Российский фонд фундаментальных исследований
Разработка нейросетевых моделей диагностики, контроля
и управления элементами котлоагрегата
(проект 08-01-97014, р_поволжье_а - Региональный конкурс ПОВОЛЖЬЕ)
Научный руководитель – доктор физ.-мат.
наук, профессор Абруков В.С., физико-технический факультет, кафедра
теплофизики)
На кафедре теплофизики ЧГУ проводится работа по исследованию возможностей
искусственных нейронных сетей при создании моделей автоматических систем
управления элементами
котлоагрегата ТЭЦ.
В качестве
непосредственного объекта исследования выбрана система пароперегрева, конечного
элемента котлоагрегата, определяющего параметры пара поступающего в турбину.
Введение
Анализ существующих систем управления в отечественной
теплоэнергетике показывает, что в основном применяются схемы управления,
получившие название каскадных систем регулирования температуры перегретого
пара, в состав управляющего контура которых входят пропорционально интегральный регулятор (ПИ-регулятор) и
корректирующее устройство.
Практика эксплуатации такой системы показывает, что
при существенных изменениях задания, т.е. желаемых значений параметров
температурного режима, возникает потребность в перенастройке значений
коэффициентов ее контура управления. Фактически это важный объективный признак
того, что функционирование системы управления протекает в условиях априорной
неопределенности.
Действительно, анализ эксплуатационных характеристик
пароперегревателя показывает, что объект управления имеет переменную величину
транспортного запаздывания, его динамические свойства существенно зависят от
содержания кислорода в уходящих газах, расхода пара, загрязнения поверхности
нагрева, а также от режимных факторов – нагрузки, вида и сорта сжигаемого
топлива, состояния поверхностей нагрева, избытка воздуха и т.п.
Поэтому разработки новых систем управления
температурным режимом пароперегревателя, функционирующего в условиях априорной
неопределенности, целесообразно проводить с использованием адаптивных методов
управления. Такой адаптивной частью регулятора может служить искусственная
нейронная сеть.
С технологической точки зрения, задача управления
пароперегревателем заключается в обеспечении заданного температурного режима в
паровом тракте котла. Изменение температуры пара осуществляется за счет
увеличения или уменьшения количества впрыскиваемой в пароохладитель воды, – как
правило, с целью стабилизации желаемого уровня температуры пара на выходе
пароперегревателя.
К настоящему времени получены следующие результаты:
1. Проведены теоретические исследования возможностей
применения искусственных нейронных сетей при создании автоматических систем
регулирования и управления температурой
перегретого пара. Показано, что использование адаптивного регулятора,
нелинейной частью которого является искусственный нейрон, совместно со
стабилизирующим устройством позволяет обеспечить достаточно хорошее качество
управления температурой перегретого пара. Нелинейность адаптивного регулятора
можно усилить применением связной совокупности искусственных нейронов –
искусственной нейронной сетью. Алгоритм обратного распространения ошибки для
настройки весового коэффициента одного нейрона или множества весовых
коэффициентов искусственной нейронной сети может применяться как алгоритм
адаптации системы управления в условиях существенной априорной неопределенности
или частичного изменения параметров объекта управления.
2. С помощью "Типовой инструкции по пуску и
останову котлоагрегата" созданы базы данных управляющих и управляемых
параметров котлоагрегата.
3. Для системы пароперегрева эти базы данных
дополнены базами данных, созданными с помощью нелинейной математической модели
процессов гидродинамики и тепломассообмена в пароперегревателе, отражающей
случаи не предусмотренные "Типовой инструкцией".
4. Разработаны соответствующие созданным базам данных
архитектуры искусственных нейронных сетей.
5. Созданы три нейросетевые модели автоматического
управления процессом пароперегрева в пароперегревателе котлоагреата: модель
управления процессом в период запуска котлоагрегата, модель регулирования
процессом в период стационарной работы котлоагреата, модель управления
процессом в период останова котлоагрегата. Данные модели позволяют
контролировать (в перспективе - дублировать или корректировать) действия
оператора (машиниста) котлоагрегата. Контролируя правильность действий
оператора, они могут (при технической доработке) предупреждать оператора о
возможных ошибках, предлагать оптимальные решения по управлению процессом.
Эмуляторы нейросетевых моделей могут быть тиражированы.
5. Создана база данных, нейросетевая модель и ее
эмулятор, определяющий автоматически, в темпе управления процессом, термический
КПД паровой турбины, и регистрирующий его отклонения от номинальных значений.
6. Разработан прототип автоматической системы
регулирования температуры пара в пароперегревателе котельного агрегата.
В
целом, в процессе выполнения работы, создана методология применения
искусственных нейронных сетей для разработки автоматических систем управления
элементами котлоагрегата.
Проведенные исследования показывают перспективность
применения искусственных нейронных сетей при разработке систем управления
техническими объектами.
Коллектив, выполняющий проект, ищет лиц и организации
заинтересованные в дальнейшем развитии данной работы, практическом ее
тестировании и внедрении в производство.
О
нейронных сетях и аналитической платформе, с помощью которой удобно работать с
нейронными сетями, а также другими методами анализа данных и их использовании в
системах управления – здесь
C презентацией иллюстрирующей возможности нейронных
сетей при исследовании вибрационного горения – здесь, а с видеофильмом,
показывающим как просто строится нейросетевая модель – здесь.
Вы можете ознакомиться c нашими работами: