分解爐溫度模糊控制器的設(shè)計(jì)
2011-01-07 00:00
1 模糊控制理論的發(fā)展及其特點(diǎn)
1965年，L A Zadeh首先提出模糊集合的概念。模糊集合理論的產(chǎn)生和發(fā)展迄今不過(guò)3O多年的時(shí)間，但它已經(jīng)逐步滲透到自然科學(xué)、工程技術(shù)和社會(huì)科學(xué)的各個(gè)領(lǐng)域，并取得了引人注目的成果。模糊控制作為智能領(lǐng)域中最具有實(shí)際意義的一種控制方法，已經(jīng)在工業(yè)控制領(lǐng)域、家用電器自動(dòng)化領(lǐng)域和其他很多行業(yè)中解決了傳統(tǒng)控制方法無(wú)法解決或是難以解決的問(wèn)題，取得了令人矚目的成效，已經(jīng)引起越來(lái)越多的控制理論的研究人員和相關(guān)領(lǐng)域廣大工程技術(shù)人員的極大興趣。1982年，日本大阪水泥窯生產(chǎn)線成功地應(yīng)用了模糊控制技術(shù)，之后在英、美等國(guó)也相繼得到了應(yīng)用和發(fā)展，并都取得了良好的控制效果。模糊控制在水泥工業(yè)窯爐控制領(lǐng)域已取得了一定的成功，隨著模糊控制技術(shù)應(yīng)用研究的深入發(fā)展，水泥工業(yè)的自動(dòng)化控制水平將得到進(jìn)一步的提高。
模糊控制的核心就是利用模糊集合理論，將人的控制策略的自然語(yǔ)言轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)能夠接受的算法語(yǔ)言所描述的控制算法，這種方法不僅能實(shí)現(xiàn)控制，而且能模擬人的思維方式對(duì)一些無(wú)法構(gòu)造數(shù)學(xué)模型的被控對(duì)象進(jìn)行有效的控制。模糊控制具有以下幾個(gè)突出的特點(diǎn)：
(1)模糊控制是一種基于規(guī)則的控制，它直接采用語(yǔ)言型控制規(guī)則，出發(fā)點(diǎn)是現(xiàn)場(chǎng)操作人員的控制經(jīng)驗(yàn)或相關(guān)專(zhuān)家的知識(shí)，在設(shè)計(jì)中不需要建立被控對(duì)象的精確的數(shù)學(xué)模型，因而使得控制機(jī)理和策略易于接受與理解，設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單，便于應(yīng)用。
(2)由工業(yè)過(guò)程的定性認(rèn)識(shí)出發(fā)，比較容易建立語(yǔ)言控制規(guī)則，因而模糊控制對(duì)那些數(shù)學(xué)模型難以獲取、動(dòng)態(tài)特性不易掌握或是變化顯著的對(duì)象非常適用。
(3)基于模型的控制算法及系統(tǒng)設(shè)計(jì)方法，由于出發(fā)點(diǎn)和性能指標(biāo)的不同，容易導(dǎo)致較大的差異；但一個(gè)系統(tǒng)語(yǔ)言控制規(guī)則卻具有相對(duì)的獨(dú)立性，利用這些控制規(guī)律間的模糊連接，容易找到一個(gè)折中的選擇，使控制效果優(yōu)于常規(guī)控制器。
(4)模糊控制是基于啟發(fā)性的知識(shí)及語(yǔ)言決策規(guī)則設(shè)計(jì)的，這有利于模擬人工控制的過(guò)程和方法，增強(qiáng)控制系統(tǒng)的適應(yīng)能力，使之具有一定的智能水平。
(5)模糊控制系統(tǒng)的魯棒性強(qiáng)，干擾和參數(shù)變化對(duì)控制效果的影響被大大減弱，尤其適合于非線性、時(shí)變及純滯后系統(tǒng)的控制。
2 分解爐溫度模糊控制器的設(shè)計(jì)
2．1 選擇分解爐溫度模糊控制器的結(jié)構(gòu)
根據(jù)對(duì)預(yù)分解窯系統(tǒng)分解爐生產(chǎn)工藝和現(xiàn)場(chǎng)采樣數(shù)據(jù)的分析以及操作人員經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)可以發(fā)現(xiàn)。
若增加喂煤滑差電機(jī)的轉(zhuǎn)速，即增大入分解爐煤粉的流量，則加劇分解爐內(nèi)的反應(yīng)，使分解爐溫度升高。轉(zhuǎn)速越高，則溫度上升的速度越快；若增加生料滑差電機(jī)的轉(zhuǎn)速，即增大入窯生料的流量，增多分解爐內(nèi)反應(yīng)物料的數(shù)量，則使分解爐溫度升高。但增大到一定程度后，由于物料未能充分反應(yīng)，分解爐溫度反而下降。事實(shí)上，入窯生料流量與入分解爐煤粉流量之間應(yīng)維持一定的比例關(guān)系，以便進(jìn)行充分反應(yīng)；若增加回轉(zhuǎn)窯轉(zhuǎn)速，則分解爐溫度略有下降，但二者關(guān)系不是很明顯。正常情況下，回轉(zhuǎn)窯轉(zhuǎn)速基本保持不變。
由以上分析可以看到，影響分解爐溫度的因素很多，其中喂煤滑差電機(jī)的轉(zhuǎn)速是一個(gè)主要因素，而生料滑差電機(jī)的轉(zhuǎn)速和回轉(zhuǎn)窯的轉(zhuǎn)速也對(duì)分解爐溫度有一定影響。上述各因素之間存在耦合關(guān)系，它們的作用也不是線性的，難以建立一個(gè)準(zhǔn)確的數(shù)學(xué)模型來(lái)描述該過(guò)程。若采用傳統(tǒng)的控制方法，即通過(guò)建立過(guò)程模型實(shí)現(xiàn)對(duì)分解爐溫度的自動(dòng)控制則非常困難，因此，我們采用了模糊控制技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)分解溫度的調(diào)節(jié)。
基于上述分析，針對(duì)分解爐溫度調(diào)節(jié)回路，我們?cè)O(shè)計(jì)了一個(gè)雙輸入單輸出的模糊控制器，輸入變量為分解爐溫度偏差E和溫度偏差變化EC，輸出變量為喂煤滑差電機(jī)轉(zhuǎn)速增量△ ，并將回轉(zhuǎn)窯轉(zhuǎn)速和生料滑差電機(jī)轉(zhuǎn)速作為干擾因素處理，模糊控制器的結(jié)構(gòu)如圖1所示。
2．2 選取模糊控制規(guī)則
模糊控制器輸入變量E的論域?yàn)閇－5O℃ ，5O ℃]，模糊子集為{負(fù)大，負(fù)中，負(fù)小，負(fù)零，零，正零，正小，正中，正大}，記為{NB，NM，NS，NZ，ZO，PZ，PS，PM，PB}，隸屬度函數(shù)曲線如圖2所示。
EC的論域?yàn)閇-25℃，25℃]，模糊子集為{負(fù)大，負(fù)小，零，正小，正大}，記為{NB，NS，ZO，PS，PB}，隸屬度函數(shù)曲線如圖3所示。
輸出變量△n的論域?yàn)閇-l5％ ，15％]，模糊子集為{負(fù)大，負(fù)中，負(fù)小，零，正小，正中，正大}，記
為{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}，值為{-l5，-1O，-5，0，5，1O，15}，其中控制滑差電機(jī)轉(zhuǎn)速的輸出以百分?jǐn)?shù)形式表示，即當(dāng)控制滑差電機(jī)全速運(yùn)行時(shí)，輸出控制量為100，停止時(shí)為0。
2．3 模糊規(guī)則庫(kù)
模糊控制器設(shè)計(jì)的核心是模糊規(guī)則庫(kù)的建立。
建立模糊規(guī)則庫(kù)常用的方法是根據(jù)工藝操作規(guī)程及對(duì)操作人員經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)，抽取相應(yīng)的模糊規(guī)則，這種方法較為簡(jiǎn)便，但獲得的規(guī)則較為粗糙，且因操作人員經(jīng)驗(yàn)的不同而帶有一定的主觀性。另一種方法是應(yīng)用系統(tǒng)辨識(shí)技術(shù)，根據(jù)輸入輸出數(shù)據(jù)建立對(duì)象的模糊模型，再根據(jù)模型提取相應(yīng)的模糊控制規(guī)則。
這里我們采取先建立對(duì)象的模糊模型，再提取模糊控制規(guī)則，同時(shí)參考操作人員的經(jīng)驗(yàn)和現(xiàn)場(chǎng)控制情況對(duì)控制規(guī)則作適當(dāng)修改，最后所得的規(guī)則如表1所示。
3 分解爐溫度模糊控制器的仿真實(shí)驗(yàn)
根據(jù)模糊規(guī)則表設(shè)計(jì)仿真實(shí)驗(yàn)，采用模糊控制策略的分解爐溫度12 h變化曲線如圖4所示。圖5是采用PID控制策略的溫度變化曲線，圖中數(shù)據(jù)點(diǎn)的采樣周期1 rain，分解爐溫度設(shè)定值850℃。由圖4可見(jiàn)，采用模糊控制策略后，分解爐的溫度基本上控制在850℃左右，對(duì)比圖5采用PID控制策略的溫度變化曲線，可見(jiàn)其效果非常明顯。
4 結(jié)語(yǔ)
通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)，將采用模糊控制的分解爐溫度變化曲線與采用PID控制策略的分解爐溫度變化曲線進(jìn)行了比較。結(jié)果表明，采用基于模糊控制策略的水泥回轉(zhuǎn)窯集散式控制系統(tǒng)(DCS)模糊控制，比水泥行業(yè)目前采用的基于PID控制策略的DCS有更好的穩(wěn)定性，更有利于實(shí)現(xiàn)水泥回轉(zhuǎn)窯生產(chǎn)過(guò)程的實(shí)時(shí)監(jiān)控、分析和優(yōu)化，從而更有利于提高企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。
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