鋼包底吹氬氣監(jiān)控系統(tǒng)的優(yōu)化與設(shè)計(jì)

田 海,閆兆陽(yáng),郭林威,姚震宇

(內(nèi)蒙古科技大學(xué)信息學(xué)院，內(nèi)蒙古 包頭 014010)

0 引言

鋼包底吹氬氣控制系統(tǒng)的控制對(duì)象是鋼包內(nèi)鋼水的攪拌能。在常溫常壓條件下，控制底吹氬氣的流量可以有效控制鋼水的攪拌能，保證在鋼水不發(fā)生卷渣的情況下盡可能增大氬氣流量。為實(shí)現(xiàn)這一控制目標(biāo)，現(xiàn)場(chǎng)操作人員需要時(shí)刻觀察鋼水液面的攪動(dòng)狀態(tài)(即鋼水裸露面積)，及時(shí)調(diào)整氬氣流量，防止鋼水外溢、卷渣以及二次氧化問(wèn)題的發(fā)生。同時(shí)，鋼包底吹過(guò)程涉及氣體與鋼液的湍流、合金添加劑的融化和鋼渣的化學(xué)反應(yīng)等，存在被控對(duì)象的非線性、數(shù)學(xué)模型的不確定性及現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境惡劣等因素，常規(guī)的控制策略難以實(shí)現(xiàn)純凈鋼水冶煉的精確控制[1-2]。

針對(duì)此問(wèn)題，根據(jù)鋼水裸露面積的變化控制氬氣流量，對(duì)模糊自適應(yīng)比例積分微分(proportion integration differentiation,PID)與傳統(tǒng)PID進(jìn)行仿真比較，得出一組超調(diào)量、調(diào)節(jié)時(shí)間、上升時(shí)間等性能指標(biāo)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)模糊自適應(yīng)PID控制效果優(yōu)于傳統(tǒng)PID。

1 鋼水裸露面檢測(cè)原理

深真空處理后的鋼水混雜大量夾雜物，會(huì)對(duì)鋼水質(zhì)量造成嚴(yán)重影響。為此，對(duì)鋼水進(jìn)行鎮(zhèn)靜處理。在此過(guò)程中，吹氬氣可以有效促進(jìn)鋼水內(nèi)夾雜物上浮。因此，氬氣流量大小的控制已成為去除鋼水內(nèi)雜質(zhì)效果好壞的關(guān)鍵：過(guò)大流量的氬氣容易造成鋼水二次污染；過(guò)小流量的氬氣達(dá)不到預(yù)期除雜效果。此外，由于鋼水上鋼渣厚度無(wú)法檢測(cè)，不同厚度會(huì)形成不同卷渣臨界點(diǎn)，為合理設(shè)定氬氣流量值帶來(lái)很大難度[3-5]。為此，采取對(duì)鋼水裸露面進(jìn)行檢測(cè)的方法，將鋼水表面裸露狀態(tài)反饋至控制器中參與運(yùn)算，實(shí)現(xiàn)鋼包底吹氬氣系統(tǒng)的自動(dòng)控制。

在鋼包上方架設(shè)工業(yè)相機(jī)，通過(guò)LabVIEW每間隔40 ms采集一次鋼水表面圖像。通過(guò)鋼水表面裸露部分和鋼渣覆蓋區(qū)域亮度不同，對(duì)相近亮度的像素點(diǎn)進(jìn)行亮度的識(shí)別，以分辨出裸露面和鋼渣的覆蓋區(qū)域[6]。在圖像中劃分感興趣的區(qū)域，就可以得到裸露面所占興趣區(qū)域的百分比，并對(duì)其進(jìn)行數(shù)據(jù)收集。統(tǒng)計(jì)分析后，擬合得到的底吹氬氣流量和裸露面所占百分比關(guān)系如圖1所示。

圖1 底吹氬氣流量與裸露面所占百分比關(guān)系圖Fig.1 Bottom-blown argon flow and percentage of exposed surface

2 鋼水裸露面圖像處理過(guò)程

2.1 灰度處理

圖像灰度變換是以點(diǎn)對(duì)點(diǎn)映射的方式，將原圖像的像素灰度值變換為新灰度值。設(shè)輸入圖像為SrcA(x,y)、輸出圖像為DDst(x,y)，則圖像灰度變換可表示為[7]:

DDst(x,y)=GGST[SrcA(x,y)]

(1)

顯然，新灰度值僅由原像素灰度值和灰度變換函數(shù)(gray-scale transformation,GST)決定，并不會(huì)改變像素點(diǎn)之間的空間關(guān)系?；叶茸儞Q主要用于圖像增強(qiáng)，可以調(diào)整圖像的亮度和對(duì)比度，對(duì)圖像中的高灰度級(jí)或低灰度級(jí)進(jìn)行壓縮或拓展。在NI LabVIEW Vision Assistant平臺(tái)上，調(diào)用Color Plane Extraction函數(shù)模塊，選擇亮度灰度化算法對(duì)圖像進(jìn)行灰度處理[8]。

2.2 改進(jìn)的中值濾波

中值濾波將圖像中某點(diǎn)像素灰度值用窗口鄰域像素內(nèi)灰度中值替代，使目標(biāo)像素點(diǎn)灰度值更加接近真實(shí)值，消除孤立噪聲干擾。因?yàn)楸辉肼曃廴镜南袼攸c(diǎn)灰度值遠(yuǎn)大于或遠(yuǎn)小于四周像素點(diǎn)灰度值，若所有像素點(diǎn)都采用中值替換的方法處理，會(huì)在造成濾除噪聲的同時(shí)改變真正的信號(hào)點(diǎn)，使圖像模糊，失去原始細(xì)節(jié)[9]。

基于傳統(tǒng)中值濾波的局限性，提出一種改進(jìn)中值濾波算法：當(dāng)灰度值是其窗口鄰域中像素點(diǎn)的最大或最小值，該像素點(diǎn)灰度值由鄰域內(nèi)所有像素點(diǎn)灰度中值代替；反之，則不進(jìn)行處理。

在LabVIEW中，將去除噪聲程序添加到Matlab Script節(jié)點(diǎn)。對(duì)同一張被椒鹽噪聲污染的圖片進(jìn)行濾波處理，改進(jìn)中值濾波算法效果對(duì)比如圖2所示。

圖2 改進(jìn)中值濾波算法效果對(duì)比圖Fig.2 Improved median filtering algorithm effect comparison chart

由圖2可知，改進(jìn)后的中值濾波算法比傳統(tǒng)的中值濾波算法對(duì)噪聲的認(rèn)定更加準(zhǔn)確。其只對(duì)噪聲進(jìn)行處理，圖像邊緣信息和細(xì)節(jié)得到很好的保留。

2.3 圖像二值化

圖像二值化主要通過(guò)灰度閾值T變換，進(jìn)行圖像分割和邊緣跟蹤等計(jì)算，將圖像的數(shù)據(jù)分成大于T和小于T的兩個(gè)像素群，并分別用圖像數(shù)據(jù)類型的最大值和最小值表示，如8位灰度圖像用0和255表示。

雙固定閾值法主要用于突出目標(biāo)消除背景。預(yù)先設(shè)置兩個(gè)閾值T1

通過(guò)分析圖像的灰度值，發(fā)現(xiàn)灰度值大多集中在10到227的區(qū)間范圍內(nèi)。在NI LabVIEW Vision Assistant中，調(diào)用IMAQ Threshold函數(shù)模塊，將Lower Limit賦值為10，Upper Limit賦值為227，在灰度區(qū)域[10,227]內(nèi)原像素被賦值為1，灰度區(qū)域之外被賦值為0。

2.4 吹氬孔興趣區(qū)域選取

在工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)中，鋼包、工業(yè)相機(jī)的安裝位置和鋼水出現(xiàn)在圖像中的位置是相對(duì)固定的。鋼水裸露面近似圓形或橢圓形。在此，采用橢圓形框選出進(jìn)行單獨(dú)分析。為減少人為設(shè)定造成的誤差，興趣區(qū)域位置的選取通過(guò)程序設(shè)定，每個(gè)像素點(diǎn)灰度值為0或1。如果區(qū)域內(nèi)灰度平均值增加，則興趣區(qū)內(nèi)的鋼水裸露面積增大；反之，鋼水裸露面積減小。

通過(guò)IMAQ Measure函數(shù)模塊測(cè)量興趣區(qū)域，得到劃分興趣區(qū)域灰度平均值，代表此時(shí)裸露面面積。將其輸送到可編程邏輯控制器(programmable logic controller,PLC)中，即可求得所占興趣區(qū)域百分比。

3 控制策略及控制網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

3.1 控制策略

模糊控制具有對(duì)過(guò)程參數(shù)改變不靈敏、參數(shù)變化適應(yīng)性強(qiáng)、非線性、工作點(diǎn)控制穩(wěn)定、魯棒性強(qiáng)的特點(diǎn)[11]。因此，模糊控制可以更好地解決在精煉爐吹氬過(guò)程中，被控對(duì)象非線性，數(shù)學(xué)模型參數(shù)不確定性和系統(tǒng)工作點(diǎn)劇烈變化等問(wèn)題。

鋼包底吹氬氣控制系統(tǒng)被控對(duì)象是鋼水裸露面積，通過(guò)圖1鋼水裸露面百分比與吹氬流量的非線性關(guān)系，來(lái)調(diào)整吹氬流量的大小。氬氣流量控制網(wǎng)絡(luò)框圖如圖3所示。

圖3 氬氣流量控制網(wǎng)絡(luò)框圖Fig.3 Block diagram of argon flow control network

3.2 控制網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

鋼包底吹氬氣控制網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)系統(tǒng)大致分為信息處理層、監(jiān)控層、設(shè)備層。控制網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖4所示。

圖4 控制網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖Fig.4 Topology structure of control network

監(jiān)控層負(fù)責(zé)對(duì)設(shè)備層信息采集和控制、對(duì)圖像信息的處理以及對(duì)控制系統(tǒng)功能設(shè)定、報(bào)警等。以西門子S7-400作為控制主站，使用Profibus-DP協(xié)議總線完成各DP從站數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)采集和控制。

脈沖編碼調(diào)制(pulse code modulation,PCM)對(duì)輸入的模擬信號(hào)進(jìn)行采集、量化和編碼，用二進(jìn)制進(jìn)行編碼的數(shù)代表模擬信號(hào)的幅度。PCM調(diào)流器根據(jù)輸入的脈沖編碼調(diào)制信號(hào)，組合不同數(shù)量的兩位兩通開關(guān)電磁閥，實(shí)現(xiàn)不同流通面積的組合，調(diào)節(jié)氣體流量。

信息處理層是通過(guò)配置以太網(wǎng)通信處理器CP443-1，將CPU412-3H主站內(nèi)的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)有選擇性地集成到企業(yè)局域網(wǎng)中，使管理層能夠?qū)崟r(shí)進(jìn)行遠(yuǎn)程的監(jiān)控、調(diào)度和管理任務(wù)。

4 數(shù)學(xué)模型的建立及仿真結(jié)果

4.1 數(shù)學(xué)模型

應(yīng)用PCM脈沖控制管路流量壓力，在閥座上安裝節(jié)流孔、電磁通氣孔和節(jié)流元件。將節(jié)流元件調(diào)節(jié)成不同通流面積，當(dāng)與之相對(duì)應(yīng)的電磁閥導(dǎo)通后，整個(gè)閥組的通流面積為各個(gè)閥通流面積的組合，再由PLC以單個(gè)字節(jié)對(duì)這些閥進(jìn)行控制。

按照節(jié)流元件流量計(jì)算公式，在管路中，節(jié)流元件前后壓差和管路中的流量之間有以下關(guān)系[12]：

(2)

式中：α為流量系數(shù)；ε為流束膨脹系數(shù)；S為節(jié)流元件的流通面積；p1、p2分別為節(jié)流元件上游的壓力、下游的壓力；ρ為標(biāo)況下的氣體密度。

根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)氬氣流量變化趨勢(shì)，發(fā)現(xiàn)氬氣流量變化呈滯后一階慣性環(huán)節(jié)變化特點(diǎn)。為確定系統(tǒng)的模型結(jié)構(gòu)，對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行如下分析：

(3)

式中：qNV1(s) 為輸入流量；qNV2(s)為輸出流量；T為時(shí)間常數(shù)。

因?yàn)闅鍤夤艿垒^長(zhǎng)，同時(shí)存在其他的壓縮特性，所以必須要考慮系統(tǒng)的滯后。系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型為：

(4)

式中：G1(S)為一階慣性傳函；τ為滯后時(shí)間。

在設(shè)定模型結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，通過(guò)數(shù)據(jù)確定被控對(duì)象模型的參數(shù)，并記錄氬氣流量變化趨勢(shì)。系統(tǒng)輸入一個(gè)150 L/min的階躍信號(hào)，記錄其輸出隨時(shí)間變化的數(shù)據(jù)。底吹氬氣控制系統(tǒng)響應(yīng)曲線如圖5所示。

圖5 底吹氬氣控制系統(tǒng)響應(yīng)曲線Fig.5 Response curves of bottom-blown argon control system

滯后一階慣性環(huán)節(jié)的時(shí)域階躍響應(yīng)表達(dá)式為:

(5)

選取兩個(gè)時(shí)間點(diǎn)t1、t2，t1

(6)

為較為準(zhǔn)確地求出T和τ，選取以下8個(gè)點(diǎn)，即(22，47.7)(26，73.28)(34，102.15)(38，110.40)(50，127.65)(54，131.55)(62，137.40)(65，139.40)，將其分組代入式(6)中求得四組值，最后分別對(duì)和求平均值即可得到參數(shù)值T=19.3、τ=7.5。被控對(duì)象的數(shù)學(xué)模型為：

(7)

4.2 仿真結(jié)果

為驗(yàn)證提出的模糊自適應(yīng)PID控制器控制的可行性，在MATLAB中進(jìn)行如下仿真試驗(yàn)；輸入幅值為1的階躍信號(hào)；采樣時(shí)間為100 s；輸入變量為鋼水裸露面積與實(shí)際裸露面積的差值e，其論域范圍為[-3 3]；誤差變化率ec的論域?yàn)閇-3 3]；PID參數(shù)取值Kp=2.3、Ki=0.1、Kd=0.7,其模糊論域均取作[-3 3]；取7個(gè)模糊子集為{NB NM NS ZO PS PM PB}；取三角形隸屬度函數(shù)；輸出變量清晰化采用重心法。仿真所得階躍響應(yīng)曲線如圖6所示。

圖6 階躍響應(yīng)曲線Fig.6 Step response curves

系統(tǒng)動(dòng)態(tài)性能指標(biāo)如表1所示。

表1 系統(tǒng)動(dòng)態(tài)性能指標(biāo)Tab.1 System dynamic performance indicators

從表1可以看出，模糊自適應(yīng)PID與傳統(tǒng)PID，系統(tǒng)的響應(yīng)速度相當(dāng)，但前者7.8%的超調(diào)量遠(yuǎn)小于后者28.8%的超調(diào)量。當(dāng)穩(wěn)態(tài)誤差取±4%時(shí)，模糊自適應(yīng)PID調(diào)節(jié)時(shí)間為34.430 s，小于傳統(tǒng)PID調(diào)節(jié)時(shí)間42.048 s。綜上所述，可以說(shuō)明模糊自適應(yīng)PID在鋼包底吹氬氣系統(tǒng)中，比傳統(tǒng)PID誤差小21%，魯棒性更強(qiáng)、系統(tǒng)更穩(wěn)定。

5 結(jié)論

通過(guò)檢測(cè)鋼水表面裸露面積大小變化情況自動(dòng)調(diào)整氬氣流量設(shè)定值的方式，使氬氣能夠穩(wěn)定、快速、準(zhǔn)確地跟蹤氬氣流量設(shè)定值的變化，減少因氬氣流量設(shè)定過(guò)大造成鋼水內(nèi)部卷渣現(xiàn)象發(fā)生的次數(shù)，提高鋼包吹氬設(shè)備的自動(dòng)化水平、縮短精煉時(shí)間，為實(shí)際吹氬制度提供依據(jù)。在系統(tǒng)控制策略上，構(gòu)建模糊自適應(yīng)PID控制器，解決由于不同爐次之間鋼水溫度、高度、透氣磚透氣性能等對(duì)模型參數(shù)影響較大的問(wèn)題，免除傳統(tǒng)PID控制器因參數(shù)固定而不能達(dá)到系統(tǒng)要求的弊病。