（控制理论与控制工程专业论文）焦炉炉温预测及智能优化控制系统的研究.pdf

武汉科技大学硕士学位论文第1 页 摘要 随着科学技术的飞速发展，工业过程生产的复杂化，许多控制系统具有多变量、非线 性、强耦合、分布参数和工况范围广、控制性能综合要求高的特点，因此对复杂动态系统 的建模与控制提出了更高的要求。 本文以贵州省六盘水市钢铁集团公司焦化厂2 撑焦炉控制系统的实际工程为背景，经过 对国内外己有的焦炉炉温控制系统进行分行和研究，提出采用神经网络自适应预测控制算 法对焦炉炉温进行控制，能够取得较好的控制效果。 焦炉加热燃烧过程属于复杂的工业控制过程，针对被控对象具有纯滞后的特点，本文 通过对常规过程控制算法，s m i t h 控制算法，d a h l i n 控制算法进行研究，提出了一种s d 控 制算法，该控制方法可以减小控制系统震荡，克服系统不稳定因素的影响。 开发焦炉的优化控制就是要在保证工艺指标的前提下，实现最优的经济指标，并创造 可观的经济效益。为了实现对焦炉结焦各个过程提供最佳供热量，达到焦炉优化的控制目 标，根据焦炉结焦过程中各个阶段温度的变化，本文探讨了一种基于神经网络自适应控制 的焦炉炉温的控制策略，并采用广义预测控制对该控制算法进行优化，使用该控制策略对 焦炉进行优化控制，可以使焦炉的控制水平达到了一个新的高度。 另外，本文还对水钢焦化厂2 徉焦炉计算机控制系统结构及控制功能进行了设计，论 述了焦炉实际控制系统中所使用的硬件及软件的主要功能和特点，并对该系统进行了研究 和调试，达到了较好的效果。 关键词：s d 控制算法；神经网络自适应预测控制；焦炉优化控制 第1 i 页武汉科技大学硕士学位论文 a b s t r a c t w i t ht h er a p i dd e v e l o p m e n to fs c i e n c ea n dt e c h n o l o g ya n dt h ec o m p l i c a t i o no ft h ei n d u s t r y p r o c e s s i n gp r o d u c t i o nc o n d i t i o n ，m a n yc o n t r o ls y s t e mh a st h ef e a t u r eo fm u l t i v a r i a b l e ，n o n l i n e a r , s t r o n gc o u p l e d ，d i s t r i b u t e dp a r a m e t e r s ，w i d eo p e r a t i o nr a n g ea n ds t r i c tc o m p r e h e n s i v ec o n t r o l p e r f o r m a n c er e q u i r e m e n t w ec o n f r o n tw i t hm o r ec h a l l e n g e so nm o d e l i n ga n dc o n t r o lo ft h e s e c o m p l e x d y n a m i cs y s t e m s t h i st h e s i si sc o n c e r nw i t ht h ed e s i g no ft h en o 2c o k eo v e nc o n t r o ls y s t e mo ft h ec o a l c a r b o n i z a t i o nf a c t o r ya tg u i z h o ul i up a n s h u ii r o na n ds t e e lc o m p a n y b ys t u d yo ft h ee x i s t e d c o k e o v e nc o m p u t e rc o n t r o ls y s t e m s ，w ep u tf o r w a r dt oa d o p tan e wm e t h o do fn e u t r a l 。n e t w o r k a n dg e n e r a l i z e dp r e d i c t i v ec o n t r o la l g o r i t h mo nt h ec o k eo v e nt e m p e r a t u r ec o n t r o l ，w h i c hh a v e v e r yg o o de f f e c t t h ec o k eo v e nt e m p e r a t u r ec o n t r o la t t r i b u t et oc o m p l e xi n d u s t r yp r o c e s s ，c o u n t e ro nt h e p l a i nh y s t e r e t i cc h a r a c t e r i s t i co ft h ec o n t r o l l e dd e v i c e t h er e s e a r c hi s c a r r i e do u to nr e g u l a r p r o c e s sc o n t r o la l g o r i t h m ，s m i t hc o n t r o la l g o r i t h ma n dd a h l i nc o n t r o la l g o r i t h m i ts i g n i f i c a n t a ns - da l g o r i t h ma n dt h ea l g o r i t h mc a nr e l e a s ec o n c u s s i o na n dc o n q u e rt h ee f f e c to fs i t u a t i o n f r a u g h tw i t hu n c e r t a i n t yo nt h ec o n t r o ls y s t e m t h ed e v e l o p m e n to ft h eo p t i m i z i n gc o n t r o ls y s t e mi sa i ma tr e a l i z i n go p t i m i z i n g e c o n o m i c a lt a r g e to nt h et h e s i so fp r o c e s sp e r f o r m a n c eg u a r a n t e et o c r e a t e dc o n s i d e r a b l e e c o n o m i c a l t a r g e t i n o r d e rt o i m p l e m e n t t h e o p t i m a lt e m p e r a t u r e c o n t r o lo ft h e s t r a i g h t - f l a m e - p a t ha te v e r ys t a g eo fc a r b o n i z a t i o np r o c e s s ，t ob e a tt h et a r g e to fc o k eo v e i l o p t i m i z i n gc o n t r o l ，a c c o r d i n gt ot h ec h a n g eo f t h et e m p e r a t u r eo fe v e r yp r o c e s so ft h ee o k i n g p r o g r e s so f t h ec o k eo v e n ，t h i st h e s i sr e s e a r c h e dac o k eo v e nt e m p e r a t u r ec o n t r o ls t r a t e g yb a s e d o na d a p t i v en e u t r a ln e t w o r kc o n t r o la l g o r i t h m ，a n da d o p tag e n e r a l i z e dp r e d i c t i v ec o n t r o l a l g o r i t h mt oo p t i m i z et h et h e o r y t h eu s eo ft h es t r a t e g yc a l ll e a dt h er e s e a r c ho ft h ec o k eo v e n c o n t r o ls y s t e mt oan e wl e v e r i na d d i t i o n ，t h i st h e s i sd e s i g n e dt h ef r a m ea n dt h ef u n c t i o no ft h ec o m p u t e rc o n t r o ls y s t e m o nt h en o 2c o k eo v e no ft h ec o a lc a r b o n i z a t i o nf a c t o r ya ts h u ii r o na n ds t e e lc o m p a n y a n di t d i s c u s s e dt h em a i nf u n c t i o na n df e a t u r eo ft h eu s e dh a r d w a r ea n ds o f t w a r eo nt h er e a lc o k eo v e n c o n t r o ls y s t e m w ea l s op u ts t u d ya n dt e s t i n go nt h es y s t e ma n da c h i e v e dg o o de f f e c t k e y w o r d s ：s - dc o n t r o la l g o r i t h m ；a d a p t i v en e u t r a l n e t w o r ka n dg e n e r a l i z e dp r e d i c t i v ec o n t r o l a l g o r i t h m ；c o k eo v e no p t i m i z i n gc o n t r o l 武汉科技大学 研究生学位论文创新性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文是本人在导师指导下，独立进行研 究所取得的成果。除了文中已经注明引用的内容或属合作研究共同完成的 工作外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。 对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。 申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。 论文作者签名： 盘盘 日期： 篮：6 ：2 研究生学位论文版权使用授权声明 本论文的研究成果归武汉科技大学所有，其研究内容不得以其它单位 的名义发表。本人完全了解武汉科技大学有关保留、使用学位论文的规定， 同意学校保留并向有关部门( 按照武汉科技大学关于研究生学位论文收录 工作的规定执行) 送交论文的复印件和电子版本，允许论文被查阅和借阅， 同意学校将本论文的全部或部分内容编入学校认可的国家相关数据库进行 检索和对外服务。 论文作者签名： 指导教师签名： 武汉科技大学硕士学位论文第1 页 第一章绪论 1 1 焦炉控制的意义 焦炉既是一种高温化学反应器，又是一种十分庞大而又结构复杂的热工设备。焦炉炼 焦是一个复杂的工艺过程，它是一个间歇式的操作热工过程，由若干个炭化室和燃烧室交 替配置组成。煤料在炭化室内隔绝空气加热，经过干燥、热解、熔融、粘接、固化、收缩 等阶段，最终称为焦炭【l 】。 煤气和空气在燃烧室内进行混合、扩散、燃烧，产生的热量以辐射对流的形式传递给 炭化室，煤料在炭化室高温干馏形成焦炭，燃烧室里煤气燃烧产生的废气经蓄热室、烟道 进行排放。由此可见，焦化过程是一个传热和化学变化过程。加上焦炉炉体结构复杂，操 作条件恶劣，并且检侧的手段少，故控制上较难实施。为了节能提质增产和延长焦炉寿命， 许多工业发达国家投入了大量的人力和财力用于焦炉计算机控制系统的研究、开发和应 用，取得了明显的经济效益【2 】。 我国是煤炭生产大国，现有大小焦炉近千座，但由于炼焦炉结构具有特殊性以及其他 方面的原因，目前大部分炼焦炉的生产自动化水平较低，基本以人工操作为主，辅以简单 的自动化控制手段。因此，提高炼焦生产的自动化水平将是解决问题的关键所在p j 。现今， 在工业化应用逐步扩展深入的进程中，焦炉加热计算机自动控制技术不仅在稳定加热、提 高炼焦耗热量、提高焦炭质量和劳动生产率等方面起到了重要作用，并且在改善操作环境 以及延长焦炉寿命方面也起到了重要的作用。 目前，随着全球信息化的快速发展，企业竞争已经逐渐从局部向全球化发展。在激烈 的市场竞争和内外环境的压力下，企业若要达到预期的市场占有率和预期的经济效益，想 要提高企业的应变能力和竞争能力，必须提高自己的劳动生产率和节约生产消耗，而提高 企业生产的自动化水平是解决该问题的主要途径。 焦炉是一种结构独特的工业炉窑，在炼焦厂的总能耗中，焦炉加热用的煤气量约占总 能耗的7 0 。因此，实现焦炉加热过程的最优控制，对于降低焦炉燃耗、提高焦炭产量 和质量、延长焦炉寿命、减少环境污染和改善劳动条件都具有非常重要的意义【引。 1 2 焦炉控制系统的发展和典型策略 焦炉燃烧控制先后经历了三个发展阶段：常规p i d 控制阶段；以经典控制理论为基 础结合应用多种控制手段的控制阶段；以现代控制理论与数理模型为核心控制算法的计算 机控制与人工智能控制阶段，自动化水平在不断地提高【5 】。 5 0 年代初，美国、前苏联等国家就已经对焦炉的操作和控制进行了研究，但是由于 当时的科技水平低，焦炉的工艺和设备又很复杂，因此进展不大。到了7 0 年代，随着计 算机技术和自动控制理论的发展，使焦炉的计算机控制成为了可能。国外焦炉借助计算机 控制始于7 0 年代中期，自从1 9 7 3 年日本钢管公司在福山钢铁厂5 j 焦炉上首次成功地开 发应用了焦炉燃烧控制系统( c c c s ) 以来，世界上许多钢铁公司已先后开发了l o 多种焦炉 第2 页武汉科技大学硕士学位论文 加热自动控制系统，相继出现了a c c s ，c a r p o ，c o h c 等各具特色的系统。目前日本 己有5 7 座焦炉实现了焦炉加热过程的自动控制，其中的3 座焦炉还实现了单个燃烧室的 加热自动控制。美国、法国、德国、荷兰和芬兰等国也有一些焦炉也实现了自动控制。工 业发达的国家投入大量的人力、财力和物力用于焦炉计算机控制系统的研究，开发和应用， 取得了明显的经济效益【6 】。 国内许多企业比如武钢、宝钢、鞍钢、重钢等企业分别从2 0 世纪8 0 年代开始实施了 焦炉加热计算机监控，从9 0 年代中期开始研究并实施焦炉加热控制系统，控制方案从最 简单的恒流量控制、炉温控制到计算机优化控制。但由于焦炉结构的复杂性和炼焦生产的 特殊性，先期所实施的控制系统始终没有解决好硬件配置与控制模型以及后期管理等诸多 方面的问题，许多焦化厂的焦炉计算机加热系统处于停用或半停用的状态，与国外相比， 国内的焦炉控制水平明显较低。 目前焦炉加热自动控制策略主要分为三大类【7 】： 第一类为控制系统采用前馈供热量( 流量) 策略。前馈控制系统的典型控制工艺已应用 于美国钢铁公司、伯利恒钢铁公司、凯塞尔公司c o h c ，法国碳化研究中心c r a p o 间歇 加热、德国埃森煤炭研究所c o d e c o 分段加热以及我国通化钢铁公司焦化厂。 第二类控制系统采用炉温反馈调节策略。由实测的火道温度和设定火道温度的偏差调 节煤气流量或压力，使火道温度稳定。有代表性的工艺是同本钢管公司福山厂的3 、4 、 5 撑焦炉使用的c c c s 工艺、新日铁八幡的a c c 工艺、荷兰豪戈尔钢铁公司的c e t c o 工艺、住友金属公司，我国有上海焦化厂、鞍钢和安阳钢铁公司。 第三类控制系统采用前馈与反馈相结合的控制策略。该系统的典型工艺是德国卡尔斯 蒂尔a b r 、比利时冶金研究中心c r m ，安徽工业大学也已在攀钢1 6 号焦炉、昆明焦 化厂1 、2 号焦炉、水钢3 号焦炉、南钢1 号等3 6 座焦炉上使用。 1 3 课题的提出 焦炉优化加热控制系统目前国内外己有多种【8 1 ，主要的控制方法有三种：前馈控制、 反馈控制和前馈与反馈相结合控制。其代替人工操作量的多少也不一，目前还没有完全替 代人工操作的例证。 由于焦炉加热过程是一个具有多变量、非线性、分布参数、快过程和慢过程交织在一 起的庞大而复杂的控制对象，仅仅采用传统的控制方式己远远不能达到预期的控制效果。 近年来随着模糊控制、专家系统、神经网络以及预测控制等人工智能控制技术的广泛 应用，为焦炉计算机控制开辟了新的领域。目前人工智能控制技术在焦炉加热系统中的应 用还不是很多，但在鞍钢焦化厂和重钢焦化厂等已有的应用中说明在焦炉加热系统中引入 人工智能控制方法，将其与传统控制方法相结合，可取得较好的控制效果。 综上所述，焦炉加热控制是一个非常复杂的控制过程，要想实现其有效而精确的自动 控制，仅仅采用单一的控制方法已远远不能达到预期的控制效果。现代较先进的焦炉加热 控制系统均采用前馈与反馈相结合以及控制和管理相融合的控制方案，在控制方法上引入 武汉科技大学硕士学位论文第3 页 了人工智能控制技术，其中包括神经网络、模糊控制、预测控制和专家系统等技术，并结 合多级控制系统达到对焦炉进行计算机控制的新水平，这将成为焦炉加热自动控制技术今 后发展的主要趋势【9 】。 神经网络自适应预测控制方法是一种融合了神经网络自适应思想和预测控制思想的 智能预测控制方法，在预测控制机理的框架下，以被控对象的神经网络自适应模型作为沟 通两者的桥梁。它的出现对于扩展预测控制的应用范围和提高控制品质有着十分重要的意 义【1 0 1 。 1 4 本文的工作 基于对贵州省六盘水市水城钢铁集团( 简称水钢) 焦化厂2 撑焦炉控制系统实际运行 状况的了解和掌握，以及对所用控制方法国内外现状的分析和研究，本课题将神经网络自 适应预测控制方法应用于焦炉炉温系统的控制。通过仿真实验和现场实际研究，表明该系 统能够对焦炉炉温进行自动控制，达到了焦炉炉温优化控制的效果。 另外，本文还对水钢焦化厂2 撑焦炉计算机控制系统结构及控制功能进行了设计，论 述了焦炉实际控制系统中所使用的硬件及软件的主要功能和特点，并对该系统进行了研究 和调试，达到了较好的效果。 第4 页武汉科技大学硕士学位论文 第二章焦炉概述 2 1 焦炉的发展 焦炉构造的发展，大致上可以分为四个阶段，即成堆干馏与窑、倒焰炉、废热式焦炉 以及现代蓄热式焦炉。 1 8 8 1 年德国建成了第一座副产焦炉。燃烧产生的高温废气直接从烟囱排入大气，故称 作废热式焦炉，这种焦炉所产的煤气几乎全部用于自身燃烧。为了减少能耗，降低成本， 并腾出部分焦炉煤气以供冶金、化工等其他部门用作燃料或原料，又发展成具有废热回收 装置的换热式或蓄热式焦炉。自从1 8 8 4 年建成第一座蓄热式焦炉以来，焦炉在整体上并没 有太大的变化，但在铸炉材料、炉体构造、有效容积和装备技术等方面都有了显著的进展。 随着耐火材料工业的发展，自本世纪2 0 年代起，焦炉耐火砖由粘土改为硅砖，使结焦时间 从2 4 2 8 h 缩短到1 4 1 6 h ，一代炉龄从1 0 年延长到2 0 2 5 年。 6 0 年代以来，高炉向大型化、高效化发展，焦炉发展的主要标志是大容积( 由5 0 年代 的3 0m 3 级发展至8 0 年代的7 0m 3 级) 、致密硅砖、减薄碳化室炉墙和提高火道温度。 焦炉的发展趋于满足下列要求： ( 1 ) 焦饼均匀成熟，4 0 - 6 0 m m 粒级的焦炭产焦率高，化学产品二次裂解损失少。 ( 2 ) 劳动生产率和设备利用率高。 ( 3 ) 加热系统阻力小，热工效率高，能耗低。 ( 4 ) 炉体坚固、严密、衰老慢、炉龄长。 ( 5 ) 调节方便，环境良好。 早在5 0 年代初，美国、前苏联等国家就已经对焦炉的操作和控制进行了研究，但是限 于当时的科技发展水平低，焦炉的工艺和设备又很复杂，取得的进展不大。到了7 0 年代， 随着计算机技术和自动控制理论的发展，使焦炉的计算机控制成为了可能。 国外的焦炉计算机控制始于7 0 年代的中期，自从1 9 3 7 年日本钢管公司在福山钢铁厂5 # 焦炉上首次成功地开发应用了焦炉燃烧控制系统以来，日本己有5 7 座焦炉实现了焦炉加热 过程的自动控制，其中的3 座焦炉还实现了单个燃烧室的加热控制。美国、法国、德国、 荷兰和芬兰等国也有一些焦炉实现了自动控制。但不论哪种系统，都必须具备以下两种功 能： ( 1 ) 控制最佳供热量，即根据设定的全炉代表温度或计算机计算的炼焦耗热量同条件 变化后( 煤气热值、煤水分以及装煤量、配煤质量等) 实测值的偏差来调节煤气供热量； ( 2 ) 调节废气含氧量( 或空气系数) ，实现最佳燃烧。利用分烟道含氧量( 或换算为空气 系数) 的测定值同目标值的偏差，在保证看火孔压力稳定的条件下及时调节分烟道吸力。煤 气流量按供热量换算，一般都设有热值指数自动调节系统：废气含氧量是由氧化错氧量分析 仪或磁氧分析仪连续检测的。 现有的焦炉加热控制技术，可基本归纳为两大类：前馈控制为主、反馈控制为辅的控 武汉科技大学硕士学位论文第5 页 制系统，反馈控制为主、前馈为辅的控制系统。前馈控制为主、反馈控制为辅的控制系统。 此系统有代表性的如法国的c r a p o 系统、比利时的c r m 系统、德国的a b c 系统、芬兰的 c p m s 系统和美国的大部分公司都采用这种控制策略。其特点是依据入炉煤的性状参数和 焦炉的平均温度计算炼焦热，再根据装煤量、生产任务或同时考虑废气带出热和炉体散热 等通过热平衡原理求得炼焦耗热量，或根据生产操作经验值给定炼焦耗热量。 反馈控制为主、前馈为辅的控制系统此系统有代表性的系统。如日本钢管的c c c s 系 统、日本钢铁公司的a c c 系统、荷兰霍戈文钢铁公司的c e t c o 系统。其共同的特点是首先 假定目标火道温度或标准火道温度、目标结焦终了时间或目标焦饼温度：然后由实测火道温 度或标准火道温度、结焦终了时间或焦饼温度与假定值之间的偏差进行校正，并考虑焦炉 炉温的滞后效应。各公司分别根据焦炉炉型、燃料种类和热工管理的不同建立结焦终了时 间判定模型、炉温控制模型、吸力控制模型和氧含量控制模型，以实现全炉自动控制和对 单个燃烧室的操作指导。 国内的焦炉加热控制技术自从1 9 6 9 年在鞍钢开发并投入使用后，相继在上海焦化厂、 包钢、武钢、梅山以及通化等厂得以应用，也积累了许多的经验。国内由于现场基础设备 水平相对不高且绝大多数无法进行大规模的资金投入，监测信息及控制手段受到较大的制 约，目前仍停留在全炉总供热量的控制水平上，无法实现对每个燃烧室单独进行控制。 国内在对于焦炉燃烧控制的研究中，将焦炉对象用二阶惯性环节进行近似描述，对象 的参数随着装炉煤水分、装煤量和煤质的变化以及结焦周期的变动而发生改变。采用广义 预测控制算法，辨识对象的参数，利用辨识出来的参数来计算求解控制率中所需要的中间 参数，从而计算控制量。但这种方法的缺点在于：焦炉是一种很复杂的工业窑炉，受到环 境干扰、人为干扰的因素非常多，把焦炉近似为二阶惯性环节是不准确的，同时对象参数 的确定受到很多因素的影响，需要的信号也很多，由于我国焦炉燃烧过程的自动化水平比 较低，在现场是很难满足这种控制要求的。 由于焦炉加热过程的复杂性，并且生产现场的基础自动化水平和生产工艺相差甚远， 在国内的研究中，也不乏采用智能控制方法对焦炉燃烧过程进行优化控制研究，并且已经 取得了一些成果。 2 2 焦炉生产工艺概述 焦炉是冶金工业中最复杂的炉窑，焦炉既是高温化学反应器，又是一种十分庞大而又 结构非常复杂的热工设备。它由多个炭化室和燃烧室交替配置而组成，炭化室和燃烧室仅 仅只有一墙之隔。以水钢焦化厂新2 撑焦炉为例，它是由3 6 个炭化室，3 7 个燃烧室和3 8 个蓄热室组成的。 炭化室是煤隔绝空气干馏的地方，而燃烧室是煤气燃烧的地方。每个燃烧室又包括一 定数量的立火道，其中每两个立火道作为一对，组成了一个气体通路，它的两端分别和下 面的蓄热室相连。煤气和空气在众多的燃烧室立火道内混合燃烧，热废气在高温下以辐射 传热的方式为主，并伴随有对流传热的方式，将热量通过炉墙传导给煤料，使煤料依次经 过结焦过程的各阶段而生成焦炭，炭化室均匀加热和充分利用废气余热，并利用定时来改 第6 页武汉科技大学硕士学位论文 变废气的流向，通过蓄热室来加热进入燃烧室的空气和煤气。 为了表述简明，将所有蓄热室、燃烧室和炭化室依次编号，而每个炭化室j 下下方蓄热 室的编号恰好比自身的编号，如图2 1 所示。图2 1 还表示了煤气流经焦炉的途径。每两 个蓄热室之间夹着一个燃烧室，每两个燃烧室之间夹着一个炭化室。在物理结构上，除了 边蓄热室外的其它蓄热室都处于炭化室的正下方。 在图2 1 中的箭头代表了煤气在焦炉中的流经途径。可以看出煤气是从底部蓄热室流 入的( 如图2 1 中8 号蓄热室情形) ，会进入两侧的燃烧室进行燃烧。燃烧结束后的废气下 降后进入另一个蓄热室排出( 如图2 1 中的9 号蓄热室) 。 一 q 0 0 岭 荨 号 燃 炭 几 厂 烧 化 专 室 夕k - 哆。 - o 、c ) 号 蓄 热 室 图2 1 气体流经途径示意图 由于燃烧室被分割成若干个立火道，当煤气进入燃烧室时总是从单数或者双数立火道 上升进行燃烧，燃烧结束后又从双数或单数立火道下降，直到煤气换向后，煤气进入和排 出所经历的立火道就相互交换。 由于焦炉炭化室的定期装煤、出焦和加热系统气流的定期换向，使得炭化室内的装煤、 出焦状态、加热火道内的气流组成以及焦炉各处温度场等在周转时间和换向时间内均产生 了周期性变化。 进入燃烧室燃烧的煤气可以是高炉煤气、焦炉煤气或者是这两种煤气的混合，焦炉煤 气和高炉煤气的热值和性状都不同，不同的煤气加热时的加热制度也不同。焦炉煤气可燃 成分浓度大、发热值高、燃烧速度快、煤气和废气的密度低；为了对焦炉均匀加热、方便 检查和控制，每个燃烧室的机、焦侧各选择了一个立火道作为测温火道，其温度分别代表 了机、焦侧温度，这两个火道温度的平均值应控制在使焦饼中心温度达到要求的温度，该 控制值称为标准火道温度。制定标准温度的依据：机、焦侧，上、中、下各点焦饼中心温 度均匀成熟；在任何结焦时间下，焦炉各部分温度不应该超过控制极限，以保证炉体不受 损害。标准温度是在规定结焦时间内保证焦饼成熟的主要温度指标。 用焦炉煤气加热时，加热系统阻力小、炼焦耗量低，增减煤气流量时，焦炉燃烧室温 度变化比较灵敏，但焦炉煤气价格相对较高且对设备腐蚀严重。高炉煤气发热值低，燃烧 速度慢，用高炉煤气加热时，废气和煤气密度较高，废气量也多，故耗热量高，加热系统 阻力大，使用高炉煤气时，必须经蓄热室预热后才能满足燃烧室温度的要求，但高炉煤气 武汉科技大学硕士学位论文第7 页 价格比较低。用于加热焦炉的高炉煤气热值有一定的要求，热值低的煤气对焦炉加热会带 来不利的影响，如煤气需要量增加，耗热量增高，热效率降低，这样会使加热设备系统和 炉内燃烧系统阻力增大，甚至会造成煤气设备能力和烟囱吸力不足，迫使结焦时间延长， 降低焦炉的生产能力，因此要设法提高煤气热值。往往在高炉煤气中掺入一定量的焦炉煤 气，即称为混合煤气加热。 机侧混 合煤气 图2 2 焦炉加热结构示意图 立火道温度的控制是通过调节焦炉煤气流量和高炉煤气流量( 压力) 进行的，如图 2 2 所示。由于流量和压力调节存在着一定的关系式因此可以转化。焦炉煤气通过焦炉煤 气主管进入，焦炉煤气主管上有专门的预热器，经过预热，如果是纯烧焦炉煤气，则焦炉 煤气不进入支管，而是由焦炉主管直接进入燃烧室燃烧；如果是混合煤气加热，则焦炉煤 气进入机侧和焦侧的焦炉煤气支管，与高炉煤气混合后进入蓄热室预热，进入燃烧室燃烧； 高炉煤气是通过高炉煤气主管进入，进入高炉煤气支管后，经蓄热室预热进入燃烧室燃烧， 在机、焦两侧的焦炉煤气支管和高炉煤气支管各有一个阀门来控制煤气流量。 2 3 水钢2 撑焦炉结构 表2 1 水钢新2 撑焦炉炉体主要尺寸 名称单位主要尺寸名称单位主要尺寸 炭化室长m m1 3 5 9 0燃烧室火道数个 2 8 炭化室高 n l m4 0 3 4 炉墙厚度i 砌 1 3 0 炭化室机侧宽m m 4 2 0燃烧室项厚i m n1 6 5 0 炭化室焦侧宽 n 1 1 1 1 4 8 0斜道区m m 8 5 0 炭化室平均宽m m 4 5 0 立火道中心距 n l m4 6 0 炭化室有效容积 m 32 1 4蓄热室层n h n3 5 7 0 炭化室中心距 n l m 1 1 0 0分烟道高 n 】m2 9 6 7 贵州省六盘水市钢铁集团公司焦化公司新2 撑焦炉为j n 6 2 型3 6 孔焦炉，炭化室高 第8 页武汉科技大学硕士学位论文 4 3 m ，单炉设计生产能力为2 0 万吨全焦年，设计周转时间为1 8 h ，设计生产炉龄为2 5 年。该炉体主要尺寸如表2 1 所示。 2 4 焦炉的控制特点和控制难点 从焦炉生产可知，焦炉的加热过程具有以下几个特点： ( 1 ) 焦炉属于间歇式的生产过程，是按照操作计划以单炉为单位进行操作，每炉的 实际结焦时间约为1 8 小时，焦炭成熟后取出。 ( 2 ) 焦炉对象具有大惯性和大滞后特性，焦炉煤气从进入蓄热室到对燃烧温度起到 作用时，要经过很多物理化学环节，中间过程具有较大的滞后性。焦炉温度的变化又相对 较慢，焦炉结构都是由吸热的耐火砖砌成，具有很强的蓄热性，对燃烧适合蓄热室的温度 的变化趋势有阻碍作用，因此具有较大的惯性。 ( 3 ) 过程机理复杂，具有非线性和变量间的耦合的复杂性，供气流量变量与实际焦 炉燃烧室温度之间流经物理、化学上的工艺，属于非线性过程：供气量、各种温度、各种 吸力、废气残氧量等变量间有制约关系，很难建立相关的数学模型，很多生产过程变量间 有制约关系。 ( 4 ) 生产过程中变量变化剧烈，导致干扰强烈，当某个炭化室处于推焦状态，对热 量需求少，会导致炉温上升；变换机交换期间蓄热室内煤气和空气量会大幅度变化，会导 致燃烧室温度急剧变化。焦炉中不同炭化室处于不同的结焦阶段，不同的结焦阶段对热量 的需求会有所不同。 ( 5 ) 焦炉是一个大的热封闭系统，温度测量具有其特殊性和复杂性。 焦炉生产中最重要的控制为焦炉温度控制，因为焦炉温度是影响焦炭质量、煤气消耗 量和推焦烟尘污染的关键因素。在相同的结焦周期中，如果焦炉温度过低则焦炭未完全成 熟，焦饼未完全收缩到正常状态，焦炭硬度小、密度高，推焦电流大：相反如果在相同的 结焦周期中，焦炉温度过高，焦饼收缩过头，焦炭过于成熟，焦炭硬度高、密度小，推焦 电流小，而且引起在推焦过程中产生的烟尘量。 经过长期的生产实践证明，焦炉燃烧加热过程具有强非线性、大时滞，并且生产过程 中有许多干扰和不确定因素，例如煤气热值、煤水分、生产操作等干扰，因此控制具有很 大的难度。针对水钢新2 号焦炉，为了提高焦炭质量，降低焦炉耗热量，提高煤气利用率， 延长焦炉寿命，存在以下两个主要的控制问题： ( 1 ) 立火道温度优化控制 立火道温度是焦炉燃烧加热过程的一个重要指标，但是由于焦炉生产的复杂性，其温 度与流量、压力关系很难建立一个确定的数学模型，采用常规的控制方法难以实现将直行 温度控制到要求的精度范围内。因此实际的生产需求迫切需要寻求一种先进的智能控制方 法，确定立火道温度和煤气量、空气量的关系。 ( 2 ) 煤气量和空气量的自动控制 温度的控制是一个慢过程，而煤气量和空气量的的控制过程是一个快过程。煤气量和 武汉科技大学硕士学位论文第9 页 空气量的稳定才能保证煤气的稳定燃烧，从而保证立火道温度的稳定。如果煤气量或空气 量波动过大，不仅会造成立火道温度的波动，还会造成煤气的浪费，环境的污染。在生产 中，对于煤气量和空气量的调节，由于影响因素较多，阀门特性各异，如果采用传统的p i d 控制，不能达到期望的效果。因此，如何保持煤气量和空气量的稳定是生产中急需解决的 问题。 第1 0 页武汉科技大学硕士学位论文 第三章预测控制算法 3 1 预测控制的发展及其应用 6 0 年代初，现代控制理论的研究取得了长足的发展，基于性能指标的优化控制理论 也逐渐成熟。这大大提高了人们对被控对象的认识。但在控制实践中，许多复杂工业系统 的数学模型很难精确建立，而且对象的结构和参数往往具有一定的不确定性，从工程应用 的角度，人们希望对象的模型尽量简化，系统在不确定性因素的影响下能保持良好的性能 ( 即鲁棒性) ，而且要求控制算法简单，易于实现，以满足实时控制的需要，在这种背景下 产生了预测控制。预测控制通常称为基于模型的预测控$ 1 j ( m p c ) ，又叫模型预测控制。2 0 世纪7 0 年代，最早由美国和法国几家公司先后提出，该算法直接产生于工业过程的实际 应用。2 0 世纪8 0 年代初开始真正发展起来。般而言，可将模型预测控制分为三大类： 第一类：基于非参数模型的预测控制算法。代表性的算法有r i c h a l e t ( 1 9 7 8 ) 和m e h r a ( 1 9 8 2 ) 等提出的模型算法控制( m a c ) c u t l 叫1 9 8 4 ) 等提出的动态矩阵控制( d m c ) 。这类 算法分别采用有限脉冲响应模型和有限阶跃响应模型作为过程预测模型，无需考虑模型结 构和阶次。可把过程时滞自然纳入模型中，尤其适合表示动态不规则的对象特性，适合处 理开环稳定多变量过程约束问题的控制。 第二类：基于参数化模型的预测控制算法。这类算法采用的是受控自回归积分滑动平 均模型( c a r i m a ) 或受控自回归滑动平均模型( c a r m a ) 。其中最具代表性的算法是 c l a r k e ( 1 9 8 7 ) 提出的广义预测控制( g p c ) 算法，它可用于开环不稳定、非最小相位和时变时 滞等较难控制的对象，并对系统的时滞和阶次不确定有良好的鲁棒性。但对于多变量系统， 算法实施较困难。 第三类：称为“滚动时域控制 ( r e c e d i n gh o r i g o nc o n t r o l ，r h c ) ，在理论界，由著 名的l q 或l q g 算法发展而来。对于状态空间模型，用有限时域二次性能指标再加终端 约束的滚动时域控制方法来保证系统的稳定性。 各类模型预测控制算法虽然在模型、控制和性能上存在许多差异，但其核心都是基于 滚动优化时域原理，算法中都包含了预侧模型、滚动优化和反馈校正三要素。 其中，广义预测控制( g p c ) 是随着自适应控制的研究而发展起来的一种预测控制算 法，由于各类最小方差控制器一般要求己知对象的时延，如果时延估计不准确，则控制精 度将大大降低：极点配置自校正控制器对系统的阶次十分敏感，这种对模型精度的要求， 束缚了自校正控制算法在复杂工业过程控制中的应用，人们期望能找到一种对数学模型要 求低、鲁棒性强的自适应控制算法。正是在这种背景下，1 4 8 7 年，c l a r k e 等人在保持最 小方差自校正控制的在线辨识、输出预测、最小方差控制的基础上，吸取了d m c 和m a c 中滚动优化的策略，提出了广义预测控制算法。 预测控制自问世以来，己在复杂工业过程中展现出诱人的应用前景，从而引起了工业 控制界和控制理论界的重视。近年来，从最初的化工、石油、电力部门的过程控制延伸到 武汉科技大学硕士学位论文第1 1 页 网络、冶金、轻工、机械等部门或系统，并取得了显著的经济效益，国内外对预测控制的 研究日趋广泛，美国控制年会( a c c ) ，i e e e 决策与控制年会( c d c ) 和国际自动控制联合会 ( w a c ) 世界大会和各种专门的学术会议几乎都有关于预测控制的专题讨论，关于预测控制 及其应用的文献不断地出现在各种杂志和国际会议上。我国近年来也有许多单位开展了预 测控制的理论和应用研究，取得了不少的新成果。预测控制已成为当前过程控制的重要分 支之一。 3 2 预测控制的基本原理 预测控制是以计算机为其实现手段的，因此其数学模型的建立和控制算法的推导都是 基于离散时间。预测控制不论其算法形式如何不同，都是建立在下述三项基本原理基础之 上的。 3 2 1 预测模型 预测控制是一种基于模型的控制算法，这一模型称为预测模型。预测模型的功能是根 据对象的历史信息和未来输入预测系统的未来输出。这里只强调模型的功能而不强调其结 构形式。因此，状态方程、传递函数这类传统的模型都可以作为预测模型。对于线性稳定 对象，甚至阶跃响应、脉冲响应这类非参数模型也可以直接作为预测模型使用。 此外，非线性系统、分布参数系统的模型，只要具各上述功能，也可以在对这类系统 进行预测控制时作为预测模型使用。 预测模型具有展示系统未来动态行为的功能，这样，我们就可像在系统仿真时那样， 任意地给出未来的控制策略，观察对象在不同控制策略下的输出变化，从而为比较这些控 制策略的优劣提供基础。 3 2 2 滚动优化 预测控制是一种优化控制算法，它通过某一性能指标的最优来确定未来的控制作用。 通常可取对象输出在未来的采样点上跟踪某一期望轨迹的方差最小，但也可以取其它更广 泛的形式，例如要求控制能量为最小而同时保持输出在某一给定范围内等等。性能指标中 涉及到的系统未来的行为，是根据预测模型由未来的控制策略决定的。 然而，需要强调的是，预测控制中的优化与传统意义下的离散最优控制有很大的差别， 这主要表现在预测控制中的优化是一种有限时段的滚动优化。在每一采样时刻，优化性能 指标只涉及到从该时刻起未来有限的时间，而到下一采样时刻，这一优化时段同时向前推 移。因此，预测控制不是用一个对全局相同的优化性能指标，而是在每一时刻有一个相对 于该时刻的优化性能指标。不同时刻优化性能指标的相对形式是相同的，但其绝对形式， 即所包含的时间区域则是不同的。因此，在预测控制中，优化不是一次离线完成的，而是 反复在线进行的，这就是滚动优化的含义，也是预测控制区别于传统最优控制的根本点。 3 2 3 反馈校正 预测控制是一种闭环控制算法。在通过优化确定了一系列未来的控制作用后，为了防 第1 2 页武汉科技大学硕士学位论文 止模型失配或因环境干扰而引起控制对理想状态的偏离，预测控制通常不是把这些控制作 用逐一地全部实施，而只是实现本时刻的控制作用。到下一采样时刻，则首先检验对象的 实际输出，并利用这一实时信息对基于模型的预测进行修正，然后再进行新的优化。 反馈校正的形式是多样的，可以在保持预测模型不变的基础上，对未来的误差做出预 测并加以补偿，也可以根据在线辨识的原理直接修改预测模型。不论取何种校正形式，预 测控制都把优化建立在系统实际的基础上，并力图在优化时对系统未来的动态行为做出较 准确的预测。因此，预测控制中的优化不仅基于模型，而且利用了反馈的信息，因而构成 了闭环优化。 综上所述，预测控制中的滚动优化不仅基于模型，而且利用了反馈信息，构成了闭环 优化，是一种基于预测模型预测未来输出、滚动实施优化并结合了闭环反馈校正的计算优 化控制算法。由于它对预测模型没有严格要求，对精度要求也不高，尤其是它用滚动的有 限时段优化取代了一次性的全局优化实现滚动优化控制，更符合实际工业过程控制的特 点，对克服系统的不确定性影响具有更强的鲁棒性。 3 3 广义预测控制算法 被控对象的数学模型采用下列离散差分方程描述 a ( z - 1 ) y ( k ) = b ( z - 1 ) u ( k 一1 ) + c ( z _ 1 ) o j ( k ) l a( 3 1 ) 其中a ( z _ 1 ) ，b ( z - 1 ) 和c ( z 1 ) 是后移算子z 的多项式。 a ( z 叫) = l + a iz - 1 + + 口刀。z 一 b ( z - 1 ) ：l + b lz 1 + + z 飞 c ( z 叫) = l + qz q + + 气z 一 “( 后) ) 和 y ( 后) 分别表示被控对象的输入和输出。= 1 一z 一，表示差分算子。这里 假定被控对象延时d = l 。若d l ，则只需令b ( z _ 1 ) 多项式中的前d _ l 项系数为零即可。 缈( 后) ) 表示均值为0 、方差为艿2 的白噪声。为了突出方法原理和推导简单起见，在 下面的推导中令c ( z 。1 ) = 1 。 ( 3 1 ) 式被称为受控自回归积分滑动平均模型( c o n t r o l l e da u t o r e g r e s s i v ei n t e g r a t e d m o v i n ga v e r a g e ) ，c a r i m a 模型具有下列特点： ( 1 ) 可描述一类非平稳扰动。 ( 2 ) 可保证系统输出稳态误差为零。c a r i m a 模型能自然地把积分作用纳入控制规律 中，因此阶跃负载扰动引起的偏差将自然消除。 为了得到歹步后输出y ( 尼+ j ) 的最优预测值，使用d i o p h a n t i n e 方程： 武汉科技大学硕士学位论文第1 3 页 1 = 弓( z _ ) 彳( z - i ) + z c ( z 1 ) ( 3 2 ) 其中：髟、c 是由彳( z 1 ) 和预测长度_ ，一l 唯一确定的多项式。 弓( z - i ) = + q z 。1 + + e j _ z 讥1 弓( z - i ) = 刀+ 石7 z q + + 丘z 1 式( 3 1 ) 两端乘以4 止7 ，可以得到 g a a y ( k + j ) = e _ ，b ( k + j 1 ) + 弓缈( 后+ j