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毕 业 设 计（论 文） 外 文 文 献 翻 译 学 号： 姓 名： 所在院系： 专业班级： 指导教师： 原文标题： Mixed Boiler-turbine Coordinated Control System Mathematical Modelling Based on Mechanism Modelling and Parameter Identification 2009年 4月 30日基于机理建模和参数辨识的锅炉汽轮机协调控制系统的混合建模 摘要 鉴于机理数学模型和系统辨识模型的优越性，本文建立了锅炉汽轮机协调控制系统(CCS)的一种混合模型，这种模型结合了机理分析和参数辨识。为了将模型配置成单元发电机分散控制系统(DCS),需要对同一时期参曲线与单发电实际参数趋曲线比较另外，本文第一次检数学模型正确性和准确性方法，并且实践，这个方法是简单有效的。1 绪论 通过建立单元机组的动态模型来研究单元机组在启动、停机和变工况过程中的动态特性，这是热工过程控制中很重要的一项内容。当前，机理建模、系统辨识、综合了机理分析与系统辨识的混合建模是建立锅炉汽轮机协调控制系统的动态数学模型的三种主要方法。并且这些方模型分别为机模型、经验模型(系统辨识)和混合模型。[1]。这种方法有更多的科学依据，并且可以用来研究某些新的变工况过程和系统。机理模型通常不是十分精确，但得到的结果却更加合理，可以用来分析系统结构对特性变化的影响。经验模型则不考虑系统和过程的工作机制；它完全地基于实际数据之间的联系。很显然，这种方法只能用于已经建立好模型并且已经运行的设备和系统。如果实际数据不够充分，那么基于这些数据建立的模型是不精确的。这是因为系统的运行环节和实验数据存在着一些不确定因素，其中跟踪误差是不可忽略的。对于锅炉而言，如果模型完全是通过经验建立的，通常是先从已有的锅炉中收集大量的连续数据，然后用数据处理的方法，例如统计分析，来尽力去除随机扰动的影响。因此可以得到输入和输出之间的一些可靠的联系。这个模型的精确度主要取决于原始数据的完整性和数据处理的方法。这种建模方法已经成为了一门专门的学科(系统辨识和参数估计[2])。对于某些复杂系统和过程，机理模型通常不够精确，而经验模型又受到某些特定条件的限制。为了提高模型的准确性和适用性，经常用结合理论分析和经验的方法来建立一个混合模型。这种模型的结构依然具有明确的物理含义，因此机理模型的基本特征仍旧得到保留。文献[3]中，作者以单元发电机多变量锅炉汽轮机协调控制系统作为研究背景，将机理数学模型作为参考，给出了一种线性增加的集中参数数学模型。文中用状态空间的方法进行描述和分析，然后推导出了输入输出传递函数矩阵。通过数学分析，提出了一些存在于这一数学模型之中的内在联系。因此，系统设计的理论基础和理念规定了单元发电机被控对象通过系统辨识得到的数学模型。文献[4]给出了锅炉汽轮机协调控制系统的一种非线性仿真数学模型。由文献[4]可知，可以通过一些数学工具和方法揭示非线性仿真模型与线性增加数学模型之间的某些内在联系。本文吸收了机理模型和经验模型的优点，根据文献[3] [4]建立了一种结合机理分析与参数辨识的锅炉汽轮机协调控制系统混合模型。文中给出了两种大容量单元机组的数学模型。一种是300MW直流炉，另一种是600MW汽包炉。被控对象的参数是实际测量的数据。本文将非线性仿真数学模型与对应单元机组的实际运行趋势进行比较，建模方法的正确性和准确性已经得到证明。 2 建立协调控制系统的数学模型 图1所示是文献[4]中给出的一个单元机组锅炉汽轮机协调控制系统的非线性数学模型。 图1 单元机组锅炉汽轮机协调控制系统的非线性数学模型 各字母含义如下：M：总燃料量；KM：表征燃料和负载变化量的比例系数；τM：由于燃料变化而引起的负载变化的滞后时间；DQ：由锅炉蒸汽流量大小表示的进入锅炉的热流量；D：锅炉蒸汽流量；Cb：锅炉蓄热系数，对应汽包压力变化1Mpa时锅炉蒸汽流量的变化量；Pb：汽包压力或管道压力；Rgr：过热器动态阻力；DT：汽轮机中的蒸汽流量；CM：汽包功率；PT：汽轮机节流压力；RT：汽包动态阻力；μT：汽轮机调节阀开度；KT：汽门静态放大系数。将这一模型应用于实践就可以少做一些工作，并且简化参数的调整或提高模型的精度。因为负载与实际燃料量之间的关系是非线性的，也就是说KM这个系数不是一个常量，而图2中给出的增量函数f7(x)可以得到非线性的函数。 图2 单元机组协调控制系统的变化特性图 关于纯滞后环节，在图2中用一个四阶等惯性时间常数的一阶惯性