專利名稱：一種水泥生料立磨壓差的智能控制方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及水泥生產(chǎn)過程控制領(lǐng)域，尤其涉及一種水泥生料立磨壓差的智能控制方法。
背景技術(shù)：
立磨輥磨機(jī)(簡稱立磨)是新型干法水泥生產(chǎn)過程中的關(guān)鍵生料粉磨設(shè)備，承擔(dān)著粉磨和烘干物料的作用。因此，有效地控制立磨磨內(nèi)壓差和出磨氣體溫度，對整條生料生產(chǎn)線的穩(wěn)定運(yùn)行至關(guān)重要。水泥生料粉磨工藝流程如


圖1所示。石灰石、鐵粉、砂巖和粘土經(jīng)配料站配料后， 由皮帶輸送機(jī)送至磨內(nèi)。物料通過磨盤與磨輥之間的相對運(yùn)動被碾碎粉磨。由窯尾(或熱風(fēng)爐)送來的熱氣流從磨機(jī)噴口環(huán)吹入，作用于物料，粉碎后的物料被熱氣流吹起，同時物料被烘干；大顆粒落回磨盤上繼續(xù)粉磨，不能被風(fēng)環(huán)熱風(fēng)吹起的特大顆粒經(jīng)排渣口排出磨外(外循環(huán))，其余物料被帶入磨上部的分離器進(jìn)行粗細(xì)分離，滿足產(chǎn)品要求的顆粒隨氣流排出磨外，不合格的顆粒返回磨盤繼續(xù)粉磨(內(nèi)循環(huán))，直至合格。磨內(nèi)壓差的大小直接反應(yīng)磨內(nèi)物料量的多少，當(dāng)壓差上升，磨內(nèi)料層變厚，導(dǎo)致磨機(jī)振動；當(dāng)壓差下降，磨內(nèi)料層變薄，磨盤與磨輥產(chǎn)生線性接觸，也會導(dǎo)致磨機(jī)振動。為保證原料烘干良好，出磨溫度一般控制在80 90°C。若出磨氣體溫度太高，物料被迅速烘干，使得料層不穩(wěn)，會導(dǎo)致磨機(jī)振動，當(dāng)出磨氣體溫度達(dá)到120°C時磨機(jī)跳停；若出磨氣體溫度太低，說明烘干不足，成品的含水率大，系統(tǒng)的粉磨效率降低，嚴(yán)重影響產(chǎn)量。出磨氣體溫度主要通過調(diào)節(jié)入磨的熱風(fēng)量和冷風(fēng)量進(jìn)行控制，通過熱平衡方程建立出磨氣體溫度與冷、熱風(fēng)量的數(shù)學(xué)模型，然后利用動態(tài)矩陣控制算法(DMC)進(jìn)行控制，控制效果完全能滿足工藝要求；而磨內(nèi)壓差的控制是立磨系統(tǒng)的控制難點。物料在磨內(nèi)粉磨的過程是一個非線性、大滯后、多擾動的過程。經(jīng)現(xiàn)場試驗測定，過程的滯后時間與時間常數(shù)之比大于3，此外，壓差還受到物料特性、系統(tǒng)風(fēng)量等諸多因素的干擾，這給磨內(nèi)壓差的控制帶來了很大的困難。目前，國內(nèi)大多數(shù)水泥生產(chǎn)廠采用手動調(diào)節(jié)喂料量來控制磨內(nèi)壓差，個別廠家采用了 PID控制。研究表明，當(dāng)過程的滯后時間與時間常數(shù)之比大于3時，PID控制就難以獲得好的控制效果。手動調(diào)節(jié)不僅增加了操作員的勞動強(qiáng)度，而且壓差的控制效果也不夠平穩(wěn)，經(jīng)常出現(xiàn)波動，難以達(dá)到工藝要求。因此，有必要從立磨對象自身特點出發(fā)尋找一種新的控制方法，既要減輕操作員的工作負(fù)擔(dān)，又能提高生料粉磨系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于針對現(xiàn)有技術(shù)對水泥生料立磨壓差控制存在的不足，提供一種有效克服粉磨過程的非線性、大滯后、大慣性和多擾動的影響，實現(xiàn)磨內(nèi)壓差的平穩(wěn)控制的基于廣義預(yù)測PID的自適應(yīng)控制方法。本發(fā)明為實現(xiàn)上述目的所采用的技術(shù)方案是一種水泥生料立磨壓差的智能控制方法，其特征在于，選取磨內(nèi)壓差為主要被控變量，外循環(huán)電流為輔助被控變量，喂料量為主要控制變量，噴水量為輔助控制變量；根據(jù)磨內(nèi)壓差和外循環(huán)電流信息采用產(chǎn)生式規(guī)則方法判斷當(dāng)前的生產(chǎn)工況；在正常工況下，采用GPC-PID控制磨內(nèi)壓差；所述GPC-PID控制方法為A模型辨識壓差與喂料量之間的模型可表示成如下形式A = z"dB(z"1)u(k-l)+C(z"1) ξ (k)/A (2)其中A (ζ-1) = Ι+β^-1+··· anaz_naB(z_1) = bo+biZ^+'-'+b^z^C(z_1) = Co+CiZ-1+···+CncZ^nc式中，A(J)、B(J)、C(J)分別是na、nb 和 na 階的 ζ—1 的多項式，Δ = 1-z-1 ； y(k)為磨內(nèi)壓差，u(k)為喂料量，ξ (k)為隨機(jī)干擾，d為滯后時間；針對喂料量與磨內(nèi)壓差之間的控制通道，基于遞推最小二乘辨識方法，利用試驗數(shù)據(jù)得到喂料量與磨內(nèi)壓差的脈沖傳遞函數(shù)模型；B優(yōu)化計算采用滾動優(yōu)化策略。在當(dāng)前時刻k，利用過去的輸入輸出信息和預(yù)測的未來輸入信息，通過辨識得到的傳遞函數(shù)模型，預(yù)測未來的輸出磨內(nèi)壓差y (k+j)，并將預(yù)測輸出與設(shè)定輸出值的參考軌跡yr(k)進(jìn)行比較。應(yīng)用二次性能指標(biāo)進(jìn)行滾動優(yōu)化，性能指標(biāo)函數(shù)取為J = E[Yr (k) -Y(k) ] [Yr (k) -Y(k) ]τ+Δ UQ Δ Ut (27)其中，Q = A + diag (Qj) ζ"1, Λ = (Iiag(X1-HXn), =Wf1+…+ ？尨，？/ 呢…,0)，N 為預(yù)測時域，j = 1，2…N;i = 1,2-nb ；通過將GPC-PID控制律與傳統(tǒng)PID控制律比較，借助GPC算法中參數(shù)的遞推關(guān)系得到PID三個參數(shù)的自整定公式，從而得到當(dāng)前時刻的控制增量Au(k)，然后再與原來的控制量相加得到作用于系統(tǒng)的當(dāng)前控制量u (k)。在異常工況下，根據(jù)外循環(huán)電流的檢測值與期望值之間的偏差，依據(jù)專家規(guī)則調(diào)節(jié)噴水量的大小，控制磨內(nèi)壓差與外循環(huán)電流平衡，實現(xiàn)對壓差的控制。所述專家規(guī)則為由經(jīng)驗值確定的調(diào)節(jié)規(guī)則表。所述根據(jù)磨內(nèi)壓差和外循環(huán)電流信息采用產(chǎn)生式規(guī)則方法判斷當(dāng)前的生產(chǎn)工況的方法為如果壓差高于下限Plower且低于上限Pupper，則當(dāng)前工況為正常工況；如果壓差低于下限Plower且外循環(huán)電流大于上限Iupper，則當(dāng)前工況為異常工況。所述壓差的上限Pupper、下限Plower，外循環(huán)電流的上限Iupper等邊界視生產(chǎn)條件根據(jù)專家經(jīng)驗給定。所述GPC-PID控制過程為步驟1，初始化設(shè)置工況識別模塊所需的參數(shù)上下限值；設(shè)置正常工況下，GPC-PID算法用到參數(shù)的初始值；設(shè)置異常工況下，專家規(guī)則中的參數(shù)值；步驟2，讀取壓差y (k)，喂料量u (k)，外循環(huán)電流I和噴水量的采樣值；步驟3，利用步驟2讀取的數(shù)據(jù)，根據(jù)
ΛΛΛ
6(k + 1) = 0(k) + K(k + l)[Ay(k + l)-φτ(k +1) 0(k)]
權(quán)利要求
1.一種水泥生料立磨壓差的智能控制方法，其特征在于，選取磨內(nèi)壓差為主要被控變量，外循環(huán)電流為輔助被控變量，喂料量為主要控制變量，噴水量為輔助控制變量；根據(jù)磨內(nèi)壓差和外循環(huán)電流信息采用產(chǎn)生式規(guī)則方法判斷當(dāng)前的生產(chǎn)工況；在正常工況下，采用 GPC-PID控制磨內(nèi)壓差；所述GPC-PID控制方法為A模型辨識壓差與喂料量之間的模型可表示成如下形式 A (z—1) = z_dB (ζ—1) u (k-1) +C (ζ—1) ξ (k) / Δ (2) 其中A (ζ = Ι+ajZ ^*·· anaz na B(z_1) = bQ+blZ-1+…+bnbz-nb C(z_1) = CjC1Z-1+…+cncz-nc式中，A(J) jklCb-1)分別是munb和na階的ζ—1的多項式，Δ = l-z-SyGO為磨內(nèi)壓差，u(k)為喂料量，ξ (k)為隨機(jī)干擾，d為滯后時間；針對喂料量與磨內(nèi)壓差之間的控制通道，基于遞推最小二乘辨識方法，利用試驗數(shù)據(jù)得到喂料量與磨內(nèi)壓差的脈沖傳遞函數(shù)模型；B優(yōu)化計算采用滾動優(yōu)化策略。在當(dāng)前時刻k，利用過去的輸入輸出信息和預(yù)測的未來輸入信息，通過辨識得到的傳遞函數(shù)模型，預(yù)測未來的輸出磨內(nèi)壓差y (k+j)，并將預(yù)測輸出與設(shè)定輸出值的參考軌跡yr(k)進(jìn)行比較。應(yīng)用二次性能指標(biāo)進(jìn)行滾動優(yōu)化，性能指標(biāo)函數(shù)取為J = E[Yr (k) -Y(k) ] [Yr (k) -Y(k) ]τ+Δ UQ Δ Ut (27)其中，Q = A + diag (Qj) ζ"1, Λ = Cliag(X1-HXn), =Wz-1+…+ <，？/ 呢…,0)，N 為預(yù)測時域，j = 1，2…N;i = 1,2-nb ； 通過將GPC-PID控制律與傳統(tǒng)PID控制律比較，借助GPC算法中參數(shù)的遞推關(guān)系得到 PID三個參數(shù)的自整定公式，從而得到當(dāng)前時刻的控制增量△ u (k)，然后再與原來的控制量相加得到作用于系統(tǒng)的當(dāng)前控制量u (k)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種水泥生料立磨壓差的智能控制方法，其特征在于，在異常工況下，根據(jù)外循環(huán)電流的檢測值與期望值之間的偏差，依據(jù)專家規(guī)則調(diào)節(jié)噴水量的大小，控制磨內(nèi)壓差與外循環(huán)電流平衡，實現(xiàn)對壓差的控制。
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2任1項所述的一種水泥生料立磨壓差的智能控制方法，其特征在于，所述專家規(guī)則為由經(jīng)驗值確定的調(diào)節(jié)規(guī)則表。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種水泥生料立磨壓差的智能控制方法，其特征在于，所述根據(jù)磨內(nèi)壓差和外循環(huán)電流信息采用產(chǎn)生式規(guī)則方法判斷當(dāng)前的生產(chǎn)工況的方法為如果壓差高于下限Plower且低于上限Pupper，則當(dāng)前工況為正常工況；如果壓差低于下限 Plower且外循環(huán)電流大于上限Iupper，則當(dāng)前工況為異常工況。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種水泥生料立磨壓差的智能控制方法，其特征在于，所述壓差的上限Pupper、下限Plower，外循環(huán)電流的上限Iupper等邊界視生產(chǎn)條件根據(jù)專家經(jīng)驗給定。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種水泥生料立磨壓差的智能控制方法，其特征在于，所述 GPC-PID控制過程為步驟1，初始化設(shè)置工況識別模塊所需的參數(shù)上下限值； 設(shè)置正常工況下，GPC-PID算法用到參數(shù)的初始值； 設(shè)置異常工況下，專家規(guī)則中的參數(shù)值；步驟2，讀取壓差y (k)，喂料量u (k)，外循環(huán)電流I和噴水量的采樣值； 步驟3，利用步驟2讀取的數(shù)據(jù)，根據(jù)
全文摘要
一種水泥生料立磨壓差的智能控制方法，選取磨內(nèi)壓差為主要被控變量，外循環(huán)電流為輔助被控變量，喂料量為主要控制變量，噴水量為輔助控制變量。根據(jù)磨內(nèi)壓差和外循環(huán)電流信息采用產(chǎn)生式規(guī)則方法判斷當(dāng)前的生產(chǎn)工況。在正常工況下，采用GPC-PID(Generalized Predictive Control PID，GPC-PID)控制磨內(nèi)壓差。本發(fā)明無需分析生料立磨粉磨物料的復(fù)雜過程，只需利用過程輸入輸出數(shù)據(jù)就可以建立描述壓差隨喂料量大小變化的數(shù)學(xué)模型，辨識過程簡單，且可以在線辨識；對生產(chǎn)工況的變化有一定的適應(yīng)性；充分利用廣義預(yù)測控制算法多步預(yù)測、滾動優(yōu)化和反饋校正的優(yōu)點，和PID算法簡單、魯棒性強(qiáng)的優(yōu)點，且大大減輕了現(xiàn)場操作員的勞動強(qiáng)度。
文檔編號B02C25/00GK102319612SQ20111018684
公開日2012年1月18日 申請日期2011年7月5日 優(yōu)先權(quán)日2011年7月5日
發(fā)明者寧艷艷, 朱光, 王卓, 苑明哲 申請人:中國科學(xué)院沈陽自動化研究所