燃料反馈控制系统

最常用的传感器为安装在排气流中测定氧浓度的氧传感器。它包括一个镀有铂的二氧化锆（ZrO2）元件或二氧化钛（TiO2）元件。在足够高的温度下，这种电化学元件根据排气氧含量而产生大约1V的电压。这一电压被传给信号处理器，该处理器再将校正信号传给喷油嘴和化油器，或将检测到的电压信号与要求的参考值进行比较和调整燃料控制，或使燃料控制在富燃料极限和贫燃料极限之间迅速摆动，将空-燃比保持在最佳范围内。由于传感器不能在低温下作业，所以起动时要求开式回路，直到传感器温度达到大约350℃为止。除了排气氧传感器之外，可用来帮助控制排放的传感器还有发动机曲轴部位传感器、空气温度传感器、节流阈部位传感器和冷却水传感器。这些装置通过电子控制处理的信息。精确调整发动机的燃料消耗、空气流量、废气再循环和点火时间等变量。燃料反馈控制系统对三元催化剂的正确使用极为重要。2100433B

近年来, 基于模型的预测控制技术在理论上和应用上都取得了很大的进展, 如动态矩阵控制(DMC) , 广义预测控制(GPC)和状态反馈预测控制(SPC)等算法, 都以它独有的模型预测、反馈校正和滚动优化等特点, 越来越受到广大科技工作者的重视。状态反馈预测控制, 使用实测状态变量反馈, 提高了控制系统抑制不可测干扰能力, 改善了控制系统的鲁棒性。

在先进控制系统实际工程应用中,由于非线性、时变性和不确定性等原因, 预测模型很难准确。为了在线调整灵活方便, 使状态反馈预测控制算法有一定的鲁棒性和适应能力, 按预测控制计算出的最优控制作用式, 先乘上一个相应的衰减系数后再送出, 使控制器送出的控制作用适当地减小, 这一衰减系数称为预测控制作用衰减系数, 用β_u ∈R^{m ×m}表示。为了简单, β_u可选为

预测控制作用衰减系数β_u, 可以改变预测控制系统的闭环极点, 适当的调整β_u的大小, 可以使闭环系统的控制性能和鲁棒性等方面得到兼顾, 改善系统的综合控制性能, 使预测模型的适应范围增大。

基于状态空间模型, 使用可以实测的状态变量反馈, 提高预测控制系统抑制不可测干扰能力和改善系统的鲁棒性, 是状态反馈预测控制系统的突出优点之一。为了在线调整灵活方便, 使预测控制算法具有一定的鲁棒性和适应能力, 在计算最优控制律之前, 把实测的状态变量, 先乘上一个相应的加权系数后, 再去计算预测控制律, 这一加权系数称为状态反馈加权系数，可用β_x∈R^n×n表示。

预测控制状态反馈加权系数β_x的维数由状态变量的维数决定, 控制律衰减系数β_u的维数由输入变量的维数决定, 其参数的选取也可以是非对角矩阵。预测控制状态反馈加权系数β_x , 当0<βⁱ_x ≤1 时, 使状态反馈作用减弱, 如果选取βⁱ_x >1 使状态反馈作用增强, 调整状态反馈加权系数βⁱ_x 或控制律衰减系数βⁱ_u , 都可以适当的改变预测控制系统的闭环极点, 从而改善系统的综合控制性能, 使预测模型的适应范围增大。 2100433B

燃料调节装置燃料控制系统的任务

通过控制进入锅炉的燃料量(如:油、煤等)维持过热器出口汽压,以保证在不同负荷下锅炉的安全运行,汽压变化时表示锅炉的蒸汽产量和负荷的耗汽量不适应,这时必须相应地改变燃料的供应量,以改变锅炉的产汽量,维持燃烧过程的能量平衡。

燃料调节装置燃料量控制系统的燃料信号

控制系统与燃烧过程是可以相互独立运行的，对于燃烧过程而言，可以迅速有效地改变进入炉膛的燃料量，以适应负荷的变化，这对于维持主汽压力的稳定是有利的。但对于燃料量的测量上是一个特殊的问题，要准确测量进入炉膛的瞬时煤粉量尚有难度。在系统设计时采用的方法是两种间接法：最常见的是采用给粉机转速信号代替给粉量的方法，因为在正常(理想)情况下,给粉机的出力与转速成正比。给粉机转速容易测量、反应速度快，因此，采用给粉机转速信号代表给粉量是中储式热风送粉锅炉燃料控制系统常用方法之一。另外一种是以热量信号代表燃料量信号的燃料控制系统，热量信号是由蒸汽流量信号和汽包压力的微分信号组成,在蓄热系统准确求出后，它能较准确代表进入锅炉的燃料量，并能克服给粉机转速信号代表给粉量的一些缺点。

最省燃料控制系统是最优控制理论的一种，例如航天器携带的燃料有限，希望航天器在状态转移时所消耗的燃料尽可能的少，此时需要设计满足该条件的相应控制系统，这是最省燃料控制系统的应用背景。

最优控制理论是研究在给定约束条件下使控制系统的性能指标达到最优的理论，它是现代控制理论的一个重要分支。20世纪50年代末，在航天航空技术和现代工业生产自动化的推动下，最优控制理论开始形成和发展。随着电子计算机技术的发展和最优控制算法的不断完善，使得最优控制问题的解决变成了现实。最优控制理论所研究的问题可以概述为：在系统的状态方程和约束条件确定的情况下，从一类容许控制中找出一个能使系统由给定的初始状态转移到终端状态，并且使性能指标为最优的控制律(或控制方案)。苏联数学家庞特里亚金1956年提出的极大值原理和美国数学家贝尔曼1957年创立的动态规划，为最优控制提供了理论基础。1959年美籍匈牙利数学家卡尔曼提出著名的卡尔曼滤波理论解决了随机最优控制问题，1960年他又提出和解决了线性系统具有二次型性能指标的最优控制问题。研究最优控制问题的方法主要有极大值原理和动态规划 。