信息融合的高爐鼓風(fēng)機(jī)防喘振控制策略研究

田 海，劉赫軒

(內(nèi)蒙古科技大學(xué)信息工程學(xué)院，內(nèi)蒙古 包頭 014010)

信息融合的高爐鼓風(fēng)機(jī)防喘振控制策略研究

田 海，劉赫軒

(內(nèi)蒙古科技大學(xué)信息工程學(xué)院，內(nèi)蒙古 包頭 014010)

隨著全球經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展，高爐煉鐵追求的目標(biāo)也更高。鼓風(fēng)機(jī)是高爐煉鐵的核心設(shè)備，控制喘振的發(fā)生勢(shì)在必行。喘振是高爐鼓風(fēng)機(jī)特有的不穩(wěn)定運(yùn)行工況，生產(chǎn)過程中如果發(fā)生喘振而沒有及時(shí)采取控制措施，便會(huì)造成很大經(jīng)濟(jì)損失，同時(shí)會(huì)對(duì)鼓風(fēng)機(jī)在極短時(shí)間內(nèi)造成重大損害。通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)高爐鼓風(fēng)機(jī)是否發(fā)生喘振進(jìn)行檢測(cè)，再采用恒壓逼近防喘振線的控制策略及防喘振閥模糊PID控制策略加以控制，實(shí)現(xiàn)了高爐鼓風(fēng)機(jī)安全有效運(yùn)行的目標(biāo)。其中，恒壓逼近防喘振線的控制策略較固定極限流量法和可變極限流量法提高了鼓風(fēng)機(jī)的性能和效率，并且加大了有效的工作區(qū)間；防喘振閥開度的模糊PID控制策略，使動(dòng)態(tài)響應(yīng)及控制精度得到了很大的提高。Matlab仿真試驗(yàn)結(jié)果表明，模糊PID控制穩(wěn)態(tài)調(diào)節(jié)時(shí)間較短，響應(yīng)速度加快，超調(diào)量明顯減少，控制精度及穩(wěn)定性良好。這些控制方法的共同作用，使監(jiān)控系統(tǒng)達(dá)到了提高工作效率和減少能耗的控制目標(biāo)，使控制系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性、可靠性、自動(dòng)化水平得到了全面的提升。

高爐鼓風(fēng)機(jī)； 防喘振； 喘振預(yù)測(cè)； 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 模糊PID控制； Matlab； 仿真

0 引言

離心式、軸流式鼓風(fēng)機(jī)已在國內(nèi)外得到廣泛使用。與離心式風(fēng)機(jī)相比，軸流式風(fēng)機(jī)較優(yōu)點(diǎn)較多,例如體積小、質(zhì)量輕、容量大等，因此國內(nèi)大中型使用高爐生產(chǎn)的企業(yè)大多采用軸流式風(fēng)機(jī)。喘振是高爐鼓風(fēng)機(jī)特有的不穩(wěn)定運(yùn)行工況[1]，對(duì)穩(wěn)定工作范圍和運(yùn)行效率的影響非常大。另外，高爐鼓風(fēng)機(jī)直接與高爐相連接。和大多數(shù)壓縮機(jī)相比較，它沒有儲(chǔ)氣罐,因此更容易發(fā)生喘振。如果喘振突然發(fā)生，會(huì)阻礙高爐的正常生產(chǎn)。本文通過對(duì)高爐鼓風(fēng)機(jī)防喘振控制線以及防喘振閥控制方式的研究，有效地?cái)U(kuò)大了高爐鼓風(fēng)機(jī)的安全運(yùn)行范圍，降低了高爐鼓風(fēng)機(jī)發(fā)生喘振的概率。

1 喘振的現(xiàn)象、影響因素及預(yù)測(cè)

1.1 喘振現(xiàn)象及影響因素

喘振發(fā)生時(shí)，高爐鼓風(fēng)機(jī)出口的氣體壓力和流量發(fā)生周期性的劇烈振蕩，頻率低且振幅大，機(jī)身連同管網(wǎng)系統(tǒng)也會(huì)隨之產(chǎn)生強(qiáng)烈振動(dòng)，同時(shí)發(fā)出類似吼叫或哮喘的噪聲。喘振破壞了生產(chǎn)工藝系統(tǒng)的穩(wěn)定性，同時(shí)使高爐鼓風(fēng)機(jī)的性能嚴(yán)重惡化[2]。根據(jù)鼓風(fēng)機(jī)固有特性,當(dāng)鼓風(fēng)機(jī)運(yùn)行時(shí)的流量低于某一極限值后(恒壓下)，鼓風(fēng)機(jī)運(yùn)行將不穩(wěn)定。這時(shí)系統(tǒng)內(nèi)出現(xiàn)的周期性振蕩氣流，將會(huì)對(duì)轉(zhuǎn)子造成很大的負(fù)荷,鼓風(fēng)機(jī)的葉片會(huì)受到比之前大很多的壓力；嚴(yán)重時(shí)，甚至?xí)馆S瓦和葉片全部損壞。所以高爐鼓風(fēng)機(jī)運(yùn)行時(shí)，一定要做好對(duì)喘振工況的控制措施。

引起喘振的原因較為復(fù)雜。誘發(fā)喘振的直接原因是機(jī)組及管網(wǎng)系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)不穩(wěn)定，包括內(nèi)部因素和外部因素[3]。外部因素主要與高爐鼓風(fēng)機(jī)的入口流量和管網(wǎng)系統(tǒng)的負(fù)荷有關(guān)；同時(shí)還與高爐鼓風(fēng)機(jī)的轉(zhuǎn)速，被加壓氣體的溫度、壓力、氣體分子量，以及管網(wǎng)阻力和管網(wǎng)容量有直接關(guān)系。

1.2 喘振的預(yù)測(cè)

鼓風(fēng)機(jī)的喘振流量大于實(shí)際運(yùn)行流量、管網(wǎng)壓力高于鼓風(fēng)機(jī)的出口壓力、氣體分子量和氣體入口溫度變化太大及靜葉角的變化太快等，都會(huì)導(dǎo)致高爐鼓風(fēng)機(jī)發(fā)生喘振。因此，喘振是上述因素共同作用的結(jié)果。然而，想要找出喘振和這些影響因素之間關(guān)系是很困難的。本文采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法判斷喘振，具體如圖1所示。

圖1 喘振判斷示意圖

圖1中，通過采集多變量之間的關(guān)系數(shù)據(jù)來獲取變量之間的關(guān)系，并采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和結(jié)構(gòu)來“記憶”，使新產(chǎn)生的工藝數(shù)據(jù)輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，“判斷”出系統(tǒng)對(duì)應(yīng)的工作狀態(tài)[4],即喘振是否發(fā)生。

2 高爐鼓風(fēng)機(jī)的防喘振控制

2.1 恒壓逼近防喘振線控制

目前，針對(duì)高爐鼓風(fēng)機(jī)喘振的控制主要有兩種方法。①被動(dòng)控制方式,又稱為開環(huán)控制方式,即在其特性曲線上設(shè)定一條防喘振線,防喘振控制器的設(shè)定值就是設(shè)定的這條防喘振線所對(duì)應(yīng)的流量值,用這條防喘振線來控制防喘振閥的開關(guān)。②主動(dòng)控制方式,又稱為閉環(huán)控制方式。本文主要討論在壓力不變時(shí)的被動(dòng)控制方式，即低流量觸碰到防喘振線時(shí),防喘振閥開始動(dòng)作。恒壓逼近防喘振控制線特性曲線如圖2所示。

圖2 恒壓逼近防喘振控制線特性曲線

圖2中的喘振線是高爐鼓風(fēng)機(jī)在不同轉(zhuǎn)速n下的運(yùn)行的情況，n1>n2>n3>n4。工藝要求恒定的機(jī)組出口壓力值為Pl，由系統(tǒng)恒壓PID控制器控制高爐鼓風(fēng)機(jī)來維持壓力Pl。當(dāng)系統(tǒng)工況發(fā)生變化，工作點(diǎn)在恒壓控制線上向左移動(dòng)到A點(diǎn)時(shí)，正好以轉(zhuǎn)速n4撞到可變極限流量法設(shè)定的防喘振線。若按可變極限流量法進(jìn)行控制，喘振閥這時(shí)應(yīng)該開始調(diào)節(jié)。若流量繼續(xù)減小，工作點(diǎn)在轉(zhuǎn)速為n4的性能曲線上由A點(diǎn)向E點(diǎn)移動(dòng)，喘振安全裕量S=AC。防喘振系統(tǒng)改造設(shè)計(jì)后，流量繼續(xù)減小時(shí)采取恒壓逼近喘振線的控制策略，即沿著恒壓控制線P由A點(diǎn)向D點(diǎn)移動(dòng)，此時(shí)的實(shí)際安全裕量為AD=AC+CD，較可變極限流量法多了CD的安全裕量。按照與可變極限流量法安全裕量相同的原則進(jìn)行設(shè)計(jì)，喘振安全裕量S=BD=AC，其工作點(diǎn)由A點(diǎn)繼續(xù)向左移動(dòng)到B點(diǎn)(AB=CD)時(shí)，防喘振閥才會(huì)進(jìn)行調(diào)節(jié)。系統(tǒng)需要的恒壓設(shè)定值Pl變化時(shí)，就可以形成一條新的恒壓逼近防喘振控制線[5]。這樣設(shè)計(jì)高爐鼓風(fēng)機(jī)穩(wěn)定運(yùn)行的工作區(qū)間較可變極限流量有了進(jìn)一步的擴(kuò)大，它的性能和效率得到進(jìn)一步的提升。同時(shí)，采用以工作壓力Pl逼近喘振線的控制方式，可以在防喘振閥動(dòng)作前最大限度地滿足工藝恒壓的控制需求，起到穩(wěn)定系統(tǒng)的作用。

2.2 分程控制策略

本文中的防喘振控制線對(duì)應(yīng)的喘振流量就是防喘振控制器的設(shè)定值，防喘振閥的調(diào)節(jié)是通過檢測(cè)高爐鼓風(fēng)機(jī)的入口壓力和流量，同時(shí)結(jié)合當(dāng)前鼓風(fēng)機(jī)的運(yùn)行工況來控制的[6]。防喘振控制流程如圖3所示。

圖3 防喘振控制流程圖

為了擴(kuò)大鼓風(fēng)機(jī)放風(fēng)控制閥的可調(diào)范圍,放風(fēng)控制采取分程控制策略。所謂分程控制是指一個(gè)控制器的輸出同時(shí)送往兩個(gè)或多個(gè)控制閥,每個(gè)控制閥根據(jù)工藝要求在控制器輸出的信號(hào)范圍內(nèi)起控制作用。為了擴(kuò)大高爐鼓風(fēng)機(jī)的防喘振閥可調(diào)范圍,高爐鼓風(fēng)機(jī)的防喘閥設(shè)置主、副防喘振閥,使放風(fēng)量變化范圍大,反應(yīng)迅速。發(fā)生喘振時(shí)，優(yōu)先采用反應(yīng)迅速的副防喘振閥進(jìn)行放風(fēng)，其作用是使放風(fēng)穩(wěn)定。主放風(fēng)閥只有在需要緊急迅速放風(fēng)時(shí)才啟動(dòng)。

2.3 放風(fēng)閥開度的模糊PID控制策略

高爐鼓風(fēng)機(jī)防喘振控制系統(tǒng)追求控制目標(biāo)是：在保證高爐鼓風(fēng)機(jī)安全平穩(wěn)運(yùn)行的前提下，在工藝要求的壓力和流量范圍內(nèi)，充分利用高爐鼓風(fēng)機(jī)的有效工作區(qū)域來提高高爐鼓風(fēng)機(jī)的運(yùn)行效率，盡可能減少防喘振閥的動(dòng)作次數(shù)，從而避免能源浪費(fèi)。喘振安全裕量S越大，越能保證機(jī)組的安全運(yùn)行；但防喘振閥的動(dòng)作機(jī)會(huì)也相應(yīng)增多，使高爐鼓風(fēng)機(jī)的工作區(qū)間被壓縮。增大安全裕量S來保證機(jī)組的安全運(yùn)行是以犧牲控制目標(biāo)為代價(jià)的。喘振安全裕量S越小，防喘振閥的動(dòng)作機(jī)會(huì)就越小，高爐鼓風(fēng)機(jī)的工作區(qū)間就會(huì)變大。為保證機(jī)組的安全運(yùn)行，從動(dòng)態(tài)響應(yīng)速度和控制穩(wěn)態(tài)精度兩方面對(duì)防喘振閥的開度控制提出了較高的控制要求。

常規(guī)PID控制器具有較高的控制精度，并且能夠消除靜態(tài)誤差，但動(dòng)態(tài)響應(yīng)慢。模糊控制器與PID控制器相比，具有良好的動(dòng)態(tài)性、魯棒性和控制效果;但其缺點(diǎn)是系統(tǒng)靜態(tài)誤差無法消除[7]。本文采用模糊控制和常規(guī)PID控制相結(jié)合的模糊PID控制器，以解決上述控制器單獨(dú)使用時(shí)的問題。

3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立

在多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法中，由于BP算法在數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)研究中的普遍性，故本文利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立鼓風(fēng)機(jī)工作在小流量情況下的預(yù)測(cè)模型。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是按照誤差反向傳播訓(xùn)練和學(xué)習(xí)的多層前饋網(wǎng)絡(luò)。它能建立非線性及較復(fù)雜系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，同時(shí)還具有容錯(cuò)能力高、泛化能力強(qiáng)等特點(diǎn)[8]。

(1)輸入輸出變量的選取。

根據(jù)數(shù)據(jù)相關(guān)性分析、專家經(jīng)驗(yàn)及風(fēng)機(jī)工藝制度，選取輸入變量為進(jìn)氣壓力、入口流量、靜葉角變化、進(jìn)氣溫度、噪聲以及出口壓力，輸出變量為喘振流量。該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為6輸入、1輸出的網(wǎng)絡(luò)，所以應(yīng)選取7個(gè)隱含層神經(jīng)元。

(2)作用函數(shù)的選擇。

輸入輸出層選擇線性函數(shù)：f(x)=a×x。

(3)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的建立。

根據(jù)輸入、輸出變量和激勵(lì)函數(shù)構(gòu)建的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖4所示。

圖4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖

(4)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練。

訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在Matlab 2014a的環(huán)境下進(jìn)行，將276組數(shù)據(jù)分成2組，前200組數(shù)據(jù)用來訓(xùn)練，后76組數(shù)據(jù)作為測(cè)試，具體步驟如下。①將標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)導(dǎo)入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并對(duì)其進(jìn)行初始化。②進(jìn)行BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，設(shè)置訓(xùn)練目標(biāo)為4×10-7，迭代次數(shù)最高設(shè)為100。③修正權(quán)值，當(dāng)達(dá)到訓(xùn)練目標(biāo)或達(dá)到最高迭代次數(shù)時(shí)，停止訓(xùn)練。 ④分析網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際輸出之間的誤差，若誤差滿足要求，則保存網(wǎng)絡(luò)。

4 模糊PID控制器的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

4.1 模糊PID控制器的設(shè)計(jì)

模糊PID控制器由常規(guī)PID控制器和模糊控制器組成，其原理結(jié)構(gòu)如圖5所示。

圖5 模糊PID控制器原理結(jié)構(gòu)圖

采集機(jī)組入口處流量傳感器的實(shí)時(shí)流量，作為模糊PID控制器的反饋流量值。本文模糊推理部分的輸入值是反饋流量值與給定流量值的偏差e和偏差變化率ec，利用模糊推理參數(shù)校正的輸出結(jié)果u對(duì)常規(guī)PID控制器的比例KP、積分KI和微分KD參數(shù)進(jìn)行實(shí)時(shí)校正[9]。防喘振閥開度的給定值是常規(guī)PID控制器的輸出值，用來動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)其開度的大小。模糊PID控制器按雙向調(diào)節(jié)進(jìn)行設(shè)計(jì)，從而使模糊PID控制器能夠在具有雙向調(diào)節(jié)特性的系統(tǒng)中運(yùn)行良好。

4.2 模糊PID控制器在PLC中的實(shí)現(xiàn)

為提高系統(tǒng)的可靠性，直接采用Profibus-DP現(xiàn)場(chǎng)總線上的CPU315-2DP PLC，實(shí)現(xiàn)模糊PID控制器的控制功能。為增強(qiáng)控制的實(shí)時(shí)性，減少PLC的程序運(yùn)算量，模糊PID控制器的模糊推理部分輔助設(shè)計(jì)要借助Matlab中的模糊邏輯工具箱，并將軟件輔助設(shè)計(jì)結(jié)果(模糊推理部分的輸出結(jié)果)轉(zhuǎn)換為CPU315-2DP PLC可以讀取的查詢表，同時(shí)將該表存儲(chǔ)于CPU315-2DP PLC的DB數(shù)據(jù)塊內(nèi)。系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)，CPU315-2DP PLC根據(jù)e和ec的實(shí)時(shí)輸入值，直接通過查表程序獲得ΔKP、ΔKI和ΔKD的補(bǔ)償值。隨后在CPU315-2DP PLC內(nèi)利用ΔKP、ΔKI和ΔKD對(duì)PID控制器的3個(gè)參數(shù)KP、KI和KD進(jìn)行實(shí)時(shí)校正后，直接賦值給常規(guī)PID控制器。

4.3 仿真試驗(yàn)和運(yùn)行效果的對(duì)比

在Matlab中，采用常規(guī)PID控制器進(jìn)行仿真，得出常規(guī)PID控制器的階躍響應(yīng)仿真波形。采用模糊PID控制器對(duì)相同的被控對(duì)象進(jìn)行仿真，得出模糊PID控制器的階躍響應(yīng)仿真波形。常規(guī)PID控制器和模糊PID控制器的階躍響應(yīng)波形如圖6所示。

圖6 階躍響應(yīng)波形圖

圖6表明，模糊PID控制器超調(diào)量為16%，常規(guī)PID控制器超調(diào)量為55%。模糊PID控制器調(diào)節(jié)到穩(wěn)態(tài)的時(shí)間為35 s,常規(guī)PID控制器調(diào)節(jié)到穩(wěn)態(tài)的時(shí)間為48 s。它們的穩(wěn)態(tài)時(shí)間相近，但是超調(diào)量相差較大。與常規(guī)PID控制器相比，模糊PID控制器穩(wěn)態(tài)調(diào)節(jié)時(shí)間較短，響應(yīng)速度較快，超調(diào)量明顯減少，控制精度及穩(wěn)定性良好。模糊PID控制器的控制性能較常規(guī)PID控制器有很大提高。

5 結(jié)束語

與固定極限流量法和可變極限流量法相比，恒壓逼近防喘振線的控制策略提高了鼓風(fēng)機(jī)的性能和效率，并加大了有效工作區(qū)間。分程控制有效降低了喘振發(fā)生概率。防喘振閥開度的模糊PID控制策略，將模糊控制和PID控制相結(jié)合，使動(dòng)態(tài)響應(yīng)及控制精度得到了很大提高。這些控制方法的共同作用是：使監(jiān)控系統(tǒng)達(dá)到提高工作效率和減少能耗的控制目標(biāo)，使控制系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性、可靠性、自動(dòng)化水平得到全面提升。

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Research on the Anti-Surge Control Strategy of Blast Furnace Blower Based on Information Fusion

TIAN Hai,LIU Hexuan

(Information Engineering College,Inner Mongolia University of Science and Technology,Baotou 014010，China)

With the rapid development of the global economy, the goal of blast furnace ironmaking is higher. The blower is the core equipment of blast furnace ironmaking, and it is imperative to control the surge. The surge is not stable operation of blast furnace blower unique production process, if the surge happens and there is no time to take control measures, it will cause great economic loss, but also make the blower causes serious damage in a very short period of time.Test whether for blast furnace blower surge by BP neural network, then the approximate control strategy are applied are applied of anti surge line of anti surge valve and constant pressure fuzzy PID control strategy are applied to control, realize the effective operation of the blast furnace blower safety target. The constant pressure approximation control strategy of anti surge line than the fixed limit flow and variable limit flow method to improve the performance and efficiency of the blower, and increase the effective working range;anti surge valve opening degree of fuzzy PID control strategy, the dynamic response and control precision has been greatly improved. Finally, the Matlab simulation,results show that the fuzzy PID control has a shorter steady-state regulation time, faster response speed, less overshoot, better control accuracy and good stability. The joint action of these control methods makes the monitoring system achieve the control goal of improving work efficiency and reducing energy consumption, so that the real-time, reliability and automation level of the control system have been comprehensively promoted.

Blast furhance blower; Anti-surge； Surge prediction； Neural network； Fuzzy PID control； Matlab; Simulation

內(nèi)蒙古自治區(qū)自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(2017MS0603)

田海(1968—)，男，碩士，副教授，主要從事自動(dòng)化方向的研究。E-mail:tian680125@163.com。 劉赫軒(通信作者)，男，在讀碩士研究生，主要從事自動(dòng)化方向的研究。E-mail:1074512540@qq.com。

TH39;TP27

A

10.16086/j.cnki.issn1000-0380.201708008

修改稿收到日期:2017-02-21