СИСТЕМА АВТОМАТИЧЕСКОГО РЕГУЛИРОВАНИЯ ТЕМПЕРАТУРЫ ПЕРЕГРЕТОГО ПАРА БАРАБАННОГО КОТЛА

Полезная модель относится к системам автоматического управления барабанными паровыми котлами и может быть использована для задач регулирования температуры, в частности температуры перегретого пара с впрыскивающим пароохладителем.
Широко известна двухимпульсная система автоматического регулирования температуры перегретого пара [Клюев А.С., Лебедев А.Т., Новиков С.И. Наладка систем автоматического регулирования паровых котлов. - М.: Энергоатомиздат, 1985. С. 94], содержащая ПИ-регулятор, дифференциатор, два датчика температуры, регулирующий клапан впрыска и связи между ними.
Недостатком этой системы является необходимость в наличии замера температуры в промежуточной точке и ее дифференцировании, а так же низкое качество работы при изменении параметров объекта.
Известна так же система адаптивного управления температурным режимом пароперегревателя [Еремин Е.Л., Теличенко Д.А., Чепак Л.В. Дискретно-непрерывная система адаптивного управления температурным режимом пароперегревателя // Информатика и системы управления. - 2004. - №1. - С. 117-129], содержащая объект управления (участок ступени паропровода), исполнительный механизм впрыскивающего пароохладителя, адаптивный регулятор, задатчик, стабилизирующее устройство, датчик температуры (термопара) и связи между ними.
Недостатком такой системы является сложность основного (адаптивный регулятор с алгоритмами самонастройки) и дополнительного контуров (стабилизирующее устройство) управления.
Известна так же адаптивная система управления астатическим объектом с запаздыванием [Патент RU 2468406 МПК G05B 13/02, 2006.01], содержащая объект регулирования, задатчик, три интегратора, четыре сумматора, один блок задания коэффициентов, два умножителя, один нелинейный элемент и связи между ними.
Недостатком такой системы является сложность основного контура управления (адаптивный регулятор с алгоритмами самонастройки).
Прототипом предлагаемого решения является система автоматического регулирования температуры перегретого пара барабанного котла [Патент RU 36720, МПК F22B 35/00, 2006.01], содержащая пароперегреватель барабанного котла с паропроводом, датчик температуры, установленный в пароперегревателе, исполнительный блок, установленный на паропроводе пароперегревателя и изменяющий количество конденсата, впрыскиваемого в паропровод пароперегревателя, задатчик температуры и регулятор температуры, выполненный в виде пропорционально-интегрирующего блока, корректирующий блок и связи между ними.
Недостатком этой системы является плохое качество работы при существенном изменении параметров объекта и невозможность настройки системы, в случае если математическая модель объекта не может быть получена.
Задачей создания полезной модели является улучшение качества работы с объектами, математическая модель которых не может быть получена.
Решение поставленной задачи достигается за счет того, что система, включает пароперегреватель барабанного котла с паропроводом, датчик температуры, исполнительный блок, задатчик температуры, регулятор температуры, выполненный в виде нейро-ПИД-регулятора (ПИД-регулятор с блоком автонастройки на основе искусственной нейронной сети).
При этом выход задатчика температуры связан с первым входом нейро-ПИД-регулятора, второй вход нейро-ПИД-регулятора связан с выходом датчика температуры. Вход датчика температуры соединен с пароперегревателем. Выход нейро-ПИД-регулятора соединен с входом исполнительного блока. Выход исполнительного блока связан с входом пароперегревателя. Первый вход первого сумматора соединен с выходом задатчика температуры, второй вход первого сумматора соединен с выходом датчика температуры. Выход первого сумматора связан с четвертым входом блока автонастройки на основе искусственной нейронной сети, первый вход блока автонастройки на основе искусственной нейронной сети связан с выходом второго сумматора, второй вход блока автонастройки на основе искусственной нейронной сети связан с выходом датчика температуры, третий вход блока автонастройки на основе искусственной нейронной сети связан с выходом задатчика температуры. Первый выход блока автонастройки на основе искусственной нейронной сети связан со вторым входом первого умножителя, первый вход первого умножителя связан с выходом первого сумматора. Второй выход блока автонастройки на основе искусственной нейронной сети связан со вторым входом второго умножителя, первый вход второго умножителя связан с выходом первого сумматора. Третий выход блока автонастройки на основе искусственной нейронной сети связан со вторым входом третьего умножителя, первый вход третьего умножителя связан с выходом первого сумматора. Выход первого умножителя связан с первым входом второго сумматора. Выход второго умножителя связан с входом интегратора, выход интегратора связан со вторым входом второго сумматора. Выход третьего умножителя связан с входом дифференциатора, выход дифференциатора связан с третьим входом второго сумматора.
Для решения поставленной задачи сформирована трехслойная сеть с прямой передачей сигнала, для обучения которой использована функция обучения, реализующая метод обратного распространения ошибки. В качестве обучающих массивов данных использовано четыре входных - задание, ошибка, управление и выход объекта - и три выходных (эталонных) - пропорциональная, интегральная и дифференциальная составляющие. Первый слой сети включает 4 нейрона с логистической сигмоидальной функцией активации, второй слой - 5 нейронов с гиперболической тангенциальной функцией активации, третий слой - 3 нейрона с линейной функцией активации.
Сущность полезной модели поясняется чертежами, где на фиг. 1 показана блок-схема системы автоматического регулирования, на фиг. 2 показана блок-схема нейро-ПИД-регулятора, на фиг. 3 показана блок-схема блока автонастройки на основе искусственной нейронной сети, на фиг. 4 показана блок-схема нейрона первого слоя, на фиг. 5 показана блок-схема блока логистической сигмоидальной функции активации, на фиг. 6 показана блок-схема нейрона второго слоя, на фиг. 7 показана блок-схема блока гиперболической тангенциальной функции активации и на фиг. 8 показана блок-схема нейрона третьего слоя.
Блок-схема системы автоматического регулирования, представленная на фиг. 1, состоит из пароперегревателя 1, датчика температуры 2, задатчика температуры 3, нейро-ПИД-регулятора 4, исполнительного блока 5.
Блок-схема нейро-ПИД-регулятора 4, представленная на фиг.2, состоит из первого сумматора 6, первого умножителя 7, второго умножителя 8, интегратора 9, третьего умножителя 10, дифференциатора 11, второго сумматора 12, блока автонастройки на основе искусственной нейронной сети 13.
1
4
1
5
1
3
Блок-схема блока автонастройки на основе искусственной нейронной сети 13, представленная на фиг. 3, состоит из нейронов первого слоя 14-14, нейронов второго слоя 15-15, нейронов третьего слоя 16-16.
1
Блок-схема нейрона первого слоя 14 представленная на фиг. 4, состоит из первого блока задания константы 17, второго блока задания константы 18, третьего блока задания константы 19, четвертого блока задания константы 20, первого умножителя 21, второго умножителя 22, третьего умножителя 23, четвертого умножителя 24, первого сумматора 25, пятого блока задания константы 26, второго сумматора 27 и блока логистической сигмоидальной функции активации 28.
Блок-схема блока логистической сигмоидальной функции активации 28, представленная на фиг. 5, состоит из блока задания коэффициентов 29, блока вычисления экспоненты 30, блока задания константы 31, сумматора 32, блока вычисления обратной величины 33.
1
Блок-схема нейрона второго слоя 15 представленная на фиг. 6, состоит из первого блока задания константы 34, второго блока задания константы 35, третьего блока задания константы 36, четвертого блока задания константы 37, первого умножителя 38, второго умножителя 39, третьего умножителя 40, четвертого умножителя 41, первого сумматора 42, пятого блока задания константы 43, второго сумматора 44 и блока гиперболической тангенциальной функции активации 45.
Блок-схема блока гиперболической тангенциальной функции активации 45, представленная на фиг. 7, состоит из блока задания коэффициентов 46, блока вычисления экспоненты 47, первого блока задания константы 48, первого сумматора 49, блока вычисления обратной величины 50, второго блока задания константы 51, третьего блока задания константы 52, второго сумматора 53.
1
Блок-схема нейрона третьего слоя 16 представленная на фиг. 8, состоит из первого блока задания константы 54, второго блока задания константы 55, третьего блока задания константы 56, четвертого блока задания константы 57, пятого блока задания константы 58, первого умножителя 59, второго умножителя 60, третьего умножителя 61, четвертого умножителя 62, пятого умножителя 63, первого сумматора 64, шестого блока задания константы 65, второго сумматора 66 и блока линейной функции активации 67.
Обобщенным объектом регулирования является пароперегреватель 1 совместно с исполнительным блоком 5 и датчиком температуры 2.
Нейро-ПИД-регулятор описывается уравнением:
p
i
d
где U(t) - скалярное управление; e(t) - ошибка между сигналом задания r и сигналом с выхода датчика температуры y; k, k, k - соответственно пропорциональная, интегральная, дифференциальная составляющие нейро-ПИД-регулятора.
p
i
d
При этом k, k, k рассчитываются в блоке автонастройки на основе искусственной нейронной сети 13 для каждого набора входных сигналов (сигнала задания, выхода объекта, управления и ошибки).
Система функционирует следующим образом.
3
2
1
4
5
Выходной сигнал U=r задатчика температуры 3 поступает на первый вход нейро-ПИД-регулятора 4. На второй вход нейро-ПИД-регулятора 4 поступает сигнал U=y с выхода датчика температуры 2, на вход которого подается сигнал U с выхода пароперегревателя 1. Выход нейро-ПИД-регулятора 4 в виде сигнала U=U подается на вход исполнительного блока 5. С выхода исполнительного блока 5 сигнал U поступает на вход объекта 1.
6
7
p
6
8
i
9
i
6
10
d
11
d
12
7
9
11
2
3
6
На фиг. 2 первый сумматор 6 осуществляет алгебраическое сложение с соответствующими знаками двух входов нейро-ПИД-регулятора и формирует сигнал U=e=r-y, который подается на первый вход первого умножителя 7, на второй вход которого подается сигнал . Сигнал U=e·k с выхода первого умножителя 7 подается на первый вход второго сумматора 12. Также сигнал U=e=r-y подается на первый вход второго умножителя 8, на второй вход которого подается сигнал . Сигнал U=e·k поступает на вход интегратора 9, затем сигнал U=∫(e·k) подается на второй вход второго сумматора 12. Сигнал U=e=r-y также поступает на первый вход третьего умножителя 10, на второй вход которого подается сигнал . Сигнал U=e·k с выхода третьего умножителя поступает на вход дифференциатора 11, после чего сигнал U=d(e·k)/dt подается на третий вход второго сумматора 12. На первый вход блока автонастройки на основе искусственной нейронной сети 13 с выхода второго сумматора 12 поступает сигнал U=U+U+U. На второй и третий входы блока автонастройки на основе искусственной нейронной сети 13 поступают сигнал U=y с выхода датчика температуры 2 и выходной сигнал U=r задатчика температуры 3. На четвертый вход блока автонастройки на основе искусственной нейронной сети 13 подается сигнал U=e=r-y, так что блоки 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12 и 13 реализуют нейро-ПИД-регулятор.
12
2
3
4
1
12
2
3
4
21
17
12
22
18
2
23
3
19
24
20
4
25
21
22
23
24
25
27
25
26
21
29
21
31
1
2
3
4
1
42
38
39
40
41
42
44
42
43
44
46
44
48
52
1
2
3
4
5
1
64
59
60
61
62
63
64
66
64
65
67
66
1
2
3
1
На фиг. 3 сигналы U, U, U и U поступают на входы нейрона первого слоя 14. На фиг. 4 видно, что сигнал U и сигнал с выхода первого блока задания константы 17  ( - значение первого весового коэффициента) поступают на входы первого умножителя 21. Сигнал U и сигнал с выхода второго блока задания константы 18  ( - значение второго весового коэффициента) поступают на входы второго умножителя 22. Сигнал U и сигнал с выхода третьего блока задания константы 19  ( - значение третьего весового коэффициента) поступают на входы третьего умножителя 23. Сигнал U и сигнал с выхода четвертого блока задания константы 20  ( - значение четвертого весового коэффициента) поступают на входы четвертого умножителя 24. После чего, сигналы U=U·U, U=U·U, U=U·U и U=U·U с выходов умножителей 21, 22, 23, 24 поступают на входы первого сумматора 25, на выходе которого получается сигнал U=U+U+U+U. Второй сумматор 27 осуществляет сложение сигналов U и сигнала с выхода пятого блока задания константы 26  ( - значение смещения). Сигнал U=U+Uпоступает на вход блока логистической сигмоидальной функции активации 28. Обращаясь к фиг. 5, видно, что сигнал 17 поступает на вход блока задания коэффициентов 29, с выхода которого сигнал U=-U подается на вход блока вычисления экспоненты 30. Сумматор 32 производит сложение сигналов , поступающего с выхода блока вычисления экспоненты 30, и U=1, поступающего с выхода блока задания константы 31. В результате суммирования образуется сигнал , который подается на вход блока вычисления обратной величины 33. Таким образом, сигнал  является выходным сигналом блока вычисления обратной величины 33, в тоже время, выходным сигналом блока логистической сигмоидальной функции активации 28 и, далее, выходным сигналом нейрона первого слоя 14, то есть, . Далее, возвращаясь к фиг. 3, сигнал  совместно с сигналами , , , поступающими с выходов остальных нейронов первого слоя 14, 14, 14, подаются на входы нейрона второго слоя 15. На фиг. 6 видно, что сигнал  и сигнал с выхода первого блока задания константы 34  ( - значение первого весового коэффициента) поступают на входы первого умножителя 38. Сигнал  и сигнал с выхода второго блока задания константы 35  ( - значение второго весового коэффициента) поступают на входы второго умножителя 39. Сигнал  и сигнал с выхода третьего блока задания константы 36  ( - значение третьего весового коэффициента) поступают на входы третьего умножителя 40. Сигнал  и сигнал с выхода четвертого блока задания константы 37  ( - значение первого весового коэффициента) поступают на входы четвертого умножителя 41. После чего, сигналы , ,  и  с выходов умножителей 38, 39, 40, 41 поступают на входы первого сумматора 42, на выходе которого получается сигнал U=U+U+U+U. Второй сумматор 44 осуществляет сложение сигнала U и сигнала с выхода пятого блока задания константы 43  ( - значение смещения). Сигнал U=U+U поступает на вход блока гиперболической тангенциальной функции активации 45. Обращаясь к фиг. 7, видно, что сигнал U поступает на вход блока задания коэффициентов 46, с выхода которого сигнал U=-2·U подается на вход блока вычисления экспоненты 47. Первый сумматор 49 производит сложение сигналов , поступающего с выхода блока вычисления экспоненты 47, и U=1, поступающего с выхода первого блока задания константы 48. В результате суммирования образуется сигнал , который подается на вход блока вычисления обратной величины 50. Сигнал  с выхода блока вычисления обратной величины 50 поступает на вход второго блока задания константы 51. Второй сумматор 53 осуществляет сложение сигналов , поступающего с выхода второго блока задания константы 51, и U=1, поступающего с выхода третьего блока задания константы 52. Таким образом, сигнал  является выходным сигналом второго сумматора 53, в тоже время, выходным сигналом блока гиперболической тангенциальной функции активации 45 и, далее, выходным сигналом нейрона второго слоя 15, то есть, сигнал . Далее, возвращаясь к фиг. 3, сигнал  совместно с сигналами , , , , поступающими с выходов остальных нейронов второго слоя 15, 15, 15, 15 подаются на входы нейрона третьего слоя 16. На фиг. 8 сигнал  и сигнал с выхода первого блока задания константы 54  ( - значение первого весового коэффициента) поступают на входы первого умножителя 59. Сигнал  и сигнал с выхода второго блока задания константы 55  ( - значение второго весового коэффициента) поступают на входы второго умножителя 60. Сигнал  и сигнал с выхода третьего блока задания константы 56  ( - значение третьего весового коэффициента) поступают на входы третьего умножителя 61. Сигнал  и сигнал с выхода четвертого блока задания константы 57  ( - значение четвертого весового коэффициента) поступают на входы четвертого умножителя 62. Сигнал ( и сигнал с выхода пятого блока задания константы 58  ( - значение первого весового коэффициента) поступают на входы пятого умножителя 63. После чего, сигналы , , ,  и  с выходов умножителей 59, 60, 61, 62, 63 поступают на входы первого сумматора 64, на выходе которого получается сигнал U=U+U+U+U+U. Второй сумматор 66 осуществляет сложение сигнала U и сигнала с выхода шестого блока задания константы 65  ( - значение смещения). Сигнал U=U+U поступает на вход блока линейной функции активации 67, на выходе которого образуется сигнал U=U, являющийся также выходным сигналом нейрона третьего слоя 16 и, далее, одним из выходных сигналов блока автонастройки на основе искусственной нейронной сети 13, то есть, . Таким образом, сигналы ,  (выходной сигнал второго нейрона третьего слоя 16) и  (выходной сигнал третьего нейрона третьего слоя 16) являются настраиваемыми коэффициентами для нейро-ПИД-регулятора. Так что блоки 14-67 реализуют блок автонастройки на основе искусственной нейронной сети 13.
Технический результат заключается в улучшении качества работы, а именно в обеспечении корректной работы с объектами, математическая модель которых не может быть получена, при условии уменьшения времени переходного процесса и величины перерегулирования в системе.
Данное устройство может быть реализовано промышленным способом, на основе стандартной элементарной базы.