《水轮发电机组调速器模糊控制研究.doc》由会员分享，可在线阅读，更多相关《水轮发电机组调速器模糊控制研究.doc（44页珍藏版）》请在三一办公上搜索。
1、1 引言1.1 课题的提出1.1.1 课题研究的背景及意义 水轮发电机组把水能转变为电能供生产、生活使用。用户在用电过程中除要求供电安全可靠外，对电网电能质量也有十分严格的要求。按我国电力部门规定，电网的额定频率为50HZ，大电网允许的频率偏差为士0.2Hz。随着电力用户对电网质量要求的提高，水电站在向电网供电时必须保证电压和频率的稳定，于是水轮发电机组的调节问题受到人们极大的关注。水轮机调节系统中的主要设备是调速器，调速器调节规律的好坏直接影响到机组工作状态，也就影响到企业的经济效益。因此对水轮机调节规律的研究就显得尤为重要。 PID控制器具有计算简单、稳定性好和鲁棒性强等优点，目前投入运行
2、的水轮机调速器主要还是采用PID调节规律或者是以PID调节为基础的调节规律。但是，由于水轮机的“水锤”效应，加上负载的非线性以及电力系统负荷的不断变化，导致了系统频率的波动，使得水轮发电机组具有非线性、时变等特性，常规PID控制难以取得理想的控制效果。因此寻求一种适应能力强，鲁棒性好的调速方法，是水轮发电机调速过程中急待解决的问题1。1.1.2 课题的提出 水轮机调速系统是一个具有严重非线性特性、时变、存在水锤效应的非最小相位闭环系统，其动力学特性的内部不确定性和外部环境扰动的多变性等增加了控制的难度。水电机组启动频繁，各种参数和机组特性对机组开机过程影响很大。如果调节次数过多或者超调很大，机
3、组转速上升过快，不仅机组承受冲击较大，且由于机组在接近额定转速时速度过快，势必造成同期并网困难。机组最优开启要求是：在机组允许的加速度并保证不过速的情况下，开机过程尽可能短。开机过程调速器工作于频率调节模式，此时PID参数整定更为复杂。控制系统在实际应用之前必须进行调试以确定其控制的准确性。常规的PID控制必须在现场根据机组容量、突变负荷的容量、负荷性质等加以试验整定。水轮机调速系统因其在水电站中的重要作用而不能轻易做现场试验；如果用模型做试验，试验必然有较大的偏差，因为模型不能精确地反映被模拟对象的特性。一般的，通常利用计算机软件所提供的仿真工具对水轮机调节系统的控制规律进行仿真研究，来对控
4、制系统做初步的检验。当仿真系统中控制稳定之后再做现场试验，这时控制系统不会有大的错误控制，也就不会对设备造成任何破坏。本文就是利用VB软件对所设计的控制系统进行仿真分析的。1.2 分析水轮机调节系统的传统方法小波动稳定性分析一般采用传递函数的数学模型，过水系统按弹性水机考虑，过水系统的数学模型的传递函数中含有双曲函数，为此特根据双曲函数性质将过水系统的传递函数近似表达为若干个一阶微分方程式，因而调速器、水轮发电机组等数学模型也用一阶微分方程式表达，则整个系统小波动的数学模型都采用一阶微分方程组的形式来表达。大波动过渡过程一般利用差分方程进行仿真，采用特征线解法原理，将水轮机的基本方程式、运动方
5、程和连续方程转变为特征方程组，然后再求解2 。1.3 控制策略现代控制技术在水轮机调节系统应用广泛，这主要有PID控制，自适应控制，智能控制等。1.3.1 PID控制1922年美国洛尔斯基首先提出PID调速器。由于其结构简单、可靠易于操作和调节，至今仍是生产过程自动化中使用最多的一种调节器，也是目前水电机组调速器中使用最广泛、技术最成熟的一种。PID控制是按偏差的比例、积分和微分线性组合进行控制的方式，在工况确定的情况下适当选择PID控制参数，可以使水电机组得到较满意的动、静态性能。但是，即使对被控对象整定了一组满意的PID控制参数，一旦对象特性发生变化时，也难以保持良好的控制性能。当过程的随
6、机、时滞、时变和非线性等特性比较明显时，采用常规PID调节器也很难收到良好的控制效果，甚至无法达到基本要求。为了获得较理想的控制效果，国内外许多专家在经典PID控制策略基础上进行了大量广泛而深入的研究，出现了许多基于PID改进的控制策略。叶鲁卿等提出了水轮机变结构变参数调速控制思想；蒋传文等将混沌动力学引入到进化规划的变异算子中，提出了一种混沌变异进化规划方法，能有效实现PID参数最优整定，系统达到稳定、超调量小、响应快等特点。1.3.2 自适应控制自适应控制的实质是控制策略在控制过程中不断地辨识对象的变化情况，将系统现有的和期望的品质指标进行综合比较并同时作出相应的决策，对控制策略本身进行修
7、 改，以使系统趋于最优。因此，在水轮机调节系统中采用自适应控制方法很有效。我国的研究人员对自适应控制在水轮机调节系统中的应用进行了大量的研究。王伯林在水轮机调速器方面进行了模型参考自适应控制及转速自适应控制的研究；GOrelindl等提出了根据机组负荷变化改变PID控制参数的最优PID控制，提高了机组的动态响应特性；OPMark提出了一种基于极点配置自适应控制技术的鲁棒性稳定设计算法。1.3.3 智能控制水轮机调节系统是一个典型的高阶、时变、非最小相位、参数随工况点改变而变化的非线性的复杂系统，确定其数学模型十分困难，而智能控制正是基于实现大规模复杂系统的控制需要，在现代计算机技术，人工智能和
8、微电子学等学科高速发展的前提下，针对控制对象及其环境、目标、任务的不确定性和复杂性而提出来的门新兴学科。因此，将智能控制引入到水轮机调节系统中无疑将成为一种好的策略。智能控制作为控制理论的高级阶段，在水轮机调节系统中的应用还处于发展初期，它包括专家控制，模糊控制，神经网络控制3。1.4 控制方案的选取由于水轮机调节系统是一个典型的高阶、时变、非最小相位、参数随工况点改变而变化的非线性的复杂系统，目前国内水轮发电机调速器还大多采用PID控制策略，但同时也发现积分作用在减小稳态误差的同时，却容易导致积分饱和，使系统超调量增大；微分作用可以提高响应速度，但是对高频干扰特别敏感，甚至导致系统失稳。而最
9、近提出的模糊控制是一种仿人工控制，它需要一定的经验，所以在系统控制中往往和其他的控制算法结合起来使用。针对这种缺陷我们将模糊控制思想结合起来，并应用到水轮机调节系统中，通过大量的仿真实验进行研究。可知，采用该类模糊控制器以误差和误差的变化率为输入变量，具有比例和微分作用，而缺少积分作用。若将模糊控制器与具有积分作用环节并联使用，从而获得三种FUZZY-PID结构形式：（1）模糊控制和I控制并联 （2）模糊控制和PI控制并联(3)模糊控制和PID控制并联。本文采用模糊控制PI控制调速器4。1.5 课题研究的内容 本课题主要通过对水轮机调节系统工作过程的研究，掌握水轮机调节系统工作特性，用VB的仿
10、真功能，以我们电厂现在运行的水轮发电机组为被控对象，对设计的模糊PI控制系统进行仿真，从而验证该控制器在水轮机调节系统中应用的可行性。 本文的主要内容是：首先分析了水轮机调节系统的组成、结构等基本情况，介绍了水轮机调节系统的工作原理及工作过程，根据调节系统结构建立了水轮机调节系统的数学模型。论述了模糊PI控制的理论基础，介绍了模糊控制的原理及模糊PI控制器的结构，然后在此基础上，根据模糊PI控制器的设计步骤，利用专家对PID参数调整的经验设计了适用于我们电厂水轮机调节系统的模糊PI控制器，然后利用VB进行仿真，从而证明了模糊PI控制的优越性。2 水轮机调节系统原理与数学模型2.1 水轮机调节系
11、统的结构水轮机调节系统是由水轮机控制设备(系统)和被控制系统组成的闭环系统。水轮机、引水系统、发电机及其所并入的电网称为水轮机调节系统的被控制系统；用来检测被控参量(转速、功率、水位、流量等)与给定量的偏差，并将其按一定的特性转换成主接力器行程偏差的一些装置组合成为水轮机控制设备(系统)。水轮机调速器则是由实现水轮机调节及相应控制的电气控制装置和机械执行机构组成。水轮机调节系统的工作过程为：测量元件把机组转速，频率、功率、水头，H、流量Q等反映机组运行工况的参数测量出来作为水轮机调速器的反馈信号，与给定信号闭环综合后，经放大校正元件控制执行机构，执行机构操纵水轮机导水机构和桨叶机构5。2.2
12、水轮机调节系统的数学模型数学模型按时间上是连续的还是离散的，可以分为连续模型和离散模型两大类。一般我们研究的工业被控对象都是连续的。如果所采用的控制器也是连续的，则所组成的控制系统就是一个连续系统。例如，水轮机调速器机械液压型或电子液压型时，水轮机调节系统即为连续系统。如果是微机型调速器，由于调速器微机部分是离散型，而液压随动和机组部分是连续的，在此情况下，整个系统是一个混合系统，又称为采样系统。我们知道，一个连续系统的运动过程，是用微分方程来描述的。根据被研究对象的特性和运动规律，有线性微分方程和非线性微分方程。前者成为线性系统，后者称为非线性系统。线性系统又可以分为定常(时不变)的和时变的
13、两种。对于高阶微分方程，我们可以把它分解成一阶微分方程组来求解。用一阶微分方程组描述的数学模型称为状态方程模型。求解线性定常微分方程，拉氏变换是有力的工具。因此可对微分方程式等号两边的输入量和输出量分别取拉氏变换，并在零初始条件下取输出量和输入量之间象函数的比，即为该系统的传递函数。用传递函数描述的模型称为传递函数模型，它不同于微分方程模型和状态方程模型，因为已经不是时间域的了。应用经典控制理论分析综合自动控制系统时，一般都采用传递函数模型。特别是因为控制系统均由若干个环节组成，各个环节又可以分解为最基本的典型环节的组合。按环节构成系统模型进行计算机仿真，当需要改变其中某个参数时修改很方便而且
14、很容易考察系统中某个环节的信息。描述离散系统输入与输出之间的运动规律或过程是用差分方程，应用Z变换，在零初始条件下取输出量与输入量象函数之比，即为脉冲传递函数。脉冲传递函数是研究离散系统常用的数学模型。同理，在时间域内也可以用一阶差分方程组来描述离散系统，则就是离散状态方程模型6。2.3 水轮机调节系统原理图水轮机调速器是水轮机调节系统中最重要的组成部分，也是保证水电厂机组稳定运行的重要控制设备，直接关系到机组的安全与稳定运行。水轮发电机组调速系统中调速器设计的性能的好坏，通过仿真实验来验证，为此需要建立水轮发电机组的数学模型。现在水轮机调速系统主要由调速器，液压随动系统，压力引水系统，水轮机
15、，发电机及负荷组成。根据各部分信号的传递函数由图2.1所示水轮机调节系统原理图：调速器液压随动系统水轮机及引水系统发电机及负荷+-扰动+-图2.1 水轮机调节系统原理图2.3.1 水轮机及引水系统数学模型(1）对于混流式水轮机，其动态特性可表达为： （2.1） 式中：Mt水力矩；Qt流量；H水头；n转速；y导叶开度。将对应于Mt、Qt、H、n、y 的相对偏差量分别记为、x 和 s，由（1）式可得：=（h，x，s） =（h，x，s） （2.2）在波动较小时，可将（2）式在工作点附近展开为泰勒级数，并略去含二阶以上各阶导数项，能得到如下的6系数水轮机动态特性表达式： （2.3）由于导叶开度y 与主
16、接力器行程有渐近线性关系=，令，则（3）式变为： (2.4）其中， ， （2.5）(2）压力引水系统在水轮机调节过程中，有压过水系统内的流量随之变化，由于水流惯性的作用产生水击。在导叶打开时，流量增加，会引起水轮机上作用水头降低。在水击作用较大时，水头降低引起的力矩下降会超过流量增加引起的力矩增加，从使力矩暂时下降。这种反调作用对水轮机调节系统动态过程有明显的劣化作用。在短引水系统中，水体及管壁的弹力对水锤影响较小，可以用刚性水锤理论来描述压力引水系统。 （2.6） 式中：一一水头变化 (m) L一一引水管长度(m)v一一流速(m/s) A一一管道横截面积() Q一一流量()则 （2.7） 式
17、中压力引水系统水流惯性时间常数。令为水头相对偏差值，为水流相对偏差值，其中和分别为额定水头和额定流量，对 进行拉氏变换，得到压力引水系统传函： G(s)=-TWS (2.8) (3）由上述可知水轮机及压力引水系统的框图为： 图2.2 水轮机及压力引水系统框图由图可知，对混流式水轮机输入量有二个：转速、导叶接力器行程。输出为1个，即水轮机力矩。由方框图，并考虑刚性水击，可写出混流式水轮机及引水系统，则传递函数为： （2.9） 若选定某稳定工况为初始稳定工况，h=1，x=1，y=Y/Ym=Y0 ，所以水轮机在不同的初始稳态工况下，六个传函分别为eqh=0.5Y0，eqy=1，eqx=0，eh=1.
18、5Y0，ey=1，ex=-Y0，Y0为过程开度稳态初值。由上述可简化水轮机及其引水管道的传函为： (2.10)2.3.2 发电机模块分析水轮发电机运行时，在小瞬变工况下，机组的运动方程为： （2.11） 式中：J-机组转动部分的惯性矩() -机组转动角速度（rad/s）n-机组转动转速（r/min）Mt-水轮机转矩（N.m）Mg-发电机负荷阻力矩（N.m）又由于稳定状态下，且，取偏差相对值，令为机组负荷阻力矩偏差相对值，为水轮机输出主动力矩： (2.12)以相对偏差值表示： (2.13)其中 Ta是有一个关系到系统稳定的参数，一般来说根据实际现场经验，Ta值越大，越有利于调节系统的稳定。电力系
19、统负荷中的转动惯量对调节过程所起的作用与Ta相同，常用负荷惯性时间常数Tb来表示负荷转动惯量大小。负荷阻力矩的变化由两部分组成，以mg0表示负荷的投入变化量，以表示转速变化引起的阻力矩的变化，为发电机负荷力矩偏差相对值对转速偏差相对值，表示发电机负荷自调节系数，表征了其调节能力的强弱，当转速升高时，输出频率增加，电力系统负荷力矩增加，同时，由于调节作用的滞后，水轮机的输出水力矩减小，使作用于水轮机的合力矩阻止机组转速升高，达到平衡，反之亦然。根据在实际电网中的经验，于是发电机动态方程为： （2.14）其中在实际工程应用中，由于非常小，在理论上分析时可以忽略不计，将并入发电机中考虑，再令，为水轮
20、发电机综合自调节系数。其传递函数为： (2.15)2.3.3 液压随动系统机械液压系统的作用是把电气信号转换并放大成具有一定操作力的机械位移信号，具有功率放大系数大、负载力大等特点，它主要由两部分组成，即电气一位移转换部分和液压放大部分。在实际的水电机组中采用集成式直连型电液随动系统，将电液转换器和主配压阀活塞作为一体，综合放大器和液压放大器环喷式电液伺服阀构成第一级放大环节，将电压信号转变为位移信号输出，控制主配压活塞位移；主配压阀与主接力器构成第二级液压放大器，将主配压阀活塞位移转换为具有一定操作力较大位移输出，调节水轮机导叶开度，进而控制通过水轮机的流量，调节水轮机发电机组输出频率和功率
21、。机械液压系统原理如下图所示：环喷式电液伺服阀配压阀主接力器位移-电压变送器+-图2.3 机械液压系统原理图 （2.16）式中Ty随动系统的时间常数，则液压随动系统的传递函数为： （2.17）2.3.4 水轮机调节系统传递函数对上述各环节进行拉氏变换，可得到如下的水轮机调节系统的线性化传递函数： （2.18）如图所示为混流式水轮机组调节对象方框图： 图2.4 水轮机调节对象框图2.4 水轮机调节系统的数学模型在稳定工况点附近，得到水轮机调节系统的线性化数学模型如下图：调速器mt(s)+ -X0(s)+ -X(s)mg0图2.5 水轮机调节系统数学模型 经过上述分析与推导，建立了水轮发电机组在小
22、扰动工况下的线性化模型，在稳定工况点附近，可以用线性化模型代替真实模型进行近似分析7，8。2.5 水轮机调节系统非线性分析 水轮机调节系统是一个非线性的时变系统，主要是因为电液伺服控制系统存在的非线性及其水轮机和引水系统自身存在的非线性。 电液伺服控制系统中，环喷式电液伺服阀、主配压阀和接力器自身具有非线性，上面的液压系统模型分析可知，主配压阀阀芯在不同的工作点具有不同的开口量，使接力器响应时间常数在过渡过程中变化。同时液压系统常见的饱和非线性，库仑磨擦力、伺服阀中阀口的正重叠量引起的死区特性、液动力、有隙和磁滞非线性等也产生电液伺控制系统中的非线性特征。 水轮机及其压力引水系统中水流的水头变
23、化，过流管道的弹性作用，使水轮机模型中传递系数随过渡过程工况变化而变化，同时影响发电机的自调节系数en的变化，从而使调节对象具有较大的非线性和时变性。 水轮机调节系统的非线性直接影响发电机输出电能频率和过渡过程中的动、静态品质，是不利系统稳定的重要因素9。3 模糊控制算法的理论基础及设计方法 模糊控制是建立在模糊推理基础上的一种非线性控制策略。它通过模糊语言表达了人们的操作经验以及常识推理规则。采用这种控制策略的控制器就叫模糊控制器，它是一种语言型控制器。模糊控制器是以模糊集理论为基础发展起来的，并已成为把人的控制经验及推理纳入自动控制策略之中的一条简洁的途径。3.1 模糊控制器的工作原理模糊
24、控制系统一般按系统偏差及偏差变化率来实现对工业过程的控制。图3.1出了模糊控制系统的基本结构，包括模糊化、模糊规则基、模糊推理、解模糊化和输入输出量化等部分。输入量化输入量化被控过程模糊化模糊推理解模糊化输出量化模糊规则r +-eEec EC Uu 图3.1 模糊控制器结构 图中：r为设定值，y为构成输出。e和ec分别为控制偏差和偏差变化率，E和EC分别是e和ec经过输入量化后的语言变量，U为基本模糊控制器语言化变量，u为经过输出量化以后的实际输出值。(1)模糊化。模糊化模块的作用是将一个精确的输入变量通过定义在其论域上的隶属度函数计算出其属于各模糊集合的隶属度，从而将其转化成为一个模糊变量。
25、以偏差为例假设其模糊论域上定义了负大，负中，负小，零，正小，正中，正大七个模糊集合，为便于工程实施，实际应用中通常采用三角形或者梯形隶属度函数。对于任意的输入变量，可以通过上面定义的隶属度函数计算出其属于这七个模糊集合的隶属度。(2)模糊规则。模糊规则基是模糊控制器的一个重要组成部分，由操作经验和专家知识总结得到的模糊规则.模糊规则表中：NB一负大；NM一负中；NS一负小；Z一零；PS一正小；PM一正中；PB一正大。表中的模糊规则可以表述为： 第i条规则：if is and isthen U is i=1，2其中，负大，负中，负小，零，正小，正中，正大。模糊规则是设计模糊控制器的核心，建立模糊
26、控制规则的方法常用是经验归纳法。所谓经验归纳法，就是根据人的控制经验和直觉推理，经整理、加工和提炼后构成模糊规则系统的方法。这些规则实质是人类控制行为的一种语言描述。模糊控制器最常用的结构为二维模糊控制器，它们的输入变量一般取误差和误差变化，输出则为控制量的增量。对此种结构的模糊控制器，常采用所谓的Mamdani控制规则。其中误差、误差变化及控制量增量均取7个语言值，为NB，NM，NS，Z，PS，PM，PB，这样便可得到如下控制规则： if E is PB and EC is NB，then U is Z if E is PB and EC is NS，then U is NM模糊控制器控制规
27、则的设计原则是：当误差较大时，控制量的变化应尽力使误差迅速减少。当误差较小时，除了要消除误差外，还要考虑系统的稳定性，防止系统产生不必要的超调，甚至振荡。(3)模糊推理。推理是模糊控制器中，根据输入模糊量，由模糊控制规则完成模糊推理来求解模糊关系方程，并获得模糊控制量的功能部分。模糊推理是模糊逻辑理论中最基本的问题。常用的模糊推理方法是最大最小推理。下面具体介绍推理方法：对于有两个输入变量E和EC、一个输出变量U的模糊控制器，控制规则取为：if E is A11 and EC is A12 then U is U1if E is A21 and EC is A22then U is U2其中与
28、A11和A12与A21和A22分别是输入语言变量E和EC的两个相邻模糊子集；而U1与U2是输出语言变量U的两个相邻模糊子集。如果己知E=e0，ec=ec0，则可以根据它们的隶属函数，uAil (e0)和，uAi2 (ec0) (i=1,2是相邻两个模糊子集的序号)，可以求出合成度为： (2.9)式中，算符*取极小或者取代数积，则对于序号为i的规则其推理结果为 (2.10)那么其两条规则的合成推理结果为： (2.11) (4)解模糊化。解模糊化实际上就是一个从模糊控制作用空间到精确控制作用空间的映射，即解模糊判决。判决的方法很多，本文介绍最大隶属度法，这个方法在输出模糊集合中选取隶属度最大的论域
29、元素作为判决结果，如果在多个论域元素上同时出现隶属度最大值，则取它们的平均值作为判决结果。这种方法的优点是简单易行，其缺点是概括的信息量较少。因为，该法排除了其他一切隶属度较小的论域元素(量化等级)的作用显得比较粗糙，只能用于控制性能要求一般的系统中。(5)输入输出量化。输入量化的作用是将实际输入变量的基本论域变换成为其相应语言化变量的论域。以偏差e为例，其论域是由实际过程特性和操作习惯决定的，其对应的语言化变量E的论域则是由E上定义的模糊集合个数决定的，偏差输入量化的作用是将输入乘以一个比例因子变为E，以便变化EC域。同样，ec也需要通过相应比例因子进行输入量化。输出语言化变量U也需要通过输
30、出比例因子进行输出量化，将U的论域转化为实际输出变量的论域。基本模糊控制器的两个量化因子和一个比例因子对控制效果有很大的影响。一般情况下，偏差量化因子选得越大，系统超调越大，过渡过程时间越大，但稳态控制精度高；偏差变化因子变小可减少超调，但会增大系统稳态误差。偏差变化量化因子对系统超调的遏制作用十分明显，偏差变化量化因子选择较大时，超调量减小，但会减慢系统响应速度。输出比例因子的大小也影响着模糊控制的特性。输出比例因子选择过小会使系统动态响应过程变长，而输出比例因子选择过大会导致系统振荡。量化因子和比例因子的选择并不是唯一的，可能有几组不同的值，都能使系统获得较好的响应特性10。3.2 模糊控
31、制器的特点 模糊控制就是使计算机具有活性和智能的一种智能控制方法，它的应用之广不仅体现在工业过程控制中，也体现在家电产品中。它之所以受到工程技术人员的如此欢迎主要归结为它的以下几个特点：(1)无需知道被控对象精确的数学模型，对多输入多输出、时变及滞后等复杂系统都能进行控制，它的实现主要依赖模糊规则库，且从工业过程的定性认识出发，较容易建立语言变量控制规则；(2)是一种反映人类智慧思维的智能控制。模糊控制采用人类思维中的模糊量，使得控制机理和策略易于理解，便于维护和推广。(3)构造容易。用单片机、PLC等来构造模糊控制系统，其结构与一般的数字控制系统无异，而且随着模糊控制系统软硬件的发展，模糊控
32、制系统的设计变得越来越简单，成本也越来越低； (4)系统的鲁棒性强，尤其适用于非线性、时变、滞后系统的控制； (5)由不同的观点出发，可以设计几个不同的指标函数，但对一个给定系统而言，其语言规则是分别独立的，且通过整个控制系统的协调可以取得总体的协调控制。 然而，模糊控制的精度受到量化等级的制约；另外，对于普通的模糊控制而言，它类似于比例微分的控制方式，还有一个非零的稳态误差属于有差调节。如果将PID控制技术和它结合起来，取长补短，发挥两者的优势就能取得更好的控制效果11。3.3 模糊PID控制 目前模糊PID控制器有多种结构形式，但基本工作原理基本一致。人们运用模糊数学的基本原理和方法，把规
33、则的条件、操作用模糊集表示，并把这些模糊控制规则以及其有关信息作为知识存入计算机的知识库中，然后计算机根据系统的实际响应情况运用模糊推理，即可自动实现对PID参数的最佳调整，这就是模糊自调整PID控制器12。3.3.1 模糊控制器的结构模糊PID控制器是模糊控制器与传统PID控制器的结合，利用模糊推理判断的思想，根据不同的偏差、偏差变化率对PID的参数凡h KD进行在线自整定，传统PID控制器在获得新的KP，KI，KD后，对控制对象输出控制量。模糊PID控制器的结构如图所示。模糊推理模糊化常规PID控制输出量化de/dty(t)eecEECr + -图3.2 模糊PID控制器结构 模糊PID一
34、般取误差和误差的变化率作为输入，然后将其模糊化，再根据调整规则进行模糊推理，得到输出量的模糊量，经过对模糊输出量进行解模糊得到最终的输出量kp，ki，kd然后送到PID的输入端进行相应控制。这样的结构一般为两入三出结构。3.3.2 模糊控制器设计步骤（1)确定模糊控制器的输入、输出变量，从而也就确定了模糊控制器的维数。一般输入变量取为系统的偏差和偏差变化率，输出变量为PID参数，。 (2)根据实际需要确定各个输入、输出变量的变化范围，然后确定它们的量化等级、量化因子、比例因子。 (3)在每个变量的量化论域内定义模糊子集。首先确定模糊子集个数，确定每个模糊子集的语言变量，然后为各语言变量选择隶属
35、度函数。 （4)确定模糊控制规则。这实质上是将操作人员的控制经验加以总结得出的模糊条件语句的集合。确定模糊控制规则要遵守的原则是保证控制器的输出能够使系统输出响应的动静态性能达到最佳。（5)求出模糊控制表。根据（4)的模糊控制规则和（2)，（3)中确定的输入、输出变量求出模糊控制器的输出。这些输出值是PID参数的调整量，把它们与输入量在一个表中按一定关系列出就构成了模糊控制表。PID三个参数一般是独立调整，所以有三个模糊控制表。（6)把采样得到的偏差、偏差变化率经过(2)，(3)后，代入模糊控制规则表，得出新的PID参数，在经过PID算法的计算就得出了最后的输出量，也就是系统的控制量。（7)根
36、据仿真效果或实验结果分析模糊PID的控制性能，再对量化因子和比例因子进行调整以达到理想的控制效果。由于水轮机调节系统是一个典型的高阶、时变、非最小相位、参数随工况点改变而变化的非线性的复杂系统，目前国内水轮发电机调速器还大多采用PID控制策略，但同时也发现积分作用在减小稳态误差的同时，却容易导致积分饱和，使系统超调量增大；微分作用可以提高响应速度，但是对高频干扰特别敏感，甚至导致系统失稳。而最近提出的模糊控制是一种仿人工控制，它需要一定的经验，所以在系统控制中往往和其他的控制算法结合起来使用。针对这种缺陷我们将模糊控制思想结合起来，并应用到水轮机调节系统中，通过大量的仿真实验进行研究。可知，采
37、用该类模糊控制器以误差和误差的变化率为输入变量，具有比例和微分作用，而缺少积分作用。若将模糊控制器与具有积分作用环节并联使用，从而获得三种FUZZY-PID结构形式：1，模糊控制和I控制并联 2，模糊控制和PI控制并联3，模糊控制和PID控制并联。本文采用模糊控制和PI控制调速器13。3.4 FUZZY-PI控制调速器的设计通过前面的分析，下面要对FUZZY-PI控制调速器进行设计。这是一种把PI控制与模糊控制有机结合在一起的方式，能够实现PI控制调速器参数按模糊控制规则近似进行在线自动调整的控制。PI参数的在线调整，是根据间接反映系统参数的被控量偏差及其变化率按照控制规则进行的。这种新型调速
38、器的原理如图所示KeKecKp模糊决策表KI模糊决策表PI调速器执行机构被控对象EEcEcEKpKIW + e -图3.3 FUZZY-PI调速器原理图 模糊控制器是根据量化后的输入量等级到模糊控制表中取查询，得到一个控制等级后转化为确定的控制量去校正输出的，所以对模糊控制器的研究将集中在如何使用模糊控制算法来得到模糊控制表的问题上14。3.4.1 建立决策表的常规控制算法常规模糊控制算法一般可分为五个步骤：(1)确定论域(2)安排隶属度(3)归纳控制规则(4)用模糊推理合成法，依据模糊条件语句建立模糊决策表(5)推理判决。FUZZY-PI控制器，一般选定被控量为偏差e和偏差变化量ec，选定比
39、例增益kp，积分增益为kp控制输出量。按照一般方法对论域E，Ec，UP，UI进行量化分档，安排隶属度，定义模糊子集。其中的关系可以从下面各论域赋值表可知 表3.1 EC论域赋值表隶属度 子集 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 1 2 3 4 5 6 量级 NB 1.0 0.8 0.4 0.1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 NM 0.2 0.7 1.0 0.7 0.2 0 0 0 0 0 0 0 0 NS 0 0 0.2 0.7 1.0 0.9 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.5 1.0 1.0 0 0 0 0 0 PS 0 0 0 0 0 0 0 0 1.0
40、 0.7 0.2 0 0 PM 0 0 0 0 0 0 0 0 0.2 0.7 1.0 0.7 0.2 PB 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0.1 0.4 0.8 1.0表3.2 E论域赋值表隶属度 子集 -6 -5 -4 -3 -2 -1 0 0 1 2 3 4 5 6 量级 NB 1.0 0.8 0.4 0.1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 NM 0.2 0.7 1.0 0.7 0.2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 NS 0 0 0.1 0.5 1.0 0.8 0.3 0 0 0 0 0 0 0 NO 0 0 0 0 0.1 0.6 1.0 0 0 0 0 0 0 0 P0 0 0 0 0 0 0 0 1.0 0.6 0.1 0 0 0 0PS 0 0 0 0 0 0 0 0.3 0.8 1.0 0.5 0.1 0 0
