JRPS控制器在烧结矿混合料自动配水上的应用

制器在 烧结矿 混合料 自动配水上 的 应用 许开瑜 （ 攀钢钒设备部 ） 摘 要 ： 介绍 如何应用 制器对 烧结矿 混合料水分 进行控制 ，保持 烧结矿中 混合料的水分 含量 相对 稳定 ，从而稳定 烧结矿质量 ，提高成品率 。 关键词 ： 烧结； 制器 ； 混合料 ； 水分稳定 0 引 言 从铁精矿 烧结 工序的 混合料物料 工艺流程可知 混 合 料 水 分 不仅受控于各加水点，而且受制于原料自身的水分及原料配比。采用适 宜 的 水分 控制方式 稳定 烧结混合料水 分 是保障烧结矿质量的关键。本研究通过比较几种控制方式，确定采用 制器 。 1 水分控 制器选择 控制算法比较 目前，各种控制算法 种类繁 多，传统的 法， 神经网络算法 ，粒子群优化算法， 法等。法即通过比例、微分、积分过程的算法 控制 ，优点 是 能较好地解决线性 过程 控制。不足之处 是 对非线性控制误差较大，稳定性能差。 神经网络算法 是应用最普遍的神经网络模型之一，它基于成熟并得到广泛应用的 法，它具有以下优点： 理论上可以充分逼近任意复杂的非线性关系； 具有很强的容错性，因为信息是分布存贮于网络内的神经元中； 可并行处理，使得计算速度较快； 可 以处理不确定或不知道的系统，因为神经网络具有自学习和自适应能力； 具有很强的信息综合能力，能同时处理定量和定性的信息，能很好地协调多种输入信息关系，适用于多信息融合和多媒体技术。 但 神经网络 算法 也存在 以下问题： 从数学上看，它是一个非线性优化问题，这就不可避免地存在局部极小问题； 运算量大，训练时间长，收敛速度慢； 网络对参数的初始设置比较敏感； 网络的结构参数 (包括隐层数、隐层节点数 )和运算参数 (如步长、非线性函数的选择 )等都尚无公认的理论指导，往往是根据经验选取的，一旦选择不当系统性能将恶化，甚至导致不收敛。 粒子群优化算法 是一种基于迭代的优化工具，系统初始化为一组随机解，通过某种方式迭代寻找最优解，但粒子群优化算法没有 “选择 ”、 “交叉 ”、“变异 ”算子，编码方式也较简单。 法是在综合 神经网络算法和粒子群优化算法的各自优点，弥补二者不足之处而得出的一种算法。主要解决在过程控制中阶跃响应滞后问题。 基 于 神经网络算法和粒子群优化算法 控制过程 出现滞后解决的一种算法。 由于控制作用只有在滞后时间过去之后才会表现出来，为了避免增加的控制作用会过度调节 操作变量最后导致被控变量出现大范围的振荡，因此 粒子群优化算法训练神经网络预估的方法。 神经网络本质是一种并行结构，它通过信号在底层输入端的神经元输入及相互连接的权值组成的网络来解决控制问题。神经网络 具有很强的信息综合能力，它能同时处理大量不同类型的输入，能很好 地 解决输入信息的非线性和时变性问题，神经元网络可以任意逼近非线性函数，可学习和自适应不知道或者不确定的系统，如果系统发生变化，可通过自动修改网络权值来实现。 抗滞后控制器利用神经网络的特殊技术实现滞后预估，预估器在滞后时间消逝 之前产生一个人为模拟的偏差。这一偏差可使控制器马上 “感到 ”自己的控制作用，从而避免了继续盲目地增加控制作攀 钢 技 术 39 用而造成超调，以至于产生控制振荡。与传统的史密斯预估器不同，抗滞后 预估器不需要过程的精确模型，只要用户粗略估计过程的滞后时间和时间常数。若估计不符合实际的过程参数，将由控制器自适应算法来弥补这些差异，从而能够解决配水过程中存在的大滞后与非线性问题。 制器 比较传统 制的优势见表 1。表 1 制器与传统 制比较 功能 传统 制方式 制方式 应用难度 需要复杂的人工整定 输入基本的参数即可 自适应能力 环境改变后需要重新调整 可以随着环境的改变进行不断的自我学习 建模过程 需要 不需要 更改比例积分微分参数 需要 不需要 振荡现象 存在 不存在 抗滞后能力 需要准确 地 了解滞后各种参数 仅仅需要了解滞后时间即可 上位机组态 不方便 可以通过 式连接 控制复杂系统能力 效果较差 效果较好 由于烧结配水过程是一个典型的大滞后过程，对于滞后的控制过程，控制作用只有在滞后时间过去之后才会表现出来，为了避免增加的控制作用会过度调节操作变 量 ， 最后导致被控变量出现大范围的振荡，在攀钢 1号烧结机的自动配水系统中控制器选择使用 可以随着过程对象的增益变化动态调整当前控制策略，从而实现对于过程增益变化的自适应控制，具有滞后时间变化时的抗滞后能力，这种技术突破极大地提高了抗滞后控制的有效性和实用性，可以有效地解决工程对控制的要求。 2 控制组态实现 攀钢 炼铁厂 6 号烧结机的自动配水控制系统中，选用 制器实现一个前馈加反馈的串级控制回路，外环选用专用抗滞后的 制器，可以解决控制对象存在的大滞后问题，内环选用普通 制器，实现内环水流量的控制。在此前馈加反馈的串级控制回路中，前馈控制及时，反馈控制可消除剩余偏差，串级控制系统可改善系统的动态特性，对负荷变化的适应性强，有较强的抗扰动能力等特点。其控制回路框图如图 1、 图 2 所示。 图 1 一混控制回路框图 混合料在一次混合机、二次混合机加水过程中，对过程产生扰动的因素很多，要实现对配水的较好控制，就必须对各干扰因素有充分的考虑。 在配水过程中会对混合料水分会产生影响因素主要有：配 料总流量变化，生石灰流量及加水量变化，冷返矿、热返矿的流量变化，进入混合机的混合料的原始水分的变化；混合料在运输过程中，水分会有不同程度的蒸发，一混的水分测量值等。 40 2010 年第 33 卷第 2 期 生石灰加水量 总流量 返矿流量 混水 分 目标值 水份控制 （ 水流量控制 （ 加水过程 一次混合 水流量测量 水 分 测量 二次混合机 原料 图 2 二混控制回路框图 针对实际的现场工艺和生产过程，对于系统的前馈量进行规划调整。 在一次加水 系统中需要考虑的前馈量有：配料总流量、生石灰加水流量、返矿流量。 在二次加水系统中需要考虑的前馈量有：进入混合机的物料总流量；在现场进行系统的调试过程中，根据各前馈量的变化引起的干扰大小进行相应的前馈增益值的设定，使得控制 器能 够在各前馈量变化时及时得到响应处理。加入混合机的水流量和红外水分仪测量的水分 值分别作为内环和外环的反馈量。 3 系统结构 自动配水系统结构见图 3。 图 3 自动配水系统结构框图 在一次加水时，根据前馈与反馈的控制，可以把物料的多种干扰影响减小到最低程度，使一次混合机混合后的混合料水分控制在一定的范围以内，所以一次加水也被称为粗调；二次加水在一次加水的基础上进行微调，即可使混合料的水分达到控制的要求。 在设备的运行期间，还经常停料、上料以及缓料等；另外，因事故造成的突然停机也 时有发生。在如此多变的工况下，需要对混合料的水分进行实时检测并控制加水流量，保证在任何工况下都能正常运行。 4 结语 制器自 2009 年 9 月 应用于 攀钢炼铁厂6 号烧结机自动配水系统以来， 稳定混合料水分 后，改善 了 混合料粒度组成 和 烧结料层透气性，提高 了烧结料层和台时产量 。 烧结机 稳定 操作，确保烧结矿实物质量，提高 了 成品率 。 减少烧结料层波动，降低 了 固体燃料消耗。 编辑 余文华 收稿日期： 2010 混现场输入信号 一混