Теория автоматического управления теплоэнергетическими процессами

Допущено
Министерством образования
Республики Беларусь
в качестве учебного пособия 
для студентов учреждений 
высшего образования по специальностям
«Автоматизация и управление 
теплоэнергетическими процессами»,
«Тепловые электрические станции»,
«Паротурбинные установки атомных
 электрических станций»

Минск
«Вышэйшая  школа»
2017

Теория
автоматического
управления
теплоэнергетическими
процессами

Под редакцией Г.Т. Кулакова

УДК 621.1:681.51.01(075.8)
ББК 31.36-05я73
Т33

А в т о р ы : Г.Т. Кулаков, А.Т. Кулаков, В.В. Кравченко, А.Н. Кухоренко, 
К.И. Артёменко, Ю.М. Ковриго, И.М. Голинко, Т.Г. Баган, А.С. Бунке

Р е ц е н з е н т ы : кафедра электроники Белорусского государственного 
университета информатики и радиоэлектроники (заведующий кафедрой кандидат технических наук, доцент С.М. Сацук); доцент кафедры автоматизации 
производственных процессов и электротехники Белорусского государственного технологического университета, доцент И.Ф. Кузьмицкий

Все права на данное издание защищены. Воспроизведение всей книги или любой 
ее части не может быть осуществлено без разрешения издательства.

ISBN 978-985-06-2800-8 
© Оформление. УП «Издательство
 
“Вышэйшая школа”», 2017

ПРЕДИСЛОВИЕ

Важнейшей проблемой современной теории и практики 
автоматического регулирования является оптимизация теплоэнергетических процессов управления. Дальнейший прогресс 
теории оптимального управления и ее приложений к различным 
практическим задачам позволит повысить эффективность автоматизации технологических процессов и улучшить их технико-экономические показатели.
В теории и практике оптимального управления получен ряд 
принципиально важных результатов, основанных на использовании фундаментальных положений математической теории 
оптимальных процессов. Вместе с тем существует еще немало 
нерешенных актуальных и сложных проблем, связанных с разработкой методов оптимизации, которые позволяют существенно улучшить качество регулирования теплоэнергетических 
процессов.
В учебном пособии рассмотрены вопросы современной 
теории автоматического управления на базе методов структурно-параметрической оптимизации динамических систем.
В первой главе обоснована актуальность изучения новых 
структур и методов расчета регуляторов теплоэнергетических 
процессов, а также приведена методика расчета экономической 
эффективности внедрения инновационных систем автоматического регулирования.
Во второй главе освещены новые методы динамической 
коррекции для повышения качества функционирования систем 
автоматического регулирования.
В третьей главе пособия содержится материал по робастному управлению на базе регулятора с внутренней моделью на основе Н∞-нормы. Вначале описываются вопросы выбора фильтра, далее – структур регуляторов для объектов с самовыравниванием и без самовыравнивания с запаздыванием. Затем приведены границы применимости и оценка показателей качества 
функционирования робастных систем. В заключении главы 
даны примеры локальных систем регулирования технологических параметров котлоагрегата.
В четвертой главе приведен материал для изучения студентами новых методов теории структурно-параметрической оптимизации систем автоматического регулирования (САР) теплоэнергетическими процессами. Затем изучаются инвариантные 

САР для объектов с самовыравниванием и без самовыравнивания на примере регулирования уровня воды в барабане котла 
с ограничением максимальной величины колебаний расхода 
питательной воды. Рассмотренные инвариантные САР на основе методов структурно-параметрической оптимизации позволяют существенно улучшить качество регулирования теплоэнергетических параметров по сравнению с традиционными 
системами, применяемыми в теплоэнергетике.
Учебное пособие предназначено для студентов учреждений 
высшего образования по специальностям «Автоматизация 
и управление теплоэнергетическими процессами», «Тепловые 
электрические станции», «Паротурбинные установки атомных 
электрических станций».

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ

АСУ 
– автоматизированные системы управления
АФЧХ 
– амплитудно-фазочастотная характеристика
АЧХ 
– амплитудно-частотная характеристика
АЭС 
– атомные электрические станции
ВНД 
– внутренняя норма доходности
ВОС 
– внутренняя обратная связь
ВРЧ 
– верхняя радиационная часть
ГОС 
– главная обратная связь
ИД 
– индекс доходности
ИМ 
– исполнительный механизм
КПД 
– коэффициент полезного действия
КРМ 
– котельный регулятор мощности
КСАР 
– каскадная система автоматического регулирования
КЧХ 
– комплексная частотная характеристика
МО ЦКТИ – Московское отделение Центрального котлотурбинного
 
института
НРЧ 
– нижняя радиационная часть
ОР 
– объект регулирования
ПКФ 
– показатели качества функционирования
РС 
– разомкнутая система
САР 
– система автоматического регулирования
САУ 
– система автоматического управления
САУМБ 
– система автоматического управления мощностью энерго 
блока
СМР 
– строительно-монтажные работы
ТАУ 
– теория автоматического управления
ТРМ 
– турбинный регулятор мощности
ТЭО 
– технико-экономическое обоснование
ТЭС 
– тепловые электрические станции
ФЧХ 
– фазочастотная характеристика
ЧДД 
– чистый дисконтированный доход
ПИД-регу- – пропорционально-интегрально-дифференциальный регу- 
лятор 
лятор
IMC 
– Internal Model Control
СКО 
– среднеквадратичное отклонение
IAE 
– интеграл от модуля ошибки
ITAE 
– интеграл произведения модуля ошибки на время
МПК в ЧВ – метод полной компенсации в частном виде
МЧК 
– метод частичной компенсации
ОГР 
– ограничитель величины коррекции задания
ППИ-регу- – предиктивный пропорционально-интегральный регулятор 
лятор

ВВЕДЕНИЕ

Теория автоматического управления (ТАУ) ориентирована 
на управление техническими объектами и процессами без участия человека. Начало формирования общих основ теории 
управления связано с развитием техники в эпоху первой промышленной революции.
С развитием автоматизации сложных объектов (паровые 
котлы, турбины, энергоблоки тепловых электрических станций 
и др.) появилась необходимость в разработке теории автоматического регулирования объектов с несколькими регулируемыми параметрами.
После Второй мировой войны в области ТАУ были получены существенные результаты в формировании оценки качества регулирования и в разработке новых методов синтеза сис тем 
управления, включая теорию оптимального и адаптивного 
управления. Интенсивно развивается теория робастного управления.
Вместе с тем эксплуатация многих теплоэнергетических 
объектов управления в широком диапазоне изменения нагрузки (например, вызванная работой энергоблоков атомных электрических станций в базовой части графика электрической 
нагрузки в энергосистеме) актуализирует проблему существенного улучшения качества регулирования технологических параметров в энергетике. Электроэнергетика отличается высокими требованиями к точности регулирования, в ней постоянно находят применение новые методы теории автоматического 
управления и технические средства их реализации.
Широкое распространение новейших достижений теории 
автоматического управления теплоэнергетическими процессами тепловых и атомных электрических станций позволяет повысить экономическую эффективность и безопасность работы 
технических установок и успешно решить современные задачи 
эффективного управления.

ГЛАВА 1
АКТУАЛЬНОСТЬ РАЗРАБОТКИ 
НОВЫХ СТРУКТУР СИСТЕМ 
АВТОМАТИЧЕСКОГО УПРАВЛЕНИЯ 
И МЕТОДОВ РАСЧЕТА РЕГУЛЯТОРОВ 
ТЕПЛОЭНЕРГЕТИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ

1.1. Оценка текущего уровня эффективности 
функционирования систем автоматического 
управления теплоэнергетическими процессами

Автоматическое управление стало одним из наиболее успешных достижений науки и техники второй половины ХХ в., что 
связано не только с успехами теории, но и с эффективностью 
реализации ее решений в период постиндустриального общества. В настоящее время, когда происходит четвертая промышленная революция, создание и совершенствование систем автоматизации, опирающихся на возможности контроллерной 
техники, сетевых технологий, проникающих во все процессы 
и устройства окружающего мира, делающие их более «умными» 
и удобными для человека, становятся чрезвычайно актуальными. При этом значительно возрастают требования к уровню 
их технических решений и эффективности работы.
Крупные предприятия большинства отраслей промышленности, энергетики, объекты гражданского назначения содержат 
сотни систем автоматического регулирования, качество работы 
которых является основой экономической эффективности 
технологических процессов, а также определяет их безопасность 
и надежность.
Многочисленные исследования, проведенные организациями, занимающимися интеграцией систем автоматического 
управления в различных областях техники, свидетельствуют 
о существенных проблемах и неиспользованных возможностях. 
По разным оценкам только 20–25 % систем автоматизации 
полностью отвечают поставленным требованиям, тогда как 
примерно то же количество систем работает полностью или 
частично в ручном режиме, т.е. не используется. Остальные 50 % 
функционируют гораздо хуже необходимого уровня. Это объясняется несовершенством средств измерения (10 %), характе

ристиками исполнительных устройств и регулирующих органов 
(15 %) и плохими настройками (25–30 %). Следует отметить, 
что не менее 95 % систем регулирования используют пропорционально-интегрально-дифференциальный алгоритм (ПИДал горитм) и его частные случаи (в том числе 90 % ПИ-алгоритм).
Интерес к методам пространства состояний, позволяющим 
решать ряд проблем многомерного управления, давшим практические результаты главным образом в управлении движущимися механизмами и электромеханическими системами, вопреки ожиданиям почти ничего не дал в управлении технологическими процессами в энергетике, химии, металлургии и др. 
(там, где объекты характеризуются значительными неопределенностями из-за сложных физико-химических процессов, 
нелинейностей и инерционности, нестационарности и наличия 
взаимосвязанных параметров). После работ в области самонастройки, предиктивного ПИ-регулирования, успехов применения модельного прогнозирующего управления (МРС – Model 
Predictive Control), которое потребовало на нижнем уровне 
хороших ПИД-регуляторов, исследования ПИД (ПИ)-регуляторов вернулись в область прикладной теории автоматического управления.
Первые публикации по расчету настроек ПИД-регуляторов 
датируются 1935 г. С 1942 по 1972 г. открыто 168 новых методов; с 1973 по 1982 г. – 14; с 1983 по 1992 г. – 111; с 1993 по 
2002 г. – 225; с 2003 по 2012 г. – 683 новых метода. В настоящее 
время число методов расчета составляет более 1700, а база 
патентов – 500.
Современные возможности реализации в контроллерах различных алгоритмов намного превышают аппаратные решения 
в аналоговых, электронных и пневматических регуляторах. Если 
ранее для формирования ПИД-алгоритма использовалось 6 
структур (ПИ – 4 структуры), то в настоящее время известно 
более 20 структур: последовательная, параллельная, с различными фильтрами, с защитой от П- и Д-ударов, с одной и двумя 
степенями свободы, с учетом нелинейности и пр. Понятна заинтересованность фирм-производителей в борьбе за место 
на рынке контроллерной техники за счет особых структурных 
решений и соответствующих методик настройки, хотя принципиально почти все эти хитрости могут быть сведены к алгоритму, соответствующему стандарту ISA (Instrumentation System 
and Automation Society), а структуры к нескольким ошибкам:

u p
k
bx
p
y p
T p x
p
y p

e
e
( )
(
( )
( ))
(
( )
( ))
=
−
+
−
+
p
зд
и
зд

п
и
1
⎡

⎣
⎢
⎢

+
+
−
⎤

⎦

⎥
⎥

T s
T
N р
cx
p
y p

e

д

д
зд

д
1
(
( )
( )) ,
еп = b ⋅ хзд(p) – y(p);

еи = хзд(p) – y(p);

ед = c ⋅ хзд(p) – y(p);

где kp – коэффициент передачи регулятора; b и с – весовые 
коэффициенты; хзд(p), y(p), u(p) – сигналы задания регулируемой величины и управляющего воздействия соответственно; 
еп, еи, ед – сигналы ошибки пропорциональной, интегральной 
и дифференциальной компонент управляющего сигнала соответственно; Tи – время интегрирования; p – оператор Лапласа; 
Tд – время дифференцирования регулятора; N – коэффициент 
уменьшения времени дифференцирования при формировании 
балластной постоянной времени регулирования.
Возможности классического ПИД (ПИ)-алгоритма ограничены характером использования информации, содержащейся 
в сигнале ошибки (рис. 1.1):

e t
T
e t
T
e t
(
)
( )
( );
+
=
+
⋅ ′
д
д

u t
k
e t
T
e t dt
k e t
k e t
k

T
e t dt
k

t
( )
( )
( )
( )
( )
( )
=
+
+
⎡

⎣
⎢
⎢

⎤

⎦
⎥
⎥
=
+
+
∫
p
и
д
p
p

и
0
p
д
T e t

t
( ).

0∫

e(t) =  e(t)dt

T

0

e(t)

t

Tд

t + T
t

e(t + T )

e(t)
e (t + T ) – Прогноз

Ошибка прогноза

д

д

д

Рис. 1.1. Сигнал ошибки

Пропорциональная компонента управляющего воздействия 
в момент t использует информацию о текущем значении сигнала ошибки e(t), интегральная – площадь под кривой e(t), т.е. 
предысторию поведения e(t), а дифференциальная – линейный 
прогноз изменения e(t) вперед на время, равное Tд. Из рис. 1.1 
видно, что достоверный прогноз может быть получен лишь при 
малых Tд и отсутствии помех, так как даже очень малая, но высокочастотная помеха способна сильно исказить направление 
касательной. Это вынуждает ограничивать величину Д-компонен ты и является причиной редкого (по сравнению с ПИалгоритмом) применения в промышленных условиях ПИДалгоритма. Предварительная фильтрация сигнала (для высокочастотной помехи нужен фильтр второго порядка) сводит на нет 
большую часть пользы от Д-компоненты.
Хорошо работают ПИД (ПИ)-регуляторы, рассчитанные 
по существующим методикам, что обеспечивает их широкое 
применение в сравнительно простых ситуациях, когда объекты 
управления функционируют в режимах, близких к стационарным. Их модели могут быть описаны достаточно точно уравнениями невысоких порядков, влияние нелинейностей невелико, 
отсутствуют ограничения, а возмущения поддаются контролю.
Разные модификации методов в некоторой степени способны учитывать те или иные сложности реальной задачи управления, но их перенос на другие ситуации без понимания специфики приводит к разочарованиям и скептическому отношению 
практиков. В настоящее время исследователями осознана недостаточность возможностей ПИД (ПИ)-алгоритма для удовлетворения реальных требований качества функционирования 
САР в сложных случаях, когда имеют место взаимосвязанности 
переменных, наличие многочисленных неконтролируемых возмущений, неточное знание структуры и коэффициентов модели, нелинейность и нестационарность, порождающие немоделируемую динамику в некоторых частях частотного диапазона.
Реальность такова, что большинство контуров регулирования, работающих в сложных условиях (объекты энергетики), 
функционируют с перекрестными связями и при переменных 
режимах. В таких условиях для того, чтобы избежать предаварийных ситуаций, устанавливают не оптимальные, а «компромиссные», «консервативные» или «слабые» настройки, что 
существенно снижает качество, следовательно, экономичность 
и надежность работы системы. За счет этого достигается мнимая 
всережимность работы объекта и обеспечивается необходимая