控制系統硬件配置，等離子發生器自動控制邏輯和等離子點火控制邏輯，等離子發生器電源及電源的共享與切換，控制系統與DCS系統的接口。 關鍵詞：等離子發生器；現場總線Profibus；PLC；CPU；DCS；Modbus；OPC 1 系統概述 煙臺龍源電力技術有限公司成功開發研制出DLZ-200型工業性等離子發生器，可直接點燃煤粉，用于電廠鍋爐的點火啟動和穩燃。2000年10月該裝置通過國家電力公司組織的專家組的鑒定，結論具有世界領先水平，建議在全國電廠大規模推廣。迄今為止，全國范圍內，在新建的機組上和舊機組的改造上已經安裝和調試完成的等離子點火系統有100多套。等離子點火系統由等離子發生器，直流電源系統，等離子點火燃燒器，制粉系統，一次風風速在線監測系統，壓縮空氣系統，冷卻水泵系統，圖像火檢系統等組成。
這些系統主要由可編程控制器完成自動控制過程，并通過現場總線方式實現在中央控制室進行這些系統的監測控制管理。 2 等離子點火系統介紹及控制任務 等離子發生器是等離子點火系統的核心部分，用來產生高溫等離子電弧，其基本原理是在一定的磁場強度下，通過給特定結構的電極加特定的直流電源，通過電極的前后運動使電極之間的壓縮空氣在大電流、強磁場的作用下電離，形成高溫等離子弧，冷卻水用來冷卻電極。將高溫等離子弧置于煤粉管道中，煤粉以一定的風速一定的濃度經過電弧時，煤粉顆粒受高溫迅速破裂，析出揮發份，再造揮發份，從而使煤粉迅速燃燒。特定直流電源的提供及自動調節控制，直流電源與電極動作的緊密配合能夠使發生器自動點火成功，是自動控制的關鍵。根據鍋爐容量的不同，單臺爐應配備2-4個等離子無油點火裝置不等，還需要通過現場總線實現設備的分布式集中控制，并且應留有與電廠其他控制系統的接口(如電廠的集散控制系統DCS)。 根據等離子點火系統的獨有特點，通過考察和比較國內外知名公司的工控產品的性能和價格，選用了西門子公司的可編程控制器及大功率直流傳動裝置來給等離子發生器提供電源并完成等離子點火的自動控制過程；并通過Profibus現場總線實現設備的分布式集中控制。 3系統結構及硬件配置 控制系統硬件配置如下：（插圖1） 3.1 等離子發生器電源 選用西門子公司的SIMOREG DC Master 6RA70系列全數字直流調速裝置，配以大功率晶閘管三相全控橋式整流裝置來得到大功率穩定的可調節的直流電源。具有以下特點： 功率50~150KW連續可調；能通過自適應自動測量出輸出回路的電阻和電感值，并自動調節電流調節器的增益和積分時間，以達到控制參數的最優化；具有完善的通訊功能，支持USS串口通訊和Profibus現場總線通訊方式；具有簡易便捷的參數設定及監控；具有完善的過壓，欠壓，過流等保護功能；通過其他功能模板可實現很多附加功能。 3.2 等離子發生器啟弧邏輯控制PLC 選用S7-200 CPU224 可編程控制器來對直流電源和電極動作進行控制，實現等離子點火器的自動點火。具體方案如下： 使用USS串口通訊協議
scholars have well analyzed Mamdani fuzzy controller and TS fuzzy controller, including the analytical structure of some more complex fuzzy controllers. We will discuss it from the following aspects.
3.1 fuzzy controller is a nonlinear PID controller
The expression of linear discrete PID is
（1）
Many fuzzy controllers can be expressed in the form of formula (1), but the gain of the controller changes with the change of its input. Therefore, the fuzzy controller is a nonlinear PID controller. Ying [1] first proposed the analytical structure of fuzzy PID controller, and proved that the simplest Mamdani fuzzy controller using two linear input fuzzy sets, four fuzzy rules, Zadeh fuzzy logic and or operation and barycentric defuzzifier is a nonlinear PI controller; Then, the results are further extended to all kinds of Mamdani fuzzy controllers using other reasoning methods (such as Mamdani minimum, Larsen product, drastic product and bounded product). More complicated
