模糊串級(jí)控制在煤粉噴吹系統(tǒng)中的應(yīng)用

劉 靜，李國(guó)勇

（太原理工大學(xué) 信息工程學(xué)院，太原 030024）

煤粉噴吹是現(xiàn)在煉鐵過程中提高生產(chǎn)效率重要的手段，高爐中噴煤量是否均勻、穩(wěn)定性是節(jié)焦降耗的關(guān)鍵。然而煤粉噴吹系統(tǒng)是一個(gè)非線性、動(dòng)態(tài)的、大滯后的過程，煤粉噴吹量不僅與罐壓、載流氣體有關(guān)，還與煤粉的物理性質(zhì)等因素有關(guān)[1-2]。目前國(guó)內(nèi)外主要是通過傳統(tǒng)的PID串級(jí)控制調(diào)節(jié)罐體壓力來控制噴煤量，但是傳統(tǒng)的PID控制不能很好地克服噴煤系統(tǒng)中存在的非線性、時(shí)滯性等問題，并且控制中存在不同程度的震蕩和超調(diào)現(xiàn)象[3]，噴煤量不穩(wěn)定，導(dǎo)致高爐的溫度出現(xiàn)震蕩。為了滿足生產(chǎn)中對(duì)噴煤量的控制要求，本文設(shè)計(jì)了一種基于模糊-PID控制思想的煤粉噴吹系統(tǒng)，將模糊控制技術(shù)應(yīng)用于煤粉噴吹系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)傳統(tǒng)的PID控制系統(tǒng)的改造。改造后的系統(tǒng)使穩(wěn)態(tài)特性好的PID控制與動(dòng)態(tài)特性好的模糊控制相結(jié)合，噴吹效果明顯提高。

1 煤粉噴吹系統(tǒng)原理

煤粉噴吹系統(tǒng)是由不同形式的噴吹罐和相應(yīng)的鐘閥、流化裝置等組成。煤粉噴吹通常是在噴吹罐組內(nèi)充以氮?dú)?，煤粉通過噴吹罐底部的流化器將煤粉送入混合器，在混合器中利用壓縮空氣進(jìn)行吹帶，經(jīng)輸送管道最后由噴槍從高爐風(fēng)口噴入高爐內(nèi)燃燒。該系統(tǒng)是對(duì)某鋼廠煤粉噴吹控制系統(tǒng)的改造項(xiàng)目，噴吹工藝為并列式噴吹，兩個(gè)噴吹罐并列布置，一個(gè)罐噴煤時(shí)，另一個(gè)罐裝入煤粉并升壓，兩個(gè)罐輪換噴吹，其噴煤控制方法采用具有主、副回路的串級(jí)控制系統(tǒng)。將噴煤量作為系統(tǒng)主控制回路，噴吹罐的壓力作為副控制回路，通過調(diào)節(jié)充壓閥的開度對(duì)噴吹罐內(nèi)的氮?dú)饬窟M(jìn)行控制達(dá)到對(duì)噴吹罐罐壓力的調(diào)節(jié)。其控制原理如圖1所示。

圖1 控制原理圖Fig.1 Control principle diagram

2 模糊串級(jí)PID控制器的設(shè)計(jì)

經(jīng)過反復(fù)試驗(yàn)系統(tǒng)的噴煤量控制回路采用PI控制算法，比例系數(shù)和積分系數(shù)采用工程上經(jīng)常用的Ziegler-Nichols方法進(jìn)行整定[4]；噴吹罐的壓力控制回路采用模糊-PID控制算法得到的控制效果是最佳的。

模糊控制器的輸入信號(hào)是偏差E和偏差的變化率 Ec， 輸出信號(hào)為 PID 的參數(shù) ΔKP、ΔKI、ΔKD，模糊PID參數(shù)調(diào)整的計(jì)算公式為

式中，KP′、KI′、KD′為保留在 PLC 共享數(shù)據(jù)塊中上次KP、KI、KD的值，KP、KI、KD初始值是根據(jù)實(shí)驗(yàn)法和經(jīng)驗(yàn)來設(shè)定同樣放在共享數(shù)據(jù)塊中。

為了保證控制精度，一般將論域所含元素個(gè)數(shù)選擇為模糊語言值的二倍以上[5]。將 E、Ec以及輸出量 KP、KI、KD的模糊論域均量化為[-6，6]，其元素均為{負(fù)大，負(fù)中，負(fù)小，零，正小、正中、正大}，對(duì)應(yīng)的七個(gè)語言變量為{NB、NM、NS、O、PS、PM、PB}。罐體壓力偏差E和偏差變化率Ec的基本論域分別為[-E，E]和[-Ec，Ec]通過其比例因子 ke（ke=6/E）和kec（kec=6/Ec）量化變換到整數(shù)論域{-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6}，根據(jù)系統(tǒng)參數(shù)的初始值，輸出變量 ΔKP、ΔKI、ΔKD的論域分別設(shè)定為{-0.3，0.3}、{-3，3}、{-0.9，0.9}。在保證控制精度和靈敏度的前提下，為了方便計(jì)算，各模糊變量的隸屬函數(shù)均采用三角函數(shù)。

根據(jù)專家知識(shí)和操作工的工作經(jīng)驗(yàn)，綜合考慮系統(tǒng)的魯棒性、穩(wěn)定性、響應(yīng)速度和穩(wěn)態(tài)精度可確定出如下幾條推理規(guī)則[6]：①當(dāng)開始噴煤或停止噴煤時(shí)，較大，為加快響應(yīng)速度KP應(yīng)該取較大的值；此時(shí)系統(tǒng)的Ec較大，為了避免出現(xiàn)微分過飽使控制作用超出許可范圍，應(yīng)該選擇較小的KD。為了防止出現(xiàn)較大的超調(diào)，產(chǎn)生積分飽和，通常KI=0。②當(dāng)運(yùn)轉(zhuǎn)正常時(shí)處于中等大小時(shí)，為了防止出現(xiàn)較大超調(diào)，KP應(yīng)選擇較小的值，同時(shí)KI的值應(yīng)適當(dāng)?shù)脑龃?，此時(shí)KD的取值要適中，以保證系統(tǒng)響應(yīng)速度。③當(dāng)噴煤量基本穩(wěn)定時(shí)，此時(shí)|E|比較小時(shí)，為了提高控制精度，減小調(diào)節(jié)時(shí)間，KP取值應(yīng)較小，KI取值應(yīng)較大。KD的取值由決定，較小時(shí)，KD應(yīng)取大值。根據(jù)上述規(guī)則和在實(shí)驗(yàn)中不斷調(diào)節(jié)可得到如表1所示的模糊控制規(guī)則表。

表1 PID參數(shù)的模糊控制規(guī)則表Tab.1 Fuzzy control rule table of PID parameters

模糊推理的結(jié)果，即模糊控制器的輸出變量是一個(gè)模糊集，不能直接運(yùn)算，需要先轉(zhuǎn)化成精確值。本系統(tǒng)采用加權(quán)平均法對(duì)模糊控制器的ΔKP、ΔKI、ΔKD解模糊，計(jì)算公式如下：

上面模糊控制的實(shí)現(xiàn)過程在PLC中會(huì)占用系統(tǒng)過多的資源且實(shí)現(xiàn)過程困難，本設(shè)計(jì)利用Matlab中Fuzzy Logic工具箱離線仿真運(yùn)算得到模糊控制決策表。

3 模糊-PID控制器的PLC實(shí)現(xiàn)

本系統(tǒng)的主控制器選用西門子S7-300 PLC（CPU315-2DP），通過CP343以太網(wǎng)通訊模塊和上位機(jī)的WINCC人機(jī)操作界面進(jìn)行通訊，程序采用梯形圖語言進(jìn)行編寫。系統(tǒng)中模擬量采集子程序、噴煤量調(diào)節(jié)子程序、冷風(fēng)閥調(diào)節(jié)子程序和噴煤量計(jì)算等子程序放在OB35中斷程序中執(zhí)行。圖2為噴煤量調(diào)節(jié)子程序的流程圖。系統(tǒng)將解模糊得到的ΔKP、ΔKI、ΔKD的 精 確 值由上到下由左到右分別放 入 DB60、DB61、DB62共享數(shù)據(jù)塊中，其偏移地址為（Ec-1）×7+（E-1），這樣每次采樣后得到E，Ec的值后，就可以利用基址+偏移地址尋址的方法獲得相應(yīng)的控制量ΔKP，ΔKI和 ΔKD值 。 然后，將控制量分別代入式（2）～（4）就得到 KP（k），KI（k）和 KD（k）的值[7]。

圖2 系統(tǒng)流程圖Fig.2 Flow chart of the system

4 系統(tǒng)仿真及運(yùn)行結(jié)果

煤粉噴吹的控制對(duì)象具有復(fù)雜性、強(qiáng)耦合性、大時(shí)滯性等幾個(gè)特點(diǎn)。整個(gè)噴煤系統(tǒng)動(dòng)態(tài)模型的階數(shù)高達(dá)十幾階甚至幾十階，很難完整地表達(dá)噴煤過程機(jī)理模型。因此必須對(duì)模型進(jìn)行簡(jiǎn)化。本文采用最優(yōu)化技術(shù)、單純形搜索法、實(shí)時(shí)擬合系統(tǒng)的各項(xiàng)系數(shù)，該方法具有良好的精度。在建模過程中要忽略一些次要或快速的動(dòng)態(tài)過程，把復(fù)雜模型降維，并在工作點(diǎn)附近采用線性化、離散化等方法處理。

噴煤量的控制對(duì)象滯后性較小，模型簡(jiǎn)單，在忽略次要因素的基礎(chǔ)上，將噴煤量模型等效為形如的一階加滯后環(huán)節(jié)的模型，根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行最小二乘擬合，最終兩者之間的方差小于0.5，說明所見模型較為精準(zhǔn)。煤粉噴吹量主要受罐壓影響，首先將其簡(jiǎn)化為二階滯后模型為了進(jìn)一步簡(jiǎn)化，系統(tǒng)仍采用最小二乘法結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化處理得到相應(yīng)參數(shù)得到的新模型為：新模型計(jì)算得到的數(shù)據(jù)與現(xiàn)場(chǎng)采集的20組數(shù)據(jù)方差小于0.6，精度較高，能夠滿足要求。模型優(yōu)化前后階躍響應(yīng)曲線如圖3所示。

圖3 煤粉噴吹量?jī)?yōu)化處理前后模型階躍響應(yīng)曲線Fig.3 Pulverized coal injection volume before and after optimization step response curve

在Simulink下建立如圖4所示的仿真模型，分別設(shè)計(jì)模糊串級(jí)控制系統(tǒng)和常規(guī)串級(jí)控制系統(tǒng)，對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行仿真研究，其仿真曲線如圖5所示。

系統(tǒng)在運(yùn)行過程中噴煤量及壓力控制對(duì)象的時(shí)變存在模型失配的情況，即上述控制模型若發(fā)生變化，而控制系統(tǒng)不變，噴煤量和壓力的控制對(duì)象分別變?yōu)闀r(shí)，不同控制方案階躍響應(yīng)的仿真結(jié)果的對(duì)比圖如圖6所示。

圖4 煤粉噴吹模糊串級(jí)控制仿真模型Fig.4 Pulverized coal injection fuzzy cascade control simulation model

圖5 煤粉噴吹控制算法的響應(yīng)曲線Fig.5 Response curve of pulverized coal injection control algorithm

圖6 煤粉噴吹控制算法模型失配的響應(yīng)曲線Fig.6 Response curve of pulverized coal injection control algorithm model mismatch

生產(chǎn)時(shí)，操作工只需在工控機(jī)的WINCC人機(jī)界面中根據(jù)需求修改噴煤量值就無需干預(yù)控制過程，減少了操作工的工作量同時(shí)降低人為操作失誤對(duì)系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響，提高自動(dòng)化程度和系統(tǒng)穩(wěn)定性。表2為系統(tǒng)八月、九月噴煤量統(tǒng)計(jì)值。

表2 噴煤量設(shè)定值與實(shí)際噴煤值Tab.2 Coal injection quantity value and the actual value of coal injection

圖7為系統(tǒng)運(yùn)行畫面，其中1#高爐采用模糊串級(jí)PID控制、2#高爐采用傳統(tǒng)串級(jí)PID控制，在11：35時(shí)人工打開泄壓閥，減少罐壓，經(jīng)過幾分鐘關(guān)閉泄壓閥。從仿真結(jié)果和運(yùn)行曲線中可以看出模糊串級(jí)PID系統(tǒng)的超調(diào)更小且能很快地回到穩(wěn)態(tài)，在一定的范圍內(nèi)，當(dāng)模型發(fā)生改變時(shí)，模糊串級(jí)控制仍能很好地滿足控制要求，說明其具有更強(qiáng)的自適應(yīng)性和魯棒性。模糊串級(jí)PID穩(wěn)態(tài)時(shí)噴煤量的波動(dòng)小于0.3%，每小時(shí)累計(jì)噴煤量的誤差為傳統(tǒng)PID控制系統(tǒng)誤差的29.2%。目前系統(tǒng)運(yùn)行良好。

圖7 系統(tǒng)運(yùn)行圖Fig.7 System running

5 結(jié)語

本文將模糊控制技術(shù)引入到傳統(tǒng)串級(jí)PID控制的煤粉噴吹系統(tǒng)改造中，使系統(tǒng)的穩(wěn)定性和抗干擾性有很大的提高，更好的克服了煤粉噴吹系統(tǒng)中存在的動(dòng)態(tài)性、非線性、時(shí)變、時(shí)滯性等問題，充分發(fā)揮了模糊串級(jí)PID具有的控制靈活、適應(yīng)性強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)，適合廣泛推廣。

[1] 何立音.高爐煤粉噴吹量的自動(dòng)控制[J].中國(guó)儀器儀表，2001（2）：30-33.

[2] 劉克顯，王玉清，魏穎，等.高爐煤粉噴吹控制系統(tǒng)述評(píng)[J].東北大學(xué)學(xué)報(bào)：自然科學(xué)版，2001，22（3）：253-256.

[3] 周建剛.杭鋼2～#高爐噴煤計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)[J].冶金自動(dòng)化，1996，20（1）：41-43.

[4] 廖常初.PID參數(shù)的意義與整定方法[J].伺服及PLC控制系統(tǒng)，2010（5）：27-29.

[5] 李士勇.模糊控制[M].哈爾濱：哈爾濱工業(yè)大學(xué)出版社，2011：323-354.

[6] 李國(guó)勇.智能控制及其MATLAB實(shí)現(xiàn)[M].北京：電子工業(yè)出版社，2005：243-279.

[7] 秦益霖.西門子S7-300PLC應(yīng)用技術(shù)[M].北京：電子工業(yè)出版社，2012：30-100.