主汽溫控制研究現狀
隨著科技日新月異的發展，火電廠鍋爐機組的要求也越來越高，在火電廠機組控制中，主蒸汽溫度是一個非常重要的被控參數，是提高電廠經濟效益，保證機組安全運行不可缺少的環節。主汽溫控制的任務是通過維持過熱器出口蒸汽溫度在允許的範圍之內，保護過熱器，使其管壁溫度不超過允許的工作溫度，它是檢驗鍋爐運行質量的重要指標之一 。
主汽溫溫度過高或過低都會影響電廠的安全性和經濟性。過熱汽溫的額定值通常在500℃以上，上限不應超過額定值5℃，下限一般不低於額定值l0℃。汽溫過高會加快鍋爐受熱面及蒸汽管道金屬材料的蠕變速度，影響使用壽命；汽溫過低會降低機組循環熱效率，增大煤耗。所以能否對主蒸汽溫度進行有效控制，對機組的運行來說是至關重要的。
目前在火電廠中，廣泛套用PID串級控制方式控制過熱蒸汽溫度，正因為其參數意義明確、具有一定的魯棒性且易於調整，所以在熱工過程控制系統中一直占據主要地位。但常規PID控制器也存在一些缺陷使，因而在實際套用中的效果不夠理想。其問題有如下幾個方面：
（1）影響過熱蒸汽溫度發生變化的因素十分複雜。(2）目前廣泛採用噴水減溫作為控制汽溫的手段，但如果只根據汽溫偏差來改變噴水量往往不能滿足生產上的要求，應該加入更能提前反映擾動的前饋補償信號。(3)對象在某種擾動下(負荷、工況變化等)，具有非線性和時變性，進一步加大控制的難度。（4）由於工藝特性決定各級過熱器管道較長，造成主汽溫對其控制輸入、噴水減溫器的減溫水量變化反應較慢。（5）外部擾動（如主蒸汽流量波動、主汽壓力波動、汽水分離器水位波動、給水溫度及流量變化、蒸汽吹灰投入等）變化頻繁且擾動量較大，致使主汽溫長期不能穩定。
此外，汽溫調節對象是一個多容環節，因為它的對象模型不確定，干擾因素多，純遲延時間和時間常數都比較大，在熱工自動調節系統中被認為是可控性最差的調節系統。因此，設計出一種能適應多種變化、且具有較強的魯棒性的主汽溫控制系統尤為重要。
主汽溫度控制的難點分析
主蒸汽溫度的控制多年來一直是電廠過程控制中的一個難點，主要是因為以下幾點原因：
(1) 主蒸汽溫度是一個遲延現象比較嚴重的對象，機組容量越大，遲延現象就越嚴重。當有些機組的主蒸汽溫度的遲延太大時，反饋控制根本來不及控制。而PID控制就是屬於反饋控制。
(2) 主蒸汽溫度容易受到多種因素的影響，如煙氣溫度和壓力的波動、負荷的變化、主蒸汽壓力的變化、燃料量的變化、給水溫度和流量的波動及減溫水流量的抖動、吹灰器投入、磨煤機的切換等都會引起主蒸汽溫度的變化。
(3) 主蒸汽溫度被控對象工藝流程複雜，不同的機組主蒸汽溫度特性完全不同，很難得到對象與干擾之間準確的數學模型。即使通過現場試驗的辦法得到當時對象的數學模型，但隨著時間的推移和機組工況的變化，對象的模型會發生變化。
主汽溫控制方法
常規的主汽溫控制方法分為導前汽溫微分信號的雙衝量汽溫控制、串級汽溫控制、分段汽溫控制及相位補償汽溫控制幾種。但是，隨著機組容量的逐漸增大，常規控制方法已經不能得到足夠滿意的控制質量，同時，由於工業過程逐漸複雜化，單一控制技術也遠遠無法達到要求。因此，結合先進的控制理論和控制算法將成為今後研究的一大趨勢。近幾年已經出現了一些相類似的控制方法，主要有以下兩類：一類是先進控制算法與傳統控制方法相結合，另一類是先進控制算法之間的結合。主要包括 ：
(1)Smith預估控制及其改進型。
(2)基於神經網路理論的各種控制策略，諸如單神經元控制器取代主蒸汽溫度串級PID控制中主調節器的策略、基於BP神經網路提出主蒸汽溫度的串級智慧型控制等。
(3)基於模糊控制理論的各種控制策略，
諸如主蒸汽溫度的模糊PID控制、模糊控制與基於專家系統整定的串級PID控制相結合的複合控
制策略，主蒸汽溫度的Fuzzy-PI複合控制策略等。
(4)基於狀態反饋的控制策略，例如：基於現代控制理論中狀態反饋控制原理的分級控制方法、狀態反饋控制與串級PID控制相結合的主蒸汽溫度控制策略、將狀態反饋引入到鍋爐主蒸汽溫度中的一種多迴路串級控制方法等。
(5)其它控制策略，諸如基於魯棒控制原理改進主蒸汽溫度串級PID控制策略並指出在DCS系統中的實現方法、用預測智慧型控制器作為串級控制的主調節器以改善主蒸汽溫度的遲延特性等。
我們所接觸的是一個複雜多變的系統，難以建立被控對象的精確模型，而傳統控制方法往往需要建立一個精確的數學模型。同時，由於一些被控對象帶有大遲延和大慣性的動態特性,因而即使建立了數學模型，通常也不如一個有經驗的操作人員進行手動控制效果好。
從20世紀七十年代開始，生物控制理論逐漸引起研究者的重視並迅速發展。目前神經網路控制已經發展得比較成熟，但是基於神經內分泌系統的生物智慧型控制理論研究才剛剛起步。作為人體各種激素調節中心，神經內分泌系統具有較好的穩定性和適應性，通過將模糊理論與神經內分泌反饋調節機制算法相結合，優勢互補，並套用於PID控制器中，可以對鍋爐主汽溫系統的對象特性和一般控制規律進行分析。
系統運行
關斷閥的控制
當下列條件全部滿足時，自動打開關斷閥 。
① 鍋爐蒸汽流量>10%MCR。
② 無主燃料跳閘MFT。
③ 控制系統已要求低流量閥有一定的開度（約2%）。
上述任一條件不滿足（對於條件③是指開度指令小於約1%），以及當大、小調節閥都已關閉時，則關閉關斷閥。
調節閥的運行
當下列條件全部滿足時，允許對調節閥進行控制。 ① 鍋爐蒸汽流量>10%MCR。 ② 無主燃料跳閘MFT。
任一條件不成立，則關閉調節閥。
手動/自動站的運行
一級減溫水控制站（兩側相似）
作用：控制一級減溫水量。
顯示：PV柱，顯示本側屏過入口汽溫（測量故障時，指示為零）。 SP柱，顯示本側屏過入口汽溫定值℃）。 下列任一條件出現，站切手動。
① 本側屏過出口溫度或初過出口壓力測量信號，或主汽壓力、差壓、流量信號測量質量不好，或傳輸到本系統後出現質量不好。
② 本側一級減溫器出口溫度測量系統發出“置手動”信號。
③ 本側小流量調節閥開度已達6%，而關斷閥仍處於關閉狀態。
④ 主燃料跳閘MFT。
⑤主蒸汽流量小於10%MCR。
操作；
① 無SP操作。
② 手動方式時，可手操CO按扭，以改變減溫水，但若由於MFT或主蒸汽流量小於10%MCR的原因而導致手動，站的輸出將跟蹤零，“TRACK”燈亮，此時不可手動改變控制輸出。
二級減溫水控制站（兩側相似）
作用：控制二級減溫水量。
顯示：PV柱，顯示未級過熱器出口蒸汽溫度（℃）。 SP柱，顯示未級過熱器出口溫度定值（℃）。 下列任一條件出現，站切手動。
① 未級過熱器出口蒸汽溫度測量系統發出“置手動”信號。
② 主蒸汽流量、一級壓力、壓力、差壓信號測量系統發出“置手動”信號或者在傳輸到本系統後發現質量不好。
③ 本側未過入口汽溫信號質量不好。
④ 本側小流量調節閥開度已達6%，而關斷閥仍處於關閉狀態。
⑤ 主燃料跳閘MFT。
⑥ 主蒸汽流量小於10%MCR。
操作：
① 無SP操作。
② 手動方式時，可手操CO按扭，以改變減溫水，但若由於MFT或主蒸汽流量小於10%MCR的原因而導致手動，站的輸出將跟蹤零，“TRACK”燈亮，此時不可手動改變控制輸出。
主汽溫控制系統分類
串級控制系統
汽溫串級控制幕統由於其整定方便的優點，已在國內外得到越來越多的套用。現在20萬kW以t的機組大多果用這科控制方案。奠基本原理就是系統根據主蒸汽溫度設定值和反饋值的偏差作為主調節器的輸入，主調節器經過PID運算後的輸出(調節器的輸入設定值)與撮溫器出口溫廈反饋值的偏差作為副調節器的輸入，其輸出作為執行器的輸入動作指令。
串級控制系統對於克服二次擾動非常有效。串級控制系統中，副對象與主對象時間常數相差較大。副對象時間常數小，目此副目路為快速目路，用於克服內擾主對象時間常數大，主目路為慢速調節目路。
主汽溫級串-Smith預估控制系統
串級控制系統的設計要求有一個快速的副迴路，當存在較大的純滯後過程時，調節時間將明顯延長，而副制器的比例係數稍大又會引起振盪，所以副控制器只能選擇較低的比例係數，這樣就降低了整個系統的控制品質。將smith預估補償引入串級控制系統，就是為了補償純滯後過程，剛鞋屯滯後對系統的影響，使控制系統的調節加快，系統的穩定性增強。串級一smlth預估控制系統，選擇純遲延較大的部升作為主迴路．在主迴路中採用Smith預估補償控制。主調節器起定值控$悱用，是主氣溫控制操作的主要指標．允許波動的範圍較小，要求沒有餘差或較小的余差，故主目路採用PI控制。副迴路是隨動系統，能夠快速克服二次擾動，採用P調節器。
由於惰性區的大時滯，將這一部分採用Smlth預估蹦求提高其快速性和控制品質，而整體上採用串級控制以保證幕統的穩定性和一定的快速性。串級一smith預估控制結合了串級控制與史密斯預估控制的優點，有利於克服汽溫對象的太退延．大慣性特點。
基於神經網路的主汽溫控制系統
基於神經網路的自學習模糊PID控制器在控制品質方面明顯優於常規PID控制系統，尤其在變工況時，控制效果更加明顯。此類控制的特點是將神經網路所具有的自學習能力與PID控制器的魯棒性相結合，實現了對非線性、大時滯系統模型的控制。神經網路採用多層前傳網路結構，針對BP算法容易陷入局部最小的缺陷，提出了數值積分尋優和BP算法相結合的IBP神經網路訓練算法 。
基於遺傳算法的主汽溫控制系統
遺傳算法在電廠主汽溫控制中的套用針對電廠過程控制中主蒸汽溫度的大遲延性、非線性和時變性，在充分分析主蒸汽溫度被控對象動態特性和現場實際情況的基礎上，將現代控制理論中的狀態觀測器技術，用於實現主蒸汽溫度的導前汽溫的重構；採用神經網路技術，實現了準確性較高的主蒸汽溫度前饋控制；採用模糊控制技術，在很難獲得主蒸汽溫度被控對象的數學模型的情況下，實現了對主蒸汽溫度的有效控制；設計出適用於過程控制的基於遺傳算法機理的模糊控制器動態最佳化方法，解決了一般遺傳算法實時性差的難題，實現了對電廠主蒸汽溫度模糊控制系統中的模糊控制器的實時線上動態最佳化。
