冶金豎爐燒結溫度的智能控制

分類：解決方案日期：2006-09-04 00:00:00

1 引言
　　邢臺鋼鐵有限責任公司燒結廠（簡稱邢鋼燒結廠）8m2豎爐監控系統是由監控計算機及A-B公司的PLC構成的小型集散系統，其中PLC負責采集現場數據并發出控制信號。上位機負責系統監控，上位機與PLC之間通過A-B專用通訊網絡進行數據交換。該爐已在上位機上實現了計算機手動調節，操作人員可在上位機或直接在手操器上手動設定各段的煤氣和助燃風的閥位，從而控制合適的爐溫。但因豎爐的燃燒過程是受多因素影響、具有大慣性、純滯后的非線性分布參量的隨機過程，手動控制難于滿足要求。因此，必須建立豎爐的自動燃燒控制系統。
2 豎爐燃燒工藝控制要求
　　燃燒狀況及成球質量的好壞受多個因素的影響，包括生球質量、烘干狀況、煤氣成分和配風量等。前幾個因素主要由自然條件決定，而配風量是一個便于調節的外在因素。配風量的大小對燃燒狀況和豎爐燃耗的影響十分明顯，在燃料穩定不變的情況下，調節空氣閥的閥位，燃燒室溫度隨空氣閥位的變化而變化，當閥位在某一位置附近時，燃燒室溫度達到最高值。從理論上分析，在燃燒室溫度達到最高值時，空氣與燃料的配比接近燃燒的最佳空燃比。此時，若進一步增加空氣量，相對低溫的過剩空氣會使燃燒室溫度下降；若減少空氣量，燃料不能完全燃燒，燃燒室溫度也會下降。但成球的過程是一個氧化過程，要求爐內為氧化氣氛，否則會生成低熔點化合物，造成爐內結塊。因此，準確的配風是非常重要的。傳統的PID控制策略實現燃燒控制效果不理想，必須采用人工智能控制，才能取得較好的控制效果。豎爐的計算機控制要求可以劃分為如下三個方面：
　　（1）以提高燃料利用效率、維持合理空燃比為目的，實現燃燒過程的基礎自動化控制。現在已能夠通過計算機準確控制某些單獨的變量，例如流量，壓力等。
　　（2）以爐況順行為目標，實現溫度、煤氣流量、助燃風流量的多變量的聯合控制。
　　（3）前后工序實現自動化的基礎上，以協調整個生產系統為目標，實現豎爐工序的計算機智能控制，實現生產指標的優化。
3 豎爐燃燒控制方案
　　考慮豎爐的燃燒特點，如果全面控制所有的參數，既不可能，也做不到。為此，在本智能控制器中，根據現場采集到的信息，不以全面控制各個溫度為目標，而是以燒成質量和產量為目的，主要控制燃燒室溫度、廢氣量、廢氣含氧量等可控參數，而其他參數靠現場的工藝條件來保證[3]。系統控制結構如圖1所示。

　　本系統采用了如下控制方案：
　　（1）模糊控制與PID控制相結合。偏差較大時，采用模糊控制可以解決系統非線性、大滯后等問題；偏差較小時，采用PID方式可提高系統的靜態性能。
　　（2）模糊決策的自適應控制。在燃氣量恒定的情況下，空氣量越大，溫度越低；空氣量越小，溫度越高（在一定的范圍內），據此可建立模糊規則模型。若燃氣量增大，空燃比增加，則溫度升高。因此，空氣量的大小應與煤氣量相對平衡。燃氣量乘以合理的空燃比系數作為空氣給定量。
　　燃氣中的CO的含量一般在10%～20％之間。當CO含量波動時，原來建立的模糊規則發生偏移，模糊化決策對應的控制量發生變化，穩定時偏差不能夠達到合理的范圍。因此需要對決策范圍進行調整，使穩定時偏差為0。由此設計了模糊決策偏差檢測模塊及最佳決策輸出模塊，以實現模糊控制的自適應過程。
　　（3）模糊決策正確性診斷。模糊決策正確性判斷的原則為：當系統正常運行時，溫度偏差趨向于模糊量O（PO或NO），由此可以確定在如下幾種情況下模糊決策出現偏差：當系統穩定運行時，模糊偏差保持某一偏差值，且模糊變化率為O；當系統穩定運行時，模糊偏差雖發生變化，但不為PO或NO，變化率也發生變化，兩量在規則表的某一區域內形成回環；當系統誤差為PO或NO情況下，由PID調節，且穩定運行較長的時間后，其PID調節量與模糊輸出O對應的決策量存在較大的差別。前兩種情況將造成系統穩定運行時存在偏差。后一種情況不但會造成偏差，同時還由于系統狀態發生變化情況下，模糊決策不及時修正造成由PID轉為模糊控制后的波動。因此以上幾種情況都需要進行模糊決策的修正。
　　（4）模糊決策的修正。當系統模糊決策偏離時，首先將系統調整到無差穩定狀態，并將此時的控制量定為模糊決策的輸出。將系統調整到無差狀態，由PID調節實現；穩定狀態的判斷，通過檢測一定時間內是否滿足一定的誤差范圍；根據模糊決策公式，修正相應的參數使模糊決策得以修正。
4 模糊推理軟件的建立
　　模糊PID控制流程如圖2所示。模糊推理軟件的主體程序建立在上位機RSVIEW軟件上，根據時間和事件發生周期啟動，并在后臺運行。模糊推理軟件由RSVIEW中的VBA實現。煤氣流量及助燃風流量的PID控制算法由PLC的梯形圖實現。人機界面采用RSVIEW組態軟件設計，主要完成數據庫設計、邏輯與控制、操作界面設計。