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单神经元自适应PID 在湿法烟气脱硫系统pH 值控制中的应用

作者:戴益群、凌玉华、廖力清、姜福长, 中南大学信息科学与工程学院2007.09.10阅读 6426

  引言
  目前,我国绝大多数火电厂采用的燃料是煤,产生大量SO2气体对外排放。二氧化硫是导致酸雨产生的主要原因之一,每年因酸雨造成的直接经济损失已超过1000 亿元。据统计,我国火电厂的二氧化硫排放大约占总量的1/3左右。因而对火电厂烟气脱硫(Flue Gas Desulfurization, FGD)控制系统的研究与设计对于解决我国当前的环境问题十分重要。
  目前,烟气脱硫技术一般分为湿法、干法、半干法。湿法烟气脱硫工艺是技术上最成熟、实际应用最多、运行状况最稳定的脱硫工艺,占脱硫装机容量的85%以上。石灰石-石膏湿法脱硫是主要的湿法烟气脱硫技术之一,由于石灰石价廉易得,脱硫成本较低,脱硫效率可达到95%-98%,因此在我国大、中型火电机组上广泛采用。
  石灰石-石膏湿法脱硫工艺过程
  石灰石-石膏湿法脱硫工艺流程如图1所示。其工艺过程如下:烟气经增压风机加压、烟气再热器吸热侧降温后进入吸收塔,经浆液喷淋洗涤、除雾器除雾、烟气再热器加热后排入烟道。石灰石粉与工艺水按一定比例配成一定浓度(一般为30%重量浓度)的石灰石浆液,经石灰石浆液输送泵、调节阀送入吸收塔;吸收塔的底部有一个一
定容积的循环池,浆液循环泵从循环池将浆液升压后从吸收塔上部的一系列浆液喷嘴喷出形成水雾(或水帘)以洗涤烟气,烟气中的二氧化硫被吸收剂溶解吸收后随吸收剂液滴落入吸收塔的循环池,并发生反应生成亚硫酸盐,浆池中的pH值随之降低。为了保持吸收剂足够的碱度及对二氧化硫的中和能力,制浆系统将石灰石粉与工艺水配制成重量浓度30%的石灰石浆液不断的补入循环池,并在浆池中生成石膏,经过吸收反应后的石膏浆液经浆液抽出泵升压后进入水力旋流器进行固液的初步分离,稀液返回吸收塔再利用,浓浆液经石膏泵送入脱水机进行脱水,生产出二水石膏(含有10%左右的水分)。

图1石灰石-石膏湿法脱硫工艺流程图2单神经元自适应PID控制器结构  吸收塔浆液pH值控制策略  吸收塔浆液pH值过高二氧化硫的吸…
图1: 石灰石- 石膏湿法脱硫工艺流程

图2 单神经元自适应PID 控制器结构

  吸收塔浆液pH值控制策略
  吸收塔浆液pH值过高控制工程网版权所有,二氧化硫的吸收速度快,但是浆液容易结垢,堵塞泵和管道,影响副产品的质量;pH值过低,则阻碍了二氧化硫的吸收,降低了脱硫效率。吸收塔浆液pH值是连续的变化过程www.cechina.cn,吸收塔中浆液量很大,给料量引起的pH值变化是复杂的化学反应过程,pH值变化是一个非常缓慢的过程,即控制系统是时滞性大、惯性大、参数时变的非线性系统。
  PID控制是最早发展起来的控制策略之一,由于其算法简单、鲁棒性好和可靠性高www.cechina.cn,被广泛应用于过程控制中,尤其适用于可建立精确数学模型的确定性控制系统,控制规律如下:
 
  传递函数的形式为:

  etrt-yt为偏差信号T1、TD分别为积分时间和微分时间离散化后可得

  e(t)=r(t)-y(t)为偏差信号,T1、TD分别为积分时间和微分时间。离散化后可得:

  然而对于吸收塔浆液pH值控制系统具有非线性、时变不确定性难以建立精确的数学模型如果盲目选取PID参数初值难以获得最优参数…

  然而对于吸收塔浆液pH值控制系统,具有非线性、时变不确定性,难以建立精确的数学模型,如果盲目选取PID参数初值难以获得最优参数,且当外界有大幅度扰动的情况下,误差也会增大,导致系统的超调增加以及调整时间增大,因此传统PID控制对于时变系统运行工况的适应性很差。
  针对传统的PID算法已不能满足生产实际的要求,在经典控制理论的基础上利用人工神经网络原理,突破传统控制模式。采用由具有自学习和自适应的单神经元构成的单神经元自适应PID控制器,结构简单且易于计算,通过对加权系数的调整来实现自适应、自组织功能,具有现场调整参数少、易于整定的特点,控制系统具有较强的抗干扰性和强鲁棒性。其结构框图如图2所示。
  图2中转换器的输入为设定pH值yr(k)和输出pH值y(k),转换器的输出为神经元学习控制所需要的状态量x1(k),x2(k),x3(k)。其中

  zkx1kyrk-ykek为性能指标图2中K为神经元的比例系数k>0神经元通过关联搜索来产生控制信号即

  z(k)=x1(k)=yr(k)-y(k)=e(k)为性能指标。图2中K为神经元的比例系数,k>0。神经元通过关联搜索来产生控制信号,即

  上式中wik为对应xik的加权系数单神经元自适应PID控制器正是通过对加权系数的调整来实现自适应、自学习功能的加权系数的调整可…

  上式中wi(k)为对应xi(k)的加权系数。单神经元自适应PID控制器正是通过对加权系数的调整来实现自适应、自学习功能的。加权系数的调整可以采用不同的学习规则,从而构成不同的控制算法。
  单神经元自适应PID算法
  基本算法
  考虑到加权系数wi(k)、与神经元的输入、输出、输出偏差三者的相关函数有关,因此采用有监督Hebb学习规则实现。学习算法为:

  式中vik为递进信号随过程进行逐渐衰减zk为输出误差信号h为学习速率(h>0)为常数(0≤c<1)整理两式可得

  式中vi(k)为递进信号控制工程网版权所有,随过程进行逐渐衰减。z(k)为输出误差信号,h为学习速率(h>0),为常数(0≤c<1)。整理两式可得

  若有一函数fiwikzkukzik使得

  若有一函数fi(wi(k),z(k),u(k)zi(k))使得

  成立则上式可以写成

  成立,则上式可以写成

  上式表明加权系数wik的修正是按函数fi*对应于wik的负梯度方向进行搜索速度最快由随机逼近理论可证明当常数充分小时wik可以收敛…

  上式表明:加权系数wi(k)的修正是按函数fi(*)对应于wi(k)的负梯度方向进行搜索速度最快。由随机逼近理论可证明,当常数充分小时CONTROL ENGINEERING China版权所有,wi(k)可以收敛到某一稳定值w*i,而且期望值的偏
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