实现的实质是把操作者的经验加以总结，并将在控制过程中由经根据本控制系统的实际需，对输入量液位Level、流量rate和输出控制对象阀Valve的模糊语言描述（模糊集）定义如下：描述输入量Level、rate和输出控制量Valve的语言值模糊子集均选为NB（负大），NM（负中），NS（负小），Z（零），PS（正小），PM（正中），PB（正大），量化论域均取为{-3，-2，-1，0，1，2，3}。根据实际情况和实践经验来选取相应模糊集的隶属函数，本系统选择输入量和输出量各档的隶属函数均为三角形分布。通过上述就可实现了精确量的模糊化过程。2.2.1模糊控制算法模块实现模糊控制的核心是模糊控制规则的建立，模糊控制规则验得来的相应措施总结成一条条控制规则。根据锅炉液位控制系统保持液位恒定的下列几条操作规律：（1）如果锅炉液位偏低，则增加调节阀门打开度；用符号型表述为“（level==low）=valve==openfast”。（2）如果锅炉液位偏高，则减少调节阀门打开度；用符号型表述为“（level==high）=valve==closefast”。（3）如果锅炉液位正好，则保持调节阀门开度恒定；用符号型表述为“（level==right）=valve==nochange”。（4）如果锅炉液位正好而进液流速慢，则增大调节阀门打开度；用符号型表述为“（level==right）&(rate==negative)=(valve==openslow)”。（5）如果锅炉液位正好而进液流速快，则减少调节阀门打开度；符号型表述为“（level==right）&(rate==positive)=(valve==closeslow)”。以上所有的模糊条件推理语句就构成了一个完成的控制策略，为锅炉控制系统清晰化模块奠定了基础。2.2.2模糊判决或清晰化模块的实现经过模糊控制算法模块以后，输出的都是模糊集合，它由多条模糊控制规则说得的综合，其隶属函数多数是分段、不规则的形状，清晰化的目的就是把它们等效成一个个清晰值，即映射到某些特定值上。3锅炉液位模糊控制系统的仿真实现3.1模糊控制系统仿真分析3.2根据锅炉液位模糊控制系统的两个输入参量液位基于上述对控制系统的理论分析，这里采用MATLAT7.0level和流速rate建成的五条规则在MATLAB中构成的结构环境下进行模拟仿真，验证模糊控制器在锅炉液位控制系统如图4所示。中的使用效果，同时在系统仿真过程中不断地调整模糊控制器的相关控制规则和各项参数。采用MATLAB/Simulink下构建模糊锅炉液位控制系统仿真模型。首先在模糊推理系统中图形用户界面（GUI）下建立模糊控制器，然后在SIMULINK环境下，选择所需的模块，建立系统仿真模型进行仿真。这里注重介绍模糊控制器的图形化编程过程，然后给出仿真结果。3.3模糊控制器的MATLAB建模首先，本文主要利用MATLAB给出控制器的主要建模模块，相关模块的建模过程相类似，需注意的是在对其他相关模块建模时要主要对属性参数的修改。这里给出了FIS中输入参数e编辑过程如图3所示，各项参数已选定，这里不再一一详述。另外两个输入参数ec和控制量u的编辑做修改即可[7]。图3图4图5从仿真结果图5锅炉液位模糊控制方波及其响应曲线中可以看出，幅度上还存在一定的差异，但通过系统不断修正后，基本上接近目标值，总体而言，系统可以实时跟踪目标变量数即实际测量值从时间上跟踪追随参考量值较好，体现了基于模糊控制技术的控制系统在一定程度上的优越性。为实际工业生产应用提供了一定的理论基础4小结用MATLAB仿真软件对模糊控制器进行图形化仿真是一种直观且简洁的方法，它可以有效缩短模糊控制系统的设计时间。锅炉液位控制属于恒值控制，精度相对要求低一些，采用模糊控制技术能够使锅炉控制系统自动地工作于最优或接近最优动态运行状态，体现出了较高品质的控制性能[5]。在现实工业控制领域中，还需要根据系统静态需求和动态变化情况对不断修正模糊规则表，以获取良好的控制效果。参考文献[1]刘豹.现代控制理论[M].第2版.北京:机械工业出版社,2003.[2]胡寿松.自动控制原理[M].第4版.北京:科学出版社,2002.[3]石辛民,郝整清.模糊控制及其MATLAB仿真[M].第4版.北京:清华大学出版社,北京交通大学出版社,2008.[4]蔡自兴.智能控制[M].第2版.北京:电子工业出版社,2004.[5]庞中华,崔红.系统辨识与自适应控制MATLAB仿真[M].北京:北京航空航天大学出版社,2009.[6]刘金琨.机器人控制系统的设计与MATLAB仿真[M].第4版.北京:清华大学出版社,2008.[7]缪志农.基于状态空间方法的自适应模糊控制研究[D].西南交通大学,2006.