Investigación sobre el método de control del sistema de utilización de calor residual basado en Multi

Dec 08, 2023

Scientific Reports volumen 12, Número de artículo: 11497 (2022) Citar este artículo

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La recuperación del calor residual de baja calidad es un problema importante en la utilización de la energía. Para resolver este problema y mejorar la utilización de la energía, el grupo de investigación diseñó un dispositivo de generación de energía de calor residual de baja calidad con la máquina de energía Roots como núcleo. Sin embargo, el dispositivo tiene poca capacidad para ajustar la velocidad de rotación y es difícil generar electricidad de manera estable. La razón fundamental es que el sistema tiene muchas variables y fuerte acoplamiento. De acuerdo con las condiciones de trabajo reales, la potencia del dispositivo es de 10 kW y el rango de fluctuación debe estar dentro de ± 7%. Por un lado, se puede mejorar por hardware, por otro lado, el diseño del software también es muy crítico. En la actualidad, a través de la investigación de investigaciones nacionales y extranjeras sobre el sistema de control, se encuentra que la estabilidad del sistema mejora gradualmente, pero el problema del fuerte acoplamiento entre variables no se ha resuelto de manera efectiva. Por tanto, el grupo de investigación modeló las variables del sistema y obtuvo un modelo acoplado. Basándose en el modelo de pareja, el grupo de investigación introdujo un control de desacoplamiento adaptativo de bucle cerrado multimodelo no lineal y diseñó un sistema de control. Los resultados de la simulación muestran que el sobreimpulso máximo del sistema de control es del 3,9 %, el tiempo de ajuste también se reduce y es estable en dispositivos de recuperación de calor residual de baja calidad. Los resultados experimentales muestran que bajo el control del sistema, la velocidad de rotación del motor de raíces puede mantenerse estable, la desviación máxima no supera las 21,4 r/min y el rango de fluctuación está dentro de ± 7%, lo que cumple con los requisitos del índice. . Esto ha sentado las bases para la investigación de seguimiento de la generación de energía conectada a la red.

Con el rápido desarrollo de la sociedad, la demanda de energía de las personas también está aumentando. En la actualidad, el uso global de energía limpia representa menos del 18%, y el uso a gran escala de energía primaria, especialmente energía fósil, sigue siendo el principal sustento energético del desarrollo industrial actual. En el proceso de uso de energía fósil, por un lado, causará contaminación y daño al medio ambiente. Por otro lado, debido a problemas de eficiencia, una gran parte de la energía se perderá en el entorno circundante en forma de calor. Entre el calor residual perdido, parte de él es más fácil de recuperar debido a su mayor temperatura. Ahora, muchas industrias ya tienen métodos de recuperación industrializados, como la tecnología de recuperación de calor residual de sinterización en la industria del acero y la tecnología de recuperación de calor residual de escoria de acero, etc.; tecnología de generación de energía de máquina de potencia de expansión de tornillo en la industria de coque; tecnología de generación de energía de recuperación de calor residual a baja temperatura en la industria del cemento, etc. recuperarlo de manera efectiva, por lo que se desperdicia una parte considerable del calor residual de baja calidad.

Los recursos de calor residual industrial están ampliamente distribuidos en muchas industrias como la siderúrgica, metalúrgica, materiales de construcción, metales no ferrosos, petroquímica, industria ligera, etc. Actualmente es un recurso reciclable con la distribución más extendida y el mayor potencial de aplicación en producción industrial. El calor residual industrial es un tipo de energía secundaria. Es el calor perdido en el proceso industrial de producción de energía primaria. Por lo general, se descarga al ambiente externo en forma de gases de combustión, gases residuales y aguas residuales1. Según las estadísticas, la cantidad total de recursos de calor residual en las industrias metalúrgica, de materiales de construcción y química es relativamente grande, alcanzando alrededor del 80%; los recursos de calor residual de calidad media y baja representan alrededor del 54%, y la tasa de utilización anual es de aproximadamente 2,7 millones de toneladas de carbón estándar2. Como se muestra en la Fig. 1, el calor residual de temperatura alta, media y baja representó el 40 %, 26 % y 34 %, respectivamente, pero sus tasas de utilización secundaria son bastante diferentes. Entre ellos, el calor residual de media y baja temperatura se distribuye ampliamente, pero debido a su baja calidad, la tasa de recuperación es mucho más baja que el calor residual de alta temperatura, lo que limita la mejora adicional de la tasa de utilización general del calor residual industrial3. La investigación sobre tecnología de recuperación de calor residual de baja calidad conduce a la conservación integral y el uso eficiente de los recursos, promueve el desarrollo de ciclos bajos en carbono, avanza en la revolución energética, acelera la innovación en tecnología energética y construye un país limpio, bajo en carbono, seguro y sistema de energía moderno y eficiente. El ahorro de energía, la reducción de emisiones y la protección del medio ambiente serán una parte importante del desarrollo económico en el futuro.

Distribución y reutilización de recursos caloríficos residuales.

En la actualidad, la investigación sobre recuperación de calor residual de baja calidad en universidades e instituciones de investigación científica utiliza principalmente expansores de tornillo y expansores de espiral como equipo central, y la mayor parte de la investigación sobre recuperación de calor residual es la mejora y optimización de soluciones existentes. Sin embargo, estos estudios tienen deficiencias obvias cuando se aplican a la recuperación de calor residual de baja calidad, que se manifiestan principalmente en la estructura compleja del equipo central, los altos costos de procesamiento, el mantenimiento inconveniente y los altos costos operativos. Como resultado, estas tecnologías y equipos no se utilizan ampliamente en sistemas de aprovechamiento de calor residual de calidad baja y media, y no pueden satisfacer las necesidades de las pequeñas y medianas empresas en cuanto a tecnologías de ahorro de energía4. Además, mientras que la estructura mecánica del dispositivo de recuperación de calor residual se estudia en el exterior, también se estudia gradualmente en la dirección micro. Por un lado, se puede mejorar el efecto de transferencia de calor mediante la adición de nanopartículas o nanofluidos; por otro lado, la eficiencia de transferencia de calor se puede mejorar mejorando el radiador a nivel nanométrico. Ibrahim Muhammad estudió discos giratorios estirables con funciones de transferencia de calor y realizó análisis numéricos de sus fluidos5,6. Zhixiong Chen et al. probó 27 refrigerantes y estudió un modelo de conductividad térmica con mayor precisión7. Posteriormente, se agregaron fluidos de nanopartículas, como óxido de cobre o alúmina, al sistema de transferencia de calor y se analizaron las leyes termodinámicas y la exergía. Los resultados del análisis muestran que agregar nanopartículas al fluido del intercambiador de calor puede reducir la pérdida de exergía y reducir la eficiencia de la segunda ley de la termodinámica, para mejorar la eficiencia de conversión de energía8,9,10,11,12,13. Este tipo de método también juega un papel positivo en la tecnología de aprovechamiento del calor residual, pero también tiene la desventaja de su alto costo.

En respuesta a los requisitos técnicos de recuperación y utilización de calor residual de baja calidad, el grupo de investigación ha desarrollado un nuevo tipo de máquina eléctrica tipo Roots y la utilizó como equipo central para la recuperación y utilización de calor residual. Se ha verificado a través de experimentos. que se puede utilizar para la recuperación y utilización de calor residual de baja calidad. El dispositivo se muestra en la Fig. 2. Actualmente, se ha estudiado el proceso de recuperación de calor residual del dispositivo y su sistema de control, pero la investigación existente no es lo suficientemente profunda. Aunque el método de control existente puede resolver el problema de la operación del dispositivo de recuperación de calor residual, es difícil para el método de control existente devolver el sistema al estado nominal preestablecido a una velocidad más rápida y un exceso menor cuando la fuente de aire fluctúa. La fluctuación de la fuente de gas hará que la potencia de salida fluctúe. Si esta fluctuación no se controla, hará que el dispositivo de recuperación de calor residual se sobrecargue durante la conversión de energía. En la mayoría de los casos, el calor residual recuperado se utilizará para la generación de energía, y cuando el dispositivo de recuperación de calor residual se sobrecarga, el equipo eléctrico conectado se verá afectado. Por lo tanto, este tema pretende estudiar un método de control para resolver el problema de que el dispositivo de recuperación de calor residual de baja calidad no puede funcionar de manera estable cuando se altera.

Dispositivo de recuperación y utilización de calor residual de baja calidad con máquina de energía de raíces como núcleo.

El calor residual de baja calidad tiene fluctuaciones frecuentes a pequeña escala, baja capacidad de calor específico y el rango de fluctuación es más severo que el del calor residual de temperatura media y alta, lo que dificulta estabilizar el estado operativo de la energía de calor residual de Roots. dispositivo de generación. La fuente de aire fluctuante irregularmente, la gran inercia de la máquina de energía Roots, el fuerte efecto de acoplamiento de la temperatura y la presión y otros parámetros, junto con los diferentes tiempos y ubicaciones del entorno externo, harán que el dispositivo de generación de energía de calor residual Roots produzca irregular desviaciones en la potencia de salida. Cuando la desviación es severa, puede incluso causar carga parcial o disparo de generación. Para que la máquina de energía Roots funcione de manera estable, es necesario desacoplar las variables que afectan la velocidad de rotación de la máquina de energía Roots. Con el modelo de desacoplamiento, el efecto de control del sistema de control será más preciso y estable.

Los métodos de desacoplamiento tradicionales son principalmente adecuados para sistemas lineales multivariables invariantes en el tiempo. La idea básica del diseño del método de desacoplamiento es construir una red de desacoplamiento y hacer que la matriz de la función de transferencia entre las variables de entrada y salida se convierta en una matriz diagonal, de modo que el sistema sea más fácil de controlar. La estrategia de control de desacoplamiento adaptativo es una combinación de tecnología de control adaptativo y tecnología de control de desacoplamiento, es decir, el desacoplamiento, el control y la identificación del objeto controlado se combinan para lograr un control de desacoplamiento preciso del sistema con variables desconocidas o variables en el tiempo. En esencia, el término de acoplamiento se puede considerar como una interferencia medible, y la acción de acoplamiento, la compensación estática y los parámetros del compensador se pueden optimizar mediante el método de control de avance de autocorrección. El desacoplamiento adaptativo se ha aplicado en muchos campos de la ingeniería, pero su alcance de aplicación es limitado debido a la necesidad de identificación en línea del modelo de destino, algoritmo complejo, gran cantidad de cálculos, poca adaptabilidad al modelado dinámico y perturbaciones del proceso, y poca robustez del sistema14 .

En el aspecto del sistema de control, el sistema de control del sistema de recuperación y utilización de calor residual de baja calidad es principalmente un sistema de control integrado. El controlador incorporado tiene muchas ventajas, como volumen pequeño, alta confiabilidad, función potente y fácil de usar. Zhang Wen et al. estudió el rendimiento dinámico del sistema combinado de ciclo Rankine orgánico del motor de combustión interna en el sistema de recuperación de calor residual del motor de combustión interna. Se adoptan la integración proporcional de circuito cerrado y el control de avance. El tiempo de respuesta y el exceso del control PI se estiman y comparan con los del control anticipativo solo. Los resultados basados ​​en el ciclo transitorio coordinado mundial (WHTC) muestran que el control PI de circuito cerrado diseñado tiene un tiempo de respuesta más corto y una mejor capacidad de seguimiento en el proceso dinámico15. Pang Kuo Cheng et al. construyó un simulador de ingeniería de plataforma de prueba de ciclo Rankine orgánico de 3 kW basado en los datos experimentales de R245fa, R123 y sus mezclas. El rendimiento de la simulación de la bomba y el expansor se verifica mediante resultados experimentales y se analiza la influencia del caudal másico. Los resultados muestran que la estrategia de control de sobrecalentamiento propuesta puede obtener las mejores condiciones de operación. Se prefiere la estrategia de control de conversión de frecuencia para ORCS pequeños. Indica que el simulador de ingeniería del ciclo orgánico de Rankine es una buena herramienta para predecir las características de operación del ciclo orgánico de Rankine, y puede guiar aún más la evaluación avanzada y la variación a largo plazo16. En la técnica del ciclo de Rankine, Toffolo propuso un algoritmo híbrido de evolución/optimización tradicional, que consideró las restricciones de transferencia de calor en la tubería. Utilizando su algoritmo, se puede obtener un modelo de sistema de recuperación de calor residual con buena capacidad de seguimiento17. Quoilin y Lemort et al. han modelado el ciclo orgánico de Rankine basado en un expansor de vórtice. A través de este modelo, confirmaron que el ciclo orgánico de Rankine es particularmente adecuado para recuperar calor residual a baja temperatura, y también señalaron mediante análisis experimentales que las principales pérdidas que afectan el rendimiento del expansor son las fugas internas, la caída de presión de suministro en menor medida y pérdidas mecánicas18,19,20. Jaume Fito, Sacha Hodencq et al. descubrió que la temperatura del calor residual estaba correlacionada con la capacidad del dispositivo de almacenamiento de calor y la optimizó para mejorar la tasa de recuperación del calor residual21. En el sistema de recuperación de calor residual de la planta de energía, el diseñador utiliza PLC como controlador y el software de configuración WinCC como computadora superior para desarrollar el sistema de monitoreo de recuperación de calor residual. Además de controlar la recuperación de calor residual, los parámetros de seguimiento también pueden visualizarse en tiempo real en la pantalla del ordenador superior22. Los diseñadores optimizan el método de control PID tradicional y desarrollan un sistema de control de recuperación de calor residual basado en la estrategia de control PID difuso. Se consigue un control más preciso de los parámetros, y también se reduce el consumo energético del sistema de control23. En el sistema de recuperación de calor residual del motor diésel, los investigadores utilizaron la plataforma de desarrollo de creación rápida de prototipos MotoTron para controlar mejor el escape a través de una estrategia de control de bucle cerrado PI optimizada para lograr ahorros de combustible. Además, se agregan al sistema funciones de diagnóstico de fallas y alarmas para monitorear posibles situaciones anormales24. Zhao Mingru propuso un conjunto de algoritmos de control de circuito cerrado de retroalimentación basados ​​en mapas para el sistema de recuperación de calor residual del motor de combustión interna en condiciones de conducción. En primer lugar, se adoptó el método de reducción del orden del modelo para simplificar el modelo de ciclo de Rankine orgánico inicial en un modelo de orden reducido que se puede utilizar para el control sin perder una precisión excesiva. Luego, la optimización del dominio del tiempo de rotación se combina con el algoritmo de optimización del enjambre de partículas para formar el controlador predictivo del modelo no lineal. Finalmente, el estimador de estado no lineal constituye el enlace de retroalimentación final, y el efecto de control se mejora en gran medida25.

De acuerdo con el resumen anterior y la investigación sobre el sistema de control del dispositivo de recuperación de calor residual existente, la estrategia de control actual se divide principalmente en los siguientes aspectos:

(1) Estrategia de control PID. Ahora, la estrategia de control PID es el método de control más utilizado en el proceso de producción industrial real. En la aplicación de la estrategia de control PID, el efecto del control PID depende en gran medida de los parámetros del controlador PID. Además, el control PID involucra pocos parámetros controlados y el proceso de procesamiento de la señal es relativamente simple. Por lo tanto, combinado con el resumen anterior, la mayoría de los académicos adoptan el método de control PID o PID mejorado en el estudio preliminar del sistema de control de recuperación de calor residual26.

Sin embargo, el método de control PID considera muy pocos factores en el proceso de procesamiento de la señal y no existe un buen método para generar una señal diferencial. En la estrategia de control PID tradicional, la función de la retroalimentación integral de error es eliminar el error estático para mejorar la precisión de la respuesta del sistema. Al mismo tiempo, el sistema de circuito cerrado se vuelve insensible debido a la introducción de la retroalimentación integral de error del sistema. Cuando se aplica el método de control PID tradicional al sistema de recuperación de calor residual de baja calidad, el sistema es propenso a las oscilaciones, lo que eventualmente conduce a un flujo de aire pulsante en la tubería27.

(2) Estrategia de control PID optimizada. Debido a los defectos de la estrategia tradicional de control de PID, la investigación sobre la optimización de PID es muy rica. Por ejemplo, el control PI de bucle cerrado y el control PID borroso mencionados anteriormente se optimizan sobre la base del control PID. La señal de control de la estrategia de control PID tradicional se obtiene directamente por la diferencia entre el valor establecido y el valor de retroalimentación de salida, lo que genera la contradicción entre la rapidez de respuesta y el sobreimpulso. La tecnología de rechazo activo de perturbaciones se deriva del proceso de optimización PID28.

Para el sistema de generación de energía de recuperación de calor residual, hay muchas variables en el sistema, que es un sistema de múltiples entradas y múltiples salidas, y hay muchas variables asociadas entre sí, con un fuerte acoplamiento. El controlador PID optimizado normalmente no necesita un modelo matemático preciso, pero el acoplamiento entre diferentes variables conducirá a la reducción de la robustez del controlador en el proceso de ajuste29.

(3) Estrategia de control de desacoplamiento. A medida que el sistema de control se vuelve más y más complejo, las variables en el sistema de control también se vuelven más y más, y el acoplamiento entre las variables en el sistema de control se vuelve más y más prominente. El acoplamiento variable es un fenómeno común en el sistema de control industrial. Debido al acoplamiento entre las variables, no solo aumentará la dificultad del control del sistema industrial, sino que también reducirá en gran medida el efecto de control del sistema e incluso provocará el colapso de todo el sistema en casos graves. Por lo tanto, la estrategia de desacoplamiento en el sistema de control se ha convertido en uno de los medios importantes para mejorar el rendimiento del controlador y cumplir con los requisitos del proceso de control.

Los métodos de desacoplamiento tradicionales son principalmente adecuados para sistemas multivariables lineales e invariantes en el tiempo. La idea básica del método de diseño de desacoplamiento variable es construir una red de desacoplamiento, calcular la función de transferencia del sistema de control de múltiples entradas y salidas, y convertir su matriz de función de transferencia en una matriz diagonal, reduciendo la complejidad del diseño del sistema de control.

La estrategia de control de desacoplamiento adaptativo es una nueva estrategia de control derivada de la integración de la tecnología de control adaptativo y la tecnología de control de desacoplamiento, que combina el análisis de acoplamiento, el control y la identificación del objeto controlado para lograr un control más preciso del sistema que contiene variables desconocidas o variables en el tiempo. sistemas La esencia de la tecnología de control de desacoplamiento adaptativo es que las variables de acoplamiento se consideran variables de interferencia medibles, y las acciones de acoplamiento, la compensación estática y los parámetros compensadores del sistema de control se optimizan mediante el método de control anticipativo con función de autocorrección. Hay muchos ejemplos típicos de aplicación de control de desacoplamiento adaptativo en el campo de la ingeniería, pero debido a la necesidad de identificación en línea del modelo objetivo, algoritmo complejo, gran cantidad de cálculos, poca adaptabilidad al modelado dinámico y perturbaciones del proceso y débil robustez del sistema, el el ámbito de aplicación está limitado hasta cierto punto30.

(4) Estrategia de control de fusión de algoritmo inteligente. En otras palabras, el diseño del sistema de control se lleva a cabo a través de algoritmos de control de inteligencia artificial, incluida la tecnología de puntos de pellizco, la programación no lineal, la programación lineal de varios enteros, el algoritmo genético, la red neuronal artificial, el sistema multigeneracional y muchos otros métodos diferentes31. El uso del algoritmo de control de inteligencia artificial de autoaprendizaje puede lograr un efecto de control más inteligente, pero con la mejora gradual del efecto de control, la complejidad del diseño del sistema de control es cada vez mayor.

Además, los algoritmos inteligentes también tienen sus propias ventajas y desventajas. Por lo tanto, la estrategia de control de fusión de algoritmo inteligente que utiliza las ventajas complementarias de diferentes algoritmos se desarrolla gradualmente. En el estudio de recuperación de calor residual, Xiao Yanjun et al. descubrió que la memoria a corto plazo (LSTM) a menudo tenía una alta precisión y sensibilidad en los aspectos de preprocesamiento, selección de características y análisis de datos, y tenía una gran capacidad para manejar datos fuertemente acoplados. El modelo de memoria a largo y corto plazo puede manejar una gran cantidad de datos de manera efectiva y mejorar la velocidad de respuesta del sistema de control mientras predice los datos. Cuando el control del modelo interno se aplica a sistemas de gran retardo de tiempo, el efecto de control tiene ventajas obvias en comparación con otras estrategias de control y tiene un buen rendimiento de seguimiento y capacidad antiinterferente. Por lo tanto, se propone una estrategia de control de fusión de algoritmos basada en aprendizaje profundo y control de modelo interno32. En comparación con el algoritmo de control único, la estabilidad de la estrategia de control de fusión del algoritmo se ha mejorado significativamente. Del mismo modo, la complejidad y el ciclo de desarrollo del sistema son varias veces mayores que antes.

En resumen, para mejorar la eficiencia de recuperación de calor del recuperador de calor residual y optimizar la estabilidad del sistema, por un lado, es necesario desacoplar múltiples variables con fuerte acoplamiento en el sistema y analizar la relación entre diferentes variables Por otro lado, la combinación del algoritmo de desacoplamiento con el algoritmo de control para controlar el sistema de recuperación de calor residual sobre la base del desacoplamiento puede mejorar efectivamente la precisión y la estabilidad del control.

En resumen, hay dos brechas en el campo de la recuperación de calor residual de baja calidad, una es la brecha en el equipo de recuperación de calor residual de baja calidad, la otra es la brecha en el sistema de control. A través del desarrollo propio, el grupo de investigación diseñó la máquina eléctrica Roots para la recuperación de calor residual de baja calidad, lo que resolvió el problema de los equipos de recuperación de calor residual hasta cierto punto. En el dispositivo, sin embargo, no se han resuelto los problemas con el sistema de control. Uno de los principales problemas es el fuerte acoplamiento de variables en el sistema. Por lo tanto, este artículo tiene como objetivo estudiar un método de control basado en el desacoplamiento que pueda controlar el funcionamiento estable de los equipos de recuperación de calor residual.

El grupo de investigación ha realizado una cierta síntesis de las características del sistema de control a través de la investigación y revisión bibliográfica. El método de control común tiene algunos defectos en la estabilidad, y el método de control optimizado puede mejorar la estabilidad del sistema de control hasta cierto punto. Por el contrario, la estrategia de control basada en la fusión de algoritmos puede mejorar efectivamente la estabilidad de la recuperación de calor residual, en la que el desacoplamiento variable es un paso importante. Para el dispositivo de generación de energía de recuperación de calor residual de baja calidad, la estabilidad es uno de sus indicadores importantes, por lo que el método de fusión de algoritmos basado en el control de desacoplamiento puede mejorar su estabilidad.

El dispositivo de recuperación de calor residual de baja calidad estudiado en este documento todavía tiene problemas en la estabilidad de la producción de energía. Por lo tanto, el objetivo principal de este documento es mejorar su estabilidad mediante la mejora del sistema de control. La baja estabilidad del sistema está estrechamente relacionada con el fuerte acoplamiento de variables en el sistema. Por lo tanto, este artículo propone una estrategia de control de desacoplamiento en lazo cerrado basada en el acoplamiento multivariable. Los resultados experimentales muestran que este método puede mejorar efectivamente la estabilidad y el seguimiento del rendimiento del sistema de recuperación de calor residual. Por un lado, este logro es propicio para la realización del suministro de energía para equipos pequeños, por otro lado, también brinda la posibilidad para la futura generación de energía de la red.

El primer capítulo de este documento describe los antecedentes de la investigación y el status quo del tema, resume el espacio en blanco de la investigación y presenta el contenido de la investigación, el propósito y la importancia del tema. El segundo capítulo presenta la estructura, el principio de funcionamiento y el proceso del sistema de recuperación de calor residual tipo Roots, y muestra las características de funcionamiento del sistema de recuperación de calor residual. El tercer capítulo es el análisis de las variables del sistema y el modelo de acoplamiento. El Capítulo 4 es el diseño de un sistema de control de desacoplamiento de bucle cerrado adaptativo multimodelo no lineal basado en el modelo de acoplamiento. El quinto capítulo es la simulación e investigación experimental, a través de la simulación y verificación experimental, las ventajas y desventajas de la nueva estrategia de control en el desempeño del control. La última parte es el resumen de este tema.

El dispositivo de generación de energía de calor residual Roots es un dispositivo de generación de energía que utiliza una máquina de energía Roots como mecanismo de energía y se basa en la expansión del medio de trabajo para hacer que la máquina de energía Roots gire para realizar la conversión de energía de fuente de aire en energía mecánica. energía. El objeto de investigación de este artículo es el dispositivo de generación de energía de calor residual Roots desarrollado de forma independiente por el grupo de investigación, como se muestra en la Fig. 3.

Dispositivo de generación de energía de recuperación de calor residual Roots.

El dispositivo se compone principalmente de máquina de energía Roots, generador, válvula reguladora, sensor, tubería de transmisión y piezas de conexión y otros equipos. Su principio de funcionamiento: la fuente de gas entra primero en el evaporador para intercambiar calor. El fluido de trabajo después del intercambio de calor ingresa a la máquina de energía Roots después de ser ajustado por la válvula reguladora. Las aspas de la máquina eléctrica Roots son impulsadas por la expansión del gas fluido de trabajo y la diferencia de presión, y las piezas de conexión, como el acoplamiento, impulsan el eje del generador para que gire y genere electricidad. Sus parámetros de condiciones de trabajo se muestran en la Tabla 1.

El estado de trabajo del sistema de generación de energía de calor residual Roots está restringido por el estado fluctuante del gas fluido de trabajo. Además, los procesos físicos y químicos involucrados en el trabajo de la máquina eléctrica Roots están íntimamente relacionados y son complejos. Para garantizar la estabilidad de la velocidad de rotación de la máquina eléctrica Roots y la operación segura y eficiente del sistema de energía, es necesario mantener todos los parámetros del sistema funcionando en coordinación y al nivel requerido. El dispositivo es adecuado para generadores con potencia nominal inferior a 100 kW (según el flujo de gas por unidad de tiempo), y la potencia nominal del dispositivo experimental seleccionado en este trabajo es de 10 kW.

La velocidad de salida de la máquina eléctrica Roots está directamente relacionada con la salida de la energía eléctrica del sistema, por lo que la clave de la calidad de la generación de energía de calor residual radica en el control estable de la velocidad del eje de salida de la máquina eléctrica Roots. Esta salida se ve afectada por factores como la temperatura, la presión y el caudal del fluido de trabajo, la temperatura y la presión de la salida de gas y las condiciones de escoria, ceniza y suciedad en la cavidad interna de la máquina de potencia.

El sistema de generación de energía de calor residual Roots es un sistema de tres entradas y una salida, y la correlación de acoplamiento de las variables de entrada y salida del sistema se muestra en la Fig. 4. La apertura de la válvula afectará el flujo del fluido de trabajo y la presión de entrada. , la temperatura del fluido de trabajo, el flujo del fluido de trabajo y la presión del fluido de trabajo están relacionados entre sí, lo que junto con el caudal de aire de escape afecta la velocidad de rotación de la máquina de energía Roots. Debido al serio acoplamiento de parámetros en el proceso de trabajo de la máquina de potencia Roots, el ajuste de las variables de operación del sistema involucra una reacción en cadena de cambios en múltiples parámetros, haciendo más difícil el control de las variables controladas.

Diagrama de acoplamiento variable del sistema de generación de energía de calor residual de Roots.

Específicamente, en el proceso de generación de energía de calor residual de Roots, los efectos causados ​​por las fluctuaciones de ciertos parámetros son consistentes. Por ejemplo, un aumento de la temperatura provocará un aumento de la presión en el conducto de admisión de una máquina motorizada Roots y, en las mismas condiciones, provocará un aumento del trabajo realizado por la máquina motorizada. Estos son efectos básicos y los cambios de señal son básicamente los mismos. Pensar a este nivel puede confirmar que las leyes cambiantes del sistema están estrechamente relacionadas con los puntos de trabajo exactos y los parámetros de trabajo de cada dispositivo.

En el proceso de trabajo, la tasa de flujo de gas fluido de trabajo es rápida y las condiciones de trabajo cambian rápidamente. Por el contrario, el efecto de ajuste del equipo de control tiene una histéresis obvia. Por un lado, cuando se ajusta el flujo del fluido de trabajo en el dispositivo, la presión interna cambiará inversamente en poco tiempo, de modo que el cambio de flujo del fluido de trabajo dentro del dispositivo tiene un cierto retraso en comparación con lo esperado. Por otro lado, el mecanismo de control de la válvula de control eléctrico hace que el sistema tenga un retraso puro, lo que no solo hará que el control del sistema no sea oportuno, aumentará la desviación dinámica, sino que también pondrá en peligro la estabilidad del sistema.

Para explorar mejor las características de trabajo de las máquinas eléctricas Roots, es necesario llevar a cabo un análisis de modelos sobre las cantidades físicas y las relaciones de acoplamiento involucradas en el proceso de trabajo. La relación entre la potencia del generador y la velocidad se puede expresar como:

En la fórmula, P es la potencia nominal del generador, n es la velocidad nominal y M es el par nominal. De acuerdo con la fórmula 3.1, en un estado ideal, la relación entre la potencia del generador y la velocidad de rotación se puede considerar como una relación lineal, es decir, la relación entre la velocidad de rotación de la máquina Roots power y la potencia del generador. es también una relación lineal.

Para explorar más a fondo la relación entre el caudal del fluido de trabajo, la temperatura del fluido de trabajo y la presión del fluido de trabajo, se pueden hacer las siguientes suposiciones: suponiendo que una de las variables está en un estado constante, estudie la relación entre las otras dos variables. Existen los siguientes tres modelos relacionales: asumiendo que el flujo del fluido de trabajo es constante, establecer el modelo de relación entre la temperatura del fluido de trabajo y la presión del fluido de trabajo; suponiendo que la presión del fluido de trabajo es constante, establezca el modelo de relación entre el flujo del fluido de trabajo y la temperatura del fluido de trabajo; suponiendo que la temperatura del fluido de trabajo es constante, establezca el modelo de relación entre el caudal del fluido de trabajo y la presión del fluido de trabajo. Entre ellos, en el proceso de fluido de trabajo a través del motor Roots, el estado del fluido de trabajo de la parte de admisión es se registra como estado 1, y el estado de fluido de trabajo de la parte de salida se registra como estado 2, que se representa mediante subíndices.

(1) Cuando el flujo del fluido de trabajo es constante, la relación entre la temperatura del fluido de trabajo y la presión del fluido de trabajo.

Debido a que el proceso de trabajo interno de la máquina de energía Roots es complejo, para simplificar, cuando el medio de trabajo funciona en la cavidad de la máquina de energía Roots, su proceso de flujo interno se trata como flujo estable, es decir, cuando el medio de trabajo fluye a través el espacio interno en cualquier momento, todos los parámetros de estado no cambian con el tiempo33. En este momento, el gas fluido de trabajo se puede considerar como un gas ideal, lo que satisface la fórmula 3.2:

En la fórmula, P es la presión del fluido de trabajo, V es el volumen del gas, n es la cantidad de sustancia en el fluido de trabajo, R es la constante del gas ideal y T es la temperatura del fluido de trabajo.

Entre ellos, el caudal del fluido de trabajo se puede representar mediante el área de la sección transversal de la tubería S y la velocidad del flujo del fluido de trabajo v, y el volumen V se puede representar mediante el caudal Q y el tiempo t:

Después de que la máquina de energía Roots realiza el trabajo, el estado del fluido de trabajo de la admisión y el escape se puede expresar como:

Entre ellos, C1 es una constante relacionada con la energía consumida por la máquina de energía Roots. Este modelo relacional se puede utilizar como un modelo similar en el proceso de generación de energía térmica residual.

(2) Cuando la presión del fluido de trabajo es constante, la relación entre el flujo del fluido de trabajo y la temperatura del fluido de trabajo.

Cuando la presión del fluido de trabajo es estable, este modelo también se puede simplificar a un estado de flujo constante, y el gas del fluido de trabajo en este momento se puede considerar como un gas ideal y tratarse con la Ec. (3.2). Después de que la máquina de energía Roots haya hecho trabajo, el estado del fluido de trabajo de la admisión y el escape se puede expresar como:

C2 es una constante relacionada con la energía consumida por la máquina de energía Roots. De manera similar, este modelo de relación se puede utilizar como una relación similar en el proceso de solicitud real.

(3) Cuando la temperatura del fluido de trabajo es constante, la relación entre el flujo del fluido de trabajo y la presión del fluido de trabajo.

Cuando la temperatura es constante, la relación entre la presión del gas y el caudal puede expresarse mediante la ecuación de Bernoulli. 34:

El segundo término representa la energía potencial gravitacional, el tercer término representa la energía cinética y C es una constante. Las condiciones de aplicación de la fórmula 3.7 incluyen cuatro aspectos: en el sistema de flujo, las propiedades del fluido no cambian con el tiempo en ningún punto; el número de Mach del fluido es inferior a 0,3, es decir, la velocidad del flujo no supera los 102 m/s; el efecto de fricción y el efecto de viscosidad son despreciables; la unidad de fluido Fluyendo a lo largo de las líneas de corriente, las líneas de corriente no se cruzan entre sí. A través del análisis y la investigación del sistema de recuperación de calor residual, en general, el estado del gas en el sistema de recuperación de calor residual cumple con las condiciones de aplicación de la ecuación de Bernoulli. Dado que el gas flotará en el aire, la energía potencial gravitacional del gas se puede despreciar, entonces la fórmula 3.7 se puede expresar como:

Después de que la máquina de energía Roots realiza el trabajo, el cambio de estado del fluido de trabajo se puede expresar como:

Entre ellos, la relación entre caudal y caudal puede expresarse mediante la ecuación. (3.4). E es una constante relacionada con la energía consumida por la máquina eléctrica Roots y se puede expresar como la energía consumida por la máquina eléctrica Roots por unidad de volumen de gas.

Después de una gran cantidad de experimentos en la etapa inicial, se descubrió que el cambio de temperatura de la entrada y salida de aire de la máquina eléctrica Roots no era obvio, y la principal influencia en la velocidad era la presión del fluido de trabajo y el flujo del fluido de trabajo. . En el sistema de recuperación de calor residual, solo la válvula reguladora es un componente controlable. El grado de apertura y cierre de la válvula reguladora afecta directamente el flujo del fluido de trabajo, por lo que todas las variables deben estar relacionadas en última instancia con el impacto en el flujo.

La válvula eléctrica es responsable del ajuste del flujo de entrada del dispositivo de generación de energía de calor residual Roots. Desde la perspectiva del modo de trabajo, está compuesto por un controlador electrónico y un actuador mecánico, incluyendo componentes como un motor y un reductor. Debido a que el actuador eléctrico tiene una velocidad de ajuste rápida y aún puede mantener un ajuste estable en un entorno de fábrica hostil, la aplicación de válvulas de control eléctrico en la producción industrial es más común35.

Dado que la válvula de control eléctrico se compone de dos partes, un actuador eléctrico y un cuerpo de válvula, sus características de flujo también están determinadas por la influencia de estos dos aspectos.

La característica de flujo del cuerpo de la válvula se refiere a la relación entre el flujo relativo del medio que fluye a través del cuerpo de la válvula y la apertura relativa del cuerpo de la válvula36. Se puede expresar como:

La válvula de control eléctrica seleccionada en el dispositivo de generación de energía de calor residual Roots tiene una característica de flujo lineal. Entonces podemos obtener:

Después de la integración, se obtiene la ecuación:

cuando L = 0, Q = Qmin, que significa el caudal mínimo ajustable de la válvula de control; cuando L = Lmax, Q = Qmax, lo que significa el flujo máximo ajustable de la válvula de control.

La tasa de flujo real a través de la válvula reguladora no está determinada únicamente por la apertura y la estructura de la válvula, sino que también está restringida por la diferencia de presión entre la parte delantera y trasera del cuerpo de la válvula. En aplicaciones de campo industrial, la caída de presión en la tubería de entrada del dispositivo de generación de energía de calor residual Roots se distribuirá en la válvula reguladora y las tuberías antes y después de acuerdo con una regla determinada. Para facilitar la explicación, la relación entre la caída de presión concentrada en la válvula y la caída de presión total en la tubería cuando la válvula está completamente abierta se toma como el coeficiente s, que se utiliza para describir la distribución de la caída de presión en el conducto de admisión. .

Entre ellos, ΔPv representa la caída de presión distribuida en la válvula; ΔPi representa la caída de presión en la tubería.

La Figura 5 ilustra las características de flujo de la válvula de control lineal. Si s = 1, significa que toda la presión en la tubería se concentra en la válvula y la resistencia de la tubería es cero, entonces el flujo en la tubería está completamente determinado por la válvula, por lo que la característica de flujo es una línea recta en un estado ideal. Si s disminuye, es decir, aumenta la resistencia de la tubería, disminuye la caída de presión que soporta la válvula de control, lo que hará que disminuya el caudal máximo ajustable de la válvula. Si s = 0, significa que toda la presión se concentra en la tubería, y el flujo en la tubería está completamente determinado por la resistencia de la tubería, y la válvula ya no puede ajustar el flujo.

Curva característica de caudal de la válvula.

Por lo tanto, se puede determinar que las características de flujo inherentes de la válvula reguladora de la tubería de admisión siguen una determinada ley, pero el efecto de ajuste sobre el flujo se verá distorsionado en el trabajo real.

La estructura del actuador eléctrico incluye principalmente cuatro partes: servoamplificador, motor, dispositivo de cambio de velocidad, vástago de válvula y sensor de desplazamiento, como se muestra en la Fig. 6. El servoamplificador amplifica la desviación entre la señal de corriente estándar enviada por el controlador y la Señal de posición del desplazamiento real del núcleo de la válvula como señal de accionamiento del motor y la envía al motor. El motor impulsa el mecanismo de cambio de velocidad para producir un desplazamiento lineal y luego impulsa la estructura mecánica correspondiente para cambiar la apertura de la válvula y cambiar el área de flujo.

Diagrama de bloques del actuador eléctrico.

En resumen, se puede determinar que la válvula de control no es de salida única salida única. Por lo tanto, cuando la válvula de control eléctrico se ajusta en flujo, existe un problema de fuerte acoplamiento de variables y fluctuaciones no lineales.

El control de circuito cerrado ideal del proceso de generación de energía de calor residual de Roots es un control de circuito cerrado de una entrada y una salida de la velocidad de rotación. El objetivo de ajuste del sistema de control de procesos de generación de energía de calor residual de Roots es mantener la estabilidad de la velocidad de rotación, por lo que el método de control comúnmente utilizado actualmente es el método de control PID. Las ventajas del algoritmo de control PID se reflejan principalmente en la facilidad de implementación. A través del control del algoritmo PID, la salida se ajusta continuamente y gradualmente tiende a acercarse y ser consistente con el valor de entrada.

En el diseño del controlador PID, los valores de los coeficientes de los tres enlaces de operaciones proporcionales, integrales y diferenciales determinan el rendimiento del controlador, y los valores deben seleccionarse en función de las características del objeto controlado. Además del impacto del ajuste de los tres parámetros en el efecto de control del sistema, también es necesario señalar que dado que la base de diseño del controlador PID es el modelo de proceso obtenido por el diseñador, la precisión del modelo restringirá el efecto del controlador. En los problemas reales de control de ingeniería, el modelo de proceso del objeto controlado a menudo no coincide completamente con el modelo nominal obtenido por el diseñador, lo que a menudo se denomina discrepancia de modelo. En este caso, el efecto del controlador está restringido. Por lo tanto, para el controlador PID del proceso de generación de energía de calor residual Roots, en este lazo de entrada única y salida única, los parámetros que afectan la salida en el sistema se han ajustado a los parámetros bajo las condiciones de funcionamiento estándar. Esto ignora la variación en el tiempo y la no linealidad de otros parámetros en el proceso real de generación de energía de calor residual de Roots, y hay errores con las condiciones de trabajo reales.

Después del análisis anterior, las razones del bajo rendimiento del controlador PID se pueden resumir:

Debido al algoritmo simple, cuando el controlador PID está lidiando con el frecuente y complicado dispositivo de generación de energía de calor residual Roots, los resultados de ajuste de parámetros a menudo no son ideales.

El diseño del controlador PID depende de la precisión del modelo del objeto controlado. Sin embargo, el acoplamiento de parámetros en el proceso de generación de energía térmica residual de Roots es complicado y es difícil obtener un modelo preciso.

Debido a la limitación del principio de diseño, es difícil cumplir simultáneamente con los requisitos de rapidez en el seguimiento del valor establecido y la estabilidad de la supresión de perturbaciones.

El sistema de recuperación de calor residual tiene las características de muchas variables, correlación mutua, múltiples modelos y fuerte acoplamiento, por lo que es necesario introducir métodos de control específicos para resolver estos problemas. Por este motivo, el grupo de investigación introdujo un control de desacoplamiento adaptativo de bucle cerrado multimodelo no lineal en el dispositivo de recuperación de calor residual Roots. Este método de control está dirigido principalmente a sistemas acoplados de fase no mínima, multivariables no lineales, y se obtiene combinando una estrategia de desacoplamiento de bucle cerrado de avance ponderado óptimo líder de un paso con un algoritmo de modelo múltiple37.

Para el sistema de recuperación de calor residual, se puede establecer un sistema multivariable no lineal:

En la fórmula, A y B son matrices de parámetros; u(t) e y(t) son los vectores de entrada y salida del sistema respectivamente; X(t) es el vector de datos compuesto por secuencias de entrada y salida; v es la no linealidad de alto orden del elemento del sistema.

Para el diseño de desacoplamiento en lazo cerrado, el acoplamiento entre diferentes canales en el sistema se considera como una interferencia medible y se utiliza el método de alimentación directa para eliminarla. Las ecuaciones se obtienen:

La ecuación 4.3 es una matriz polinomial diagonal, que representa la relación entre las variables de entrada y salida en el canal principal. La ecuación 4.4 es una matriz polinomial con cero elementos diagonales principales, que representa la relación de acoplamiento entre diferentes canales.

Introducir un índice ponderado de desempeño óptimo líder de un paso:

La matriz polinomial ponderada es:

K0 es la matriz regular de K(z-1), F0 es la matriz regular de F(z-1) y F(z-1) está determinada por la ecuación. 4.8, es decir, F0 = P(0).

Para asegurar la existencia de la entrada actual u(t), la matriz polinomial ponderada debe satisfacer:

Para que el sistema de lazo cerrado sea estable, la matriz polinomial ponderada también debe satisfacer:

En este momento, se puede realizar el desacoplamiento dinámico aproximado del sistema de circuito cerrado del dispositivo de generación de energía de calor residual Roots.

La fórmula recursiva se utiliza para identificar directamente la matriz de parámetros del controlador para generar la entrada de control. Para ello, multiplique ambos lados de la Ec. 4.1 por F(z-1) y use la ecuación. 4.8 para obtener la ecuación de identificación de parámetros del controlador:

Es decir, la ley de control de desacoplamiento óptimo:

El modelo de la ecuación de identificación de parámetros del controlador se define como:

Utilice los siguientes métodos de identificación para calibrar en línea:

Proj es un operador de proyección.

De acuerdo con la ley de control óptimo y el principio de equivalencia determinista, el controlador de desacoplamiento adaptativo en lazo cerrado basado en el modelo lineal se puede obtener:

Controlador de desacoplamiento adaptativo de bucle cerrado basado en un modelo no lineal:

Selección de los criterios de la función de conmutación:

Entre ellos, N es un número entero positivo; c es una constante predeterminada mayor o igual a 0; j = 1,2, j = 1 significa linealidad y j = 2 significa no linealidad. Para cada tiempo t, compare J1(t) y J2(t), encuentre el J*(t) más pequeño y seleccione el desacoplamiento adaptativo directo controlador u*(t) correspondiente a J*(t).

En la producción industrial, el control PID es el método de control no lineal más utilizado. Antes, los resultados de investigación preliminares del grupo de investigación se basan en el sistema de generación de energía de calor residual de raíces de control PID. Por lo tanto, el método de control PID es adecuado como método de control. Esta parte verificará el efecto de control del control de desacoplamiento adaptativo multimodelo no lineal desde dos aspectos de simulación y aplicación práctica.

El controlador PID utilizado en el proceso de generación de energía de calor residual de Roots se calcula a través de la tabla de ajuste de parámetros PID de Ziegler-Nichols. El método de prueba es tomar la señal de paso como la señal de entrada del sistema, y ​​la amplitud de la señal inicial es de 500 r/min. Cuando t = 200 s, se suma la señal de paso -300. Cuando t = 400 s, la señal de paso es + 200, de modo que la entrada del modelo corresponde a los valores de ajuste de velocidad de 500, 200 y 400 r/min. Finalmente, la curva de rendimiento de seguimiento del sistema se muestra en la Fig. 7. La línea punteada en la figura indica el valor máximo.

Curva de rendimiento de seguimiento.

En la figura, la curva negra representa el valor establecido de velocidad, mientras que la curva roja representa la velocidad bajo control de desacoplamiento y la curva azul representa la velocidad bajo control PID. Es obvio a partir de la figura que el sobreimpulso del control de desacoplamiento es menor que el del control PID. A través del análisis y cálculo de los datos de la figura, se puede obtener la Tabla 2. Se puede ver que: bajo la condición de que el modelo de objeto controlado sea preciso, la velocidad de ajuste de los dos controladores es similar. El controlador PID está diseñado en base al modelo nominal, por lo que funciona bien en el control del modelo nominal, pero su sobreimpulso es casi dos veces mayor que el del control desacoplado. Según los datos obtenidos de la curva de simulación, la relación IATE de la salida del sistema bajo la acción del control de desacoplamiento y el controlador PID se calcula en 0,67. En general, el método de control de desacoplamiento es superior al controlador PID convencional tanto en sobreimpulso como en tiempo de regulación.

Para verificar si el control de desacoplamiento adaptativo de circuito cerrado multimodelo no lineal puede lograr el efecto requerido por el índice de control en condiciones de trabajo reales, se necesita construir una plataforma experimental para verificar el método de control. El propósito del experimento es determinar si el controlador puede mantener la velocidad dentro del rango de ± 7% de la velocidad establecida cuando se perturba la fuente de aire.

La estructura de la plataforma experimental es similar a la de la figura 3. En condiciones de laboratorio, la plataforma experimental que se muestra en la figura 8 se construye de acuerdo con la estructura del sistema de recuperación de calor residual. La plataforma experimental incluye un tubo de entrada de aire, un cuerpo de dispositivo y un tubo de salida de aire. El calor residual de baja calidad ingresa a través de la tubería de entrada, que está instalada con termómetro, manómetro, medidor de flujo, válvula de control eléctrico y válvula de corte. El cuerpo principal del dispositivo se utiliza para que el calor residual de baja calidad realice trabajo y genere energía mecánica. La tubería de salida de aire se usa para descargar calor residual de baja calidad después del trabajo, y la tubería de salida de aire también está instalada con sensores relevantes para el monitoreo.

La estructura general de la plataforma experimental.

La conexión específica del sistema de control se muestra en la Fig. 9.

La conexión del sistema de control.

En este experimento, se utilizó como fuente de gas un tanque de almacenamiento de gas con vapor de calor residual de baja calidad. Como se muestra en la Fig. 10. El aire comprimido almacenado en el tanque de almacenamiento de aire es de hasta 1,2 MPa, lo que cumple con los requisitos experimentales de calor residual de baja calidad. Adopte el método de experimento sin carga para detectar la velocidad de rotación de salida.

Fuente de gas.

La capacidad antiinterferente es la encarnación más intuitiva de la estabilidad del sistema de control. La condición de funcionamiento real es diferente de la condición de simulación. La condición de simulación es más ideal, pero el entorno externo altera fácilmente la condición de funcionamiento real. Para verificar la capacidad del controlador para suprimir la interferencia, cuando el dispositivo de prueba está en condiciones de funcionamiento estables, la apertura de la válvula de salida de la máquina eléctrica Roots se ajusta continuamente y los parámetros de otros componentes permanecen sin cambios, de modo que el flujo de aire continúa fluctuando. Después del experimento, se actualizó el sistema y se llevó a cabo el mismo experimento con el método de control PID como control experimental.

Los pasos experimentales específicos son los siguientes:

Revise el diagrama esquemático del circuito del sistema de control y el diagrama de cableado, y verifique exhaustivamente el cableado del circuito de acuerdo con los dibujos relevantes, para garantizar la confiabilidad del hardware del sistema de control;

Encienda para probar si el controlador, cada sensor y el actuador están en condiciones normales de funcionamiento;

Escriba el programa de prueba de control en el controlador;

Cierre la válvula principal, abra el compresor de aire, ajuste la presión de gas de salida del tanque de almacenamiento de gas a 0,6 mpa, que es la presión de entrada nominal;

Abra lentamente la válvula principal, ajuste la válvula de admisión a la posición preestablecida, el funcionamiento de la máquina de energía de raíces;

Ajuste la válvula principal para mantener la velocidad de rotación de la máquina Roots Power a 600 r/min;

Después de la operación estable del equipo, ajuste manualmente la válvula principal para simular el estado de interferencia y registrar datos al mismo tiempo38.

Recopile la información de la velocidad de rotación de salida en este momento y utilícela para simular el cambio de la condición de funcionamiento del dispositivo cuando se ve perturbado por el mundo exterior. La curva de desviación de la velocidad de rotación obtenida se muestra en la Fig. 11.

Curva de contraste de desviación de velocidad.

En la figura, el verde representa la curva de control de desacoplamiento y el amarillo representa la curva de control PID. Se puede ver que el límite superior e inferior de la curva de control PID es mayor que el del control de desacoplamiento, es decir, la desviación bajo el control PID es mayor. Esto muestra que el control de desacoplamiento tiene una capacidad de inhibición más fuerte que el controlador PID convencional cuando el sistema está perturbado. El modo de procesamiento de señales del controlador PID es mucho más simple que el control de desacoplamiento. El control PID toma directamente la diferencia entre la referencia dada y la retroalimentación de salida como señal de control, lo que resulta en la contradicción entre la velocidad de respuesta y el sobretono. El control de desacoplamiento se basa en parámetros y modelos para calcular el tamaño del ajuste, el medio a través de un proceso de operación de función compleja. Por lo tanto, el control de desacoplamiento hace que el sistema sea más estable frente a la perturbación de parámetros externos.

La prueba del rendimiento de seguimiento del valor establecido refleja el rendimiento de ajuste dinámico del controlador, así como el rendimiento de seguimiento sólido. Cuando el sistema funciona de manera estable cerca del punto de operación de 500 r/min de velocidad, el valor establecido de la velocidad de la máquina de potencia de raíces se eleva a 600 r/min. Obtenga los datos que se muestran en la Tabla 3.

El control de desacoplamiento de bucle cerrado adaptativo multimodelo no lineal funciona más rápido que los controladores PID convencionales en rendimiento dinámico y tiene un sobreimpulso más pequeño. La desviación de velocidad en el experimento no es superior a 21,4 r/min, que está dentro del rango de fluctuación permitido. El tiempo de ajuste para el seguimiento del valor establecido no supera los 65,3 s. Una vez que la velocidad es estable, cuando el sensor detecta el cambio de fuente de aire, el controlador calcula cómo ajustar la válvula reguladora de acuerdo con el cambio de parámetros y el modelo de acoplamiento del sistema. En el proceso de ajuste, el controlador modifica continuamente la válvula reguladora de acuerdo con la señal de retroalimentación de circuito cerrado y finalmente se da cuenta de la estabilidad de la velocidad. Los resultados experimentales muestran que cuando cambia la fuente de aire, el controlador puede responder rápidamente para cambiar la velocidad de rotación del motor de raíces y realizar el seguimiento del valor establecido.

Las condiciones de trabajo reales a menudo no son consistentes con los resultados de la simulación y, a menudo, hay incertidumbre. La incertidumbre en este sistema se divide principalmente en dos tipos: desajuste del modelo y perturbación de pequeña fluctuación de la fuente de aire. El desajuste del modelo se refiere al hecho de que el modelo de proceso del objeto controlado a menudo no coincide con el modelo nominal obtenido por el diseñador en el problema de control de ingeniería real. En este experimento, el modelo de acoplamiento aproximado del sistema de utilización del calor residual se ha proporcionado en el capítulo 3. Como el modelo aproximado está incluido en los modelos, existe una discrepancia del modelo en el proceso experimental, lo que también afectará la estabilidad del sistema de control. . Los resultados experimentales muestran que el sistema de control puede mantener la velocidad estable dentro del índice de control frente a la falta de coincidencia del modelo, lo que demuestra aún más que el control de desacoplamiento de bucle cerrado adaptativo multimodelo no lineal tiene una fuerte capacidad antiinterferente. La interferencia de fluctuación pequeña se refiere a la fluctuación inestable de la fuente de gas, es decir, la principal fuente de interferencia de este experimento. La incertidumbre de la interferencia de fluctuación pequeña se refleja en la incertidumbre de la amplitud de fluctuación y la frecuencia de fluctuación. Los datos experimentales también prueban que el control de desacoplamiento adaptativo de bucle cerrado multimodelo no lineal tiene un mejor efecto de control que el control PID frente a perturbaciones de onda pequeña.

El grupo de investigación diseñó un dispositivo de recuperación de calor residual tipo Roots para la recuperación de calor residual de baja calidad. Sin embargo, es difícil para este dispositivo mantener estable la velocidad de rotación cuando fluctúa la fuente de aire. Debido a que el sistema tiene las características de gran retraso, multivariable y fuerte acoplamiento, para resolver este problema, el grupo de investigación llevó a cabo más investigaciones sobre el dispositivo. El contenido específico de la investigación incluye los siguientes aspectos:

Al analizar el modelo del sistema de recuperación de calor residual de baja calidad, se encuentra que hay muchas variables en el sistema con un fuerte acoplamiento.

Mediante el análisis de variables de entrada y variables de salida se obtienen modelos de acoplamiento de variables bajo diferentes condiciones. Y se determina que el índice del parámetro de desviación del rango de fluctuación es de ± 7%.

El control PID tradicional tiene las características de histéresis, velocidad de respuesta lenta y poca estabilidad. Apuntando a los defectos del PID tradicional, el grupo de investigación diseñó un control de desacoplamiento adaptativo de bucle cerrado multimodelo no lineal. El método de control se puede utilizar para controlar la velocidad de rotación en condiciones de fluctuación de la fuente de aire según el modelo de acoplamiento variable.

Complete el diseño del controlador de desacoplamiento basado en los parámetros del sistema de recuperación de calor residual. Los resultados de la simulación muestran que el tiempo de ajuste del control de desacoplamiento se acorta en unos 4 s. En términos de sobreimpulso, el sobreimpulso máximo del control de desacoplamiento es del 3,9 %, aproximadamente la mitad del control PID convencional, lo que tiene ventajas obvias.

En el proceso experimental, el control de desacoplamiento tiene una mayor capacidad de inhibición y una mejor estabilidad que el controlador PID convencional. Además, cuando cambia la fuente de aire, el controlador puede responder rápidamente para realizar el seguimiento del valor establecido, y la desviación después de la estabilidad no supera el ± 7%, para cumplir con el índice de control. Por lo tanto, cuando el dispositivo se aplica al campo industrial real, el control de desacoplamiento de bucle cerrado adaptativo multimodelo no lineal tiene cierta disponibilidad.

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Escuela de Ingeniería Mecánica, Universidad Tecnológica de Hebei, Tianjin, 300132, China

Yanjun Xiao, Kun Zhang, Yameng Zhang, Wei Zhou, Weiling Liu y Feng Wan

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YX es responsable de la gestión de proyectos; KZ completó el diseño experimental, construyó una plataforma de prueba factible, realizó pruebas experimentales y analizó los resultados. YZ escribió el artículo; WZ depuró el hardware; WL desarrolló el software; FW procesó la información. Todos los autores revisaron el manuscrito.

Correspondencia a Yanjun Xiao o Feng Wan.

Los autores declaran no tener conflictos de intereses.

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Reimpresiones y permisos

Xiao, Y., Zhang, K., Zhang, Y. et al. Investigación sobre el método de control del sistema de aprovechamiento del calor residual basado en el acoplamiento multiparámetro. Informe científico 12, 11497 (2022). https://doi.org/10.1038/s41598-022-15808-0

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Recibido: 08 junio 2021

Aceptado: 29 junio 2022

Publicado: 07 julio 2022

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-15808-0

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