礦渣粉磨入口溫度智能控制系統(tǒng)的研究與應(yīng)用

Study and Application on Intelligent Temperature Control System of Slag Grinding Entrance

劉 嵐

針對(duì)礦渣粉磨機(jī)入口溫度受干擾因素多、滯后時(shí)間長及易超調(diào)的特點(diǎn)，根據(jù)實(shí)際生產(chǎn)過程和操作經(jīng)驗(yàn)研制入口溫度模糊控制模型。

礦渣粉磨；滯后；模糊控制模型

1 引言

山東魯碧建材有限公司是萊鋼集團(tuán)下的一個(gè)子公司，是國家發(fā)展循環(huán)經(jīng)濟(jì)試點(diǎn)單位之一。主導(dǎo)產(chǎn)品為冶金輔料、水泥、礦渣微粉及商品混凝土等，礦渣微粉具備年產(chǎn)500萬噸的能力，兩臺(tái)礦渣輥磨引自德國萊歇輥磨。為了提高水渣的吞吐能力，分別在2010年及2011年新投產(chǎn)兩臺(tái)年產(chǎn)60萬噸的生產(chǎn)線，輥磨由成都設(shè)計(jì)院制造。輥磨作為礦渣粉磨生產(chǎn)過程的核心設(shè)備,集細(xì)碎、粉磨、提升、烘干、選粉等一系列工序于一體，是一個(gè)多變量、強(qiáng)耦合、時(shí)變、非線性系統(tǒng)。粉磨的好壞直接影響礦渣水泥生產(chǎn)的成本和品質(zhì)。磨機(jī)入口溫度的高低直接影響著生料的烘干與料層的厚度，進(jìn)而影響著成品的產(chǎn)量。由于磨機(jī)入口溫度受干擾因素多、滯后時(shí)間長及易超調(diào)等特點(diǎn)，運(yùn)用一般的控制理論無法滿足工藝的要求，因此運(yùn)用專家規(guī)則和模糊控制算法設(shè)計(jì)了溫度控制模型，并運(yùn)用在實(shí)際生產(chǎn)中，較好地克服了上述問題。

2 智能控制系統(tǒng)概述

智能控制（intelligent controls）是在無人干預(yù)的情況下自主驅(qū)動(dòng)智能機(jī)器，實(shí)現(xiàn)控制目標(biāo)的自動(dòng)控制技術(shù)。主要包括自適應(yīng)控制系統(tǒng)、模糊控制系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)、自學(xué)習(xí)控制系統(tǒng)、專家控制系統(tǒng)等。

模糊控制是采用模糊語言控制規(guī)律把基于專家知識(shí)的控制策略轉(zhuǎn)換為自動(dòng)控制的具體策略的控制，其基本思想是把專家對(duì)特定的被控對(duì)象或過程的控制策略總結(jié)成一系列的“IF（條件）THEN（作用）”形式表示的控制規(guī)律，通過模糊推理得到控制作用集，作用于被控對(duì)象或過程。

（1）模糊控制完全建立在操作人員控制經(jīng)驗(yàn)基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)對(duì)系統(tǒng)的控制，無須建立數(shù)學(xué)模型，是解決不確定性系統(tǒng)的一種有效途徑。

（2）模糊控制具有較強(qiáng)的魯棒性，被控對(duì)象參數(shù)的變化對(duì)模糊控制的影響不明顯，可用于非線性、時(shí)變、時(shí)滯系統(tǒng)的控制。

（3）控制的實(shí)時(shí)性較好。

（4）控制機(jī)理符合人們對(duì)過程控制的直觀描述和思維邏輯，為智能控制應(yīng)用打下了基礎(chǔ)。

3 磨機(jī)入口溫度模糊控制技術(shù)的研究與應(yīng)用

根據(jù)熱風(fēng)爐燃燒PID控制，對(duì)控制模型進(jìn)行了改進(jìn)和優(yōu)化。煤氣流量數(shù)學(xué)模型在物料流量、水分含量和溫度修正系數(shù)的輸入下可以計(jì)算出煤氣流量值，通過煤氣PID控制器和煤氣調(diào)節(jié)器實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定煤氣流量的功能。根據(jù)空燃比模型，可以通過煤氣流量計(jì)算出空氣流量，并通過空氣PID控制和空氣調(diào)節(jié)器來穩(wěn)定空氣的流量。在調(diào)節(jié)磨機(jī)輥壓、選粉機(jī)轉(zhuǎn)速、磨機(jī)內(nèi)壓值和微粉粒度時(shí)，可以對(duì)熱風(fēng)溫度進(jìn)行修正，通過修正值重新計(jì)算出空燃比，為燃燒系統(tǒng)提供最優(yōu)的空燃比。通過對(duì)熱風(fēng)爐的溫度檢測(cè)，得到溫度實(shí)測(cè)值，實(shí)測(cè)溫度與正常溫度之間的差值可以作為模糊控制算法的輸入?yún)?shù)，從而計(jì)算出溫度修正系數(shù)，進(jìn)而通過煤氣流量數(shù)學(xué)模型，得到理想的煤氣流量值。圖1為熱風(fēng)爐燃燒控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖。

針對(duì)磨機(jī)入口溫度受干擾因素多、滯后時(shí)間長及易超調(diào)的特點(diǎn)，根據(jù)實(shí)際生產(chǎn)過程和操作經(jīng)驗(yàn)研制入口溫度模糊控制模型。

圖1 熱風(fēng)爐燃燒控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖

模糊控制器的輸入語言變量為入口溫度偏差e及其變化率ec，輸出語言變量選為煤氣流量調(diào)節(jié)閥設(shè)定值的修正值u。通過控制器定時(shí)采樣溫度值N和溫度值變化率與額定溫度比較，獲得溫度偏差e以及偏差變化率ec，并作為PLC控制器的輸入變量，模糊控制器的輸出控制煤氣流量調(diào)節(jié)閥的開度。模糊控制器包括輸入量模糊化、模糊推理和解模糊等三個(gè)部分。E和Ec分別為e和ec模糊化后的模糊量，U為模糊控制量，u為U解模糊化后的精確量。

3.1 輸入模糊化

在模糊控制器設(shè)計(jì)中，設(shè)：

E的詞集為[NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB]，論域?yàn)閇-4，-3，-2，-1，0，+1，+2，+3，+4]；

Ec和u的詞集為[NB，NS，ZO，PS，PB]，論域?yàn)閇-4，-3，-2，-1，0，+ 1，+2，+3，+4]；

e（k）=N（k）-N（0），N（k）=e（k）-e（k-1），N（0）表示額定值。

將e、ec和U模糊化，根據(jù)N值控制經(jīng)驗(yàn)可得出變量E，Ec和U的模糊量化表。

3.2 模糊決策和模糊控制規(guī)則

通過總結(jié)溫度調(diào)節(jié)處理過程中手動(dòng)控制經(jīng)驗(yàn),可以得出模糊控制規(guī)則。

根據(jù)控制規(guī)則表，可以得到35條模糊控制規(guī)則，例如：當(dāng)E偏差和偏差變化均為負(fù)大時(shí)，E值小于額定值,應(yīng)增大煤氣流量，所以U取PB，即控制規(guī)則為IF E=NB AND Ec=NB THEN U=PB；如E偏差負(fù)大,偏差變化為正大時(shí)，煤氣流量不變，即控制規(guī)則為IF E=NB AND Ec=PB THEN U=ZO。

3.3 輸入反模糊化

根據(jù)模糊規(guī)則表取定的模糊條件語句,就可以計(jì)算相應(yīng)的模糊控制量U，再依據(jù)隸屬度法得出實(shí)際控制量u，經(jīng)D/A轉(zhuǎn)換后去控制煤氣流量閥位開度。

3.4 控制實(shí)現(xiàn)

磨機(jī)入口溫度設(shè)定值SP與模型輸出修正值U進(jìn)行運(yùn)算，作為回路控制的設(shè)定值SP＇；設(shè)定值SP＇與實(shí)際檢測(cè)溫度PV進(jìn)行比較，形成偏差進(jìn)入PID控制模塊，輸出通過限幅模塊調(diào)節(jié)煤氣調(diào)節(jié)閥開度，控制磨機(jī)入口溫度。

通過模糊控制模型調(diào)節(jié)可預(yù)先判斷出溫度的變化趨勢(shì)，并根據(jù)這一趨勢(shì)調(diào)節(jié)閥門，當(dāng)溫度的變化反應(yīng)到溫度檢測(cè)值時(shí)，閥門正好調(diào)到合適的位置，克服了溫度調(diào)節(jié)滯后時(shí)間長、易超調(diào)、反應(yīng)速度慢的缺點(diǎn)。

4 結(jié)語

根據(jù)智能控制系統(tǒng)研究對(duì)象具備的特點(diǎn)可知，智能控制的研究對(duì)象通常存在嚴(yán)重的不確定性。模型不確定性包含兩層意思：一是模型未知或知之甚少；二是模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)可能在很大范圍內(nèi)變化。對(duì)于具有高度非線性的控制對(duì)象，采用智能控制方法往往可以較好地解決其控制問題。對(duì)于智能控制系統(tǒng)，任務(wù)的要求往往比較復(fù)雜。工業(yè)生產(chǎn)根據(jù)工藝要求，需要多種控制量，對(duì)于非實(shí)時(shí)性的參數(shù)，我們可以利用智能控制理論更加精準(zhǔn)地滿足生產(chǎn)需求，但因沒有具體的模型可以遵循，在實(shí)際應(yīng)用中還具有一定的困難。

TQ172.632.5

A

1001-6171（2013）05-0093-02

東魯碧建材有限公司，山東 萊蕪 271103；

2013-01-04； 編輯：孫 娟