[發(fā)明專利]一種基于滯后慣性補償?shù)拿撓跸到y(tǒng)先進控制系統(tǒng)及方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202111157206.1
• 申請日: 2021-09-30
• 公開（公告）號: CN113893685A
• 公開（公告）日: 2022-01-07
• 發(fā)明（設計）人: 王鈞為;馬锃曌;毛金虎;徐銳;葉江;夏佐君
• 申請（專利權）人: 湖北華電江陵發(fā)電有限公司
• 主分類號: B01D53/86
• 分類號: B01D53/86;B01D53/34;B01D53/56
• 代理公司: 南京縱橫知識產(chǎn)權代理有限公司 32224
• 代理人: 許婉靜

1.一種基于滯后慣性補償?shù)拿撓跸到y(tǒng)先進控制方法，其特征是，包括：

構建包含內(nèi)外回路過程模型的脫硝系統(tǒng)模型；

對脫硝系統(tǒng)模型中外回路過程模型進行純延時補償，得到第一等效過程模型；

對第一等效過程模型以及內(nèi)回路過程模型等效對象進行慣性補償，得到第二等效過程模型；

基于第二等效過程模型設計主調(diào)節(jié)器，對脫硝系統(tǒng)模型進行調(diào)節(jié)控制。

2.根據(jù)權利要求1所述的基于滯后慣性補償?shù)拿撓跸到y(tǒng)先進控制方法，其特征是，所述外回路過程模型為外回路中噴氨流量到被調(diào)量脫硝反應塔出口NOx濃度的實際過程模型，所述內(nèi)回路過程模型為內(nèi)回路噴氨閥門與噴氨量過程模型。

3.根據(jù)權利要求1所述的基于滯后慣性補償?shù)拿撓跸到y(tǒng)先進控制方法，其特征是，對脫硝系統(tǒng)模型中外回路過程模型進行純延時補償，包括：采用Smith預測補償控制策略對外回路中噴氨流量到被調(diào)量脫硝反應塔出口NOx濃度的實際過程模型進行純延時補償。

4.根據(jù)權利要求1所述的基于滯后慣性補償?shù)拿撓跸到y(tǒng)先進控制方法，其特征是，對第一等效過程模型以及內(nèi)回路過程模型等效對象進行慣性補償，包括：通過設計狀態(tài)估計方法對脫硝控制模型內(nèi)部煙氣流程不同點位的NOx濃度進行狀態(tài)估計，利用估計的狀態(tài)信息設計狀態(tài)反饋控制方法，實現(xiàn)慣性補償。

5.根據(jù)權利要求4所述的基于滯后慣性補償?shù)拿撓跸到y(tǒng)先進控制方法，其特征是，所述狀態(tài)反饋控制方法的狀態(tài)空間模型為：

其中：A為觀測器狀態(tài)矩陣，b為觀測器輸入矩陣，c為觀測器輸出矩陣，L為觀測器增益矩陣，K為狀態(tài)反饋矩陣，x為觀測器狀態(tài)向量，為觀測器狀態(tài)向量的微分，為觀測誤差狀態(tài)，為觀測誤差狀態(tài)微分，ν為觀測器輸入量，為觀測器的輸出估計。

6.一種基于滯后慣性補償?shù)拿撓跸到y(tǒng)先進控制系統(tǒng)，其特征是，包括：

純延時補償模塊，用于對脫硝系統(tǒng)模型中外回路過程模型進行純延時補償，得到第一等效過程模型；

慣性補償模塊，用于對第一等效過程模型以及內(nèi)回路過程模型等效對象進行慣性補償，得到第二等效過程模型；

調(diào)節(jié)控制模塊，用于基于第二等效過程模型設計主調(diào)節(jié)器，對脫硝系統(tǒng)模型進行調(diào)節(jié)控制。

7.根據(jù)權利要求6所述的基于滯后慣性補償?shù)拿撓跸到y(tǒng)先進控制系統(tǒng)，其特征是，所述外回路過程模型為外回路中噴氨流量到被調(diào)量脫硝反應塔出口NOx濃度的實際過程模型，所述內(nèi)回路過程模型為內(nèi)回路噴氨閥門與噴氨量過程模型。

8.根據(jù)權利要求6所述的基于滯后慣性補償?shù)拿撓跸到y(tǒng)先進控制系統(tǒng)，其特征是，所述純延時補償模塊采用Smith預測補償控制策略對外回路中噴氨流量到被調(diào)量脫硝反應塔出口NOx濃度的實際過程模型進行純延時補償。

9.根據(jù)權利要求6所述的基于滯后慣性補償?shù)拿撓跸到y(tǒng)先進控制系統(tǒng)，其特征是，所述慣性補償模塊通過設計狀態(tài)估計方法對脫硝控制模型內(nèi)部煙氣流程不同點位的NOx濃度進行狀態(tài)估計，利用估計的狀態(tài)信息設計狀態(tài)反饋控制方法，實現(xiàn)慣性補償。

10.根據(jù)權利要求9所述的基于滯后慣性補償?shù)拿撓跸到y(tǒng)先進控制系統(tǒng)，其特征是，所述狀態(tài)反饋控制方法的狀態(tài)空間模型為：

其中：A為觀測器狀態(tài)矩陣，b為觀測器輸入矩陣，c為觀測器輸出矩陣，L為觀測器增益矩陣，K為狀態(tài)反饋矩陣，x為觀測器狀態(tài)向量，為觀測器狀態(tài)向量的微分，為觀測誤差狀態(tài)，為觀測誤差狀態(tài)微分，ν為觀測器輸入量，為觀測器的輸出估計。