热工控制系统 PID 参数优化方法研究

引言：

火电机组的大型化和自动化发展，使得火电机组控制系统要求更可靠控制方法以及更好的反应特性。PID 控制器是所有控制器中最为常用的调节器，其调节性能好坏由参数的整定好坏决定，鉴于热对象非线性、实时性和耦合特性强，使得经验法和Ziegler-Nichols 法普遍效果不理想。所以应采用优化算法、系统建模的方式，改善 PID 参数在各种工况下的调节性能，提升热工过程的稳定性以及可控性。

一、热工控制系统概述

1、控制系统的功能结构特征

热工控制系统是指火电机组中热工转换过程的稳定、和谐、高效的控制系统，主要包括温度、压力、流量等热工参数的自动调节和反馈控制，热工控制系统的结构层次多，多级网状结构，一般设有控制层、执行层和检测层，由DCS 集散控制系统统一协调。热控系统兼具过程控制和系统保护和联锁的功能，因此，热控系统的控制策略要兼顾实时和容错两方面。热控系统运行中是一个多输入多输出，即 MIMO 的控制对象，控制对象的交叉耦合很多，因此很难进行控制器参数的整定优化。

2、热控系统动态特性分析

热工对象往往是非线性的，时变的，因负荷扰动、设备状态改变、环境变化等因素，如热力系统升负荷过程中锅炉、汽包水位、主蒸汽温度等因素存在动态响应，因此会出现动态耦合性、时滞性、非最小相位性等。热工对象的时变，使得控制系统不同工况下也会表现出不同的系统响应。在建模和控制设计时要了解系统的动态响应特性和非线性特性，为后续 PID 优化和控制性能提升奠定理论基础。

3、控制策略对系统性能的依赖性

热控系统采用的控制方式很大程度上影响到热控系统的控制性能，尤其是参数的整定，PID 控制中，参数（比例、积分、微分）分别表示误差的反应速度、消除误差的能力、前馈补偿作用，其配合的协调性直接影响到系统的超调量、稳态误差、系统响应时间。然而在实际情况中，由于系统复杂，外界干扰的不可控，参数固定的控制方式很难做到普遍适应，往往导致系统迟滞或过分震荡。从提高系统动态协调性和智能寻优的角度考虑，提高 PID 参数的工况敏感性及自适应性，使其具有较好的控制效果。

二、热工控制系统PID 参数的优化方法

1、经典整定法的局限性与改进需求

传统的 Ziegler － Nichols 法、临界比例法和工程经验法等 PID 的整定方法，因其简单易操作、初期应用效果好等特点，被广泛地应用在火电热控系统中。然而，这类方法大多针对线性、稳定的系统模型，不能处理热控对象中存在的非线性、大滞后及多扰动等问题。在锅炉的负荷、汽参数等快速变化过程中，固定参数的 PID 控制器容易造成系统超调量大，调节缓慢甚至发生系统不稳定等事故。此类方法在高参数、大容量机组中整定结果对于实际工况的适用性差，难以达到控制系统所要求的鲁棒性和准确性。而系统中的多变量耦合、非最小相位等问题也进一步增大了参数整定的繁琐性，所以简单的经验法难以在实际应用中发挥作用，尤其是在极端工况及扰动下。因此，学者们逐渐引进了以性能指标优化设计的方法，采用 ISE、IAE、ITAE 等误差函数构建目标函数，使整定性过程量化、可控，通过数值迭代和模型响应分析等手段，提升整定效率和可靠性，为后续控制器智能化整定提供了应用前提。

2、智能算法在PID 优化中的应用实践

在热工控制系统，被控对象结构复杂，参数多变，使用传统的 PID 整定方法很难做到 PID 控制器对各种工况都具有较好的响应，所以在近年来的研究中有将智能优化算法应用在 PID 参数优化方面，比如遗传算法（GA）、粒子群算法（PSO）、蚁群算法（ACO）、模拟退火算法（SA），这些算法全局性较好，自适应性强，以误差积分时间 ITAE、稳态误差、超调量等为适应度函数迭代求最优参数，提高了控制精度和稳定性；一些智能算法融合了模糊逻辑算法和神经网络，提高了参数整定的精度和实时性，在解决系统非线性、强耦合等方面有很强的应用价值，比如在锅炉主蒸汽温度调节控制中用 PSO 优化 PID 的参数可以改善响应时间和振荡时间，增强变负荷的自适应能力。相较于传统静态整定，智能算法不具备数学模型基础，且可以借助历史数据持续改善搜索方案，更适合热控系统的非线性、时变性运行工况，为高效率智能化控制系统提供基础支持。

3、基于自适应机制的在线整定方法

在火电机组的热工控制系统中，受负荷、工况变化、设备老化的影响，系统的特性是不断变化的，静态的 PID 参数难以长期保持理想的整定效果，必须具有实时调整功能的系统的控制方法。而在线整定方法的自适应原理就是利用系统工作过程中的实时输人输出，根据误差信号或系统性能指标参数，对 PID参数进行实时调整的自适应调整方法，使控制系统具有不断学习和适应不同工况的能力。其中常用方法有模型参考自适应控制法 (MRAC)，通过建立一个参考响应模型，将系统实际输出与参考模型输出进行比较，由调整律对模型参数不断调整，从而维持系统的控制性能。还有基于增量式自适应调整方法，根据误差的变化关系对模型参数进行不断的微调，实现简单、快速。递归最小二乘法(RLS) 等参数辨识方法经常在线辨识系统的模型，然后实时调整 PID 模型。工程中自适应整定法的应用主要是针对锅炉的配风、再热器温度、主蒸汽压力等的整定，其具备较强的抗扰动以及响应性特点，使控制系统能灵活应对复杂工况，是加强热控系统智能控制的一种必然选择。

4、多模型融合优化策略

实际热工控制系统的运行工况复杂多变，系统不同负荷、不同工况、或不同环境干扰下具有不同的、随机的动态特性，单一模型无法应对所有情况。多模型融合优化是目前热工控制系统控制性能优化的关键。通过建立多种热工控制系统的低负荷、稳态、高负荷等典型工况下的运行模型，当系统运行时，根据系统当前的运行状态，实时进行模型变更融合，进行PID 参数的自适应优化。实际多模型融合热工控制系统运行时，通常是通过获取负荷、流量、主蒸汽温度偏差等当前系统运行状态量，通过模糊推理逻辑判断，判断出当前模型状态，不需要精准的建立数学模型，实现对系统的PID 参数的有效判断和整定。同时，为了降低模型融合不确定性，近几年来，又开发了基于改进型神经网络模型，通过采集大量数据信息进行非线性映射关系训练，通过系统学习，自动纠正错误。此方式在锅炉主蒸汽温度控制领域的应用频率较高，可以使切换工况下的调节误差和系统冲击获得有效降低，促使控制器具备更强的复杂工况适应能力，提升控制器性能。

三、结语

PID 参数的合理整定与更新是确保热控系统能够高效运行的必要基础条件，尤其对火电系统而言，其面临的系统环境复杂多变，更需要提升热控系统控制策略的适应性与自主性。简单整定法在实践应用层面较为可靠，但其动态调整性与适应性相对较弱。智能算法、自适应、多模型等算法的应用实现了热控系统PID 参数整定的智能化、系统化。

参考文献：

[1] 赵静 , 梁瑞娜 . 人工免疫控制在热工过程的应用与研究 [J]. 工业仪表与自动化装置,20 20,(02):85-87+92 .

[2] 黎锐 . 热工控制对象的智能 PID 控制策略的研究 [J]. 山东工业技术 ,2018,(15):138.

[3] 赵胜杰 . 改进型模糊 PID 控制器在热工控制系统中的仿真应用 [J]. 科技与企业 ,2016,(05): .