AIR SUPPLY REGULATOR FOR THE WORKING SPACE HEAT INSTALLATION BASED ON FUZZY LOGIC

Abstract


The combustion process in the working space of a heat installation is simulated. The static characteristic of the dependence of fuel consumption on air consumption in the conditions of stabilization of heat generated as a result of the combustion process is shown, therefore, the possibility of optimizing this process is proved. A block diagram, mathematical model and algorithm for calculating energy-saving fuzzy control of the combustion process in the working space of a thermal installation are developed. Combustion Membership functions of fuzzy sets for input linguistic variables are compiled. The rule bases are formulated taking into account the static characteristics of the control object. Examples of technological and linguistic justification of fuzzy controller rules are given. The dynamics of changing the controlled parameter is determined by solving two differential equations. The search for levels of "cut-offs" for the prerequisites of each of the rules using the "minimum" operation in accordance with the compiled database of rules is performed. The defuzzification procedure was performed (bringing it to clarity). The advantages of this system over traditional stabilizing control systems under the action of a set of random factors and a significantly nonlinear relationship between input and output values are shown. Optimal values of scaling factors for the developed automatic control system are determined. Let's consider an example of the formation of a control effect when implementing fuzzy energy-saving control of the combustion process in the working space of the boiler unit No. 3 of the GKP-1A UGPU of Gazprom dobycha Urengoy LLC. The calculations of the amount of inleakage of atmospheric air, excess air flow, the sectional area of the pipe supplying air, the total air flow in the working space of the thermal installation, the volume of natural gas participating in the combustion process, heat resulting from the combustion, the amount of air that did not participate in the combustion process, the amount of heat required to increase the temperature of excess air until the average temperature of the flue gas remaining heat of the combustion reaction, changes in the oxygen concentration in the exhaust flue gases depending on the air flow to the burner. The functional dependence of the flue gas temperature on the natural gas consumption is constructed by approximating the initial data of the regime map of the steam boiler. The dynamic properties of an inertia-delayed controlled process are taken into account when using the Euler method. The combustion control mode influence on the specific fuel consumption is estimated. The effects of using a system with fuzzy control in terms of saving natural gas and electricity over the entire range of performance of a thermal installation are estimated.

Full Text

1. Актуальность работы Режим управления процессом горения в рабочем пространстве тепловых установок оказывает влияние на величину удельного расхода топлива, сохранность технологических агрегатов и экологические условия. Наиболее благоприятным энергосберегающим режимом управления процессом горения является режим, при котором обеспечивается минимальное значение тепловых потерь с подсосами холодного атмосферного воздуха и с выбиваниями горячих продуктов сгорания. В работе [1] предлагается осуществлять управление процессом горения за счет стабилизации заданного значения давления в рабочем пространстве тепловой установки. Однако в условиях ограниченных возможностей дымоотводящей системы на большинстве нагревательных промышленных печей существует ограничение на реализуемость энергосберегающего управления газодинамическим режимом при максимальных тепловых нагрузках. В работе [2] представлен способ энергосберегающего управления процессом горения за счет изменения положения дымового клапана (мощности дымососа). Данный способ в «крайних» режимах работы ввиду дестабилизации (изменения) давления в рабочем пространстве тепловой установки приводит к нарушению технологического режима (срыву пламени с горелки), что, в свою очередь, может отрицательно сказаться на сохранности технологических агрегатов. Исходя из анализа выводов вышеуказанных работ задачей оптимизации процесса горения является поддержание коэффициента расхода воздуха равным заданному посредством измерения концентрации кислорода в отходящих дымовых газах и дальнейшего регулирования расхода воздуха в рабочее пространство тепловой установки. 2. Основные проблемы и решения В условиях действия множества случайных факторов, наличия существенно нелинейных связей между параметрами процесса и прочего традиционные системы автоматического управления, основанные на типовых динамических моделях, не всегда могут справляться с задачами управления. Основной причиной этого является исходное для них предположение о линейности связи между параметрами процесса, что часто не соответствует реальным условиям газодинамического режима в рабочем пространстве тепловых установок. В таких сложных условиях для управления процессом эффективнее использовать системы автоматического управления, принцип действия которых основан на теории нечетких множеств и нечеткой логике [3]. Нечеткое управление имеет преимущество перед широко используемыми типовыми системами автоматического управления за счет замены используемой упрощенной количественной линейной модели управляющей системы нелинейной многосторонней лингвистической моделью, основанной на базе формализованной имитации и обобщенно практического опыта, формирования управляющих воздействий экспертом (лучшим технологом-оператором) в различных реальных производственных ситуациях. Принцип работы нечетких автоматических систем основан на использовании лингвистической модели, составленной из логических правил, задаваемых в форме «Если есть ситуация, тогда нужно такое управление» [4]. Используя базу правил и методы синтеза нечетких алгоритмов управления, можно осуществлять автоматизацию и даже оптимизацию управления технологическими процессами без проведения всесторонних экспериментальных и математических исследований по созданию моделей управляемых процессов путем изменения базы логических правил управления в соответствии с изменением реальных условий [5]. Структурная схема энергосберегающего нечеткого управления процессом горения в рабочем пространстве тепловой установки представлена на рис. 1. Рис. 1. Структурная схема энергосберегающего нечеткого управления процессом горения в рабочем пространстве тепловой установки Текущее значение содержания кислорода в рабочем пространстве тепловой установки измеряется датчиком (ДК) и подается на блок расчета текущего значения [6]. На выходе элемента сравнения (ЭС) формируется сигнал рассогласования между текущим значением коэффициента расхода воздуха и его заданным значением: который масштабируется в блоке К1 и дифференцируется блоком ДУ. На вход нечеткого регулятора (НР) подается два нормированных сигнала и . Формирование управляющего воздействия на выходе НР с использованием принципа нечеткого управления осуществляется следующим образом. Вводятся лингвистические переменные физических нормированных предметных величин: X1 - рассогласование; X2 - скорость изменения рассогласования; Y - управляющее воздействие. Нормированные предметные величины X1 и X2 фиксируют по оси аргумента функций принадлежности. Нечеткое множество функций принадлежности формируется с использованием выбранных технологически обоснованных функций, которые количественно характеризуют степень приближения значения предметной переменной к нечеткому множеству. Значение фиксируется по оси функций. В области определения предметной переменной X1 использовано пять нечетких множеств определяющих значение лингвистической переменной X1 соответствующими функциями принадлежности : - положительное большое; - положительное малое; - нулевое; - отрицательное малое; - отрицательное большое. Аналогично определяем функции принадлежности для значений лингвистической переменной X2. Выберем все функции принадлежности таким образом, чтобы они равномерно покрывали всю область изменения входных переменных. Используем S-функции для где в виде выражения Используем функции Л-вида для представления Для отражения функций используем Z-функцию в виде Графические изображения функций принадлежности нечетких множеств для входных переменных представлены на рис. 2. Из графика видно, что для фаззификации выбраны треугольные функции (S, Л и Z). Функции растут по мере приближения к заданной величине и уменьшаются по мере удаления. Однако фаззификация «честными» треугольными функциями может приводить к тому, что при выходе величины за диапазон определения функций мы получаем 0 для всех термов, что, в свою очередь, может приводить к отсутствию воздействия на объект, поэтому «крайние» лингвистические термы (S- и Z-функции) за пределами заданного интервала сохраняют значение единицы. Нечеткие множества значений выходной лингвистической переменной Y определены функциями принадлежности Bi при B1 - положительное большое; B2 - положительное малое; B3 - нулевое; B4 - отрицательное малое; B5 - отрицательное большое. При формировании базы правил для реализации нечеткого управления принято основное эвристическое правило, определяющее стратегию качественного управления [7, 8]. Это правило формулируется следующим образом: «Если возникает рассогласование тогда необходимо управляющее воздействие, обеспечивающее устранение возникшего рассогласования. При процесс управления считать завершенным, если это состояние соблюдается в течение заданного интервала времени. Здесь - заданная зона нечувствительности системы нечеткого управления». Рис. 2. Функции принадлежности нечетких множеств для входных переменных: Функционирование системы энергосберегающего управления процессом горения в рабочем пространстве тепловой установки определяется следующей базой правил: Каждое правило может быть технологически и лингвистически обосновано следующим образом. R1: «Если скорость изменения рассогласования практически нулевая и возникло большое отрицательное рассогласование, то на выходе нечеткого регулятора должно быть сформировано управляющее воздействие в направлении открытия клапана расхода воздуха “положительное большое” для устранения значительного недожога». R10: «Если скорость изменения рассогласования небольшая положительная, но рассогласование текущего значения регулируемого параметра с заданным отсутствует, на выходе нечеткого регулятора должно быть сформировано управляющее воздействие в направлении закрытия клапана расхода воздуха “отрицательное малое” для предотвращения возникновения избытка воздуха в рабочем пространстве тепловой установки». При формулировке базы правил обязательно следует учитывать два важных обстоятельства: условия формирования сигнала рассогласования на элементе сравнения ЭС и вид статической зависимости управляемого параметра от управляющего воздействия [9-12]. На выходе НР с использованием алгоритма нечеткой логики формируется управляющий сигнал подаваемый на вход логического элемента сигнум-реле (СР). На выходе СР формируется управляющий сигнал в соответствии с условием при где - заданная зона нечувствительности системы нечеткого управления; - переключающая функция, определяющая текущее направление движения исполнительного механизма (ИМ). Алгоритм работы и математическая модель данного нечеткого регулятора были описаны в статьях [13, 14]. Исполнительный механизм функционирует в соответствии с выражением где - текущее положение ИМ; - положение ИМ в прошлый момент времени; - средняя скорость ИМ; - время дискретизации системы регулирования. Рассмотрим пример формирования управляющего воздействия при реализации нечеткого энергосберегающего управления процессом горения в рабочем пространстве котельной установки № 3 ГКП-1А УГПУ ООО «Газпром добыча Уренгой». Допустим, что в начальный момент времени процесс находится в неустановившемся состоянии при следующих условиях: расход природного газа ; расход воздуха ; температура воздуха, подаваемого на горелку, 30 °С; низшая теплота сгорания концентрация кислорода в атмосферном воздухе расчетный коэффициент количество теплоты, необходимой на обогрев одного кубометра воздуха на один градус Цельсия, Для определения примерного количества подсасываемого атмосферного воздуха произведем расчет по исходным данным (из режимной карты), представленным в табл. 1. Избыток и расход воздуха были подсчитаны с помощью перемножения расхода газа на коэффициент расхода воздуха за вычетом единицы и соответственно перемножением расхода воздуха на коэффициент расхода воздуха. Таблица 1 Исходные данные из режимной карты парового котла № 3 (ДЕ-16-14, стац. № 3, инв. № 211123) ГКП-1А УГПУ ООО «Газпром добыча Уренгой» № п/п Параметр Значение 1 Расход газа, м3/ч 300 422 540 650 1020 2 Коэффициент расхода воздуха за котлом 1,36 1,32 1,24 1,22 1,19 3 Избыток воздуха, м3/ч 1033,49 1292,25 1240,19 1368,42 1854,546 4 Расход воздуха (полный), м3/ч 3885,79 5330,53 6407,66 7588,52 11 615,31 5 Давление воздуха перед горелкой, кгс/м2 10 20 34 45 82 Рассчитаем для каждого из режимов примерную площадь сечения трубы подачи воздуха (табл. 2) по формуле где S - площадь сечения трубы подачи воздуха в горелку; - давление воздуха перед горелкой; - плотность воздуха при нормальных условиях (высота уровня моря, атмосферное давление 101,325 кПа, температура окружающего воздуха 30 °С). Выбираем площадь сечения чуть меньше минимального значений (837), потому что необходимо оставлять запас расхода воздуха на подсосы, которые присутствуют в любом режиме (расход воздуха (полный) должен быть всегда больше расхода воздуха через трубу с фиксированной площадью сечения). Таблица 2 Расчет примерной площади сечения трубы подачи воздуха Режим работы котла 1 2 3 4 5 Площадь сечения трубы 937,56 909,48 838,49 863,15 978,72 Определим расход воздуха через трубу при фиксированной площади сечения тогда величину подсосов атмосферного воздуха можно определить как Для второго режима работы котла величина подсосов воздуха составляет Система управления характеризуется следующими параметрами: заданное значение коэффициента расхода воздуха постоянная скорость перемещения исполнительного механизма постоянная времени время запаздывания средний коэффициент передачи объекта величина зоны нечувствительности сигнум-реле Дискретность расчета принимаем Динамические свойства инерционного с запаздыванием управляемого процесса учитываются при использовании метода Эйлера [15]: Здесь - постоянные времени, количественно характеризующие инерционность и запаздывание соответственно; и - текущий, последующий и предыдущий моменты времени соответственно; и - текущее значение концентрации кислорода в отходящих дымовых газах с учетом инерционности и запаздывания, только инерционности и без учета инерционности и запаздывания соответственно. Для начала определим суммарный расход воздуха в рабочее пространство тепловой установки в начальный момент времени: где - суммарный расход воздуха, м3/ч; - расход воздуха через горелку, м3/ч; - расход через подсосы атмосферного воздуха, м3/ч. м3/ч = 1423 м3/ч. Рассчитаем расход воздуха за период дискретизации системы управления: По аналогичной формуле определим расход природного газа за период дискретизации системы управления: Зная количество воздуха и газа в рабочем пространстве тепловой установки в единицу времени (период дискретизации), определим, сколько всего природного газа приняло участие в процессе горения: так как Из предыдущего расчета видно, что исходного количества воздуха не хватает для полного сжигания газа. Теплота, полученная в результате горения, определяется по формуле где - низшая теплота сгорания природного газа. Количество воздуха, не принявшего участия в процессе горения, можно определить с помощью выражения так как В тех случаях, когда есть избыток воздуха, необходимо определить, сколько он заберет тепла на увеличение собственной температуры до средней температуры дымовых газов: где - количество теплоты, необходимой на обогрев одного кубометра воздуха на один градус Цельсия, кДж/м3·°С; - температура воздуха, подаваемого на горелку, °С; - температура дымовых газов, °С. Температура дымовых газов имеет функциональную зависимость от расхода природного газа. Данная зависимость построена из исходных данных режимной карты парового котла № 3 (ДЕ-16-14, стац. № 3, инв. № 211123) ГКП-1А УГПУ ООО «Газпром добыча Уренгой» (рис. 3). Рис. 3. Экспериментальная зависимость температуры дымовых газов от расхода природного газа В результате аппроксимации зависимости температуры дымовых газов от расхода природного газа было получено уравнение В нашем случае количество теплоты, необходимой на обогрев избытка воздуха, будет равно нулю, поскольку нет избытка воздуха. Задачей системы нечеткого регулирования расхода воздуха по концентрации кислорода в отходящих дымовых газах является минимизация тепловых потерь с избытком воздуха. Оценить работы нечеткого регулирования можно по оставшейся теплоте реакции горения: В процессе горения в отходящих дымовых газах изменяется концентрация кислорода в зависимости от расхода воздуха на горелку: Значение концентрации кислорода непосредственно у датчика кислорода будет запаздывать относительно концентрации возле пламени. Это объясняется небольшой задержкой на процесс горения и расстоянием от пламени до датчика, на преодоление которого дымовым газам необходимо время В начальный момент времени считаем, что концентрация кислорода возле датчика будет равна концентрации возле пламени: Значения концентрации кислорода с датчика подаются на блок формирования действительного коэффициента расхода воздуха Действительное значение коэффициента расхода воздуха подается на элемент сравнения. В дальнейшем производим расчеты по ранее описанным выражениям: Используя зависимости, приведенные на рис. 2, определяем значения функций принадлежности для каждого нормированного предметного информационного сигнала и при Определяем уровни «отсечений» для предпосылок каждого из правил (с использованием операции минимум) в соответствии с базой правил: Далее определяем четкое значение выходной переменной (нормированного управляющего воздействия) в соответствии с выражением Поскольку ИМ начинает движение в направлении открытия клапана расхода воздуха на горелку. Расчетные траектории переходного процесса системы регулирования на основе нечеткой логики представлены на рис. 4. Рис. 4. Переходный процесс системы регулирования: Из графика (см. рис. 4) видно, что время регулирования составляет а значит, система управления, основанная на нечеткой логике, достаточно быстродейственная, к тому же данная система не допускает перерегулирования. Для того чтобы оценить экономический эффект системы нечеткого регулирования, рассчитаем расход газа при той же оставшейся теплоте в установившемся режиме но при коэффициенте расхода воздуха что приблизит расчеты к реальным объектам, которые работают в соответствии с режимами, прописанными в режимных картах. Программный расчет показал, что для получения остаточной теплоты в процессе горения необходимо поддерживать расход газа равным Проверим результат ручным расчетом. Зная расход газа, коэффициент расхода воздуха, коэффициент можно рассчитать суммарный расход воздуха на горение Учитывая, что коэффициент расхода воздуха больше единицы, можно сделать вывод, что весь газ принял участие в процессе горения. Тогда теплота, полученная в результате горения, Количество воздуха, не принявшего участия в процессе горения, Температура дымовых газов и теплота на обогрев избытка воздуха до этой температуры имеют следующие значения: Тогда количество оставшейся теплоты Таким образом, экономия системы составит: 1) за час работы 2) за сутки 3) за год Рис. 5. Зависимости расхода газа от оставшейся теплоты: Из графиков зависимостей расхода газа от оставшейся теплоты в результате процесса горения с нечетким регулированием и без регулирования (рис. 5) видно, что система с нечетким регулированием позволяет экономить газ во всем диапазоне производительности тепловой установки. Кроме того, данная система позволяет экономить значительное количество электроэнергии благодаря тому, что дымосос работает примерно на 70 % от изначальной мощности. Это достигается за счет меньших объемов дымовых газов, которые напрямую зависят от расхода воздуха на процесс горения. Коэффициент расхода воздуха при использовании данной системы уменьшается на ~30 % (c 1,35 до 1,05). Заключение Энергосберегающее управление процессом горения в рабочем пространстве тепловых установок при использовании системы управления, основанной на принципе нечеткой логики, имеет ряд преимуществ перед традиционными стабилизирующими системами управления в условиях действия множества случайных факторов и существенно нелинейной связи между входными и выходными величинами, а именно: возможность поддержания определенной траектории выхода на задание, быстродействие, меньшее значение динамической ошибки и переходный процесс протекает без перерегулирования и колебаний, что благоприятно скажется на ресурсе исполнительного механизма.

About the authors

M. I Vasil'ev

Inter RAO - Management of Electric Power Plants LLC; Nosov Magnitogorsk State Technical University

S. M Andreev

Nosov Magnitogorsk State Technical University

I. I Vasil'ev

Nosov Magnitogorsk State Technical University; Gazprom dobycha Urengoy LLC

References

  1. Управление давлением в рабочем пространстве промышленных печей при использовании принципа нечеткой логики / М.И. Васильев, Б.Н. Парсункин, С.М. Андреев, Т.У. Ахметов // Математическое и программное обеспечение систем в промышленной и социальной сферах. - 2014. - № 2 (5). - С. 35-45.
  2. Парсункин Б.Н., Васильев М.И. Энергосберегающее нечеткое управление давлением в рабочем пространстве нагревательных печей // AB OVO … (С САМОГО НАЧАЛА …): материалы конф. / Магнитогорск. гос. техн. ун-т им. Г.И. Носова. - Магнитогорск, 2014. - С. 81-90.
  3. Батыршин И.З. Основные операции нечеткой логики и их обобщения. - Казань: Отечество, 2001. - 102 с.
  4. Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход: пер. с англ. - 2-е изд. - М.: Вильямс, 2006. - 1408 с.
  5. Повышение производительности доменной печи при оптимизации автоматического управления подачей природного газа и технического кислорода в дутье / Б.Н. Парсункин, Б.К. Сеничкин, С.М. Андреев, М.Ю. Рябчиков // Вестник Магнитогорск. гос. техн. ун-та. - 2011. - № 4 (36). - С. 69-73.
  6. Флер P., Оттенбургер Ф. Введение в электронную технику регулирования: учеб. пособие. - М.: Альтекс, 2009. - 197 с.
  7. Парсункин Б.Н. Расчеты систем автоматической оптимизации управления технологическими процессами в металлургии: учеб. пособие / Магнитогорск. гос. техн. ун-т им. Г.И. Носова. - Магнитогорск, 2003. - 267 с.
  8. Syropoulos A. Theory of fuzzy computation. - New York: Springer-Verlag, 2014. - 174 р.
  9. Локальные стабилизирующие контуры автоматического управления в АСУ ТП промышленного производства / Б.Н. Парсункин, С.М. Андреев, О.С. Логунова, У.Г. Ахметов; ООО «Полиграфия». - Магнитогорск, 2012. - 406 с.
  10. Di Stefano B.N. On the need of a standard language for designing fuzzy systems // On the Power of Fuzzy Markup Language. Studies in Fuzziness and Soft Computing. - 2013. - Vol. 296. - P. 3-15. doi: 10.1007/978-3-642-35488-5_1
  11. Zadeh L.A. Fuzzy algorithms // Information and Control. - 1968. - No. 12 (2). - P. 94-102. doi: 10.1016/S0019-9958 (68) 90211-8
  12. Zadeh L.A. Fuzzy sets // Information and Control. - 1965. - No. 8 (3). - P. 338-353. doi: 10.1016/S0019-9958 (65) 90241-X
  13. Парсункин Б.Н., Васильев М.И., Сибилева Н.С. Энергосберегающее автоматическое нечеткое управление давлением в рабочем пространстве нагревательных печей // Электротехнические системы и комплексы. - 2018. - № 2 (39). - С. 63-69.
  14. Vasilyev M., Vasilyev I. Energy-saving method of fuzzy control combustion process in thermal plants // Proceed. of the 2018 Int. Rus. Autom. Conf. (RusAutoCon 2018), Sochi, Russia, 9-16 September 2018. - IEEE, 2018. - P. 6-12. doi: 10.1109/RUSAUTOCON.2018.8501676
  15. Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы / пер. с пол. И.Д. Рудинского; Горячая линия-Телеком. - М., 2008. - 383 с.

Statistics

Views

Abstract - 50

PDF (Russian) - 21

Refbacks

  • There are currently no refbacks.

This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies