回轉(zhuǎn)窯模型與智能控制研究

艾 紅，邵婷婷

(北京信息科技大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院，北京 100192)

0 引言

水泥回轉(zhuǎn)窯系統(tǒng)是不斷進(jìn)行輸入/輸出的高溫復(fù)雜系統(tǒng)，它的熱工參數(shù)眾多，物理反應(yīng)、化學(xué)反應(yīng)復(fù)雜交錯(cuò)，且系統(tǒng)反應(yīng)中氣、固、液三相并存。對(duì)水泥回轉(zhuǎn)窯生產(chǎn)系統(tǒng)的主要環(huán)節(jié)(分解爐和回轉(zhuǎn)窯的內(nèi)部生產(chǎn)過程)進(jìn)行分析，針對(duì)分解爐的溫度變化和回轉(zhuǎn)窯的溫度變化，找出影響它們各自溫度變化的主要因素。水泥生產(chǎn)系統(tǒng)很復(fù)雜，生產(chǎn)過程具有多變量、非線性、強(qiáng)干擾、大滯后等特點(diǎn)，給準(zhǔn)確建立模型帶來很大難度；利用某水泥廠監(jiān)測(cè)得到的數(shù)據(jù)，采用辨識(shí)工具箱對(duì)水泥回轉(zhuǎn)窯系統(tǒng)進(jìn)行模型研究。良好的回轉(zhuǎn)窯模型不僅會(huì)使水泥高質(zhì)量生產(chǎn)，而且能夠降低能源和資源的消耗率，減少對(duì)環(huán)境的污染。溫度是影響水泥生產(chǎn)質(zhì)量的主要因素之一。一個(gè)更為接近實(shí)際的回轉(zhuǎn)窯模型，在對(duì)其進(jìn)行溫度控制時(shí)，控制效果會(huì)較好，誤差會(huì)較小?；剞D(zhuǎn)窯系統(tǒng)是一個(gè)具有非線性、時(shí)變性和多變性的復(fù)雜系統(tǒng)，以往的常規(guī)控制并不能取得很好的控制效果。在計(jì)算機(jī)飛速發(fā)展的今天，計(jì)算機(jī)技術(shù)為智能控制的實(shí)現(xiàn)提供了保障，智能控制技術(shù)廣泛應(yīng)用于各種復(fù)雜的工業(yè)過程中，能夠?qū)崿F(xiàn)以往常規(guī)控制所不能實(shí)現(xiàn)的自動(dòng)控制。智能控制對(duì)回轉(zhuǎn)窯復(fù)雜系統(tǒng)的控制具有較大的優(yōu)越性[1-3]。

1 水泥生產(chǎn)工藝與回轉(zhuǎn)窯

新型干法水泥回轉(zhuǎn)窯系統(tǒng)工藝流程如圖1所示?；剞D(zhuǎn)窯是水泥生產(chǎn)過程的關(guān)鍵設(shè)備，生料從窯煙房的進(jìn)料托盤送入窯殼內(nèi)，由于窯殼的傾斜和緩慢旋轉(zhuǎn)，物料產(chǎn)生既沿著窯筒體圓周徑向翻滾，又沿著軸向窯筒體從高部向低部移動(dòng)作復(fù)合運(yùn)動(dòng)。原料在窯內(nèi)進(jìn)行分解和煅燒，水泥熟料燒制完成后從窯殼下端排出，進(jìn)入冷卻機(jī)運(yùn)行后續(xù)工藝流程。燃料從窯頭注入并在窯爐內(nèi)部燃燒，釋放的熱量加熱原料，將原料煅燒成熟料。與物料進(jìn)行熱交換后形成的熱空氣從進(jìn)料爐噴入窯尾系統(tǒng)，最后從煙囪排入大氣。

圖1 系統(tǒng)工藝流程圖

回轉(zhuǎn)窯的水泥生產(chǎn)工藝主要由四部分組成：生料磨、煤磨、水泥磨和回轉(zhuǎn)窯。生料磨主要是研磨生料，把生料細(xì)化可以加快燃燒速度，并且使反應(yīng)更充分進(jìn)行，不僅釋放更多熱量，還可以節(jié)省生料的使用。煤磨原理與其相同。生料在水泥窯中煅燒成熟料后經(jīng)過水泥磨的研磨即可制成水泥成品，其主要生產(chǎn)過程如下。

首先是生料的制作工藝。生料是經(jīng)過生料制備系統(tǒng)生成的。生料制備系統(tǒng)由生料的原料和研磨生料的粉磨組成。生料的原料主要為：石灰石、砂巖、鐵粉、礦渣。這四部分原料想要組成水泥還得考慮計(jì)算它們的比例關(guān)系。配比完成后，通過給料機(jī)把生料送往生料磨研磨成粉狀，研磨好的生料再通過提升機(jī)輸送到生料分配器。分配器主要對(duì)生料進(jìn)行均化。均化好的生料再通過生料計(jì)量系統(tǒng)由氣力泵輸送到回轉(zhuǎn)窯內(nèi)煅燒成熟料[4-5]。

從生料配比完到輸送到回轉(zhuǎn)窯內(nèi)煅燒成熟料的過程還需要經(jīng)過許多步驟。均化完的生料先通過氣力泵輸送到五級(jí)旋風(fēng)式預(yù)熱器內(nèi)。五級(jí)旋風(fēng)式預(yù)熱器能充分預(yù)熱生料，為煅燒節(jié)省了時(shí)間，也節(jié)省了能源。經(jīng)過充分預(yù)熱的生料再進(jìn)入分解爐進(jìn)行受熱發(fā)生化學(xué)反應(yīng)，最后再進(jìn)入回轉(zhuǎn)窯，從回轉(zhuǎn)窯的窯頭和窯尾噴入的煤粉與生料在一起不斷受熱充分燃燒發(fā)生化學(xué)反應(yīng)，直至生成熟料。熟料生成后要經(jīng)過篦冷機(jī)冷卻，再送入熟料庫。此時(shí)，回轉(zhuǎn)窯內(nèi)產(chǎn)生的廢氣會(huì)由窯尾廢氣處理系統(tǒng)進(jìn)行處理，盡量保護(hù)環(huán)境還會(huì)對(duì)廢氣的余熱進(jìn)行充分利用。

除了生料的制作過程，還有很重要的一種物質(zhì)制作那就是煤粉制作。煤粉的制作主要由原煤經(jīng)過煤磨磨成煤粉制成，煤粉制成后不會(huì)立即輸送到分解爐和回轉(zhuǎn)窯中，而是會(huì)存放在煤粉倉中，預(yù)熱生料，再輸送煤粉。煤粉的輸送主要靠喂煤系統(tǒng)組成。經(jīng)過回轉(zhuǎn)窯煅燒后的水泥只是初級(jí)水泥。初級(jí)水泥還要經(jīng)過水泥粉磨系統(tǒng)研磨，并配以石膏再輸送至水泥磨，才能制成最終的水泥[6-7]。

2 回轉(zhuǎn)窯選取的主要參數(shù)

①分解爐溫度。

一般分解爐出口溫度需要達(dá)到850～900 ℃才能順利地進(jìn)行燒結(jié)反應(yīng)。它反映了分解率、煤粉燃燒條件、風(fēng)量是否合適以及進(jìn)口通道是否堵塞等。如果溫度過高，表明燃料添加過多或燃燒緩慢，爐內(nèi)溫度過高可能導(dǎo)致窯爐系統(tǒng)過熱結(jié)皮，甚至引起堵塞；如果爐溫過低，則意味著分解爐的底部燃料用盡。

②窯尾溫度。

一般窯尾溫度控制在950～1 100 ℃，常用熱電偶或輻射高溫計(jì)測(cè)量。它與燒成帶溫度、預(yù)熱系統(tǒng)溫度一起，表征窯內(nèi)及窯外熱力分布情況，反應(yīng)窯內(nèi)燃料供給量及總熱量，反應(yīng)生料的易燒性、火焰長(zhǎng)短和煤粉的燃燒狀況。由于進(jìn)窯溫度大約為850 ℃，如果窯尾溫度保持低溫，將使窯末段失效、窯內(nèi)平均溫度下降，對(duì)窯內(nèi)傳熱和化學(xué)反應(yīng)是不利的。同時(shí)，控制窯尾溫度過低限制了窯爐的通風(fēng)和加熱能力，影響了高溫帶的長(zhǎng)度并且減少了可以傳遞到預(yù)熱器中材料的熱量。

③窯頭噴煤反饋(即喂煤量)。

喂煤量對(duì)煅燒區(qū)域的溫度和廢氣中的氧氣含量有著直接影響。增加喂煤量可以提供煅燒區(qū)域溫度并降低氧氣含量，減少喂煤量可以降低煅燒區(qū)域溫度并增加氧氣含量。當(dāng)回轉(zhuǎn)窯運(yùn)行穩(wěn)定時(shí)，喂煤量應(yīng)與進(jìn)入窯爐的物料量相平衡，因此必須與窯轉(zhuǎn)速保持平衡。

④生料量。

增加物料會(huì)引起溫度降低，物料太多則會(huì)導(dǎo)致物料反應(yīng)不充分，影響水泥產(chǎn)出的品質(zhì)和產(chǎn)量。當(dāng)窯速劇烈變化時(shí)，喂料量應(yīng)隨之調(diào)整，最好與窯速成一定比例以保持窯內(nèi)料層均勻，這樣利于克服干擾因素。

⑤窯主電機(jī)電流。

窯內(nèi)爐料多，主電機(jī)運(yùn)行電流整體上升；窯內(nèi)結(jié)圈、窯口結(jié)渣不均勻，甚至是爐料發(fā)黏翻動(dòng)效果差都會(huì)引起主電機(jī)電流周期性變化。主電機(jī)電流是整個(gè)回轉(zhuǎn)窯運(yùn)行負(fù)載的直接體現(xiàn)。當(dāng)窯內(nèi)出現(xiàn)大量結(jié)皮，出現(xiàn)前圈、后圈、大料球時(shí)，窯主電機(jī)電流增大。當(dāng)出現(xiàn)跑生料時(shí)，窯主電機(jī)電流減小。

⑥回轉(zhuǎn)窯轉(zhuǎn)速。

回轉(zhuǎn)窯轉(zhuǎn)速應(yīng)基本保持不變。當(dāng)窯速變化較大時(shí)，應(yīng)相應(yīng)調(diào)整進(jìn)料量，最好與窯速保持一定比例，以維持窯料層均勻。這樣有助于克服干擾因素。

從某大型水泥廠實(shí)際生產(chǎn)過程中獲得的整點(diǎn)數(shù)據(jù)中選取合適水泥生產(chǎn)的參數(shù)。與回轉(zhuǎn)窯相關(guān)的常用數(shù)據(jù)如表1所示。

表1 與回轉(zhuǎn)窯相關(guān)的常用數(shù)據(jù)

3 模型參數(shù)辨識(shí)

參數(shù)辨識(shí)是在已經(jīng)確定模型結(jié)構(gòu)的前提下通過實(shí)際操作獲取系統(tǒng)輸入輸出數(shù)據(jù)辨識(shí)求取模型參數(shù)，通常辨識(shí)結(jié)果為傳遞函數(shù)。增大喂煤量和生料量，將升高分解爐溫度；減少喂煤量和生料量，將降低分解爐溫度[8-9]。回轉(zhuǎn)窯爐體采用保溫隔熱材料建造，當(dāng)氧含量變化窯內(nèi)溫度升高時(shí)，窯內(nèi)的空氣會(huì)進(jìn)行對(duì)流換熱(即熱交換)，窯體會(huì)吸收一部分熱量，增加窯內(nèi)的溫度。由于回轉(zhuǎn)窯爐的尺寸和質(zhì)量較大，表現(xiàn)出一定的慣性滯后，并且輸出對(duì)輸入控制量的變化響應(yīng)緩慢，類似于一階慣性對(duì)象的輸出特性，因此，用一階慣性和延遲環(huán)節(jié)來近似模擬窯尾溫度輸出和控制量之間的傳遞函數(shù)關(guān)系，如式(1)所示。

(1)

式中：對(duì)象的特性用時(shí)間常數(shù)T、純滯后時(shí)間τ、廣義對(duì)象放大系數(shù)K三個(gè)參數(shù)描述。

首先，導(dǎo)入數(shù)據(jù)至MATLAB工作區(qū)間。在MATLAB命令行窗口輸入ident調(diào)出模型辨識(shí)工具箱，將數(shù)據(jù)導(dǎo)入到MATLAB系統(tǒng)辨識(shí)工具箱中。代入生料量和窯尾溫度的數(shù)據(jù)，點(diǎn)擊Process Models運(yùn)行得到參數(shù)：Kp=47.251、Tp1=21.299、Td=0.388。

通過辨識(shí)，生料量與窯尾溫度之間傳遞函數(shù)為：

(2)

喂煤量與窯尾溫度之間傳遞函數(shù)為：

(3)

喂煤量和窯尾溫度這兩組數(shù)據(jù)辨識(shí)出的二階振蕩滯后模型，其傳遞函數(shù)為：

(4)

生料量與分解爐溫度之間的傳遞函數(shù)為：

(5)

喂煤量與分解爐溫度之間的傳遞函數(shù)為：

(6)

回轉(zhuǎn)窯轉(zhuǎn)速與分解爐溫度之間的傳遞函數(shù)為：

(7)

回轉(zhuǎn)窯轉(zhuǎn)速與窯尾溫度之間的傳遞函數(shù)為：

(8)

以生料量和分解爐溫度之間通過數(shù)據(jù)辨識(shí)出的模型為例，將其傳遞函數(shù)輸出到工作區(qū)間并勾選Model output。辨識(shí)模型擬合曲線如圖2所示。

圖2 辨識(shí)模型擬合曲線

從圖2可以看出，辨識(shí)模型擬合曲線能較好地跟蹤實(shí)際測(cè)量變量的輸出曲線。因此，由模型辨識(shí)工具箱辨識(shí)出的模型具有一定可信度。

4 模糊控制及模糊PID控制

4.1 窯尾溫度模糊控制器設(shè)計(jì)

模糊控制器結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 模糊控制器結(jié)構(gòu)圖

在每個(gè)輸入輸出語言變量的量化論域中，定義模糊子集。該設(shè)計(jì)中模糊子集設(shè)置為{負(fù)大，負(fù)中，負(fù)小，零，正小，正中，正大}七個(gè)元素的序列，模糊語言記為：{NB,NM,NS,ZR,PS,PM,PB}。由于回轉(zhuǎn)窯溫度的變化較為平緩，溫度偏差隸屬度函數(shù)取為高斯函數(shù)，其形式為：

(9)

4.2 建立模糊推理系統(tǒng)

在MATLAB環(huán)境中，使用模糊推理系統(tǒng)編輯器和隸屬度函數(shù)編輯器。選定適合輸入輸出模糊變量的量化論域范圍以及選定模糊語言變量的隸屬度函數(shù)類型等關(guān)鍵參數(shù)，選用默認(rèn)的重心法作為解模糊方法，完成模糊推理系統(tǒng)中相關(guān)變量的定義和各變量隸屬度函數(shù)的選擇設(shè)定。在MATLAB的應(yīng)用程序中點(diǎn)擊Fuzzy Logic Designer，進(jìn)入模糊邏輯工具箱。在Edit中添加輸入輸出變量至設(shè)計(jì)控制器所需要的數(shù)量，雙擊input或output修改控制器變量名稱，并設(shè)置量化論域的范圍。在Current Membership Function中設(shè)置模糊子集和各隸屬度函數(shù)。

4.3 模糊控制仿真研究

對(duì)于回轉(zhuǎn)窯模糊控制系統(tǒng)，可以利用Simulink對(duì)其進(jìn)行仿真。經(jīng)過反復(fù)比較和驗(yàn)證，PID的三個(gè)控制參數(shù)分別選取為kP=80、ki=9、kd=80,模糊控制變量量化因子ke、kec的取值大小對(duì)控制系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)性能如響應(yīng)時(shí)間和超調(diào)量等有很大影響。當(dāng)ke偏大時(shí)，系統(tǒng)超調(diào)量較大，響應(yīng)時(shí)間長(zhǎng)過渡過程緩慢。當(dāng)kec較大時(shí)，超調(diào)量將減小，kec選擇越大超調(diào)量越小，對(duì)超調(diào)的抑制作用十分明顯，但系統(tǒng)的響應(yīng)速度變慢，應(yīng)當(dāng)在兩個(gè)動(dòng)態(tài)性能間選定最適宜的量化因子取值。量化因子ke、kec的取值大小意味著對(duì)輸入變量偏差和偏差變化趨勢(shì)的不同加權(quán)程度，ke、kec這兩個(gè)因素之間也相互影響。模糊控制系統(tǒng)的特性也受到輸出比例因子ku的影響。ku選擇過小會(huì)使得系統(tǒng)動(dòng)態(tài)響應(yīng)過程緩慢，過渡過程變長(zhǎng)，而ke=0.4、kec=5、ku=5。

仿真運(yùn)行時(shí)，需調(diào)整Simulation中的Model Configuration Parameters參數(shù)。將Solver改為ode23s，將Zero-crossing control改為不予允許，避免因仿真過程中的數(shù)據(jù)因迭代次數(shù)過高而運(yùn)行時(shí)間過久，并將Diagnostics進(jìn)行稍微調(diào)整。利用Simulink設(shè)計(jì)模糊PID，模糊控制和PID控制三種控制方案，控制對(duì)象選定喂煤量和窯尾溫度這兩組數(shù)據(jù)辨識(shí)出的二階振蕩滯后模型，其傳遞函數(shù)為：

(10)

搭建Simulink模型后，點(diǎn)擊模糊控制器，分別設(shè)置為“purefussy”和“fussypid”，連接模糊推理系統(tǒng)。仿真時(shí)間為 100 s 時(shí)，模糊PID及模糊控制仿真結(jié)果如圖4所示。由圖4可以看出，模糊控制魯棒性強(qiáng)， 適用于解決過程控制中的非線性、強(qiáng)耦合時(shí)變、滯后等問題。對(duì)純模糊控制器超調(diào)量小但調(diào)節(jié)時(shí)間過長(zhǎng)快速性較差且存在靜差，系統(tǒng)控制精度降低動(dòng)態(tài)品質(zhì)變差。雖然模糊PID控制的結(jié)構(gòu)復(fù)雜，但優(yōu)化控制效果明顯，超調(diào)量較小、上升時(shí)間短、系統(tǒng)響應(yīng)速度快、調(diào)節(jié)時(shí)間短、穩(wěn)態(tài)性能好、動(dòng)態(tài)性能穩(wěn)定，充分體現(xiàn)了模糊PID 參數(shù)自整定調(diào)節(jié)參數(shù)的效果。

圖4 模糊PID及模糊控制仿真結(jié)果圖

4.4 加干擾信號(hào)后的控制方案仿真結(jié)果

由于回轉(zhuǎn)窯穩(wěn)定工作時(shí)的窯尾溫度在890 ℃左右，所以在程序運(yùn)行零時(shí)刻加入給定的信號(hào)890 ℃，運(yùn)行40 s后加入幅值為+90 ℃的干擾。加干擾信號(hào)后的控制方案仿真結(jié)果如圖5所示。

圖5 加干擾后的控制方案仿真結(jié)果圖

從圖5可以看出，在加干擾之后，模糊PID控制能快速且小超調(diào)地穩(wěn)定到初始信號(hào)設(shè)定值，PID控制調(diào)節(jié)時(shí)間較長(zhǎng)，且對(duì)于出現(xiàn)擾動(dòng)時(shí)的恢復(fù)時(shí)間同樣較長(zhǎng)，快速性較差，超調(diào)過大。模糊PID控制能快速克服擾動(dòng)且超調(diào)量小，動(dòng)態(tài)性能較好。

5 模糊PID控制用M文件編寫

控制對(duì)象選定喂煤量和窯尾溫度這兩組數(shù)據(jù)辨識(shí)出的二階振蕩滯后模型，傳遞函數(shù)為：

(11)

將模糊PID控制以M文件的形式寫出，主要程序是使用語句a=newfis(' fuzzypid')建立新的模糊推理規(guī)則，繼而設(shè)定輸入及輸出變量的量化論域及隸屬度函數(shù)形如a=addvar(a,'input','e',[-3 3]);addmf(a,' input',1,' NM',' trimf' )等。

再將連續(xù)系統(tǒng)的傳遞函數(shù)用Z變換離散化，并求出其零極點(diǎn)矩陣，如下所示。

sys=tf(5.798,[905.107 98.182 1],'inputdelay',0);

dsys=c2d(sys,ts,' tustin');

//連續(xù)系統(tǒng)離散化，用z變換

[num,den]=tfdata(dsys,' v');

//求零極點(diǎn)矩陣

語句k_pid=evalfis([0.4*e_1,5*ec_1],a)利用編輯好的模糊推理工具箱對(duì)系統(tǒng)實(shí)際輸出偏差和偏差變化率進(jìn)行基于模糊邏輯的控制。其中，將偏差e的量化因子和變化率ec的量化因子分別設(shè)置為0.4和5。并將模糊控制輸出后的結(jié)果保存在k_pid這個(gè)矩陣內(nèi)部。

模糊PID控制及PID控制運(yùn)行結(jié)果如圖6所示。

圖6 模糊PID控制及PID控制結(jié)果圖

6 結(jié)束語

選出影響水泥回轉(zhuǎn)窯分解爐及窯尾溫度的變量，根據(jù)某水泥廠獲得的實(shí)際生產(chǎn)過程中各個(gè)測(cè)控參數(shù)的數(shù)據(jù)及回轉(zhuǎn)窯系統(tǒng)自身的特點(diǎn)，利用辨識(shí)工具箱進(jìn)行操作，得到與水泥回轉(zhuǎn)窯煅燒系統(tǒng)各測(cè)量和控制參數(shù)對(duì)應(yīng)的辨識(shí)模型，確定對(duì)象的傳遞函數(shù)。基于模糊集理論、模糊語言知識(shí)表示和模糊邏輯規(guī)則推理，采用模糊控制和模糊PID控制自動(dòng)整定參數(shù)并實(shí)現(xiàn)溫度控制。將MATLAB中的模糊推理工具箱及可視化Simulink模型相結(jié)合，對(duì)模糊控制系統(tǒng)的控制進(jìn)行有效的實(shí)現(xiàn)。通過仿真運(yùn)行結(jié)果比較PID控制、模糊控制和模糊PID控制的控制效果。比較結(jié)果表明，模糊PID控制效果理想，魯棒性強(qiáng)，適用于水泥回轉(zhuǎn)窯鍛燒系統(tǒng)的溫度控制。