マルチに基づく廃熱利用システムの制御手法に関する研究

Dec 08, 2023

Scientific Reports volume 12、記事番号: 11497 (2022) この記事を引用

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メトリクスの詳細

低品質の廃熱の回収はエネルギー利用における大きな問題です。研究グループは、この問題を解決し、エネルギー利用を向上させるために、ルーツ発電機を核とした低品質廃熱発電装置を設計した。しかし、回転速度の調整能力が低く、安定して発電することが難しい。根本的な理由は、システムには多くの変数と強い結合があるためです。実際の使用条件によると、装置の電力は 10 kW で、変動範囲は ± 7% 以内である必要があります。ハードウェアによって改善できる一方で、ソフトウェアの設計も非常に重要です。現在、制御システムに関する国内外の研究調査を通じて、システムの安定性は徐々に改善されていることがわかっていますが、変数間の強い結合の問題は効果的に解決されていません。そこで研究グループはシステム内の変数をモデル化し、連成モデルを取得した。研究グループは、カップルモデルに基づいて、非線形マルチモデル適応閉ループデカップリング制御を導入し、制御システムを設計した。シミュレーション結果は、制御システムの最大オーバーシュートが3.9%であり、調整時間も短縮され、低品質の廃熱回収装置でも安定していることを示しています。実験結果は、システムの制御下で、ルーツモーターの回転速度が安定に維持でき、最大偏差が21.4 r/min以下で、変動範囲が±7%以内であり、指標の要件を満たしていることを示しています。。これにより、系統連系発電の追跡調査の基礎が築かれました。

社会の急速な発展に伴い、人々のエネルギー需要も増大しています。現在、世界のクリーンエネルギー利用は 18% 未満であり、一次エネルギー、特に化石エネルギーの大規模利用が依然として現在の産業発展の主要なエネルギーライフラインとなっています。化石エネルギーを使用する過程で、一方では汚染や環境破壊を引き起こします。一方で、効率の問題により、エネルギーの大部分が熱の形で周囲環境に失われます。失われた廃熱のうち、一部は温度が高いため回収しやすくなります。現在、鉄鋼業における焼結廃熱回収技術や鉄鋼スラグ廃熱回収技術など、多くの産業がすでに回収方法を工業化しています。コークス産業におけるスクリュー拡張発電機発電技術。しかし、温度160℃以下、圧力0.8MPa以下の低品質な廃熱を回収して利用する場合、上記の方法では実現が困難である。効率的に回収するため、低品質の廃熱のかなりの部分が無駄になります。

産業廃熱資源は、鉄鋼、冶金、建材、非鉄金属、石油化学、軽工業などの多くの産業に広く分布しています。現在、最も広範囲に分布し、最も大きな応用可能性を持つリサイクル可能な資源です。鉱工業生産。産業廃熱は二次エネルギーの一種です。一次エネルギーの工業生産過程で失われる熱です。一般に、排ガス、廃ガス、廃水の形で外部環境に排出されます1。統計によると、冶金、建材、化学産業における廃熱資源の総量は比較的多く、約 80% に達しています。中低質廃熱資源が約54％を占め、年間利用率は標準石炭約270万トン2です。図1に示すように、高温廃熱は40%、中温廃熱は26%、低温廃熱は34%を占めていますが、二次利用率は大きく異なります。このうち中・低温廃熱は広く流通していますが、その質が低いため回収率が高温廃熱に比べて著しく低く、産業廃熱全体の利用率の更なる向上には限界があります3。低品質廃熱回収技術の研究は、資源の包括的な保全と効率的な利用、低炭素サイクルの発展の促進、エネルギー革命の推進、エネルギー技術革新の加速、クリーン、低炭素、安全で安全な社会の構築に役立ちます。効率的な現代のエネルギーシステム。省エネ、排出削減、環境保護は、将来の経済発展の重要な部分となります。

廃熱資源の分配と再利用。

現在、大学や科学研究機関における低品質廃熱回収の研究は主にスクリュー膨張機とスクロール膨張機を中核設備として使用しており、廃熱回収に関する研究のほとんどは既存のソリューションの改良と最適化です。しかし、これらの研究には、低品質の廃熱回収に適用すると明らかな欠点があり、主に中核装置の複雑な構造、高い処理コスト、不便なメンテナンス、および高い運転コストに現れます。その結果、これらの技術や設備は低・中質の廃熱利用システムには普及しておらず、中小企業の省エネ技術ニーズに応えることができていない4。また、海外では廃熱回収装置の機械構造が研究されている一方で、ミクロ方向の研究も徐々に行われている。一方で、熱伝達効果はナノ粒子またはナノ流体を添加することで改善できます。一方、放熱器をナノレベルで改良することで熱伝達効率を向上させることができます。 Ibrahim Muhammad は、熱伝達機能を備えた伸縮可能な回転ディスクを研究し、その流体の数値解析を実行しました 5,6。 Zhixiong Chen et al. 27 種類の冷媒をテストし、より精度の高い熱伝導率モデルを研究しました7。続いて、酸化銅やアルミナなどのナノ粒子流体を熱伝達系に加え、熱力学則とエクセルギーを解析しました。分析結果は、熱交換器流体にナノ粒子を添加すると、エクセルギー損失を削減し、熱力学第 2 法則の効率を低下させ、エネルギー変換効率を向上させることができることを示しています 8,9,10,11,12,13。このような方法も廃熱利用技術としては有効ですが、コストが高いというデメリットもあります。

研究グループは、低品質な廃熱の回収・利用という技術的要求に応え、新型ルーツ式発電機を開発し、廃熱回収・利用の中核機器として活用し、実験により検証しました。低品質廃熱の回収・利用に利用できること。この装置を図2に示します。現在、装置の廃熱回収プロセスとその制御システムが研究されていますが、既存の研究は十分に深まっていません。既存の制御方式では、廃熱回収装置の動作の問題は解決できるものの、空気源が変動した場合に、より高速に、より小さなオーバーシュートで設定定格状態に戻すことが困難でした。ガス源の変動により出力が変動します。この変動が抑制されないと、エネルギー変換中に廃熱回収装置に過負荷がかかってしまいます。回収した廃熱は発電に利用されることが多く、廃熱回収装置に過負荷がかかると、接続されている電気機器に影響が出ることが避けられません。そこで、本課題では、低品質廃熱回収装置が障害を受けると安定して動作できないという問題を解決するための制御方法を検討することを目的とする。

ルーツパワーマシンを核とした低品質廃熱回収利用装置。

低質廃熱は規模が小さく、変動が多く、比熱容量が低く、中高温廃熱に比べて変動幅が大きいため、ルーツ廃熱の運転状態を安定させることが困難です。生成装置。不規則に変動する空気源、ルーツ発電機の大きな慣性、温度や圧力などのパラメータの強い連成効果、外部環境の時間や場所の違いなどにより、ルーツ廃熱発電装置の発電量は不規則になります。出力電力の偏差。偏差が激しい場合には、部分負荷や発電トリップを引き起こす可能性もあります。ルーツパワーマシンを安定して動作させるためには、ルーツパワーマシンの回転速度に影響を与える変数を切り離す必要があります。デカップリングモデルを使用すると、制御システムの制御効果がより正確で安定します。

従来のデカップリング手法は、主に線形時不変多変数システムに適しています。デカップリング手法を設計する基本的な考え方は、デカップリングネットワークを構築し、入力変数と出力変数間の伝達関数行列を対角行列にすることで、システムの制御が容易になります。適応デカップリング制御戦略は、適応制御技術とデカップリング制御技術を組み合わせたものです。つまり、制御対象のデカップリング、制御、識別を組み合わせて、未知の変数または時変変数によるシステムの正確なデカップリング制御を実現します。本質的に、結合項は測定可能な干渉とみなすことができ、結合作用、静的補償、および補償器のパラメータは、自己修正フィードフォワード制御方法によって最適化できます。アダプティブデカップリングは多くの工学分野で適用されていますが、ターゲットモデルのオンライン識別の必要性、複雑なアルゴリズム、大量の計算、動的モデリングやプロセス外乱に対する適応性の低さ、システムのロバスト性の弱さなどにより、その適用範囲は限られています14 。

制御システムの側面では、低品質廃熱回収利用システムの制御システムは主に組み込み制御システムです。組み込みコントローラには、小型、高信頼性、強力な機能、使いやすさなどの多くの利点があります。張文ら。内燃機関の廃熱回収システムにおける有機ランキンサイクル複合システムの動的性能を研究しました。閉ループ比例積分とフィードフォワード制御を採用しています。 PI 制御の応答時間とオーバーシュートを推定し、フィードフォワード制御のみの応答時間と比較します。世界協調過渡サイクル (WHTC) に基づく結果は、設計された閉ループ PI 制御の応答時間が短く、動的プロセスにおける追跡能力が優れていることを示しています15。パン・クオ・チェンら。 R245fa、R123、およびそれらの混合物の実験データに基づいて、3 kWの有機ランキンサイクル試験リグエンジニアリングシミュレータを構築しました。ポンプと膨張機のシミュレーション性能を実験結果によって検証し、質量流量の影響について議論します。結果は、提案された過熱制御戦略が最良の動作条件を得ることができることを示しています。周波数変換制御戦略は、小規模な ORCS に推奨されます。これは、有機ランキンサイクルエンジニアリングシミュレーターが有機ランキンサイクルの動作特性を予測するための優れたツールであり、高度な評価と長期変動をさらに導くことができることを示しています16。ランキンサイクル技術において、Toffolo はパイプライン内の熱伝達の制約を考慮したハイブリッド進化/従来型最適化アルゴリズムを提案しました。彼のアルゴリズムを使用すると、優れた追跡能力を備えた廃熱回収システムモデルを取得できます17。 Quoilin と Lemort ら。は、ボルテックスエキスパンダーに基づいて有機ランキンサイクルをモデル化しました。このモデルを通じて、彼らは有機ランキンサイクルが低温廃熱の回収に特に適していることを確認し、また実験解析を通じて膨張機の性能に影響を与える主な損失は内部漏れ、小規模ではあるが供給圧力低下、および膨張機の性能に影響を与える損失であることを指摘した。機械的損失18、19、20。ジャウメ・フィト、サシャ・ホデンク他は、廃熱温度が蓄熱装置の容量と相関関係があることを発見し、それを最適化して廃熱回収率を向上させました21。発電所の廃熱回収システムでは、設計者は PLC をコントローラとして使用し、WinCC 構成ソフトウェアを上位コンピュータとして使用して、廃熱回収監視システムを開発します。廃熱回収の制御に加えて、監視パラメータも上部コンピュータ 22 の画面にリアルタイムで表示できます。設計者は、従来の PID 制御手法を最適化し、ファジィ PID 制御戦略に基づいた廃熱回収制御システムを開発します。パラメータのより正確な制御が達成され、制御システムのエネルギー消費も削減されます23。ディーゼルエンジン廃熱回収システムでは、研究者らは MotoTron ラピッドプロトタイピング開発プラットフォームを使用して、最適化された PI 閉ループ制御戦略を通じて排気をより適切に制御し、燃料節約を達成しました。さらに、起こり得る異常状況を監視するために、障害診断およびアラーム機能がシステムに追加されています24。 Zhao Mingru は、運転条件下での内燃機関の廃熱回収システムのためのマップベースのフィードバック閉ループ制御アルゴリズムのセットを提案しました。まず、モデル次数削減法を採用して、初期の有機ランキンサイクルモデルを、過度の精度を失うことなく制御に使用できる削減次数モデルに単純化しました。次に、ローリング時間領域の最適化を粒子群最適化アルゴリズムと組み合わせて、非線形モデル予測コントローラーを形成します。最後に、非線形状態推定器が最終フィードバックリンクを構成し、制御効果が大幅に向上します25。

上記の概要と既存の廃熱回収装置の制御システムに関する研究によると、現在の制御戦略は主に次の側面に分かれています。

(1) PID 制御方式現在、実際の工業生産プロセスでは PID 制御方式が最も広く使用されている制御方式です。 PID 制御戦略の適用において、PID 制御の効果は PID コントローラーのパラメーターに大きく依存します。さらに、PID 制御には制御パラメータがほとんどなく、信号処理プロセスも比較的単純です。したがって、前の概要と組み合わせると、ほとんどの学者は廃熱回収制御システムの予備研究で PID または改良された PID 制御方法を採用します26。

しかし、PID 制御方式では信号処理過程で考慮する要素が少なすぎるため、差動信号を生成する良い方法がありません。従来の PID 制御戦略では、誤差積分フィードバックの機能は、システム応答の精度を向上させるために静的誤差を除去することです。同時に、システムエラー積分フィードバックの導入により、閉ループシステムは鈍感になります。従来の PID 制御手法を低品質の廃熱回収システムに適用すると、システムが振動しやすくなり、最終的にパイプライン内に脈動空気流が発生します 27。

(2) 最適化された PID 制御戦略。従来の PID 制御戦略には欠陥があるため、PID 最適化に関する研究は非常に豊富です。例えば、上述した閉ループＰＩ制御やファジィＰＩＤ制御は、ＰＩＤ制御に基づいて最適化される。従来の PID 制御方式の制御信号は、設定値と出力フィードバック値の差によって直接得られるため、応答の速さとオーバーシュートの間に矛盾が生じます。アクティブ外乱除去技術は、PID 最適化のプロセスから派生しています28。

廃熱回収発電システムは、多入力多出力のシステム内に多くの変数が存在し、多くの変数が相互に関連しており、強い結合を持っている。最適化された PID コントローラーには通常、正確な数学的モデルは必要ありませんが、異なる変数間の結合により、調整プロセスにおけるコントローラーの堅牢性の低下につながります29。

(3) デカップリング制御戦略。制御システムがますます複雑になるにつれて、制御システム内の変数もますます増加し、制御システム内の変数間の結合がますます顕著になります。可変結合は産業用制御システムでは一般的な現象です。変数間の結合により、産業システム制御の難易度が高まるだけでなく、システムの制御効果が大幅に低下し、深刻な場合にはシステム全体の崩壊につながることさえあります。したがって、制御システムのデカップリング戦略は、コントローラーのパフォーマンスを向上させ、制御プロセスの要件を満たすための重要な手段の 1 つとなっています。

従来のデカップリング手法は、主に線形時間の不変多変数システムに適しています。可変デカップリング設計法の基本的な考え方は、デカップリングネットワークを構築し、多入力多出力制御システムの伝達関数を計算し、その伝達関数行列を対角行列にして、制御システム設計の複雑さを軽減することです。

適応デカップリング制御戦略は、適応制御技術とデカップリング制御技術の統合から導き出された新しい制御戦略であり、連成解析、制御、および制御対象の識別を組み合わせて、未知の変数または時変を含むシステムのより正確な制御を実現します。システム。適応デカップリング制御技術の本質は、結合変数を測定可能な干渉変数とみなし、制御システムの結合作用、静的補償、補償器パラメータを自己補正機能を備えたフィードフォワード制御法によって最適化することです。工学分野における適応デカップリング制御の典型的な応用例は数多くありますが、オンラインでの対象モデルの同定の必要性、複雑なアルゴリズム、大量の計算量、動的モデリングやプロセス外乱への適応性の低さ、システムのロバスト性の弱さなどにより、適用範囲はある程度限定されている30。

(4) インテリジェントなアルゴリズム融合制御戦略。言い換えれば、制御システムの設計は、ピンチポイント技術、非線形計画法、多整数線形計画法、遺伝的アルゴリズム、人工ニューラルネットワーク、多世代システム、その他多くのさまざまな方法を含む人工知能制御アルゴリズムを通じて実行されます31。自己学習人工知能制御アルゴリズムを使用すると、よりインテリジェントな制御効果を達成できますが、制御効果が徐々に向上するにつれて、制御システム設計の複雑さはますます高くなっています。

さらに、インテリジェントなアルゴリズムにも独自の長所と短所があります。したがって、異なるアルゴリズムの相補的な利点を利用したインテリジェントなアルゴリズム融合制御戦略が徐々に開発されています。廃熱回収の研究では、Xiao Yanjun et al. Long Short-Term Memory (LSTM) は、前処理、特徴選択、データ分析の面で高い精度と感度を備えていることが多く、強結合データを処理する強力な能力を備えていることがわかりました。長期および短期記憶モデルは、大量のデータを効果的に処理し、データを予測しながら制御システムの応答速度を向上させることができます。内部モデル制御を大きな時間遅延システムに適用すると、他の制御戦略と比較して制御効果に明らかな利点があり、優れた追従性能と抗干渉能力を備えています。したがって、深層学習と内部モデル制御に基づくアルゴリズム融合制御戦略が提案されています32。単一制御アルゴリズムと比較して、アルゴリズム融合制御戦略の安定性が大幅に向上しました。同様に、システムの複雑さと開発サイクルは以前の数倍になっています。

要約すると、廃熱回収装置の熱回収効率を向上させ、システムの安定性を最適化するためには、一方で、システム内の強い結合を持つ複数の変数を分離し、異なる変数間の関係を分析する必要があります。変数。一方、デカップリングアルゴリズムと制御アルゴリズムを組み合わせて、デカップリングに基づいて廃熱回収システムを制御すると、制御精度と安定性を効果的に向上させることができます。

要約すると、低品質廃熱回収の分野には 2 つのギャップがあり、1 つは低品質廃熱回収装置のギャップ、もう 1 つは制御システムのギャップです。研究グループは、自社開発により低品質廃熱回収用ルーツパワーマシンを設計し、廃熱回収装置の問題をある程度解決しました。しかし、この装置では制御システムの問題が解決されていません。主な問題の 1 つは、システム内の変数の強い結合です。そこで本論文では、廃熱回収装置の安定運転を制御できるデカップリングベースの制御手法を検討することを目的とする。

研究グループは、調査研究と文献検討を通じて、制御システムの特性について一定の概要をまとめた。一般的な制御方法は安定性に若干の欠陥があるが、最適化された制御方法により制御システムの安定性をある程度向上させることができる。対照的に、アルゴリズムの融合に基づく制御戦略は廃熱回収の安定性を効果的に向上させることができ、可変デカップリングが重要なステップとなります。低品質の廃熱回収発電装置では、安定性が重要な指標の一つとなるため、デカップリング制御に基づくアルゴリズム融合手法により安定性を向上させることができる。

本稿で研究した低品質廃熱回収装置は、エネルギー出力の安定性に依然として問題を抱えている。したがって、本論文の主な目的は、制御システムを改良することによってその安定性を向上させることである。システムの低い安定性は、システム内の変数の強い結合と密接に関係しています。したがって、本論文では、多変数結合に基づく閉ループ減結合制御戦略を提案します。実験結果は,この方法が廃熱回収システムの安定性と追従性能を効果的に改善できることを示した。この成果は、小型機器への電力供給の実現に役立つ一方で、将来の系統発電の可能性ももたらします。

この論文の第 1 章では、研究背景と主題の現状を説明し、研究ブランクを要約し、研究内容、目的、主題の重要性を提示します。第 2 章では、ルーツ式廃熱回収システムの構造、動作原理、プロセスを紹介し、廃熱回収システムの動作特性を示します。 3 番目の章は、システム変数と結合モデルの分析です。第 4 章は、結合モデルに基づく非線形マルチモデル適応閉ループ減結合制御システムの設計です。第 5 章は、シミュレーションと実験の研究であり、シミュレーションと実験の検証を通じて、制御性能における新しい制御戦略の長所と短所を示します。最後の部分はこのトピックの要約です。

ルーツ廃熱発電装置は、動力機構としてルーツ発電機を使用し、作動媒体の膨張を利用してルーツ発電機を回転駆動させ、空気源のエネルギーを機械エネルギーに変換する発電装置です。エネルギー。本論文の研究対象は、図３に示すように研究グループが独自に開発したルーツ廃熱発電装置である。

ルーツ廃熱回収発電装置。

この装置は主に、ルーツ発電機、発電機、調整弁、センサー、伝送パイプラインおよび接続部品およびその他の機器で構成されています。その動作原理: ガス源はまず蒸発器に入り、熱を交換します。熱交換後の作動流体は調整弁で調整された後、ルーツパワー機械に入ります。ルーツ発電機は、作動流体ガスの膨張と圧力差によってブレードを駆動し、カップリングなどの接続部品により発電軸を回転させて発電します。その動作条件パラメータを表 1 に示します。

ルーツ廃熱発電システムは、作動流体ガスの変動状態により作動状態が制限されます。さらに、ルーツパワーマシンの動作に関与する物理的および化学的プロセスは密接に関連しており、複雑です。ルーツ発電機の回転速度の安定性と電力システムの安全かつ効率的な動作を確保するには、システムのすべてのパラメータが協調して動作し、必要なレベルに維持される必要があります。この装置は、定格出力が 100 kW (単位時間あたりのガス流量による) 未満の発電機に適しており、本稿で選択した実験装置の定格出力は 10 kW です。

ルーツ発電機の出力回転数はシステムの電気エネルギーの出力に直結するため、廃熱発電の品質はルーツ発電機の出力軸回転数を安定的に制御することが鍵となります。この出力は、作動流体の温度、圧力、流量、ガス出口の温度と圧力、動力機械の内部空洞のスラグ、灰、汚れの状態などの要因によって影響されます。

ルーツ廃熱発電システムは3入力1出力システムであり、システムの入出力変数の連成相関を図4に示します。バルブ開度は作動流体流量と入口圧力に影響します。、作動流体の温度、作動流体の流量、作動流体の圧力は相互に関係しており、排気流量とともにルーツパワーマシンの回転速度に影響を与えます。ルーツパワーマシンの作業プロセスにおけるパラメータの深刻な結合により、システム動作変数の調整には複数のパラメータの変化の連鎖反応が含まれ、制御変数の制御がより困難になります。

ルーツ廃熱発電システムの可変結合図。

具体的には、ルーツ廃熱発電プロセスでは、特定のパラメータの変動によって引き起こされる影響が一貫しています。たとえば、温度が上昇すると、ルーツ発電機の吸気ダクト内の圧力が上昇し、同じ条件下では発電機の仕事量が増加します。これらは基本的なエフェクトであり、信号の変化も基本的に同じです。このレベルで考えると、システムの変化する法則が各デバイスの正確な動作点と動作パラメータに密接に関連していることが確認できます。

作業を行う過程では、作動流体のガス流量が速く、作業条件は急速に変化します。対照的に、制御機器の調整効果には明らかなヒステリシスがあります。一方で、装置内の作動流体の流量を調整すると、短時間のうちに内圧が逆に変化するため、装置内の作動流体の流量変化は予想よりもある程度の遅れが生じます。一方、電気制御弁の制御機構はシステムに純粋な遅れを生じさせ、システム制御がタイムリーにならず、動的偏差が増加するだけでなく、システムの安定性を危険にさらします。

ルーツパワーマシンの作業特性をより深く調べるためには、作業プロセスに含まれる物理量と結合関係についてモデル解析を実行する必要があります。発電機の出力と速度の関係は次のように表すことができます。

式中、P は発電機の定格電力、n は定格速度、M は定格トルクです。式 3.1 より、理想的な状態では、発電機の出力と回転数の関係は線形関係、つまりルーツ発電機の回転数と発電機の出力の関係と考えることができます。も線形関係です。

作動流体の流量、作動流体の温度、および作動流体の圧力の間の関係をさらに調べるために、次の仮定を立てることができます。変数の 1 つが一定の状態にあると仮定して、他の 2 つの変数間の関係を調べます。以下の 3 つの関係モデルがあります。作動流体の流量が一定であると仮定して、作動流体の温度と作動流体の圧力との間の関係モデルを確立します。作動流体の圧力が一定であると仮定して、作動流体の流量と作動流体の温度との間の関係モデルを確立する。作動流体の温度が一定であると仮定して、作動流体の流量と作動流体の圧力との関係モデルを確立します。このうち、作動流体がルーツパワーエンジンを通過する過程で、吸入部分の作動流体の状態は状態１として出口部の作動流体の状態を記録し、下付き文字で表した状態２として出口部の作動流体の状態を記録する。

(1) 作動流体流量が一定の場合の作動流体温度と作動流体圧力の関係。

ルーツパワーマシンの内部動作プロセスは複雑であるため、簡略化するために、ルーツパワーマシンのキャビティ内で作動媒体が動作するとき、その内部流れプロセスは安定した流れとして扱われます。つまり、作動媒体が内部を流れるときのプロセスです。内部空間はいつでも、すべての状態パラメータは時間とともに変化しません33。このとき、作動流体のガスは式 3.2 を満たす理想気体とみなすことができます。

式中、P は作動流体の圧力、V は気体の体積、n は作動流体中の物質の量、R は理想気体定数、T は作動流体の温度です。

このうち、作動流体の流量は配管断面積Sと作動流体の流速vで、体積Vは流量Qと時間tで表すことができます。

ルーツパワーマシンが仕事を実行した後、吸気と排気の作動流体の状態は次のように表すことができます。

このうちC1はルーツパワーマシンが消費するエネルギーに関係する定数です。この関係モデルは、廃熱発電のプロセスにおいても同様のモデルとして利用することができる。

(2) 作動流体圧力一定時の作動流体流量と作動流体温度の関係。

作動流体の圧力が安定している場合には、このモデルも定常流状態に簡略化することができ、このときの作動流体ガスを理想気体とみなし、式(1)で扱うことができる。 (3.2)。ルーツパワーマシンが作業を行った後、吸気と排気の作動流体の状態は次のように表すことができます。

C2 は、ルーツパワーマシンによって消費されるエネルギーに関連する定数です。同様に、この関係モデルは、実際の申請プロセスにおいても同様の関係として使用できます。

(3) 作動流体温度一定時の作動流体流量と作動流体圧力の関係。

温度が一定の場合、ガス圧力と流量の関係はベルヌーイ式で表すことができます。 34:

第 2 項は重力位置エネルギー、第 3 項は運動エネルギーを表し、C は定数です。式 3.7 の適用条件には 4 つの側面が含まれます。流れシステムでは、流体の特性はどの時点でも時間とともに変化しません。流体のマッハ数は 0.3 未満、つまり流速は 102 m/s を超えません。摩擦の影響と粘性の影響は無視できます。流体ユニット流線に沿って流れ、流線は互いに交差しません。廃熱回収システムの解析と研究を通じて、一般に廃熱回収システム内のガス状態はベルヌーイ方程式の適用条件を満たします。気体は空気中で浮力があるため、気体の重力位置エネルギーは無視でき、式 3.7 は次のように表すことができます。

ルーツパワーマシンが仕事を実行した後の作動流体の状態変化は次のように表すことができます。

このうち流量と流量の関係は式(1)で表すことができます。 (3.4)。 E は、ルーツ発電機によって消費されるエネルギーに関連する定数であり、ガスの単位体積当たりのルーツ発電機によって消費されるエネルギーとして表すことができます。

初期段階で多数の実験を行った結果、ルーツパワーマシンの空気入口と出口の温度変化は明らかではなく、速度に対する主な影響は作動流体の圧力と作動流体の流量であることが判明しました。。廃熱回収システムでは、制御可能な部品は調整弁のみです。調整弁の開閉度は作動流体の流れに直接影響するため、最終的にはすべての変数が流れへの影響に関連している必要があります。

電動弁はルーツ廃熱発電装置の吸気流量の調整を担っています。動作モードの観点から見ると、電子コントローラーと、モーターや減速機などのコンポーネントを含む機械的アクチュエーターで構成されています。電動アクチュエータは調整速度が速く、過酷な工場環境でも安定した調整を維持できるため、工業生産では電動制御バルブの適用がより一般的です35。

電気制御弁は電動アクチュエータと弁体の2つの部品から構成されているため、その流量特性もこれら2つの要素の影響によって決まります。

弁体流量特性とは、弁体を流れる媒体の相対流量と弁体３６の相対開度との関係を指す。これは次のように表現できます。

ルーツ廃熱発電装置に採用されている電気制御弁はリニアな流量特性を持っています。したがって、次のことが得られます。

積分後、次の方程式が得られます。

L = 0、Q = Qmin の場合、これは制御バルブの調整可能な最小流量を意味します。 L = Lmax、Q = Qmax の場合、これは制御バルブの最大調整可能流量を意味します。

調整弁を通る実際の流量は、弁の開度や構造だけで決まるのではなく、弁体の前後の圧力差によっても制限されます。産業分野への応用では、ルーツ廃熱発電装置の吸気管内の圧力降下は、調整弁とその前後の配管に一定の法則に従って分配されます。説明の便宜上、吸気通路内の圧力損失分布を表すs係数として、バルブ全開時のバルブに集中する圧力損失と管路内の全圧力損失の比をとります。。

このうち、ΔPv はバルブに分布する圧力損失を表します。 ΔPi はパイプラインの圧力損失を表します。

図5にリニアコントロールバルブの流量特性を示します。 s = 1 の場合、パイプライン内のすべての圧力がバルブに集中し、パイプラインの抵抗がゼロであることを意味します。この場合、パイプライン内の流量はバルブによって完全に決定されるため、流量特性は次の直線になります。理想的な状態。 s が減少すると、つまりパイプライン抵抗が増加すると、制御バルブが負担する圧力降下が減少し、その結果、バルブの最大調整可能流量が減少します。 s = 0 の場合、すべての圧力がパイプラインに集中し、パイプライン内の流量はパイプラインの抵抗によって完全に決定され、バルブは流量を調整できなくなることを意味します。

バルブの流量特性曲線です。

したがって、吸気管調整弁の固有の流量特性は一定の法則に従っていると判断できるが、実際の作業では流量の調整効果が歪んでしまうことになる。

電動アクチュエータの構造は、図6に示すように、主にサーボアンプ、モータ、変速装置、バルブステム、変位センサの4つの部分で構成されます。サーボアンプはコントローラから送られる基準電流信号と基準電流信号との偏差を増幅します。バルブコアの実変位の位置信号をモーターの駆動信号としてモーターに送信します。モーターは速度変更機構を駆動して直線変位を生成し、その後、対応する機械構造を駆動してバルブ開度を変更し、流路面積を変更します。

電動アクチュエーターのブロック図。

以上をまとめると、調節弁は単出力単出力ではないと判断できる。したがって、電気制御弁の流量を調整する場合、変数間の結合が強く、非線形変動が生じるという問題がある。

ルーツ廃熱発電プロセスの理想的な閉ループ制御は、回転速度の単一入力単一出力の閉ループ制御です。ルーツ廃熱発電プロセス制御システムの調整目標は回転速度の安定性を維持することであるため、現在一般的に使用されている制御方式はPID制御方式です。 PID 制御アルゴリズムの利点は、主に実装の容易さに反映されます。 PID アルゴリズムの制御を通じて、出力は継続的に調整され、徐々に入力値に近づき、入力値と一致する傾向があります。

PID 制御器の設計においては、比例、積分、微分演算の 3 つのリンクの係数値が制御器の性能を決定し、制御対象の特性に応じて値を選択する必要があります。システムの制御効果に影響を与える 3 つのパラメータの調整に加えて、PID コントローラの設計の基礎は設計者が取得したプロセスモデルであるため、モデルの精度が低いことにも注意する必要があります。コントローラーの効果が制限されます。実際の工学制御問題では、制御対象のプロセスモデルが設計者が得た公称モデルと完全に一致しないことが多く、これをモデル不一致と呼びます。この場合、コントローラーの効果は制限されます。したがって、ルーツ廃熱発電プロセスの PID コントローラーでは、この 1 入力 1 出力ループにおいて、システムの出力に影響を与えるパラメーターが標準運転条件でのパラメーターに適合されています。これは、実際のルーツ廃熱発電プロセスにおける他のパラメータの時間変化および非線形性を無視しており、実際の動作条件との誤差が存在します。

上記の分析後、PID コントローラーのパフォーマンスが低下する理由を要約できます。

アルゴリズムが単純であるため、PID コントローラーが頻繁で複雑なルーツ廃熱発電装置を扱う場合、パラメーター調整の結果が理想的でないことがよくあります。

PID コントローラーの設計は、制御対象のモデルの精度に依存します。しかし、ルーツ廃熱発電プロセスにおけるパラメータの結合は複雑であり、正確なモデルを得ることが困難です。

設計原理の限界により、設定値への追従性の高速性と外乱を抑制する安定性の要求を同時に満たすことは困難である。

廃熱回収システムは多変数、相互相関、複数モデル、強結合といった特徴を有しており、これらの問題を解決するには的を絞った制御手法を導入する必要がある。このため研究グループは、ルーツ廃熱回収装置に非線形マルチモデル適応閉ループデカップリング制御を導入した。この制御方法は、主に非線形多変数、非最小位相結合システムを対象としており、ワンステップ先行の最適加重フィードフォワード閉ループ減結合戦略とマルチモデルアルゴリズムを組み合わせることによって得られます37。

廃熱回収システムの場合、非線形多変数システムを確立できます。

式中の A と B はパラメータ行列です。 u(t) と y(t) はそれぞれシステムの入力ベクトルと出力ベクトルです。 X(t) は入力シーケンスと出力シーケンスで構成されるデータベクトルです。 v はシステム項目の高次の非線形性です。

閉ループデカップリング設計の場合、システム内の異なるチャネル間の結合は測定可能な干渉とみなされ、フィードフォワード法を使用して干渉が除去されます。次の方程式が得られます。

式 4.3 は対角多項式行列で、メインチャネルの入力変数と出力変数の間の関係を表します。式 4.4 は、主対角要素がゼロの多項式行列で、異なるチャネル間の結合関係を表します。

重み付けされた 1 ステップ先行の最適パフォーマンス指数を導入します。

重み付き多項式行列は次のとおりです。

K0 は K(z-1) の正則行列、F0 は F(z-1) の正則行列、F(z-1) は式 (1) によって決定されます。 4.8、つまり F0 = P(0) です。

現在の入力 u(t) の存在を保証するには、重み付き多項式行列が次を満たす必要があります。

閉ループシステムを安定させるには、重み付き多項式行列も次を満たす必要があります。

このとき、ルーツ廃熱発電装置の閉ループシステムの近似的な動的デカップリングを実現することができる。

再帰式は、コントローラのパラメータ行列を直接特定して制御入力を生成するために使用されます。この目的を達成するには、式の両辺を乗算します。 4.1 を F(z-1) で計算し、式 4 を使用します。 4.8 を使用して、コントローラーパラメーターの識別式を取得します。

つまり、最適なデカップリング制御則は次のようになります。

コントローラーのパラメーター同定方程式のモデルは次のように定義されます。

オンラインで校正するには、次の識別方法を使用します。

Proj は投影演算子です。

最適制御則と決定論的等価原理に従って、線形モデルに基づく適応閉ループデカップリングコントローラーを取得できます。

非線形モデルに基づく適応閉ループデカップリングコントローラー:

スイッチング機能の基準の選択:

このうち、N は正の整数です。ｃは０以上の所定の定数である。 j = 1,2、j = 1 は線形性を意味し、j = 2 は非線形性を意味します。時間 t ごとに、J1(t) と J2(t) を比較し、最小の J*(t) を見つけて、直接適応デカップリングを選択します。 J*(t) に対応するコントローラー u*(t)。

工業生産では、PID 制御が最も一般的に使用される非線形制御方法です。以前、研究グループの予備研究結果は、PID 制御ルーツ廃熱発電システムに基づいていました。したがって、制御方式としては、ＰＩＤ制御方式が適している。本パートでは、非線形マルチモデル適応デカップリング制御の制御効果をシミュレーションと実用化の2つの側面から検証します。

ルーツ廃熱発電プロセスで使用される PID コントローラーは、Ziegler-Nichols PID パラメーター調整テーブルを通じて計算されます。テスト方法は、システムの入力信号としてステップ信号を取得し、初期信号振幅は 500 r/min です。 t = 200 s のとき、ステップ信号 -300 が追加されます。 t = 400 s の場合、ステップ信号は +200 となるため、モデルの入力は速度設定値 500、200、400 r/min に対応します。最後に、システムの追従性能曲線を図 7 に示します。図中の点線はピーク値を示します。

追従性能の曲線。

図中、黒の曲線が速度設定値、赤の曲線がデカップリング制御時の速度、青の曲線がPID制御時の速度を表しています。図より、デカップリング制御の方が PID 制御に比べてオーバーシュートが小さいことが分かります。図のデータを分析および計算すると、表 2 が得られます。制御対象モデルが正確であるという条件下では、2 つのコントローラの調整速度は同等であることがわかります。 PID コントローラーは公称モデルに基づいて設計されているため、公称モデルの制御では良好なパフォーマンスを発揮しますが、そのオーバーシュートは分離制御のほぼ 2 倍になります。シミュレーション曲線から得られたデータによると、デカップリング制御と PID コントローラーの作用下でのシステム出力の IATE 比は 0.67 と計算されます。一般に、デカップリング制御方法は、オーバーシュートと調整時間の両方において従来の PID コントローラーよりも優れています。

非線形マルチモデル適応閉ループデカップリング制御が実際の動作条件下で制御指標が要求する効果を達成できるかどうかを検証するには、制御方法を検証するための実験プラットフォームを構築する必要があります。実験の目的は、空気源が妨害された場合に、コントローラが設定速度の± 7% の範囲内で速度を維持できるかどうかを判断することです。

実験プラットフォームの構造は図 3 と同様です。実験室条件下では、図 8 に示すような実験プラットフォームが廃熱回収システムの構造に従って構築されます。実験プラットフォームには、空気入口パイプ、装置本体、空気出口パイプが含まれます。低品質の廃熱は、温度計、圧力計、流量計、電気制御弁、遮断弁が取り付けられた入口管から入ります。装置の本体は、低品質の廃熱を利用して仕事をし、機械エネルギーを出力します。空気出口パイプラインは、作業後の低品質廃熱を排出するために使用され、空気出口パイプラインには監視用の関連センサーも設置されています。

実験プラットフォームの全体構造。

制御系の具体的な接続を図9に示します。

制御システムの接続。

この実験では、低品質の廃熱蒸気が入ったガス貯蔵タンクをガス源として使用しました。図 10 に示すように、空気貯蔵タンクに貯蔵される圧縮空気は最大 1.2 MPa であり、低品質廃熱の実験要件を満たしています。出力回転数の検出には無負荷実験法を採用しています。

ガス源。

抗干渉能力は、制御システムの安定性を最も直観的に具体化したものです。実際の動作条件はシミュレーション条件とは異なります。シミュレーション条件はより理想的ですが、実際の動作条件は外部環境によって容易に乱されます。干渉を抑制するコントローラーの能力を検証するために、テスト装置が安定した動作状態にあるときに、ルーツパワーマシンの出口バルブの開度が継続的に調整され、他のコンポーネントのパラメーターは変更されないため、空気の流れが安定します。変動し続けています。実験後、システムをアップデートし、実験制御としてPID制御法を用いて同様の実験を実施した。

具体的な実験手順は次のとおりです。

制御システムの回路図と配線図を校正し、関連する図面に従って回路配線を包括的にチェックして、制御システムのハードウェアの信頼性を確保します。

電源を入れて、コントローラー、各センサー、アクチュエーターが正常に動作しているかどうかをテストします。

制御テストプログラムをコントローラに書き込みます。

メインバルブを閉じ、エアコンプレッサーを開き、ガス貯蔵タンクの出力ガス圧力を定格入力圧力である0.6mpaに設定します。

メインバルブをゆっくりと開き、吸気バルブをプリセット位置に調整し、機械の動作を開始します。

メインバルブを調整して、ルーツパワーマシンの回転速度を600 r/minに保ちます。

装置が安定して動作した後、メインバルブを手動で微調整して干渉状態をシミュレートし、同時にデータを記録します38。

このときの出力回転数情報を収集し、外界からの妨害を受けた場合の装置の動作状態の変化をシミュレーションするために使用します。得られた回転数偏差曲線を図11に示します。

速度偏差コントラスト曲線。

図では、緑色はデカップリング制御曲線を表し、黄色は PID 制御曲線を表します。 PID制御曲線の上下境界がデカップリング制御に比べて大きい、つまりPID制御時の偏差が大きいことがわかります。これは、デカップリング制御が従来の PID 制御器よりもシステム外乱時の抑制能力が強いことを示しています。 PID コントローラーの信号処理モードは、デカップリング制御よりもはるかに単純です。 PID制御は与えられた指令と出力フィードバックの差をそのまま制御信号とするため、応答速度と倍音との間に矛盾が生じます。デカップリング制御は、パラメータとモデルに基づいて調整のサイズを計算し、複雑な関数演算プロセスを介して実行されます。したがって、デカップリング制御により、外部パラメータの外乱に対してシステムがより安定します。

設定値の追従性能のテストは、コントローラの動的調整性能と堅牢な追従性能を反映します。システムが速度 500 r/min の動作点付近で安定して動作する場合、ルーツパワーマシン速度の設定値は 600 r/min に上げられます。表 3 に示すデータを取得します。

非線形マルチモデル適応閉ループデカップリング制御は、動的パフォーマンスにおいて従来の PID コントローラーよりも高速に実行され、オーバーシュートが小さくなります。実験における速度偏差は 21.4 r/min 以下であり、許容変動範囲内です。設定値に追従する調整時間は 65.3 秒を超えません。速度が安定した後、センサーが空気源の変化を検出すると、コントローラーはパラメーターの変化とシステムの結合モデルに従って調整弁を調整する方法を計算します。調整プロセスでは、コントローラーは閉ループフィードバック信号に従って調整バルブを継続的に変更し、最終的に速度の安定性を実現します。実験結果は、空気源が変化すると、コントローラーがルーツモーターの回転速度の変化に迅速に応答し、設定値の追跡を実現できることを示しています。

実際の作業条件はシミュレーション結果と一致しないことが多く、不確実性が存在します。このシステムにおける不確実性は、主にモデルの不一致と空気源の微小変動外乱の 2 種類に分けられます。モデル不一致とは、実際の工学制御問題において、制御対象のプロセスモデルが、設計者が得た公称モデルと一致しないことが多いことをいう。この実験では、廃熱利用システムの近似結合モデルを第 3 章で示しました。モデルの中に近似モデルが含まれているため、実験プロセスにはモデルの不一致が存在し、制御システムの安定性にも影響を及ぼします。。実験結果は、モデルの不一致に直面しても、制御システムが速度を制御指標内で安定に保つことができることを示し、これはさらに、非線形マルチモデル適応閉ループデカップリング制御が強力な抗干渉能力を有することを証明する。微小変動干渉とは、この実験の主な干渉源であるガス源の不安定な変動を指します。微小変動干渉の不確かさは、変動振幅や変動周波数の不確かさに反映されます。実験データはまた、小波外乱に直面した場合、非線形マルチモデル適応閉ループデカップリング制御が PID 制御よりも優れた制御効果があることを証明しています。

研究グループは、低品質の廃熱を回収するルーツ式廃熱回収装置を設計しました。しかし、この装置は空気源が変動すると回転速度を安定に保つことが困難です。このシステムは遅れが大きく、多変数であり、結合が強いという特徴があるため、研究グループはこの問題を解決するために、デバイスのさらなる研究を実施しました。具体的な研究内容には次のような側面が含まれます。

低品質の廃熱回収システムのモデルを分析すると、システムには強い結合を持つ多くの変数が存在することがわかります。

入力変数と出力変数の分析を通じて、さまざまな条件下での変数結合モデルが得られます。また、変動幅偏差のパラメータ指標は±7%と定められています。

従来のPID制御はヒステリシスがあり、応答速度が遅く、安定性が低いという特徴がありました。研究グループは、従来の PID の欠陥を目的として、非線形マルチモデル適応閉ループデカップリング制御を設計しました。この制御方法は、可変結合モデルに基づいて空気源変動条件下で回転速度を制御するために使用できます。

廃熱回収システムのパラメータに基づいてデカップリングコントローラーの設計を完了します。シミュレーションの結果、デカップリング制御の調整時間が約4秒短縮されることがわかりました。オーバーシュートに関しては、デカップリング制御の最大オーバーシュートは 3.9% で、従来の PID 制御の約半分であり、明らかな利点があります。

実験プロセスでは、デカップリング制御は従来の PID コントローラよりも強力な抑制能力と優れた安定性を備えています。さらに、空気源が変化した場合、コントローラは設定値の追従を実現するために迅速に応答でき、安定後の偏差は±7％以下であり、制御指標を満たします。したがって、このデバイスが実際の産業分野に適用される場合、非線形マルチモデル適応閉ループデカップリング制御は一定の利用可能性を有する。

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河北理工大学機械工学部、天津、300132、中国

Yanjun Xiao、Kun Zhang、Yameng Zhang、Wei Zhou、Weiling Liu、Feng Wan

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YX はプロジェクト管理を担当します。 KZ は実験設計を完了し、実行可能なテストプラットフォームを構築し、実験テストを実施して結果を分析しました。 YZ は論文を書きました。 WZ はハードウェアをデバッグしました。 WL がソフトウェアを開発しました。 FWが情報を処理しました。著者全員が原稿をレビューしました。

Yanjun Xiao または Feng Wan への通信。

著者らは競合する利害関係を宣言していません。

シュプリンガーネイチャーは、発行された地図および所属機関における管轄権の主張に関して中立を保ちます。

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転載と許可

Xiao, Y.、Zhang, K.、Zhang, Y. 他多パラメータ連成に基づく廃熱利用システムの制御手法に関する研究。 Sci Rep 12、11497 (2022)。 https://doi.org/10.1038/s41598-022-15808-0

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受信日: 2021 年 6 月 8 日

受理日: 2022 年 6 月 29 日

公開日: 2022 年 7 月 7 日

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

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