發電機空燃比控制系統設計論文

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1空燃比控制系統組成

燃氣發電機組的空燃比控制系統主要由控制器、傳感器、燃氣閥、空氣閥、混合器等部分組成。

1.1傳感器系統過程數據的采集

通過氧傳感器、轉速傳感器、進氣壓力傳感器等傳感器實現。氧傳感器是系統中重要的傳感器之一。在空燃比控制系統中，最常見的反饋參數是排氣中氧的含量，它直接反映出燃氣燃燒之后留下了多少氧氣。因為燃燒室內大部分的氧氣，或者說所有的氧氣均來自于空氣，所以排氣氧含量是空燃比的直接反映。發動機轉速的穩定性對發電機組輸出交流電的頻率穩定性影響較大，而頻率的穩定性又是衡量發電機組輸出電能質量的主要指標之一。轉速傳感器多為磁電式傳感器，安裝在凸輪軸上，由轉速傳感器內的永磁體、線圈和發動機飛輪齒輪共同作用產生一個交流電壓信號，該信號經采樣電阻和放大器處理后，輸入到控制器CPU內。

1.2燃氣閥及空氣閥

燃氣閥及空氣閥是帶步進電機的電動調節閥，也是系統的執行器。控制器利用PWM驅動步進電機，進而調節閥門開度。

1.3空燃比控制器空燃比控制器是空燃比控制的“大腦”。在本系統設計中，空燃比控制器基于DSP處理器設計，由檢測電路、空燃比控制電路和通訊接口電路等部分構成。

2空燃比控制策略

在空燃比控制系統中，系統的控制目標是要使穩態下空燃比的平均值在理想值附近，而且在突加突卸負載造成空燃比偏離理想值時，系統能迅速響應，將空燃比控制在理想值附近。

2.1RBF神經網絡

整定PID控制策略在工業控制中，PID控制器應用廣泛。由于發動機的空燃比受進入氣缸的空氣量轉速、負荷、溫度、氣體燃料噴射器的響應速度和噴射精度等多種因素的影響，所以采用PID控制，根據反饋實時調整進氣量，使之達到精確控制。人工神經網絡是一種在生物神經網絡的啟示下建立的數據處理模型。其中徑向基函數（RBF）模擬了人腦中局部調整相互覆蓋接受域的神經網絡結構，能以任意精度逼近任意非連續函數，是一種局部逼近網絡，收斂速度快。本設計采用并行控制策略來實現發動機空燃比的控制，前饋控制采用RBF神經網絡控制器，反饋控制則采用PID控制器。前饋控制及時快速響應，實現發動機的逆動態模型；反饋控制則保證系統的穩定性，抑制干擾信號對系統的擾動。

2.2仿真實驗

本文采用MATLAB軟件Simulink工具箱進行燃氣發電機組空燃比控制系統仿真。燃氣發電機組空燃比控制系統采用常規PID控制的仿真，通過對比可以發現：在穩態時，與常規PID相比，并行控制的穩態誤差小，空燃比基本能穩定在理論空燃比附近；在動態時，與常規PID相比，并行控制的超調量小，即使在加入干擾的情況下，超調量δp也可控制在20％以內。

3結語

針對燃氣發電機組的空燃比控制，本文設計了一套采用RBF神經網絡和PID并行控制的控制系統。仿真結果表明，該系統可有效提高燃氣發電機組的發電效率，改善燃氣發電機組的尾氣排放。

作者：洪霖 單位：東華大學