自适应模糊PID在SNCR烟气脱硝系统中的仿真与应用

运行过程中不断检测e和ec的值，利用模糊推理对3个参数进行实时纠正，以满足不同时刻的e和ec对控制参量的不同要求，使整个系统可以达到良好的运行状态，模糊控制的关键是总结前人的操作技术和实际经验，制成恰当的模糊控制规则表，得出关于3个参量的模糊整定规则，如表1、表2、表3所示。

根据输入输出特性求解其隶属度函数，为简化计算，语言值的隶属函数选取三角形隶属度函数，如图4和图5所示。

建立模糊控制规则表，PID参数调节可以按照以下规律:

1)|e|较大时，为提高响应速度，避免积分饱和以及出现较大超调，比例系数kp可以取较大的值，微分系数kd取适中，积分系数ki取较小的值。

2)|e|以及ec中等时，为尽快消除误差以及减小超调，kp、kd可以取较小的值，ki适当增加。

3)|e|较小时，为增加系统的稳定性，ki可以取较大的值，kp、kd适当取较小值。

参考上述经验，采用“IF e is A and e ci s Bthen u is C”形式建立了模糊规则表1、表2、表3。其中，e和ec为输入量，A、B、C为变量参数的语言值。

模糊推理利用MAMDANI极小运算法:

模糊推理之后，得出作为模糊子集的模糊输出值，它是属于输出论域的。然后转换为精确的控制量，才可用于控制对象。本文采用重心法，即对模糊输出量中各元素及其对应的隶属度求加平均值，得到输出量的精确值。具体如下:

延伸阅读：

火电厂超低排放后脱硝设备运行优化技术

超低排放后脱硝自控系统优化实践

350MW燃煤机组选择性催化还原脱硝系统运行优化

火电厂脱硝工程设计技术讲座