冶金竖炉烧结温度的智能控制

分类：解决方案日期：2006-09-04 00:00:00

1 引言
　　邢台钢铁有限责任公司烧结厂（简称邢钢烧结厂）8m2竖炉监控系统是由监控计算机及A-B公司的PLC构成的小型集散系统，其中PLC负责采集现场数据并发出控制信号。上位机负责系统监控，上位机与PLC之间通过A-B专用通讯网络进行数据交换。该炉已在上位机上实现了计算机手动调节，操作人员可在上位机或直接在手操器上手动设定各段的煤气和助燃风的阀位，从而控制合适的炉温。但因竖炉的燃烧过程是受多因素影响、具有大惯性、纯滞后的非线性分布参量的随机过程，手动控制难于满足要求。因此，必须建立竖炉的自动燃烧控制系统。
2 竖炉燃烧工艺控制要求
　　燃烧状况及成球质量的好坏受多个因素的影响，包括生球质量、烘干状况、煤气成分和配风量等。前几个因素主要由自然条件决定，而配风量是一个便于调节的外在因素。配风量的大小对燃烧状况和竖炉燃耗的影响十分明显，在燃料稳定不变的情况下，调节空气阀的阀位，燃烧室温度随空气阀位的变化而变化，当阀位在某一位置附近时，燃烧室温度达到最高值。从理论上分析，在燃烧室温度达到最高值时，空气与燃料的配比接近燃烧的最佳空燃比。此时，若进一步增加空气量，相对低温的过剩空气会使燃烧室温度下降；若减少空气量，燃料不能完全燃烧，燃烧室温度也会下降。但成球的过程是一个氧化过程，要求炉内为氧化气氛，否则会生成低熔点化合物，造成炉内结块。因此，准确的配风是非常重要的。传统的PID控制策略实现燃烧控制效果不理想，必须采用人工智能控制，才能取得较好的控制效果。竖炉的计算机控制要求可以划分为如下三个方面：
　　（1）以提高燃料利用效率、维持合理空燃比为目的，实现燃烧过程的基础自动化控制。现在已能够通过计算机准确控制某些单独的变量，例如流量，压力等。
　　（2）以炉况顺行为目标，实现温度、煤气流量、助燃风流量的多变量的联合控制。
　　（3）前后工序实现自动化的基础上，以协调整个生产系统为目标，实现竖炉工序的计算机智能控制，实现生产指标的优化。
3 竖炉燃烧控制方案
　　考虑竖炉的燃烧特点，如果全面控制所有的参数，既不可能，也做不到。为此，在本智能控制器中，根据现场采集到的信息，不以全面控制各个温度为目标，而是以烧成质量和产量为目的，主要控制燃烧室温度、废气量、废气含氧量等可控参数，而其他参数靠现场的工艺条件来保证[3]。系统控制结构如图1所示。

　　本系统采用了如下控制方案：
　　（1）模糊控制与PID控制相结合。偏差较大时，采用模糊控制可以解决系统非线性、大滞后等问题；偏差较小时，采用PID方式可提高系统的静态性能。
　　（2）模糊决策的自适应控制。在燃气量恒定的情况下，空气量越大，温度越低；空气量越小，温度越高（在一定的范围内），据此可建立模糊规则模型。若燃气量增大，空燃比增加，则温度升高。因此，空气量的大小应与煤气量相对平衡。燃气量乘以合理的空燃比系数作为空气给定量。
　　燃气中的CO的含量一般在10%～20％之间。当CO含量波动时，原来建立的模糊规则发生偏移，模糊化决策对应的控制量发生变化，稳定时偏差不能够达到合理的范围。因此需要对决策范围进行调整，使稳定时偏差为0。由此设计了模糊决策偏差检测模块及最佳决策输出模块，以实现模糊控制的自适应过程。
　　（3）模糊决策正确性诊断。模糊决策正确性判断的原则为：当系统正常运行时，温度偏差趋向于模糊量O（PO或NO），由此可以确定在如下几种情况下模糊决策出现偏差：当系统稳定运行时，模糊偏差保持某一偏差值，且模糊变化率为O；当系统稳定运行时，模糊偏差虽发生变化，但不为PO或NO，变化率也发生变化，两量在规则表的某一区域内形成回环；当系统误差为PO或NO情况下，由PID调节，且稳定运行较长的时间后，其PID调节量与模糊输出O对应的决策量存在较大的差别。前两种情况将造成系统稳定运行时存在偏差。后一种情况不但会造成偏差，同时还由于系统状态发生变化情况下，模糊决策不及时修正造成由PID转为模糊控制后的波动。因此以上几种情况都需要进行模糊决策的修正。
　　（4）模糊决策的修正。当系统模糊决策偏离时，首先将系统调整到无差稳定状态，并将此时的控制量定为模糊决策的输出。将系统调整到无差状态，由PID调节实现；稳定状态的判断，通过检测一定时间内是否满足一定的误差范围；根据模糊决策公式，修正相应的参数使模糊决策得以修正。
4 模糊推理软件的建立
　　模糊PID控制流程如图2所示。模糊推理软件的主体程序建立在上位机RSVIEW软件上，根据时间和事件发生周期启动，并在后台运行。模糊推理软件由RSVIEW中的VBA实现。煤气流量及助燃风流量的PID控制算法由PLC的梯形图实现。人机界面采用RSVIEW组态软件设计，主要完成数据库设计、逻辑与控制、操作界面设计。