摘要: 目前,大部分制漿造紙廠的減排脫碳效果不佳,信息化水平較低。本研究以堿回收工段為例,提出了基于雙網(wǎng)絡(luò)雙服務(wù)器架構(gòu)的堿回收智能控制系統(tǒng)。該系統(tǒng)基于雙環(huán)以太網(wǎng)雙冗余服務(wù)器架構(gòu),下位機(jī)選用西門子S7-400系列PLC控制器,CPU和I/O模塊等硬件均采用冗余設(shè)計(jì),對堿回收蒸發(fā)、燃燒和苛化工段進(jìn)行穩(wěn)定可靠的分散控制;上位機(jī)配備Web服務(wù)器、企業(yè)辦公互聯(lián)網(wǎng)和遠(yuǎn)程服務(wù)通道,不僅可以增強(qiáng)系統(tǒng)內(nèi)部的信息共享能力,還可實(shí)現(xiàn)對系統(tǒng)的遠(yuǎn)程診斷與維護(hù);最后,采用高級控制算法對各工段的重要參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化控制。實(shí)際應(yīng)用結(jié)果表明,該系統(tǒng)不僅可有效提升黑液的處理效率,還可以減少生產(chǎn)過程的能量損失,并為堿回收工段智能化和信息化轉(zhuǎn)型升級提供依據(jù)。
關(guān)鍵詞:堿回收工藝流程;雙網(wǎng)絡(luò)雙服務(wù)器架構(gòu);高級控制算法;軟測量;粒子群優(yōu)化
中圖分類號:TS736;TP273 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A DOI:10. 11980/j. issn. 0254-508X. 2025. 02. 003
在制漿造紙工業(yè)中,堿回收技術(shù)在降低環(huán)境污染和提高資源利用效率方面扮演著至關(guān)重要的角色。堿回收可在去除黑液中污染物的同時(shí),對黑液中的無機(jī)物和燃燒過程中產(chǎn)生的熱能進(jìn)行回收循環(huán)利用,既實(shí)現(xiàn)了生產(chǎn)過程的節(jié)能減排,又能保障企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。隨著堿回收工藝設(shè)備的不斷改進(jìn)和自動(dòng)化技術(shù)的高速發(fā)展,堿回收技術(shù)已經(jīng)成為徹底解決制漿造紙黑液污染實(shí)用、有效的方法[1]。
清潔生產(chǎn)是對工業(yè)發(fā)展的最基本要求?,F(xiàn)階段,制漿造紙工業(yè)實(shí)現(xiàn)清潔生產(chǎn)的基本途徑大致有3種:一是通過先進(jìn)工藝設(shè)備趨向清潔生產(chǎn);二是通過“三廢”處理與回用技術(shù)實(shí)現(xiàn)清潔生產(chǎn);三是通過信息化、智能化技術(shù)助力清潔生產(chǎn)。與前2種途徑相比,第3種方法不僅可以降低投入成本,還可以加強(qiáng)前2種方法的實(shí)施效果。因此,堿回收智能控制技術(shù)及信息化智能化系統(tǒng)的重要性愈發(fā)突出。如今,已有許多學(xué)者和相關(guān)從業(yè)人員對堿回收系統(tǒng)進(jìn)行改進(jìn)。如邱正輝等[2]采用雙冗余的工業(yè)以太網(wǎng)結(jié)構(gòu)對堿回收過程進(jìn)行系統(tǒng)設(shè)計(jì),為ERP(enterprise resource planning)、MES(manufacturing exe?cution system) 和PCS(process control system) 的3層結(jié)構(gòu)制漿造紙的計(jì)算機(jī)集成過程系統(tǒng)(computer integrat?ed processing,CIPS) 設(shè)計(jì)作了初步的探索。湯偉等[3]提出一種基于Profibus現(xiàn)場總線的堿回收集成優(yōu)化控制系統(tǒng),增強(qiáng)了現(xiàn)場信息集成能力,在提升系統(tǒng)性能的同時(shí)降低了工程成本。以上2種較典型的優(yōu)化系統(tǒng)均在一定程度上提升了系統(tǒng)的綜合性能,但在運(yùn)行安全和生產(chǎn)信息交流方面還存在明顯不足。首先,硬件配置局限于生產(chǎn)過程自動(dòng)化、信息化和智能化方面的不足;其次,企業(yè)生產(chǎn)信息僅局限于生產(chǎn)車間內(nèi)部運(yùn)行,缺少與外界的溝通和聯(lián)系,不利于企業(yè)向信息化方向發(fā)展。
本研究針對上述問題,提出一種基于雙網(wǎng)絡(luò)雙服務(wù)器系統(tǒng)架構(gòu)的智能控制系統(tǒng),該系統(tǒng)對堿回收全過程采用雙環(huán)工業(yè)以太網(wǎng)雙冗余服務(wù)器系統(tǒng)框架,在這一系統(tǒng)架構(gòu)下,下位機(jī)采用西門子S7-400 PLC,并選用冗余CPU等高性能組件進(jìn)行系統(tǒng)硬件配置;上位機(jī)則搭載遠(yuǎn)程服務(wù)功能及辦公網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)等管理功能。軟件方面,在實(shí)現(xiàn)各工段基本生產(chǎn)功能的基礎(chǔ)上,使用高級控制算法對部分生產(chǎn)環(huán)節(jié)進(jìn)行優(yōu)化。不僅提升了生產(chǎn)過程控制的穩(wěn)定性與可操作性,還增強(qiáng)了系統(tǒng)的信息傳輸與處理能力,為實(shí)現(xiàn)信息化和智能化過程控制系統(tǒng)奠定基礎(chǔ)。
1 堿回收工藝流程
堿回收生產(chǎn)過程主要包括蒸發(fā)、燃燒和苛化3個(gè)工段。其基本工藝流程如下:首先將出洗滌工段質(zhì)量分?jǐn)?shù)約10%的稀黑液送入蒸發(fā)工段,經(jīng)過蒸發(fā)工段的多效蒸發(fā)器和圓盤蒸發(fā)器蒸發(fā)濃縮,將黑液質(zhì)量分?jǐn)?shù)提升至65%左右;將濃縮后的黑液在燃燒爐中進(jìn)行充分燃燒后,產(chǎn)生主要成分為Na2CO3的綠液,之后送往苛化工段進(jìn)行苛化處理;綠液在苛化工段與石灰進(jìn)行反應(yīng),將生成物進(jìn)行分離后,可得到主要成分為NaOH的白液和主要成分為CaCO3的白泥。具體工藝流程如圖1所示。
蒸發(fā)工段的主要任務(wù)是將出洗滌工段的稀黑液經(jīng)過多效蒸發(fā)器,蒸發(fā)濃縮至質(zhì)量分?jǐn)?shù)60%左右,以便燃燒[4]。主要設(shè)備為多效蒸發(fā)器,圖2顯示了目前較先進(jìn)的六效板式蒸發(fā)器的工藝流程。如圖2所示,稀黑液進(jìn)入Ⅳ、Ⅴ、Ⅵ效進(jìn)行蒸發(fā),再進(jìn)入Ⅲ、Ⅱ、Ⅰ效進(jìn)一步蒸發(fā),而蒸汽則是從Ⅰ效進(jìn)入,產(chǎn)生的二次蒸汽進(jìn)入Ⅱ效,為Ⅱ效提供熱能,以此類推。
燃燒工段是堿回收的核心部分,主要設(shè)備是堿回收爐[5]。堿回收爐不僅需要燃燒掉黑液中污染環(huán)境的有機(jī)物,還要作為蒸汽發(fā)生裝置,為蒸發(fā)工段提供蒸汽,并回收黑液中的無機(jī)物。目前主流的單汽包低臭堿爐的工藝流程如圖3所示。
苛化工段的主要任務(wù)是將燃燒工段產(chǎn)生的綠液(主要成分為Na2CO3) 經(jīng)過綠液澄清器后加熱,送入消化器中與石灰進(jìn)行反應(yīng),反應(yīng)后石灰轉(zhuǎn)變?yōu)橄?,Na2CO3 轉(zhuǎn)變?yōu)镹aOH,最后再進(jìn)入苛化器苛化,將白液送到白液澄清器中,用于紙漿的蒸煮,過濾出的白泥(主要成分為CaCO3) 進(jìn)一步煅燒生產(chǎn)CaO,回收利用??粱ざ蔚墓に嚵鞒倘鐖D4所示。
2 堿回收控制要點(diǎn)及難點(diǎn)分析
鑒于堿回收3個(gè)工段之間聯(lián)系緊密,若使其長期處于穩(wěn)定高效的運(yùn)行狀態(tài),不僅要對各關(guān)鍵參數(shù)實(shí)施自動(dòng)控制,還要優(yōu)化好關(guān)鍵參數(shù)之間的耦合聯(lián)動(dòng)問題,難度極大。
2. 1 黑液濃度的在線測量與控制問題
堿回收的蒸發(fā)工段和燃燒工段各個(gè)環(huán)節(jié)對黑液的濃度范圍均有明確要求。尤其是對蒸發(fā)工段出效黑液濃度的控制,若出效黑液濃度波動(dòng)過大,會(huì)對黑液燃燒的穩(wěn)定性產(chǎn)生直接影響,嚴(yán)重時(shí)會(huì)迫使停機(jī)甚至發(fā)生安全事故[6]。
目前黑液濃度的測控要點(diǎn)主要有2方面,一是對黑液濃度的在線測量,比較常用的方法是使用在線分析儀表進(jìn)行直接測量,其優(yōu)點(diǎn)是使用簡單、測量速度快,但是價(jià)格昂貴,維護(hù)清理復(fù)雜,且在實(shí)際應(yīng)用中需要增加其他裝置以適應(yīng)現(xiàn)場環(huán)境提升測量精度,如溫度補(bǔ)償器等;另一方面是減小黑液濃度輸出值的波動(dòng),提升出效濃度的穩(wěn)定性。由于出效黑液濃度受進(jìn)效黑液濃度、進(jìn)效黑液流量、各效壓力、各效真空度等眾多因素影響,簡單控制回路已無法滿足高精度的控制要求。為了解決硬件帶來的復(fù)雜問題,通過軟測量代替在線分析儀表成為優(yōu)化濃度監(jiān)測的關(guān)鍵[7]。因此,設(shè)計(jì)復(fù)雜控制系統(tǒng)成為提升黑液濃度控制水平的途徑之一。
2. 2 堿回收爐的優(yōu)化運(yùn)行控制問題
燃燒工段需要一個(gè)多輸入、多輸出、強(qiáng)耦合的復(fù)雜控制系統(tǒng),既要確保堿回收爐內(nèi)部長期處于高效的工作狀態(tài),還要保證堿回收爐的安全運(yùn)行。
為了使黑液燃燒效率、堿回收率等達(dá)到最佳,需要考慮黑液流量、蒸汽流量、送風(fēng)量、引風(fēng)量等影響因素。現(xiàn)階段關(guān)于黑液燃燒效率優(yōu)化的控制途徑分為進(jìn)行機(jī)理建模和不依賴模型2種。對堿回收爐進(jìn)行機(jī)理建模需要運(yùn)用物料平衡與能量平衡原理[8],并對建立的模型進(jìn)行線性化處理,從而簡化控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。但建模過程較為復(fù)雜,面對特定的工程實(shí)際情況,需要對模型進(jìn)行大量的調(diào)整和修改,進(jìn)行必要的假設(shè)和簡化時(shí),還會(huì)導(dǎo)致模型的準(zhǔn)確性下降,因此在企業(yè)中應(yīng)用較少。相比之下,不依賴模型的控制方法應(yīng)用更廣泛,通常采用高級控制算法和傳統(tǒng)PID算法相結(jié)合的方式,以追求系統(tǒng)最佳的靜態(tài)性能和動(dòng)態(tài)性能。此外,由于影響燃燒效率的因素復(fù)雜,不僅要考慮各個(gè)變量單獨(dú)對燃燒效率的影響,還要考慮各變量間的相互影響。
在安全方面,堿回收爐與一般的蒸汽鍋爐不同,使用不當(dāng)會(huì)發(fā)生泄漏、黑爐甚至爆炸等安全事故。以爐膛負(fù)壓和汽包液位的控制問題為例,爐膛負(fù)壓主要是通過控制堿回收爐送風(fēng)量和引風(fēng)量的比例來達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài);汽包液位最經(jīng)典的控制方法是單沖量與多沖量控制[9],需要根據(jù)工藝要求來選擇合適的變量數(shù)。此外,隨著國家對工業(yè)生產(chǎn)機(jī)器設(shè)備運(yùn)行安全問題重視程度的增加,未來安全儀表系統(tǒng)將在堿回收爐的安全問題中扮演重要角色。
2. 3 苛化工段溫度準(zhǔn)確控制問題
苛化工段主要包括石灰消化和綠液苛化2部分。該工段的石灰消化是將生石灰(CaO) 送入消化器中,轉(zhuǎn)變?yōu)橄遥–a(OH)2) 的過程,控制該過程主要考慮的因素是石灰添加量和綠液添加量。若僅對這2 個(gè)參數(shù)進(jìn)行監(jiān)控,則會(huì)忽略其他干擾因素的影響;因此,根據(jù)消化反應(yīng)放熱這一特性,直接通過消化器內(nèi)溫度變化對消化反應(yīng)實(shí)施控制成為主流[10]。
堿回收中的苛化反應(yīng)比消化反應(yīng)更復(fù)雜,影響因素主要有綠液成份、濃度,消化反應(yīng)后的石灰成份、用量及反應(yīng)時(shí)間和溫度等。由于苛化過程溫度變化帶來的影響具有兩重性[11],即溫度升高或者降低時(shí),CaCO3 和Ca(OH)2 的溶解度變化相反,苛化反應(yīng)速率與苛化率呈負(fù)相關(guān)。所以常規(guī)PID算法對苛化溫度的控制難以達(dá)到預(yù)期效果,需要借助高級控制算法對其進(jìn)行優(yōu)化。
3 雙網(wǎng)絡(luò)雙服務(wù)器的優(yōu)化控制系統(tǒng)
為了實(shí)現(xiàn)堿回收過程的穩(wěn)定控制,還需要進(jìn)一步優(yōu)化和精細(xì)化管理。本研究設(shè)計(jì)并開發(fā)了一種雙網(wǎng)絡(luò)雙服務(wù)器架構(gòu)的計(jì)算機(jī)集成過程系統(tǒng)平臺(tái)(dualnetwork dual server, DNDS)。系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖5所示。
DNDS 使用2 個(gè)獨(dú)立的環(huán)形網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸,上層網(wǎng)絡(luò)連接服務(wù)器與客戶端,下層網(wǎng)絡(luò)連接服務(wù)器與PLC系統(tǒng),即使一個(gè)網(wǎng)絡(luò)發(fā)生故障,另一個(gè)網(wǎng)絡(luò)仍然可以繼續(xù)運(yùn)作,確保數(shù)據(jù)傳輸不受影響。2個(gè)環(huán)網(wǎng)通過雙冗余服務(wù)器實(shí)現(xiàn)信息互聯(lián),其中一臺(tái)作為主服務(wù)器,另一臺(tái)作為備份服務(wù)器,主服務(wù)器處理實(shí)際的應(yīng)用和數(shù)據(jù)請求,而備份服務(wù)器在主服務(wù)器發(fā)生故障時(shí)接管其任務(wù),從而實(shí)現(xiàn)無縫切換和最短的服務(wù)中斷。工程師站對整個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行監(jiān)控、管理和配置,確保系統(tǒng)的高效運(yùn)行。在該系統(tǒng)架構(gòu)下還配備網(wǎng)絡(luò)發(fā)布服務(wù)器(web sever) 和遠(yuǎn)程服務(wù)平臺(tái)。通過Web 界面,用戶可以了解系統(tǒng)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、性能指標(biāo)和日志等信息,隨時(shí)隨地了解設(shè)備生產(chǎn)運(yùn)行情況;遠(yuǎn)程服務(wù)平臺(tái)通過VPN,可以基于互聯(lián)網(wǎng)在2個(gè)遠(yuǎn)距離的局域網(wǎng)之間建立起一條虛擬的專用通道,維護(hù)中心的計(jì)算機(jī)可直接監(jiān)控客戶端的PLC,進(jìn)行遠(yuǎn)程維護(hù),以實(shí)現(xiàn)“即停即修”,大幅縮短停機(jī)時(shí)間從而減少經(jīng)濟(jì)損失。此外,系統(tǒng)的基礎(chǔ)控制層采用Profinet總線實(shí)現(xiàn)CPU與各模塊的通信,取代了基于Profibus現(xiàn)場總線設(shè)計(jì)方式,提高了系統(tǒng)響應(yīng)速度和抗干擾能力。
系統(tǒng)的操作員站和工程師站均采用工業(yè)計(jì)算機(jī),增強(qiáng)通用性和靈活性。下位機(jī)系統(tǒng)采用西門子S7-400系列PLC 控制器, 3 個(gè)工段均采用PLC 主站加ET200SP-HA從站的結(jié)構(gòu)。綜合考慮成本、系統(tǒng)復(fù)雜程度和后期的維護(hù)擴(kuò)展問題,決定在蒸發(fā)工段和燃燒工段使用CPU410-5H 控制器, 在苛化工段使用CPU410-Smart控制器,并采用ET200SP-HA接口單元通過Profinet總線將現(xiàn)場I/O單元連接到中央控制室。3個(gè)工段的CPU與I/O模塊之間一致采用冗余配置模式,這種設(shè)計(jì)方式即使局部出現(xiàn)故障,也不會(huì)影響系統(tǒng)整體的正常工作,極大地提高了系統(tǒng)的容錯(cuò)能力。硬件設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)示意圖如圖6所示。
4 高級控制算法在堿回收工段的應(yīng)用
除穩(wěn)定可靠的高通信速率控制系統(tǒng)硬件之外,高級控制算法的引入是確保堿回收過程穩(wěn)定運(yùn)行的另一關(guān)鍵因素。目前高級控制算法在制漿造紙工業(yè)中的應(yīng)用一般分為2類[12]:一是通過高級控制算法在線優(yōu)化PID參數(shù),以改善PID控制效果;另一類是作為某個(gè)控制回路的外環(huán)控制器,在線調(diào)整系統(tǒng)內(nèi)環(huán)參數(shù)的設(shè)定值,從而提升系統(tǒng)整體的控制性能。本研究基于上述雙網(wǎng)絡(luò)雙服務(wù)器系統(tǒng)架構(gòu),采用黑液濃度在線軟測量方法、黑液燃燒自尋優(yōu)算法和基于PSO的溫度自整定PID控制算法對堿回收系統(tǒng)進(jìn)行進(jìn)一步優(yōu)化。
4. 1 黑液濃度在線測量與串級控制
一般對于黑液濃度的在線測量有2種方式:一是使用在線分析儀表進(jìn)行直接測量,該方式測量速度快,但是價(jià)格昂貴,維護(hù)清理復(fù)雜,且在實(shí)際應(yīng)用中需要增加其他裝置來適應(yīng)現(xiàn)場環(huán)境以提升測量精度,如溫度補(bǔ)償器等;另一種是使用軟測量方法間接測量黑液濃度,這種用軟件代替?zhèn)鞲衅鞯姆绞剑粌H克服了硬件的所有缺點(diǎn),而且提升了測量的準(zhǔn)確性和測量速度,目前已被廣泛應(yīng)用。
黑液的濃度是指黑液中黑液固形物的含量。在一定溫度下,質(zhì)量分?jǐn)?shù)低于50%的黑液,其濃度與密度(或相對密度) 線性相關(guān),因此可以用密度(或相對密度) 來表示黑液的濃度,其數(shù)值用波美度(Be)來表示。黑液波美度與黑液相對密度(d) 的關(guān)系如式(1)所示。
Be = 144.3 - 144.3/ d (1)
由于黑液濃度會(huì)隨著溫度的變化而變化,所以測量時(shí)必須在同一溫度下才有意義,因此可利用式(2)進(jìn)行計(jì)算。
Be(T ) = 144.3 - 144.3/d(T ) (2)
文獻(xiàn)[13]給出黑液波美度計(jì)算的經(jīng)驗(yàn)公式如式(3)所示,進(jìn)一步結(jié)合式(2)可得到式(4)。
Be(15) = Be(T ) + 0.052(T - 15) (3)
Be(15) = 144.3 - 144.3/d(T ) + 0.052(T - 15) (4)
直接測量黑液的密度難度較大,可用壓強(qiáng)與液體密度的關(guān)系公式進(jìn)行計(jì)算,如式(5)所示。
ΔP = ρgΔH (5)
式中,ΔP 為壓強(qiáng)差,kPa;ρ 為黑液密度,g/cm3;g為重力加速度,取9.8 N/kg;ΔH 為液位差,m。
綜上,可得到式(6)。
d(T ) = ρ/ρH2O = ΔP/ρH2OΔH (6)
令ΔH=1 m,可得到黑液波美度的計(jì)算公式,如式(7)所示。
Be(15) = 0.052T - 1414.14 1/ ΔP + 143.52 (7)
式中,Be(15)表示溫度為15 ℃時(shí)黑液的波美度;T 表示溫度。
由此可以看出,僅需測出黑液的溫度和壓強(qiáng),即可計(jì)算出黑液的波美度,從而間接測出黑液的濃度。
本系統(tǒng)將通過在線軟測量方法測出的黑液濃度值作為主變量,以蒸汽壓力為副變量,由2個(gè)閉環(huán)回路構(gòu)成串級控制系統(tǒng),系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖如圖7所示。
該控制系統(tǒng)內(nèi)環(huán)為蒸汽壓力調(diào)節(jié)回路,外環(huán)為黑液濃度調(diào)節(jié)回路,當(dāng)黑液濃度波動(dòng)較大時(shí),使用內(nèi)環(huán)進(jìn)行調(diào)節(jié),當(dāng)黑液濃度波動(dòng)較小時(shí),使用外環(huán)對濃度進(jìn)行微調(diào)。濃度調(diào)節(jié)器的輸入為預(yù)設(shè)值,其輸出值作為蒸汽壓力調(diào)節(jié)器的輸入,蒸汽壓力調(diào)節(jié)器的輸出則控制調(diào)節(jié)閥,進(jìn)而調(diào)節(jié)整個(gè)生產(chǎn)過程,最終實(shí)現(xiàn)理想的控制效果。
4. 2 黑液燃燒效率自尋優(yōu)控制
對黑液燃燒過程各參數(shù)進(jìn)行監(jiān)測與調(diào)節(jié),首先要保證堿回收爐可以平穩(wěn)地進(jìn)行生產(chǎn)活動(dòng),并且具備良好的燃燒效率與堿回收率。一方面要控制燃料量、空氣含氧量和黑液流量使?jié)夂谝撼浞秩紵涣硪环矫嬉刂普羝麎毫蜖t膛負(fù)壓的穩(wěn)定。本系統(tǒng)設(shè)計(jì)過程中,選取含氧量、爐膛負(fù)壓、用汽量和蒸汽壓力等影響黑液燃燒的主要因素,通過自尋優(yōu)算法對入爐黑液量、引風(fēng)量、送風(fēng)量3個(gè)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化控制,搜索滿足生產(chǎn)需求的最優(yōu)參數(shù)配置??刂圃韴D如圖8所示。
自尋優(yōu)控制算法結(jié)合了自適應(yīng)控制和優(yōu)化技術(shù)的優(yōu)點(diǎn),旨在動(dòng)態(tài)系統(tǒng)中自動(dòng)尋找最佳控制策略。該算法通過逐步調(diào)整控制器參數(shù),每次調(diào)整1個(gè)小步長,實(shí)時(shí)評估目標(biāo)函數(shù)的性能,從而找到最優(yōu)的控制參自尋優(yōu)控制算法結(jié)合了自適應(yīng)控制和優(yōu)化技術(shù)的優(yōu)點(diǎn),旨在動(dòng)態(tài)系統(tǒng)中自動(dòng)尋找最佳控制策略。該算法通過逐步調(diào)整控制器參數(shù),每次調(diào)整1個(gè)小步長,實(shí)時(shí)評估目標(biāo)函數(shù)的性能,從而找到最優(yōu)的控制參
4. 3 基于PSO的溫度自整定PID控制
苛化過程是通過苛化器的溫度變化來判斷反應(yīng)的真實(shí)情況,目前常用的控制方法是采用高級控制算法與PID算法相結(jié)合的方式,在本研究設(shè)計(jì)的系統(tǒng)中,同樣保留PID 控制的部分,采用粒子群算法(parti?cle swarm optimization,PSO) 對PID控制器的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,從而提升綠液苛化的整體效率。
粒子群算法是一種群體智能的優(yōu)化算法,其原理是將鳥群中的個(gè)體看作是1個(gè)粒子,鳥群覓食模擬為粒子在搜索空間中尋找最優(yōu)解的過程。每個(gè)粒子代表1個(gè)可能的解,粒子在搜索空間中的位置和速度通過式(8)和式(9)進(jìn)行更新。
Xi (t + 1) = Xi (t) + Vi (t + 1) (8)
式中,Xi(t)是粒子i 在時(shí)間t 的位置;Vi(t+1)是粒子i 在時(shí)間t+1的速度。
Vi (t + 1) = ωVi (t) + c1 ? r1 ? (pbesti - Xi (t)) + c2 ?r2 ? (gbest - Xi (t)) (9)
式中,ω 為慣性權(quán)重,本研究取ω = 0.689 7,控制粒子之前速度的影響;c1、c2是學(xué)習(xí)因子,本研究取c1=c2=1.5;r1、r2是在[0,1]之間的隨機(jī)數(shù)。pbesti是粒子i 的歷史最佳位置。gbest 是所有粒子的歷史最佳位置。
粒子位置速度更新示意圖如圖9所示。
由文獻(xiàn)[14]給出苛化工段溫度控制系統(tǒng)的對象數(shù)學(xué)模型如式(10)所示。
分別用常規(guī)PID 方法和基于PSO 的自整定PID方法在Matlab平臺(tái)進(jìn)行溫度控制的仿真實(shí)驗(yàn),得出2 種控制方法下的溫度控制響應(yīng)曲線, 如圖10所示。
由圖10中結(jié)果可以看出,使用PSO算法進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化后的PID控制在響應(yīng)時(shí)間、超調(diào)量等控制參數(shù)上有了大幅度降低。對溫控系統(tǒng)的整體性能有較大提升,取得了良好的控制效果。
5 應(yīng)用案例分析
本系統(tǒng)已在國內(nèi)外13家制漿造紙廠成功投入使用。經(jīng)過現(xiàn)場設(shè)備運(yùn)行的反饋顯示,該系統(tǒng)長期維持在穩(wěn)定高效的工作狀態(tài)中。與傳統(tǒng)堿回收控制系統(tǒng)相比,其堿回收率、熱回收率等指標(biāo)得到明顯提升,故障率、停機(jī)次數(shù)明顯下降。圖11為堿回收蒸發(fā)工段子系統(tǒng)控制界面實(shí)例,該子系統(tǒng)投入使用的部分?jǐn)?shù)據(jù)記錄如圖12所示,由圖11和圖12顯示的運(yùn)行數(shù)據(jù)可知,蒸汽流量、黑液流量等上位機(jī)界面統(tǒng)計(jì)數(shù)值符合預(yù)期設(shè)計(jì)目標(biāo)。
燃燒工段上位機(jī)畫面如圖13所示。系統(tǒng)對液位、流量、壓力等各個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測與集中顯示,各監(jiān)測點(diǎn)參數(shù)的測量值和設(shè)定值如圖14所示。各檢測值均在設(shè)定范圍內(nèi),無故障隱患。
圖15 為苛化工段投入使用的上位機(jī)控制界面,圖16為運(yùn)行狀態(tài)圖。由圖16的壓力狀態(tài)監(jiān)測圖可看出,系統(tǒng)清水壓力與密封水壓力長期處于平穩(wěn)狀態(tài),表明苛化工段控制系統(tǒng)的穩(wěn)定性與可靠性達(dá)到優(yōu)化效果,滿足實(shí)際生產(chǎn)需求。
6 結(jié)論
本研究在雙網(wǎng)絡(luò)雙服務(wù)器系統(tǒng)架構(gòu)下,分別從系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)、硬件設(shè)計(jì)、高級算法應(yīng)用3 方面對堿回收全過程進(jìn)行優(yōu)化。目前,該系統(tǒng)已在國內(nèi)外13 家制漿造紙廠成功投入使用。實(shí)際應(yīng)用結(jié)果表明,該優(yōu)化后的控制系統(tǒng)不僅提升了蒸發(fā)、燃燒、苛化3 個(gè)工段內(nèi)部的控制性能,還增強(qiáng)了系統(tǒng)的綜合管理能力,有效提升了制漿造紙過程的黑液污染處理效率,為制漿造紙業(yè)的綠色可持續(xù)發(fā)展提供途徑。同時(shí), DNDS 架構(gòu)也為制漿造紙工業(yè)4.0自動(dòng)化、信息化和智能化系統(tǒng)的構(gòu)建提供了有益參考。
參 考 文 獻(xiàn)
[1] LI Y, CHEN Q, WEI F, et al. Research on Modeling and DynamicCharacteristics Analysis of Alkali Recovery Furnace[J]. Journal ofKorea Technical Association of the Pulp and Paper Industry,2020,52(3): 15-32.
[2] 邱正輝, 王孟效. 堿回收優(yōu)化控制系統(tǒng)[J]. 紙和造紙,2007(5):67-70.
QIU Z H, WANG M X. Alkali recovery optimization control system[J].Paper and Papermaking, 2007(5): 67-70.
[3] 湯偉, 戴慶瑜, 王孟效, 等. 采用Profibus現(xiàn)場總線的堿回收集成優(yōu)化控制系統(tǒng)[J]. 化工自動(dòng)化及儀表,2011,38(4): 420-426.
TANG W, DAI Q Y, WANG M X, et al. Integrated optimizationcontrol system for alkali recovery using Profibus fieldbus[J]. Chemi?cal Automation and Instrumentation, 2011, 38( 4): 420-426.
[4] 王孟效,孫瑜,湯偉, 等.制漿造紙過程測控系統(tǒng)及工程[M]. 北京:化學(xué)工業(yè)出版社,2003.
WANG M X, SUN Y, TANG W, et al. Measurement and ControlSystem and Engineering for Pulp and Paper Making Process[M].Beijing: Chemical Industry Press, 2003.
[5] 李艷, 王素方, 萬芙蓉. 基于遺傳算法的堿回收爐爐膛負(fù)壓模糊-PI復(fù)合控制[J]. 中國造紙學(xué)報(bào),2016,31(3): 36-41.
LI Y, WANG S F, WAN F R. Fuzzy PI Composite Control of NegativePressure in Alkali Recovery Furnace Based on Genetic Algorithm[J].Transactions of China Pulp and Paper, 2016,31(3): 36-41.
[6] 鄧 肖,劉宗玲,楊 朝,等. 改進(jìn)的PID神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在黑液液位控制中的應(yīng)用[J]. 中國造紙學(xué)報(bào),2014,29(2):58-62.
DENG X, LIU Z L, YANG C, et al. Study on the Control of BlackLiquor Level Based on Improved PID Neural Network[J]. Transac?tions of China Pulp and Paper, 2014,29(2):58-62.
[7] WANG F P, ZHU X Q, HE L Y. Novel distributed broad seasonaltrend learning system for industrial soft sensing application[J].IFAC Papers on Line,2024,58(14): 97-102.
[8] 李艷, 魏飛, 王素方, 等. 堿回收爐機(jī)理建模及動(dòng)態(tài)特性分析研究[J]. 控制工程,2019,26(3): 532-541.
LI Y, WEI F, WANG S F, et al. Research on Mechanism Modelingand Dynamic Characteristics Analysis of Alkali Recovery Furnace[J].[9] 劉建, 王孟效. 專家控制在堿回收燃燒工段中的應(yīng)用研究[J]. 陜西科技大學(xué)學(xué)報(bào),2008(1): 90-94.
LIU J, WANG M X. Research on the Application of Expert Controlin Alkali Recovery Combustion Section[J]. Journal of Shaanxi Uni?versity of Science and Technology, 2008(1): 90-94.
[10] 張愛娟,胡慕伊,黃亞南. 基于專家PID 和模糊PID 的雙模態(tài)改進(jìn)型Smith 預(yù)估器在苛化工段的應(yīng)用[J]. 中國造紙,2016,35(3):43-48.
ZHANG A J, HU M Y, HUANG Y N. Application of Bimodal Im?proved Smith Predictor Based on Expert PID and Fuzzy PID in theCausticization Section[J]. China Pulp amp; Paper, 2016,35(3):43-48。
[11] 葉鳳英, 胡慕伊. 基于模糊免疫的Smith 預(yù)估苛化溫度控制[J]. 中華紙業(yè),2018,39(4): 37-40.
YE F Y, HU M Y. Smith Prediction of Causticization TemperatureControl Based on Fuzzy Immunity[J]. China Pulp amp; Paper Indus?try, 2018, 39( 4): 37-40.
[12] 湯偉, 張誠, 馮波, 等. 造紙工業(yè)高級控制技術(shù)和先進(jìn)控制系統(tǒng)綜述[J]. 中國造紙,2020,39(8): 14-25.
TANG W, ZHANG C, FENG B, et al. Overview of Advanced Con?trol Technologies and Advanced Control Systems in the Paper Indus?try[J]. China Pulp amp; Paper, 2020,39( 8): 14-25.
[13] 湯偉, 王孟效, 宗大偉. 黑液波美度的一種在線軟測量方法[J]. 自動(dòng)化儀表,2005(10): 12-15.
TANG W, WANG M X, ZONG D W. An online soft sensing meth?od for black liquor Baume degree[J]. Automation Instrumentation,2005( 10): 12-15.
[14] 李艷, 李明輝, 王孟效. 基于BP網(wǎng)絡(luò)的自整定PID控制算法及其在苛化工段的應(yīng)用[J]. 中國造紙,2005,24(4): 42-44.
LI Y, LI M H, WANG M X. Self tuning PID Control AlgorithmBased on BP Network and Its Application in Caustic Section[J].China Pulp amp; Paper, 2005, 24(4): 42-44.
(責(zé)任編輯:楊苗秀)