（控制理论与控制工程专业论文）焦炉集气管压力智能集成解耦控制算法及其应用研究.pdf

摘要在钢铁企业中，焦炉集气管压力的稳定是焦炉正常生产的重要保证，集气管压力过高或者过低，都会影响焦炭质量和焦炉寿命，并造成环境污染，因此保证集气管的压力的稳定对于钢铁工业生产有着十分重要的意义。在焦炉生产过程中，炭化室的操作和加热制度的变化等，都将影响焦炉的出炉煤气量，产生对集气管压力的直接扰动。而鼓风机前吸力的变化、外送压力等的变化造成对集气管压力的间接扰动。因此焦炉集气，管系统是一个具有严重耦合、高度非线性、扰动剧烈频繁且幅值大的时变多变量系统。本文深入分析了某钢铁公司焦炉集气管压力系统耦合的机理，将该公司四座焦炉分成两组：1 撑、2 拌焦炉一组，3 拌、4 i ! 焦炉一组。并提出一种智能集成解耦控制结构，由协调专家控制器协调处理各压力检测量以及控制量，由智能解耦控制器完成两组焦炉的解耦，保证四座焦炉集气管压力稳定在给定范围内。针对焦炉集气管压力系统具有强耦合、高度非线性、扰动剧烈频繁且幅值大的特点，本文提出一种智能集成解耦控制算法，首先采用专家控制算法将工况进行分类，对于不同的工况，分别使用细调模糊控制算法、快调模糊控制算法与传统的p i d 控制算法克服大部分干扰因素所带来的扰动；同时采用前馈专家控制算法，对鼓风机前吸力大扰动进行补偿。并且采用模糊解耦控制算法，实现组内、组间解耦，消除四座焦炉集气管压力的相互影响。最后采用蝶阀专家控制算法、自校正控制算法、变周期控制算法以适应蝶阀的不同特性，提高控制品质。控制算法在某钢铁公司得到实际应用。实际运行结果表明，智能集成控制算法实现了四座焦炉的解耦，保证了集气管压力稳定在给定的范围内，当外界因素对系统造成扰动时，该系统能在3 0 s 内迅速将压力稳定在工艺要求波动范围内。该控制算法具有简单、易行、可靠、易扩充及抗干扰能力强等优点，在控制对象的数学模型难以确定的情况下，保证了四座焦炉集气管压力稳定在工艺要求波动范围内，满足了生产的要求。关键词：集气管压力，解耦控制，模糊控制算法，前馈补偿控制算法，变周期控制算法。a b s t r a c ti nt h ei r o na n ds t e e le n t e r p r i s e ，t h es t a b i l i t yo ft h eg a sc o l l e c t o rp r e s s u r ef o rc o k e - o v e ni sa l li m p o r t a n tg u a r a n t e ef o ri t sr e g u l a rp r o d u c t i o n ，w h e t h e rt h eg a sc o l l e c t o rp r e s s u r ei se x c e s s i v e l yh i 曲o rl o w , c a l la f f e c tt h ec o k e sq u a l i t ya n dl i f e ，a n dc a u s et h ee n v i r o n m e n t a lp o l l u t i o n ，t h e r e f o r ei ti sav i t a ls i g n i f i c a n c et og u a r a n t e et h eg a sc o l l e c t o rp r e s s u r es t a b l ef o rt h ei r o na n ds t e e le n t e r p r i s e i nt h ep r o c e s so ft h ec o k e o v e np r o d u c t i o n ，o nt h eo n eh a n d ，s u c hf a c t o r sa st h eo p e r a t i o no fc a r b o n i z a t i o nr o o ma n dt h ec h a n g eo fh e a t i n gs y s t e mw i l la f f e c tt h eo u t p u to ft h ec o k e o v e n ，a n dp r o d u c ead i r e c tp e r t u r b a t i o nt ot h eg a sc o l l e c t o rp r e s s u r e o nt h eo t h e rh a n d ，s o m ef a c t o r ss u c ha st h ec h a n g eo fs u c t i o nb e f o r et h ea i rb l o w e ra n dp r e s s u r ef o rs e n d i n go u tw i l lc r e a t ea ni n d i r e c tp e r t u r b a t i o nt ot h eg a sc o l l e c t o rp r e s s u r e t h e r e f o r e ，t h eg a sc o l l e c t o rs y s t e mi sam u l t i v a r i a b l eo n ew h i c hi ss t r o n g l yc o u p l e d ，d i s t u r b e da n dn o n l i n e a r a n a l y z i n gt h o r o u g h l yt h ec o u p l i n gm e c h a n i s mo ft h eg a sc o l l e c t o rp r e s s u r es y s t e mi ns o m ei r o na n ds t e e lc o m p a n y , t h ef o u rc o k e - o v e n si sd i v i d e di n t ot w og r o u p s ，o n eg r o u pi n c l u d i n gn o 1a n dn o 2c o k eo v e n ，t h eo t h e ro n ei n c l u d i n gn o 3a n dn o 4c o k e o v e n a n do n ek i n do fi n t e l l i g e n t i n t e g r a t e dd e c o u p l i n gc o n t r o ls t r u c t u r ei sp r o p o s e d ，w h i c hc o o r d i n a t e st op r o c e s sv a r i o u sp r e s s u r e sv a l u e e x a m i n e da n dt h ec o n t r o lq u a n t i t nc o m p l e t e st w og r o u p so fc o k e o v e n sd e c o u p l i n gb yi n t e l l i g e n td e c o u p l i n gc o n t r o l l e r , a n dg u a r a n t e e sf o u rc o k e o v e n sg a sc o l l e c t o rp r e s s u r es t a b l ei nt h es c o p e a s s i g n e d a ni n t e l l i g e n ti n t e g r a t i o nd e c o u p l i n gc o n t r o la l g o r i t h mi sp r o p o s e df o rt h es y s t e mw h i c hi ss t r o n g l yc o u p l e d ，d i s t u r b e da n dn o n l i n e a ri nt h i sp a p e r a tf i r s t ，c l a s s i f yt h eo p e r a t i n gm o d et h r o u g hu s i n gt h ee x p e r tt oc o n t r o la l g o r i t h m ，t h e no v e r c o m et h ep e r t u r b a t i o nw h i c hi sc a u s e db yt h em a j o r i t yo fd i s t u r b a n c e st h r o u g hu s i n gv a r i a n tc o n t r o la l g o r i t h ms u c ha st h es l o wa d j u s t i n gf u z z yc o n t r o la l g o r i t h m ，t h eq u i c ka d j u s t i n gf u z z yc o n t r o la l g o r i t h ma n dt h ep i dc o n t r o la l g o r i t h ms e p a r a t e l y ；a tt h es a m et i m e ，c o m p e n s a t eb i gp e r t u r b a t i o nc a u s e db yt h es u c t i o nb e f o r et h ea i rb l o w e rb yu s i n gt h ef o r w a r d - f e e d b a c ke x p e r tc o n t r o la l g o r i t h m ，r e a l i z et h ed e c o u p l i n go ft h ei n s i d ea n dm u t u a la n de l i m i n a t e st h em u t u a li n f l u e n c eo ff o u rc o k e - o v e n sg a sc o l l e c t o rp r e s s u r eb yu s i n gt h ef u z z yd e c o u p l i n gc o n t r o la l g o r i t h m ，f i n a l l ya d a p tt h ed i f f e r e n tc h a r a c t e r i s t i co fb u t t e r f l y v a l v ea n de n h a n c et h ec o n t r o lq u a l i t yb yu s i n gt h eb u t t e r f l y - v a l v ee x p e r tc o n t r o la l g o r i t h m ，t h ea d j u s t m e n tc o n t r o la l g o r i t h ma n dt h ev a r i a b l ep e r i o dc o n t r o la l g o r i t h m t h ec o n t r o la l g o r i t h mi sa p p l i e di ns o m ei r o na n ds t e e lc o m p a n y t h ea c t u a lr u nr e s u l ts h o w e dt h a t ，t h ei n t e l l i g e n t i n t e g r a t e dc o n t r o la l g o r i t h mr e a l i z e dd e c o u p l i n go ft h ef o u rc o k e - o v e n sa n dg u a r a n t e e dt h eg a sc o l l e c t o rp r e s s u r es t a b i l ei nt h es c o p e a s s i g n e d w h e nt h eo u t s i d ef a c t o rc r e a t e st h ep e n u r b a t i o nt ot h es y s t e m ，t h i ss y s t e mc a nr a p i d l ys t a b i l i z et h ep r e s s u r ei nu n d u l a t i o ns c o p ew h i c hs a t i s f i e dt h et e c h n o l o g i c a lr e q u i r e m e n ti n3 0 s t h i sc o n t r o la l g o r i t h mi ss i m p l e ，f e a s i b l e ，r e l i a b l e ，e a s yt oe x p a n da n ds t r o n g l yr e s i s t i n g ，e v e nw h e nt h ec o n t r o l l e dm e m b e rm a t h e m a t i c a lm o d e li sd i f f i c u l t yt od e t e r m i n e d ，t h i sa l g o r i t h mc a ng u a r a n t e et h eu n d u l a t i o ns c o p ea n ds a t i s f yt h ep r o d u c t i o nr e q u i r e m e n t k e yw o r d s ：g a sc o l l e c t o rp r e s s u r e ；t h ed e c o u p l i n gc o n t r o l ；t h ef u z z yc o n t r o la l g o r i t h m ；t h ef e e d f o r w a r dc o n t r o la l g o r i t h m ；t h ev a r i a b l ep e r i o dc o n t r 0 1a l g o r i t h m 原创性声明本人声明，所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了论文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得中南大学或其他单位的学位或证书而使用过的材料。与我共同工作的同志对本研究所作的贡献均己在在论文中作了明确的说明。作者签名：卫撇日期：竺堑年月上日关于学位论文使用授权说咀本人了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留学位论文，允许学位论文被查阅和借阅：学校可以公布学位论文的全部或部分内容，可以采用复印、缩印或其它手段保存学位论文；学校可根据国家或湖南省有关部门规定送交学位论文。作者签名：压蝉导师签名：盟年月日中南大学硕士学位论文第一章绪论第一章绪论在钢铁企业中，焦炉集气管压力的稳定是焦炉正常生产的重要保证。生产过程中集气管压力不断变化，特别是在炭化室进行出焦、装煤时会造成集气管压力的大幅度波动。压力过低，空气就会进入炉体，导致焦炭燃烧、灰分增加、焦炭质量下降，加重冷却系统的负担并缩短炉体使用寿命：压力过高，会导致焦炉跑烟、冒火，既污染环境又降低了荒煤气的回收率，并且着火会使炉柱受热而强度下降，缩短炉龄。焦炉集气管系统是一个具有严重耦合、高度非线性、扰动剧烈频繁且幅值大的时变多变量系统。对炭化室的操作、结焦时间的变更和加热制度的变化等，都将影响焦炉的出炉煤气量，产生对集气管压力的直接扰动。而鼓风机前吸力的变化、循环氨水流量的变化、用户负荷、外送压力、管道阻力的变化又是集气管压力的间接扰动。当一个集气管压力产生波动时，就会引起另一个集气管压力的波动，波动较大时，就会造成整个集气管系统拉踞，出现振荡现象。为此，希望集气管压力稳定在一定的范围内。本章从总体上介绍某钢铁企业焦炉集气管压力控制系统的研究背景与目的意义，提出集气管压力的基本控制算法以及本文的主要架构。1 1 研究背景与目的意义2 0 0 4 年，中国生铁产量为2 5 1 亿吨，钢产量为2 7 2 亿吨，钢材产量为2 9 7 亿吨，焦炭产量为2 0 9 亿吨。仅以钢产量而论，中国的钢产量要比产钢量居世界第二、第三、第四位国家的产量之和还要多，占世界钢总产量的2 6 3 l ；焦炭产量占世界总产量的5 0 以上，其贸易量占世界焦炭贸易量的6 0 。由于中国钢铁产品产量高，也就造成了中国钢铁工业所消耗的能源总量很大【i l 。而我国绿色化钢铁制造的目标：是使企业的经济效益、环境效益和社会效益协调优化。为了实现工业环境友好和可持续发展的目标，采用先进的控制技术解决钢铁工业优化控制问题，开发新的符合绿色标准的生产工艺和技术，提高我国钢铁工业的市场竞争能力已成为共识【2 】。对钢铁厂而言，在炼焦生产过程中，伴随产生了大量的荒煤气，由于荒煤气量随炼焦时间的变化而改变，集气管中的压力也不断的变化，特别是在炭化室进行推焦、装煤以及换向加热时还会造成对集气管压力的大幅干扰。当集气管压力为负压时，空气就会从炉门、炉盖等渠道进入焦炉体内，导致焦炭燃烧，灰分增加，质量中南大学硕士学位论文第一章绪论下降；进入的空气会同焦炉体建筑材料发生化学反应，造成炉体剥蚀，缩短炉体使用的寿命：进入的空气还会促使荒煤气燃烧，提高了煤气系统的温度，从而加重了冷却系统的负担，产生不必要的能源消耗。当集气管压力过高时，荒煤气就会从炉门、炉盖等处跑出，即出现所谓的跑烟、冒火现象，一方面造成了环境的极大污染；另一方面降低了荒煤气的回收率而造成能源浪费。由此可见，保持集气管压力稳定在炼焦生产过程中有着十分重要的意义。由于集气管压力系统具有强耦合、高度非线性、时变特性、扰动变化激烈且幅值大的多变量系统，而且难以建立其精确的数学模型，采用传统的经典控制手段是难以达到控制要求，必须采用新型的智能集成解耦控制算法来解决这一问题。智能控制代表了自动控制发展的新阶段，也是应用计算机模拟人类智能，实现人类脑力劳动和体力劳动自然化的一个重要领域口4 j 。智能控制是人工智能和自动控制的重要部分和研究领域，并被认为是通向自主及其递阶道路上自动控制的顶层。人工智能的发展促进自动控制向智能控制的发展。早在3 0 多年钱，学习控制的研究就十分活跃，并获得应用。学习及其的要领是在控制论出现的时候提出的。自学习和自适应方法被开发出来用于解决控制系统的随机特性问题。2 0 世纪6 0 年代中期，自动控制与人工智能开始交接。自从2 0 世纪7 0 年代以来，模糊控制的应用研究获得广泛开展，并取得批令人感兴趣的成果。近十年赖，随着人工智能和机器人技术的快速发展，对智能控制的研究出现一股新的热潮。各种智能决策系统、专家控制系统、学习控制系统、模糊控制、智能规划和故障诊断系统等己被应用于各类工业过程控制系统、智能机器人系统和智能化生产系统。当前，由于复杂工业过程构成复杂、功能多样，随着环境变化和工业过程本身的发展，工业过程控制目的、目标、边界约束条件也随着改变，采用集成化思想综合多种智能化技术优点的智能集成控制技术已经成为复杂工业过程控制研究和发展的方向1 5 , 6 1 。某钢铁公司焦化厂四座焦炉集气管压力系统具有强耦合、高度非线性、时变特性、扰动变化激烈且幅值大的多变量系统，集气管压力波动大( 经常从2 5 0 p a 到+ 3 0 0 p a ) ，经常出现跑烟、冒火等现象。在般控制生产中，常采用建立控制对象的数学模型以达到控制效果。而对于具有强耦合、强干扰、严重非线性的控制对象，难以用常规方法控制。因此必须对焦炉集气管压力控制系统研究一种智能集成解耦控制算法，建立智能集成解耦控制系统，以维持四座焦炉集气管压力的稳定。研究焦炉集气管压力智能集成解耦控制算法，建立集气管压力智能集成解耦控制系统，目的旨在实现四座焦炉集气管压力的解耦控制，稳定焦炉集气管压力，改善工作环境，减小环境污染，提高劳动生产率，节约煤气能源，提高焦炭和煤气质量，延长焦炉使用寿命。系统实施后，在正常工况下将四座焦炉集气管压力稳定在设定值的士2 0 p a 的范围内。2中南大学硕士学位论文第一章绪论1 2 国内外研究现状过程控制系统有关技术长期以来受到国外很多著名自动化公司的关注【7 1 。他们结合生产制造过程中的特定对象，研究开发从先进过程控制、多变量控制、局部单元优化到全局多单元优化各个层次的专有自动化技术与软件产品，取得了一些实用成果。f i s h e r - r o s e m o u n t 公司的d e l t a v 系统提供包含模糊控制、自整定p i d 、预测控制技术的嵌入式先进控制软件以及基于神经网络的软测量产品开发平台：a b 公司的a bf l e x 已经将模糊技术嵌入其p l c 产品系列。h o n e y w e l l 公司的p r o f i t s u i t ef o rc o n t r o la n do p t i m i z a t i o n 产品系列包括自下而上的采用鲁棒多变量预测控制技术实现高级控制和局部优化的p r o f i t c o n t r o l l e r 。a s p e nt e c h n o l o g y 公司采用多变量模型预报控制技术，研发7 d m c p l u s 商品化工程软件包，在全世界范围内的石化企业应用上千套，为企业创造了显著的经济效益。国外对于集气管压力控制的研究非常少。1 9 9 0 年，前苏联“国立焦化工业设计院焦化机械设计院”设计了一套集气管压力控制系统，采用液压比例控制器。目前国内焦炉控制系统多采用电动单元仪表系统，如上海浦东煤气厂采用的“定阀位集气管调节系统”，马钢焦化厂j n 6 0 8 2 型焦炉采用的定制调节系统 8 】o 国内一些钢铁集团公司和大学在集气管压力控制方面也开展了比较深入的研究：近年来，陆续有一些焦化厂采用了p l c 、单片机或工控机系统，对焦炉集气管压力及鼓风机吸力进行自动控制，如保定地区焦化厂采用的p l c 控制系统：长春市煤气公司站煤气厂的三座6 6 型焦炉采用的以8 0 9 8 单片机为主构成的g f c s 控制系统：铁岭焦化厂用s t d 5 8 0 1 工控机构成的c r b 集气管压力控制系统；太原化工焦化厂集气管两级计算机控制系统，上位机为工控4 8 6 ，下位机为p l c l 9 1 。目前的控制方案多为p i d 控制，虽然技术上比较成熟，设计调试简单易行，但由于影响焦炉压力的因素多而强烈，而且随焦炉工况的变化，控制对象的模型也发生变化，p i d 控制很难兼顾减小超调量和提高快速性的要求，系统的调节品质会因参数变化而变坏，使压力常有超出正常范围的现象。鉴于此，近年来，一些先进的控制算法正在引入，如鞍钢8 号焦炉横河x l集散控制系统中，集气管采用可变增益的p i d 算法：唐山工程技术学院设计的基于自校正调节器的集气管压力自适应控制系统，取得了良好的控制效果。国内钢铁集团公司和大学在集气管压力控制方面开展的研究，归纳而言，采用的控制手段主要有如下几种。( 1 ) 传统过程控制的方法太原工业大学于1 9 9 4 年开发了一套集气管压力控制系统，采用可编程序控制器实现焦炉集气管压力耦合系统的常规p i d 及专家系统结合的混合控制系统。但是，这套系统在煤气流量大幅调节时会造成迟缓，对要求高速调节的场合，不适合使用。候来灵、杨惠平等人于1 9 9 5 年开发了一套集气管压力微机控制系统1 ，它针对中南大学硕士学位论文第一章绪论多座焦炉并联生产过程，借助以i p c 与p c 机为硬件的上下位控制方案，引入新开发的专家控制算法对集气管压力进行控制。但是，集气管压力波动范围较大( 士5 0 p a ) ，控制系统可靠性不高，抗干扰能力弱。( 2 ) 智能控制的方法，由于集气管压力的复杂性以及蝶阀控制系统工艺机理复杂，很难建立数学模型，故部分集气管压力控制系统采用的是智能控制的方法。其具体的控制思路有如下两种：以传统的过程控制思想为指导，即根据集气管压力与其生产工艺的设定值间的误差以及考虑保证稳定机前吸力的前提下，调节相应集气管压力的蝶阀开度以及鼓风机转速，但是在控制器的设计上不采用p i d ，而采用模糊控制【1 2 , 1 3 1 或其它智能控制方法，这种方法与传统的方法并没有本质区别，同样没有考虑系统耦合的问题。采用先进控制的思想，设计了智能解耦的控制策略【1 4 _ 引，对系统的耦合有较为深入的理解，但其控制效果与解耦策略以及相应的蝶阀的控制策略都有很大的关系，而且需要在现场整定比较多的参数，在对其它集气管压力控制的推广方面有一定的局限性。广东韶关钢铁集团于2 0 0 2 年开发了一套多座焦炉集气管压力控制系统 1 9 1 ，采用计算机模糊控制技术调节集气管压力，这套系统可以实时显示现场的重要数据，抗干扰能力高，稳定性高，但仍存在功能单一的缺点，控制系统可靠性不高。刘晓强、贺榕等人于2 0 0 3 年在分析了集气管耦合关系的前提下，提出了基于规则的补偿解耦算法，通过分管控制补偿和设点动态调整，实现了焦炉组内、组间并联解耦；通过规则控制，实现了焦炉与鼓风机串联解耦幢0 1 。但是，但仍存在功能单一的缺点。从工程控制的角度来看，集气管压力自动化控制系统整体算法设计的好坏直接影响着煤气生产质量水平、焦炉寿命、操作人员和维护人员的工作强度和工作压力。采用好的设计方案，自动化系统能实现强大的功能、良好的稳定性、易维护性，从局部支持了企业的信息化建设。1 3 智能集成解耦的基本算法为解决四座焦炉焦炉集气管压力波动大，给焦炉本体所带来的严重后果以及环境污染问题，本系统采用智能集成解耦控制技术，该技术针对四座焦炉的特性，将多种基本控制算法相融合，发挥各基本控制算法的优势，较好的解决了四座焦炉集气管压力的强耦合问题，保证了集气管压力的稳定【2 嵋”。智能集成解耦控制算法根据四座焦炉的地理分布以及特性，将四座焦炉分成l # 、2 # 焦炉以及3 # 、4 撑焦炉两组进行分析和设计。主要的智能集成解耦控制算法包括以下几种：( 1 ) 协调专家控制算法。由于4 座焦炉的集气管压力不同，出现的工况也相差很中南大学硕士学位论文第一章绪论大，因此不能采用相同的控制算法。系统专家控制算法用于判断集气管压力偏差的范围，对不同的工况进行分类，并选择合适的控制器。对于1 撑、2 # 焦炉集气管压力，压力基本稳定在给定值士2 0p a 以内时，子采用零输出控制；压力的偏差在士4 0 p a 时，采用细调模糊控制算法计算出集气管压力的初步控制量；偏差超过士4 0 p a 时，采用快调模糊控制算法计算出集气管压力的初步控制量。对于3 # 、4 # 焦炉，当焦炉集气管压力偏差在士6 0 p a 之内时，采用细调模糊算法计算出其初步控制量。当焦炉集气管压力偏差在士6 0 p a 之外，采用传统的p d 控制算法计算其初步控制量。( 2 ) 基于规则的组内解耦控制算法。由于地理位置的原因，1 # 、2 # 焦炉之间和3 # 、4 # 焦炉之间的集气管压力分别存在着很大的组内耦合，采用基于规则的组内解耦控制算法计算出控制量以补偿组内耦合所带来的影响。( 3 ) 基于规则的组间解耦控制算法。由于四座焦炉采用的是并联生产，因此l # 、2 # 焦炉和3 # 、4 # 焦炉之间存在着组问耦合。此时采用基于规则的组间解耦控制算法以补偿组间耦合所带来的扰动。( 4 ) 前馈补偿算法。当初冷器前吸力变化剧烈时，对l # 、2 # 集气管压力有着较大干扰，因此在进行1 # 、2 # 集气管压力控制时需要引入前馈控制算法以补偿初冷器前吸力对1 # 、2 撑集气管压力的扰动作用。( 5 )自校正控制算法。采用自校正控制算法在线检测系统的动态特性，自动调整控制策略校正控制量，使控制器本身的控制规律适应控制系统的需要。( 6 ) 蝶阀专家控制算法。4 座焦炉集气管蝶阀的特性各不相同，为了适应各个蝶阀的特性，得到更佳的控制品质，采用各自的蝶阀专家控制算法实现对控制量进行校正。( 7 ) 变周期控制算法。由于2 # 、3 # 、4 # 焦炉集气管压力的变化幅度较大，对集气管压力在不同的波动范围内采用不同的控制周期，抑制了压力的扰动，保证了系统的稳态特性。1 4 论文内容及构成针对具有复杂控制特性的集气管压力控制过程，本文提出一种智能集成解耦控制策略，该智能集成控制策略将四座焦炉分成两个独立的部分：其中l # 、2 # 焦炉作为一部分，3 # 、4 # 焦炉作为另一部分。而对于单座焦炉集气管压力的控制方面，所采用智能集成解耦控制侧略针对单座焦炉独有的特性，将几种不同的智能集成解耦的基本算法结合起来使用，发挥了各种基本算法的最大优势，较好地解决了四座焦炉集气管压力的稳定性问题。为了将该控制策略嵌x 至l j h o n e y w e l l 集散控制系统中，本文采用o p c 技术集成嵌入的方法来获取现场过程数据并下发控制值。根据智能集成解耦的控制算法成功设计了“集气管压力智能集成解耦控制系统”并应用到某钢中南大学硕士学位论文第一章绪论铁企业，系统良好稳定的运行结果表明了智能集成解耦控制算法有效性和可靠性。论文的章节安排如下：本篇论文将结合某钢铁企业的实际生产的工艺特点，阐述焦炉集气管压力智能集成解耦控算法的设计以及其工业应用实现。其中，第二章为智能集成解耦控制系统结构，本章将主要介绍某钢铁公司集气管压力系统的工艺流程，分析出系统具有强耦合、高度非线性、扰动频繁的多变量系统，采用一般的控制算法难以实现对其控制，由此得出本文研究的解耦控制要求就是要采用智能集成解耦控制算法，实现焦炉集气管压力的自动控制，保证集气管压力的稳定；并由此设计除基于智能集成解耦控制算法的由集气管协调专家控制器、1 # 、2 # 智能解耦控制器、3 撑、4 # 智能解耦控制器、组间解耦及专家协调控制器组成的控制系统，控制系统的设计主要采用基于模糊控制规则的的解耦控制原理。第三章为智能集成解耦控制算法，首先，本章将阐述智能集成解耦控制算法的总体设计思想，然后将分别介绍智能集成解耦的基本控制算法。将为第四章的工业应用提供设计思想和理论依据。第四章为工业应用，本章将主要介绍控制系统实现和控制算法在被控对象的应用实现，针对系统的工业应用结果进行分析。第五章为总结和展望，本章将主要介绍焦炉集气管压力智能集成解耦控制算法和系统的结论、控制算法和系统存在的问题以及今后工作的思路。6中南大学硕士学位论文第二章智能集成解耦控制系统结构第二章智能集成解耦控制系统结构集气管压力智能集成解耦控制系统的控制目标为实现1 # 、2 撑、3 # 、4 撑四座焦炉集气管压力的稳定。由于1 # 、2 撑集气管相距很近，3 # 、4 # 集气管也相距很近，都存在严重的组内耦合，两组之间还存在组间耦合，为了保证四座焦炉压力的稳定，就必须进行解耦。本章介绍集气管压力智能集成解耦控制系统结构和解耦原理。2 1 焦炉集气管系统及其特点某钢铁公司焦化厂有四座焦炉，两老两新。两座老焦炉( 3 # 、4 # ) 生产的荒煤气先g ? _ 7 r - 合，在经过一段6 0 0 多米的输气管道传输后，与两座新焦炉( 1 # 、2 # )生产的荒煤气汇合，两座新焦炉管径相同，相距很近( 约6 0 m ) ，新焦炉生产的荒煤气与老焦炉生产的荒煤气在新焦炉汇合管中央处汇合后，流往冷凝器、鼓风机处。其中1 挣2 # 荒煤气产量远远高于3 样、4 # 荒煤气产量，其平面布局图如图2 。1所示。图2 1涟钢焦炉集气管布局图因为冷凝器前的负压很大，为千帕级，而四座焦炉集气管压力为帕级，这样冷凝器方向的吸力就很大，造成对两座新焦炉的压力波动影响大；两座新焦炉相中南大学硕士学位论文第二章智能集成解耦控制系统结构距很近，它们之间存在着严重的耦合，这种耦合属于组内耦合；同样，两座老焦炉之间也存在着组内耦合；当老焦炉经过输气管道与新焦炉汇合后，新老焦炉之间也存在着耦合，这种耦合属于组间耦合。本文智能集成解耦控制算法的研究就是要解决焦炉集气管压力组内耦合和组间耦合问题，实现智能集成解耦控制，保持集气管压力的稳定。该公司焦化厂的生产工艺是将1 撑、2 撑以及3 撑、4 撑焦炉产生的荒煤气经过各自集气管煤气汇入总管后，经初冷器( 1 # - - - - 3 # ) 冷却，由鼓风机( 1 # - - - 2 # 中的一台，目前2 群鼓风机作为备用设备) 送往净化回收工序，经脱硫、硫铵、终冷洗苯几道工序后，分两路送出：一路煤气外送，送给动力分厂；另一路煤气回炉，供焦炉炼焦。整个系统的工艺流程如图2 2 所示。1 # 生2 瞧炉博芝3 # 焦炉2 “絮4 憔炉3 4 絮l # 鼓风机2 # 鼓风机硫铵脱硫图2 - 2 焦炉集气管系统工艺流程粗苯油库分析调节对象的动态特性，可近似用大气容联接组成的节流通室来模拟。对象的阻力系数定义为r ：- 5 神- 万( i ：1 ，2 ，5 )“场( 2 1 )式中尸代表压力，q 代表流量，r 表示气体压力对流量的导数。由于气体具有可压缩性，当压力发生变化时，会产生类似于电容一样的储存或释放能量的效应，定义容量系数为c = 箬( 础，5 )( 2 - 2 )即气体体积v 对压力p 的导数。根据物料平衡关系建立气压系统的动态平衡方程式如下( 以l # 炉为例) ：磊一百! 舟中南大学硕士学位论文第二章智能集成解耦控制系统结构c - 警= g 一半( 2 - 3 )g 生d t 警r + 警r + 警r + 警( 2 。)3，见、7式中，q l 为1 # 焦炉煤气发生量，b 只为1 、2 # 、3 # 和4 # 集气管压力，只为鼓风机前吸力，对上述方程进行拉普拉斯变换，并整理后得到对象特性方程：帕) = 警( 2 5 )g ( s ) = 垡型驾篇幽( 2 6 )式中，k 。k 。为比例系数，五，正为时间常数。按照同样方法不难得到( s ) ，只( s ) ，只( s ) ，特性方程式如下：b ( ，) ：塑掣( 2 - 7 )t , s + 1b ( 。) ：墅掣( 2 - 8 )l s + 1聃) = 警( 2 _ 9 )显然，系统是一个多输入多输出系统，各压力与机前吸力以特定的传递函数相联系，它们互为条件，互相影响，一旦煤气发生量、用户使用量或鼓风机转速引起只发生变化，就会造成系统的不稳。式中，各参数只，k ，i ( f = l ，2 ，3 ，4 ，5 )均与蝶阀开度、管道长度、管道直径等外部因素密切相关，是时变、非线性的，具有明显的不确定性，无法求得对象的数学模型。因此，若采用单一的、传统的控制方法很难得到理想的控制特性。集气管压力系统的控制方式为：l # 、2 撑和3 # 、4 # 焦炉集气管各一个蝶阀，通过控制这四个蝶阀来调节集气管压力的稳定。集气管压力系统能够的主要研究内容是要确保集气管压力的稳定，由于1 # 、2 # 焦炉荒煤气产量高，为保证焦炉的正常生产，1 # 焦炉集气管压力一般要稳定在1 0 0 p a ，2 # 焦炉集气管压力一般要稳定在1 2 0 p a ，3 # 焦炉集气管压力一般要稳定在6 0 p a ，4 # 焦炉集气管压力一般要稳定在6 0 p a ，根据生产要求进行浮动。9中南大学硕士学位论文第二章智能集成解耦控制系统结构2 2 解耦控制要求根据生产工艺，要保证四座焦炉集气管压力稳定在给定值的+ 2 0 p a ，由于控制对象受到的干扰：配煤比的变化、装煤量的变化、出炉数变化、出焦时间、炉门、炉盖、上升盖打开或关闭不严、鼓风机入口吸力的变化、鼓风机后压力的变化。以上种种干扰因素，都是在生产过程中不断变化的，都不同程度的影响集气管压力忽而升高，忽而降低，而且四座焦炉集气管压力之间还存在着严重的耦合。记录表明，2 # 焦炉集气管压力由于地理位置以及上述因素的干扰，其压力振荡尤其严重，经常出现4 0 0 p a 以上的高压以及低于2 5 0 p a 的负压，l # 、3 # 、4 # 焦炉也经常出现2 1 0 p a 左右的峰值和- - 2 0 p a 左右的最低值，无法维持在工艺给定的范围内。因此有必要对集气管压力系统进行自动控制，以保证集气管压力的稳定。目前，集气管压力普遍存在以下三个主要的控制问题。f n 集气管压力系统解耦的自动控制在集气管压力系统中存在严重耦合，四座焦炉集气管压力主要由四个蝶阀进行调节。目前，集气管压力系统主要采用两种方法：传统的p i d 控制和智能化的神经网络解耦控制。由于被控对象的复杂性，传统的p i d 控制并不能解决实际问题，控制精度差，超调严重。现有的神经网络解耦控制实现复杂，针对性太强，无法有效的推广与应用。而且这两种方法，使得解耦并不完全，影响了控制效果。实际的生产需求迫切需要寻求一种更先进的智能解耦控制方法。( 2 ) 单座焦炉集气管压力的自动控制由于集气管压力系统的复杂，配煤比的变化、装煤量的变化、出炉数变化、出焦时间、炉门、炉盖、上升盖打开或关闭不严、鼓风机入口吸力的变化、鼓风机后压力的变化都会影响混合煤气压力的稳定。而目前为了控制好单座集气管压力，国内采用最多的p i d 控制和模糊控制，形成一个闭环的反馈控制回路，这种单一的控制算法的控制效果很差。因此需设计一种结合焦炉集气管压力系统的集成控制方案是实际生产需求之一。( 3 ) 集气管压力系统智能集成解耦控制系统的建立目前，钢铁行业有着大量的焦炉集气管压力系统，这些系统普遍存在以上两个问题。集气管压力系统底层设备繁杂，需要采集的数据点众多，一般采用集散控制系统来统一处理底层设备的数据的采集和控制。如何在底层的集散控制系统基础上实现先进的智能控制算法，保证通讯的实时性和准确性是要解决的问题之一：设计一种先进的控制架构，使之具有良好的可移植性和通用型，适合大多数的集气管压力系统借鉴和采用同样是解决的问题。中南大学硕士学位论文第二章智能集成解耦控制系统结构2 3 智能集成解耦控制结构由于集气管系统是一个多扰动、无规律、强耦合、严重非线性的系统，难以求得精确的数学模型，采用常规的控制方法效果不好，因而选择采用智能集成解耦控制的方法。根据焦炉集气管压力智能集成解耦控制算法主要设计了协调专家控制器1 、l 撑、2 # 智能解耦控制器、3 # 、4 # 智能解耦控制器、协调专家控制器2 。控制系统的逻辑结构如图2 3 所示。虚线框内为集气管压力智能集成解耦控制系统模块部分。从图2 3 中可以看出，集气管压力智能集成解耦控制系统的设计思路如下：四座焦炉的集气管压力设定值，压力反馈值以及初冷器前吸力和蝶阀阀位的检测值输入到4 座焦炉集气管协调专家控制器l ，协调处理压力检测量，选择相应的解耦控制器，其中1 # 、2 # 智能解耦控制器和3 # 、4 # 智能解耦控制器是本文设计的主体，主要是对焦炉集气管压力进行模糊控制、解耦控制、初冷器前吸力前馈补偿控制，自校正控制分别得到4 个蝶阀的控制增量值。当各焦炉的控制周期到达时，由协调专家控制器2 协调处理各增量目标执行值，从而进行实时控制。初2 4 解耦控制原理图2 - 3 集气管压力智能集成解耦控制系统结构图耦合是生产过程控制系统中普遍存在的一种现象，生产过程是一种有序过程，环环相扣，变量间关系错综复杂，一个过程变量的波动往往会影响多个变量的变化，这就是耦合，而解除耦合关系的过程称之为解耦。中南大学硕士学位论文第二章智能集成解耦控制系统结构多变量系统的解耦控制可分三大类：( 1 ) 传统的解耦方法：传统解耦方法以现代频域法为代表，也包括时域法，主要适用于线性定常m i m o 系统。其中包括求逆矩阵法、相对放大系数匹配法、对角优势法、状态反馈法j 。( 2 )自适应解耦方法：自适应控制思想与解耦技术相结合并应用于多变量系统中，就形成了自适应解耦控f # e j t 2 4 2 s l 。自适应解祸控制的目标是使系统的闭环产地函数成为对角阵，通常把耦合信号作为干扰处理。自适应解耦实质上采用了最优控制的思想，这是自适应解耦控制与传统解耦方法的本质区别，是解耦理论的重大突破。( 3 ) 智能解耦方法：智能解耦控制主要是指神经网络解耦控制、模糊解耦控制f 2 剐。其中神经网路由于可以任意精度逼近任意函数，并具有自学习功能，主要用于时变、非线性、特性未知的对象。当对象的输入数出之间没有明确的映射关系时，通过建立相应的模糊规则进行模糊解耦控制是常用的选择。传统解耦方法和自适应解耦方法相对简单、容易实现，适用于能求得精确数学模型的线性系统，如果系统无法求得精确数学模型的系统，则不再适用。神经网络解耦控制不需要建立被控对象精确的数学模型，主要以神经元网络解耦方法为代表。目前神经网络解耦在一类非线性系统中已有了一些研究成果，但更多的解耦策略带有尝试性，通常只停留在仿真试验阶段。神经网络解耦控制系统通常采用以下三种形式：神经网络解耦补偿器置于被控制对象与控制器之间；神经网络解耦补偿器置于控制器之前；神经网络解耦补偿器置于反馈回路。神经网络解耦补偿器般采用三层前向神经网络，用b p 学习算法训练。神经网络解耦控制系统为了提高参数收敛速度，采用分段学习算法。为了避免陷入局部极值，还可采用遗传算法。但神经网络存在实现复杂性、针对性太强的缺陷，限制了神经网络解耦控制的有效应用和推广。模糊解耦控制和神经网络解耦控制系统一样，模糊解耦控制系统也不需要建立被控对象精确的数学模型，只需事先总结出一个模糊解耦规则表。模糊解耦规则表是个专家系统【2 9 1 ，将控制专家的解耦经验与专家知识事先存在规则( 知识库) 中。当进行解耦控制时，当前的测量数据以及事实、证据、情况等存入数据库，规则应用模型( 推理机) 对规则进行选择与执行，进行模糊推理，实现解耦。模糊解耦控制在m i m o 系统中应用事非常成功的，成功的关键是解耦控制器设计相对简单，避开了高深晦涩的解耦理论，它解决多变量之间的耦合性问题是通过模糊解耦规则体现出来的。其模糊解耦规则的设计应充分考虑多变量之间的耦合性。中南大学硕士学位论文第二章智能集成解耦控制系统结构2 5 小结本章介绍了采用适合焦炉集气管系统的控制系统结构图。首先根据集气管系统具有强耦合、非线性、扰动大的多变量的特点，为了实现四座焦炉集气管压力的解耦，提出保证四座焦炉集气管压力稳定在工艺给定值的生产工艺的+ 2 0 p a 范围内的解耦控制要求，由此根据智能集成解耦控制算法设计的由集气管协调专家控制器、1 # 、2 拌智能解耦控制器、3 # 、4 # 智能解耦控制器、