陳文波
摘要:轉(zhuǎn)爐煉鋼在吹煉時(shí),會(huì)產(chǎn)生大量轉(zhuǎn)爐煤氣,轉(zhuǎn)爐煤氣成分中CO含量很高。特別是在吹煉中期CO的濃度可達(dá)80%左右。CO具有很高的回收價(jià)值。通過(guò)轉(zhuǎn)爐煤氣的回收,節(jié)約大量能源和對(duì)煙塵利用,能夠變廢為寶,又凈化了自然環(huán)境。精確地控制爐口的壓力是提高煤氣的回收量的前提。爐口的壓力控制一些采用傳統(tǒng)PID控制方法,但煤氣回收效果差,將模糊PID控制器進(jìn)行實(shí)際應(yīng)用。
關(guān)鍵詞: 爐口微差壓;模糊PID;煤氣
中圖分類(lèi)號(hào):TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A
文章編號(hào):1009-3044(2019)07-0250-02
轉(zhuǎn)爐煉鋼在吹煉時(shí),會(huì)產(chǎn)生大量轉(zhuǎn)爐煤氣,轉(zhuǎn)爐煤氣成分中CO含量很高。特別是在吹煉中期CO的濃度可達(dá)80%左右。CO具有很高的回收價(jià)值。通過(guò)轉(zhuǎn)爐煤氣的回收,節(jié)約大量能源和對(duì)煙塵利用,能夠變廢為寶,又凈化了自然環(huán)境。精確地控制爐口的壓力是提高煤氣的回收量的前提。如爐內(nèi)壓力大于大氣壓力,則煙氣噴出,污染環(huán)境,降低煤氣的回收量;如爐內(nèi)壓力小于大氣壓力,則從爐口吸入空氣使CO燃燒而變成CO2,也降低了合格煤氣的回收量。從理論上講,微差壓控制應(yīng)在±0Pa左右,但在實(shí)際運(yùn)行中,根據(jù)排煙效果及回收煤氣的質(zhì)量微差壓一般控制在±10Pa。要想回收和利用轉(zhuǎn)爐煤氣,就必須控制好爐口微差壓。
1 爐口微差壓控制系統(tǒng)的描述
在轉(zhuǎn)爐煉鋼過(guò)程中,冶煉初期從兌鋼水和加廢鋼后,開(kāi)始吹氧氣,煙氣量會(huì)迅速提高,RD閥口開(kāi)度也較大;在吹氧停止后煙氣量較少,RD閥口開(kāi)度也較小。這里有個(gè)關(guān)鍵的設(shè)備是RD閥,它是連接轉(zhuǎn)爐煉鋼與煤氣回收的關(guān)鍵設(shè)備,它的控制決定著轉(zhuǎn)爐煤氣的回收。所以,RD閥的自動(dòng)控制在整個(gè)過(guò)程里顯得很重要。首先人工設(shè)定爐口微差壓數(shù)值為(-10~+10Pa),測(cè)量轉(zhuǎn)爐爐口實(shí)際值,當(dāng)設(shè)定值和實(shí)際值有了差值以后,PLC會(huì)發(fā)出調(diào)節(jié)信號(hào),液壓伺服閥動(dòng)作根據(jù)調(diào)節(jié)信號(hào)動(dòng)作,最后實(shí)際值與設(shè)定值幾乎一樣,達(dá)到爐口微差壓的精確控制,通過(guò)爐口微差壓的精確控制,可以提高回收煤氣的品質(zhì)和煤氣回收量。
根據(jù)模糊控制的優(yōu)缺點(diǎn),本課題中在爐口微差壓控制中采用模糊PID控制。
2 爐口微差壓控制
在冶煉初期從兌鋼水和加廢鋼后,開(kāi)始吹氧氣,煙氣量會(huì)迅速提高,RD閥口開(kāi)度也較大;在吹氧停止后煙氣量較少,RD閥口開(kāi)度也較小。這里有個(gè)關(guān)鍵的設(shè)備是RD閥,它是連接轉(zhuǎn)爐煉鋼與煤氣回收的關(guān)鍵設(shè)備,它的控制決定著轉(zhuǎn)爐煤氣的回收。所以,RD閥的自動(dòng)控制在整個(gè)過(guò)程里顯得很重要。下圖為模糊PID控制的爐口微差壓控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖。
從上圖可以看出,對(duì)RD閥的自動(dòng)控制就顯得尤為重要。
3 爐口微差壓模糊PID控制
模糊控制的核心是利用模糊理論將人的模糊的策略轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)可執(zhí)行的語(yǔ)言,通常情況下,被控變量的誤差及其變化率較為容易獲取,將模糊控制的思想引入PID控制,即為模糊PID控制,其系統(tǒng)框圖如圖2所示。
在模糊PID控制系統(tǒng)中,輸入為控制變量的誤差及其變化率,模糊推理根據(jù)輸入量所映射的語(yǔ)言變量值得到輸出變量的語(yǔ)言變量值,每個(gè)輸出語(yǔ)言變量值映射一組PID控制參數(shù)修正量,系統(tǒng)依據(jù)修正量實(shí)時(shí)調(diào)整PID控制參數(shù),對(duì)受控對(duì)象實(shí)施控制,以上即為模糊PID的基本思想。
4 模糊PID控制設(shè)計(jì)
模糊PID控制的設(shè)計(jì)一般包含結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和控制規(guī)則設(shè)計(jì)。操作過(guò)程:需選擇描述輸入、輸出變量的詞集,確定模糊變量的模糊集合并且建立模糊控制規(guī)則。模糊控制的精細(xì)程度取決于輸入變量,輸入變量為控制變量的誤差及其高階變化率,階數(shù)越高控制的越精細(xì),然而控制執(zhí)行的復(fù)雜程度越高,因而需要對(duì)精細(xì)程度和復(fù)雜程度綜合權(quán)衡和考量。人在執(zhí)行控制過(guò)程中,一般會(huì)對(duì)輸入量偏差的大中小有個(gè)模糊的概念,根據(jù)對(duì)這個(gè)模糊的認(rèn)知按照既定規(guī)則得到模糊的策略,再將這個(gè)模糊的策略執(zhí)行處具體的動(dòng)作,以精確的量表征出來(lái)。確切地講,將偏差e及其變化率ec從基本論域映射到模糊論域中,得到模糊量E和EC,經(jīng)過(guò)模糊推理得到模糊控制輸出U,再經(jīng)過(guò)去模糊化得到可執(zhí)行的控制動(dòng)作u,完成控制循環(huán)。
5 模糊PID控制的結(jié)構(gòu)與規(guī)則
模糊控制器的結(jié)構(gòu)涉及控制器的輸入與輸出變量的確定。模糊控制器是模擬人的控制行為,因而可將人在執(zhí)行控制過(guò)程中的輸入、輸出量作為模糊控制器的輸入輸出。一般而言,人在執(zhí)行控制的過(guò)程中可以感知的是控制變量的誤差及其高階變化率。因而可將誤差、誤差變化率以及更高階的變化作為模糊控制器的輸入。兼顧控制的精細(xì)程度和控制算法的復(fù)雜程度,二維模糊控制器為本論文研究的首選。
模糊控制器的規(guī)則制定,包含輸入輸出變量模糊論域的選擇和確定、隸屬函數(shù)曲線的選擇和控制規(guī)則的制定。
精確量的模糊化是將輸入變量、輸出變量從其基本論域映射到模糊論域的過(guò)程,實(shí)際上是將具有精確數(shù)字大小的量轉(zhuǎn)換成用模糊量表征的形式,可以通過(guò)變換系數(shù)(量化因子)實(shí)現(xiàn)由基本論域到模糊論域的變換。例如對(duì)于人類(lèi)男性身高而言,可以將不高于1.6(單位米)轉(zhuǎn)換成矮,將1.6~1.8轉(zhuǎn)換成中,將1.8以上轉(zhuǎn)換成高,這是將男性身高模糊化的過(guò)程。模糊化處理后得到的模糊量才可用于模糊控制的算法之中。模糊化的另一個(gè)方面是獲取輸入模糊變量的隸屬度。通常而言,將精確量離散化有助于模糊化過(guò)程的簡(jiǎn)化。一般地,誤差和誤差的變化都是連續(xù)變化的量,通過(guò)模糊化處理,可將連續(xù)量模糊化成有限個(gè)數(shù)的離散模糊量,利于后續(xù)模糊推理過(guò)程的簡(jiǎn)化處理。
模糊控制規(guī)則表的制定,可以憑借經(jīng)驗(yàn)總結(jié)得到。對(duì)于模糊PID控制而言,由于選用二維模糊控制器,因而輸入變量選定為控制變量的誤差及其變化率。在模糊化的過(guò)程中,將誤差及其變化率均映射到大小為7的模糊論域中,因此,誤差的模糊論域與誤差變化率的模糊論域合成的論域是大小為49的模糊論域。即每次輸入變量均滿足49種情況之一。而輸出變量也模糊化到大小為7的模糊論域中,每次有一個(gè)輸入,模糊控制器在模糊規(guī)則的推理下獲取一個(gè)輸出。由此,二維模糊控制器,輸入輸出變量的模糊度均為7的情況下,可以構(gòu)建一個(gè)包括49條子規(guī)則的規(guī)則集合。例如,一條子規(guī)則可以表述成如下形式:
如果E是NB and EC是NB則U是NB
(if E is NB and EC is NB, then U is NB)
其中,E、EC、U分別為輸入變量誤差、輸入變量誤差變化率和輸出控制的模糊化的離散變量。在模糊PID控制中,U是模糊化的輸出控制,其每個(gè)模糊值可以表示為一組PID控制參數(shù),也可理解為對(duì)初始PID控制器的一個(gè)修正。
構(gòu)建如上所述的模糊規(guī)則之后,給定輸入變量,在模糊規(guī)則下可以經(jīng)過(guò)模糊推理得到?jīng)Q策控制的模糊變量,模糊控制變量不能直接控制被控對(duì)象,需要將其翻譯成可以執(zhí)行的精確量,用于對(duì)被控變量實(shí)施控制動(dòng)作。
6 結(jié)論
在研究過(guò)程中,通模糊控制的原理,對(duì)偏差和偏差變化率進(jìn)行處理控制,當(dāng)環(huán)境因素發(fā)生變化時(shí),能夠?qū)崿F(xiàn)系統(tǒng)的適應(yīng)能力,所以,在轉(zhuǎn)爐爐口微差壓的控制過(guò)程中,采用模糊PID控制器,使之具有很好的魯棒性,達(dá)到對(duì)轉(zhuǎn)爐爐口微差壓的最優(yōu)控制。
整個(gè)控制程序以傳統(tǒng)PID控制器的參數(shù)為基礎(chǔ),對(duì)偏差和偏差變化率經(jīng)過(guò)處理后,即控制輸出的△P、△I、△D值,與傳統(tǒng)PID參數(shù)進(jìn)行相加處理,最后把參數(shù)送到程序中控制變量。在實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證時(shí),模糊的實(shí)現(xiàn)是通過(guò)AB RSView32軟件中腳本C語(yǔ)言的編寫(xiě)實(shí)現(xiàn)的。模糊對(duì)PID參數(shù)進(jìn)行了實(shí)時(shí)控制驗(yàn)證時(shí),達(dá)到了對(duì)RD閥調(diào)節(jié)的更高要求。
隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步,轉(zhuǎn)爐爐口微差壓自動(dòng)化控制系統(tǒng)也需要不斷地完善和進(jìn)步,做到與時(shí)俱進(jìn),使其達(dá)到更高的控制精度和水平。
參考文獻(xiàn):
[1] 張國(guó)范,顧樹(shù)生,王明順.計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)[M].北京:冶金工業(yè)出版社,2010:11-21.
[2] 耿美玲,曹煒.轉(zhuǎn)爐干法、濕法除塵工藝及計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)的比較[D].2009:4-8.
[3] 吳曉峰,費(fèi)敏銳.轉(zhuǎn)爐干法除塵智能控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)應(yīng)用[J].冶金自動(dòng)化,2010(07):94-98.
[4] 董春宵,趙元黎.Fuzzy-PID算法在氣體流量控制中的應(yīng)用[J].微計(jì)算機(jī)信息,2008(1):26-29.
[5] Zhao chunjiang.Research and Application of Platform for Agricultural Intelligent Systems[C].In ISIA IT2000 Beijing China. 2008(03):40-41.
[6] 郝艷紅,邱麗霞,王永耀.基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID算法的液位串級(jí)控制[J].電力學(xué)報(bào),2005(2):116-125.
[7] P.J.King,E.H.Mamdani.The application of fuzzy control system to industrial process[J]. Automatic,1997(12):235-242.
[8] 任國(guó)戰(zhàn),徐長(zhǎng)江.實(shí)現(xiàn)一鍵式自動(dòng)化煉鋼[N].河南日?qǐng)?bào),2010(07):112-116.
[9] 李斌,何濟(jì)民.現(xiàn)代控制理論[M].重慶:重慶大學(xué)出版社,2008:21-24.
[10] 張秀玲,鄭翠翠,賈春玉.基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制的污水處理應(yīng)用研究[J].化學(xué)自動(dòng)化及儀表,2010(4):17-25.
[11] Simens A G.Process Control System PCS7 Engineering System[M]. SIEMENS,2004:36-49.
【通聯(lián)編輯:光文玲】