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摘 要

目前热工控制系统中的PID控制器主要适用于线性大的系统和动态特性随时间变化小的对象，而热工对象大多具有时滞、大惯性、非线性等特性，在运行过程中也常出现各种干扰和不确定性，使得PID控制器的控制性能变差，引起控制系统稳定性下降，控制品质变差。本文针对600MW机组的磨煤机控制系统，对其模型仿真和控制器的参数优化展开研究，旨在通过matlab平台的仿真实验对控制系统中的PID控制器做参数优化，取得了显著成效。本文具体内容如下：

1、介绍了热工控制系统的背景和现状，分析了控制器参数优化的方法，并总结了热工控制系统系统的评估指标。

2、对PID控制器用于开环整定的两种方法和用于闭环整定的粒子群算法做了研究。编写了基于matlab的扩充相应曲线法和基于偏差积分的PID整定法的程序，并分别对两种方法整定的性能做了研究，也比较分析两种方法的优势和不足。之后对粒子群算法做了研究和总结，旨在研究粒子算法在PID控制中的应用。

3、主要研究中速磨煤机出口风粉温度的控制系统。首先对中速磨煤机系统及其出口风粉温度的系统特点和动态特性做了总结和分析，然后针对600MW超临界火电机组磨煤机系统，对其控制对象进行辨识；然后利用matlab软件对磨煤机出口风粉温度控制系统进行了仿真，基本复原了实际系统的动、静特性。最后利用基本粒子群算法在matlab环境下对PID控制器的参数进行整定以优化控制系统。同时对优化结果进行了分析，表明优化后控制效果得到了有效改善，并对研究过程中的不足做了总结。

关键词：磨煤机出口风粉温度，粒子群算法，PID参数整定，仿真与优化

Abstract

At present, the PID controller in the thermal control system is mainly applicable to linear large-scale systems and objects whose dynamic characteristics change little with time, while most thermal-engineering objects have characteristics such as time lag, large inertia, and nonlinearity, and are often used during operation. Various kinds of interference and uncertainty occur, which makes the control performance of the PID controller worse, causing the stability of the control system to decline and the control quality to be degraded. This paper is aimed at the coal mill control system of 600 MW unit, and its model simulation and parameter optimization of the controller are studied. The process of this paper is to optimize the parameters of the PID controller in the control system through simulation experiments on the matlab platform. The results of this study have achieved remarkable results. The specific content of this article is as follows:

1. This paper introduces the background and current status of the thermal control system, analyzes the method of controller parameter optimization, and summarizes the evaluation index of the thermal control system.

2. In this paper, two methods of PID controller for open-loop tuning and particle swarm optimization algorithm for closed-loop tuning are studied. The procedure of extending the corresponding curve method based on Matlab and PID tuning method based on deviation integral is programmed. The performance of the two methods is studied respectively. The advantages and disadvantages of the two methods are also compared and analyzed. After that, the particle swarm algorithm is researched and summarized, aiming to study the application of particle algorithm in PID control.

3. This part mainly studies the control system of the outlet air temperature of the medium speed coal mill. Firstly, it summarizes and analyzes the system characteristics and dynamic characteristics of the medium-speed coal mill system and its outlet air temperature. Then it identifies the control object of the coal mill system with 600MW supercritical coal-fired power units, and then uses the Matlab software. The Coal mill’s outlet air and coal temperature control system has been simulated to basically restore the dynamic and static characteristics of the actual system. Finally, the basic particle swarm algorithm is used to adjust the parameters of the PID controller in the Matlab environment to optimize the control system. At the same time, the optimization results are analyzed and it shows that the control effect after optimization has been effectively improved, and the deficiency in the research process has been summarized.

KEY WORDS: Coal mill outlet air temperature, Particle swarm optimization, PID parameter tuning, simulation and optimization.

目 录

摘要 II

Abstract III

第一章 绪论 1

1.1 选题背景 1

1.2 热工控制系统的性能评价方法及指标 2

1.2.1 动态指标和稳态指标 2

1.2.2 积分型指标 3

第二章 热工控制器的参数整定方法研究 5

2.1 扩充响应曲线法PID参数整定 5

2.1.1 扩充响应曲线法介绍 5

2.1.2 基于matlab编程实现扩充响应曲线法 6

2.1.3 利用极限法确定扩充响应曲线法的主要参数 9

2.1.4 利用最小二乘拟合确定扩充响应曲线法的主要参数 11

2.2 基于偏差积分指标的PID参数整定法 14

2.2.1 基于偏差积分指标的PID参数整定法的介绍和实现 14

2.2.2 基于偏差积分指标的整定法与扩充响应曲线法的比较 15

2.3 粒子群算法闭环整定PID参数 18

2.3.1 粒子群算法整定PID参数的背景和意义 18

2.3.2 基本粒子群算法介绍 18

2.3.3 标准粒子群算法和改进粒子群算法介绍 20

2.3.4 利用粒子群算法进行PID参数整定的原理 20

第三章 中速磨煤机控制系统仿真及优化 22

3.1 中速磨煤机制粉控制系统介绍 22

3.1.1 制粉系统介绍 22

3.1.2 磨煤机主控系统特点 22

3.2 600MW超临界机组磨煤机控制系统 23

3.2.1 Ovation控制系统 23

3.2.2 Ovation系统中的PID控制器算法 24

3.2.3 600MW超临界机组中速磨煤机控制系统介绍 25

3.3 磨煤机出口风粉温度控制系统辨识及仿真实现 26

3.3.1 磨煤机进口风粉温度的辨识过程 26

3.3.2 磨煤机进口风粉温度控制系统的仿真 28

3.4 基于基本粒子群算法的磨煤机出口风温PID参数优化 29

3.4.1 粒子群算法整定PID参数的仿真和初始值设定 29

3.4.2 粒子群算法整定PID参数的优化结果 30

3.4.3 利用粒子群算法整定PID参数的优化结果分析 32

3.5 本章小结 34

致谢 35

参考文献 36

绪论

选题背景

热工系统主要是指以火电厂各个系统组成的热力工程系统，主要研究火力发电厂各个热力系统的特点。现代火电厂的热力系统通常划分为若干个子系统，例如旁路和疏水系统，蒸汽再热和给水回热系统等。这些系统有各自的功能，同时它们之间相互作用、协调工作，使得火电厂这个庞大，复杂且重要的系统稳定安全的运行。

控制这些系统的集合便可以称为热工控制系统，用来实现热工过程的自动控制。这种控制深入到热工系统的方方面面，从锅炉主设备到一些辅助设备，热工过程的各种参数之间相互影响，相互制约，而控制系统需要通过自动控制使其处于较佳状态，以达到火电厂的安全和经济指标。因为热电厂的复杂，庞大以及极高的危险性，和各个子系统不同的热工特点和要求，火力发电厂的热工过程自动控制系统面临的情况复杂且控制要求较高。

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