基于模糊算法的水泥燒成控制系統研究

摘 要：針對水泥生產中的核心環節――燒成系統具有非線性、大滯后且難以建立精確數學模型的特點，采用可編程控制器（PLC）結合模糊算法實現水泥回轉窯煅燒過程的控制。結果表明，基于該方法的控制系統抗干擾能力強，實現簡單，具有良好的調節品質。

關鍵詞：模糊算法;燒成系統;回轉窯;可編程控制器

Abstract: Aiming at the non-linear, time delay and the difficulty to build an accurate arithmetic model of the firing system ,which is the hard core in cement production, fuzzy algorithm is applied in PLC to control the cement firing system. It is confirmed that the system based on the theory can realize easily and resist interference effectively along with a better control quality.

Key words：Fuzzy Algorithm;Firing System; Rotary Kiln; PLC

1 水泥生產過程工藝與控制要求

　　水泥生產線的主要工藝流程可以分為：原料配料站、原料磨及廢氣處理、均化庫、燒成系統、煤粉制備及熟料庫，如圖1所示。從原料配料站出來的原料要經過原料磨的粉碎,然后送入均化庫中進行均化。經過均化的原料直接送入回轉窯中進行鍛燒,而水泥質量的好壞主要在于原料在窯中的鍛燒情況,好的水泥要在窯中得到充分的鍛燒,所以燒成系統是水泥生產的核心環節。鍛燒完的水泥經冷卻后送入熟料庫中,等待外運。

　　1.1水泥燒成系統控制要求

　　在水泥熟料生產過程中，燒成帶溫度和窯尾廢氣溫度是影響水泥熟料質量的最重要因素。這兩個溫度保持穩定，不僅能保持較好的燒成質量，同時對回轉窯熱工狀況的穩定和設備主體的穩定運行都有重要的作用。

　　同時，窯尾廢氣含氧量是反映窯內燃燒狀況的重要參數，含氧量過低表明窯內處于欠氧燃燒狀態，從而造成燃燒不充分，既是對燃料的浪費又會冒出黑煙造成污染;而含氧量過高，過量空氣既會帶走大量熱量造成浪費，又會因過氧燃燒，產生氮氧化合物及硫化氣體等有害成份。因此對尾氣含氧量進行監控，使其保持在1.8%～2.5%的含氧狀態下，使燃燒在合理的空燃比條件下運行，對節能省耗，改善環境有著深遠的意義。

　　因而將燒成帶溫度（BZ）、窯尾廢氣溫度（BE）以及窯尾廢氣含氧百分比（OX）作為控制變量，將對控制變量影響顯著的喂煤量（CA）以及影響燒成帶火焰形狀和窯內溫度分布的一次風量（FS）作為操縱變量，通過變頻器改變窯尾羅茨風機轉速和窯頭雙管螺旋喂煤電機的轉速進行調整。

　　每個操縱變量對預熱、煅燒、形成渣和冷卻等各階段都會有影響，且具有不同的時滯，時滯時間短則幾分鐘，長則數小時。對于這種多變量、大滯后的復雜系統，傳統PID單回路調節往往難以達到理想效果。

　　1.2用模糊控制算法實現燒成系統控制

　　近年來，隨著智能控制技術的發展，出現了許多新型的控制方法，模糊控制就是其中之一。模糊控制不需要掌握控制對象的精確數學模型，而是根據控制規則決定控制量的大小。這種控制方法對于存在大滯后或隨機干擾的系統具有良好的控制效果。

　　對于燒成系統而言，由于輸入輸出變量較多并且互相影響，形成耦合，因此考慮采用多輸入多輸出模糊控制器實現。控制方案如圖2所示：

　　模糊控制器的輸入量為燒成帶溫度偏差BZ、廢氣溫度偏差BE和廢氣含氧百分比偏差OX。模糊控制器的兩個輸出量CA和FS控制給煤電機變頻和送風機變頻來調整給煤量和送風量，使燃燒在合理的空燃比條件下運行。 這種控制方法對于存在滯后或隨機干擾的系統具有良好的控制效果，提高了系統的控制精度和可靠性，從而滿足工藝要求[1] [2]。

2 模糊控制算法設計

　　2.1 輸入量模糊化

　　模糊控制包括輸入量模糊化、模糊推理和解模糊3個部分。無論是燒成帶溫度偏差還是廢氣溫度偏差它們都是精確的輸入值，要采用模糊控制技術就需要把它們轉換成模糊集合的隸屬函數。目前運用最廣泛的模糊器有三種，分別是單值模糊器，高斯模糊器和三角模糊器。研究表明[1] [2] [3]，高斯模糊器或三角形模糊器能克服輸入變量中包含的噪聲，而單值模糊器卻不能，結合系統考慮，在此選取描述性與簡化性兼具的高斯模糊器。

　　分別選取控制變量與操縱變量的模糊子集如下：

　　燒成帶溫度 BZ 模糊子集定義為：｛低 正常 高｝，用符號可以表示為：｛NB ZR PB｝;廢氣中氧的比例OX模糊子集定義為：｛低 適中 高｝，用符號表示為：｛ NB ZR PB ｝ ;將窯尾廢氣溫度 BE 模糊子集定義為：｛低 正常 高｝，用符號表示為：｛NB ZR PB ｝;將煤供給速度 CA 模糊子集定義為：｛降低 稍低 不變 稍高 提高｝，用符號表示為：｛NB NS ZR PS PB｝將窯尾風機轉速 FS 模糊子集定義為：｛降低 稍低 不變 稍高 提高｝，用符號表示為：｛NB NS ZR PS PB｝。

　　狀態變量與控制變量的論域劃分如下：

　　將輸入狀態變量燃燒區溫度 BZ量化為 11 個等級，論域為[-100，-80，-60，-40，-20，0，20，40，60，80，100];廢氣中氧的比例OX量化為 11 個等級，論域為[-2.5，-2，-1.5，-1，-0.5，0，0.5，1.5，2.0 ，2.5];窯尾廢氣溫度 BE量化為 11 個等級，論域為[-50，-40，-30，-20，-10，0，10，20，30，40，50 ];將輸出控制變量煤供給速度 CA量化為 9 個等級，論域為[-2.1 ，-1.5 ，-0.9 ，-0.3，0，0.3，0.9，1.5，2.1] ;窯尾風機轉速 FS量化為9個等級，論域為[-70，-50，-30，-10，0，10， 30，50，70]。

　　輸入、輸出量的隸屬函數圖形如圖3所示。

　　2.2模糊決策和模糊控制規則

　　由于BZ、BE和OX分別定義為3個模糊子集，因此總共有3×3×3=27條規則。本文結合水泥窯控制的操作手冊以及通過總結熟練操作工人的大量實踐操作經驗，得出模糊規則庫。表1摘自一本水泥窯操作手冊。這部分描述了為什么操作者必須根據不同情況，以燃燒區的溫度（BZ）、廢氣含氧百分比（OX）和水泥窯尾端的溫度（BE）來調節燃料供給率和窯中的空氣通過量。可以看到，環境因素和控制行為以定性術語描述為“高”、“適中”、“低”、“輕微增加”等[3][4]。

　　表1 水泥窯操作手冊

　　把表1中語言規則用模糊語言 “IF-THEN”語句表示即：

　　IF BZ=ZR，OX =NB，AND BE=NB，THEN CA=PB，FS=PB

　　IF BZ=ZR，OX =NB，AND BE=ZR，THEN CA=NS，FS=ZR

　　IF BZ=ZR，OX =NB，AND BE=PB，THEN CA=NB，FS=NB

　　IF BZ=PB，OX =ZR，AND BE=ZR，THEN CA=PB，FS=PB

　　IF BZ=ZR，OX =ZR，AND BE=ZR，THEN CA=ZR，FS=ZR

　　IF BZ=ZR，OX =ZR，AND BE=PB，THEN CA=NB，FS=NB

　　IF BZ=ZR，OX =PB，AND BE=NB，THEN CA=PB，FS=PB

　　IF BZ=ZR，OX =NB，AND BE=PB，THEN CA=ZR，FS=NS

　　規則選取的總體原則是：當誤差較大時，選擇控制量以消除誤差為主。而當誤差較小時，選擇控制量要注意防止超調，以系統的穩定性為主[4]。實際應用中全套的模糊IF-THEN規則共有27條，如表2所示。

　　表2 模糊控制規則表

　　2.3輸出量解模糊判決

　　將模糊推理得出的模糊集合用一個確定值表示的過程就是解模糊。解模糊判決有多種方法，其中重心法較為合理，適用于精確度要求較高的系統。重心法解模糊公式為：

　　

　　在實際應用中，為了減少在線計算，往往通過離線計算形成模糊控制表，將輸入值模糊化后，輸入模糊控制器即可從表中查到相應控制值，增強了系統的實時性。

3　模糊控制算法的PLC實現

　　在控制系統中選用了三菱公司的FXon型PLC，模擬量輸入/輸出模塊分別采用12位的FX-4AD和FX-2DA。用PLC實現模糊算法其程序主要有三部分,即輸入量模糊化、查模糊控制量表、輸出解模糊。模糊算法在PLC程序中是以中斷的形式實現的。基于PLC的模糊控制程序實質上為一個查表程序。在實際控制過程中，只要在每一個采樣周期中，將采集到的三個輸入量的實測誤差分別乘以各自的量化因子，就可以得到用來查找查詢表所需的相應論域元素E1、E2和E3。通過查表程序查詢離線計算出的模糊控制表，就可以得到輸出控制量△U₁、△U₂，再乘以比例因子k_u1, k_u2并與前一采樣時刻的輸出U_k-1相加，就可以得到加到變頻器上的實際電壓控制量的值，從而改變窯尾風機轉速和窯頭雙管螺旋喂煤電機的轉速，具體的流程圖如圖4所示。

　　在程序設計中應注意：

　　（1）根據情況采用對數據加上偏移量的方法;將帶符號數進行無符號處理，以簡化計算。

　　（2）利用A/D模塊將輸入量采集到PLC的數據存儲區，先經過限幅量化處理，判斷e和ec是否越限，如越限令其為上限或下限值。否則將輸入量乘以量化因子，分別量化為輸入變量模糊論域中對應的元素E和EC。

　　（3）量化因子的確定，并將量化因子置入PLC的保持繼電器中。

　　（4）根據對應的輸入模糊論域中的相應元素，查模糊控制規則表，求得模糊輸出量，再乘以輸出量化因子即可得實際輸出量，由D/A模塊輸出進行控制。

4　結束語

　　將模糊控制算法與PLC相結合實現水泥窯燒成系統控制，利用PLC實現模糊控制，既保留了PLC控制系統可靠、靈活、適應能力強等特點，又提高了控制系統的智能化程度。該系統在實際應用中控制效果穩定，不失為一種理想的方案。只要選擇適當的采樣周期和量化因子，就可使系統獲得較好的性能指標，從而滿足控制性能要求。

參考文獻：

　　[1] 李友善，李軍. 模糊控制理論及其在過程控制中的應用. [M] 北京.國防工業出版社. 1997：46～77

　　[2]　Holmblad .L .P, and J.J.Osterguard[1982].Control of a cement kiln by fuzzy logic” [J] In:Gupta,M.M, and E.Sanchez,eds.,Fuzzy Information and Decision Process,Noth-Holl and,Amstrerdam,pp.398～409

　　[3] 王立新.模糊系統與模糊控制教程[M].北京,清華大學出版社.2003.167～171

　　[4] 劉穎慧 基于模糊理論的電弧冶煉爐的單片機改造[J]，微計算機信息，2006，8-2：136-138