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令仿真实验的系统初始状态为(222.5,0.050,0.055,1116.95,1003.78,32.446),分别运行WMPC和LMPC算法,结果如图2~4所示。其中,图2是锅炉炉膛各个状态量的响应曲线,图3是各控制量变化的曲线,实线为运行LMPC的结果,虚线和点划线为运行WMPC的结果,对应的权值(w1,w2)分别为(0.6,0.4)和(0.9,0.1)。从图中可以看出,各控制算法作用下的CFBB燃烧过程的状态变量和控制变量都满足燃烧过程给定的约束条件。
在图4中,以L1的变化衡量锅炉是否恢复预期工况运行,以JL2(JL2=(L2)的大小表示仿真时间内累加的燃耗成本。从图2~图4可知,在LMPC控制器作用下,锅炉运行状态快速变化,并且在180s后基本稳定到经济平衡点即预期工况;在WMPC控制器作用下,权值(0.9,0.1)的最终控制结果与LMPC相近,但锅炉各状态变化速度较慢,达到稳定的时间需要200s左右,而且热功率(PT)和稀相区温度(TF)略低于经济平衡点;权值(0.6,0.4)的燃耗虽然最低,但锅炉运行状态未能稳定到经济平衡点,并且存在个别状态逐渐偏离预期工况的现象,不满足锅炉稳定运行的控制要求。因此,LMPC策略更符合控制要求。上述对比结果表明,WMPC策略的控制效果依赖于决策者的权值选择,具有主观性,需要大量的试凑实验,而LMPC策略通过本身的优化结构,避免了权值选择操作,从这个意义上说,本文提出的LMPC算法比传统WMPC算法在CFBB燃烧控制中更具优势。
4结论
针对具有状态和控制约束的生物质循环流化床锅炉燃烧非线性过程,本文提出了一种字典序多目标非线性预测控制算法。考虑生物质循环流化床锅炉燃烧过程的设定值跟踪控制目标和燃烧经济性目标,结合字典序规划法和滚动时域优化原理,设计字典序多目标燃烧非线性预测控制算法。仿真结果表明,与传统加权多目标燃烧非线性预测控制算法相比,本文所提出的燃烧非线性预测控制算法能更有效地维持生物质循环流化床锅炉的稳定运行,同时保证生物质循环流化床锅炉的燃烧经济性。
文献信息
何德峰,张永达,徐山,李廉明.生物质循环流化床锅炉燃烧过程多目标经济预测控制[J].高技术通讯,2019,29(07):668-674.
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