本發(fā)明涉及制漿和造紙過程控制
技術(shù)領(lǐng)域：
，具體是一種高濃磨漿系統(tǒng)紙漿質(zhì)量控制方法及系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
：化學(xué)熱磨機(jī)械制漿(Chemi-Thermo-MechanicalPulping，CTMP)是在傳統(tǒng)的熱磨機(jī)械制漿(Thermo-MechanicalPulping，TMP)基礎(chǔ)上發(fā)展起來的，通常在TMP生產(chǎn)線前增加一段化學(xué)浸漬處理，即在木片預(yù)熱后，利用化學(xué)藥劑進(jìn)行浸漬處理，然后再按TMP生產(chǎn)方式將木片磨解成漿料。由于其具有原料適應(yīng)性強(qiáng)、木片利用率高、漿得率高、產(chǎn)品用途廣、工藝設(shè)備簡單等優(yōu)點(diǎn)，在制漿和造紙工業(yè)中得到廣泛應(yīng)用。高濃磨漿系統(tǒng)作為CTMP生產(chǎn)過程中的主要工序，是典型的高能耗、低效率過程，據(jù)統(tǒng)計(jì)，高濃磨漿系統(tǒng)的用電量一般占到CTMP生產(chǎn)過程用電的60％以上。所以，其生產(chǎn)運(yùn)行狀況不僅直接決定著整個(gè)CTMP過程的生產(chǎn)能耗，而且也直接影響到紙漿質(zhì)量的均勻性和穩(wěn)定性。為了獲得良好的經(jīng)濟(jì)效益和高質(zhì)量紙漿，目前，高濃磨漿系統(tǒng)面臨著降低電能消耗、減小環(huán)境污染(如溫室氣體排放)和為后續(xù)抄紙工序提供更加穩(wěn)定的紙漿等一系列挑戰(zhàn)。游離度CSF(即紙漿中纖維通過銅網(wǎng)的濾水性能)作為目前國際上衡量紙漿質(zhì)量的主要指標(biāo)之一，與高濃磨漿系統(tǒng)的能耗息息相關(guān)，并且其可實(shí)現(xiàn)在線檢測。為此，通常采用CSF來直接評(píng)價(jià)高濃磨漿生產(chǎn)過程的運(yùn)行性能。因此，為最終實(shí)現(xiàn)高濃磨漿系統(tǒng)生產(chǎn)的連續(xù)化和規(guī)模化，尋求一種不但生產(chǎn)能耗低，而且可獲得質(zhì)量均勻且穩(wěn)定紙漿的先進(jìn)控制技術(shù)，是當(dāng)前制漿和造紙工業(yè)領(lǐng)域亟待解決的關(guān)鍵問題之一。高濃磨漿系統(tǒng)是一個(gè)典型的具有多變量、強(qiáng)耦合、時(shí)滯、時(shí)變等特征復(fù)雜工業(yè)過程，這使得高濃磨漿系統(tǒng)的機(jī)理分析、建模和控制存在很大困難。目前國內(nèi)外廣泛用于高濃磨漿系統(tǒng)的機(jī)理模型通常采用比邊緣負(fù)荷理論和比表面負(fù)荷，但在建模過程中假設(shè)性強(qiáng)，不足以表征整個(gè)高濃磨漿過程，截止目前，也沒有找到一個(gè)足以表征整個(gè)高濃磨漿過程的機(jī)理模型，這使得目前存在高濃磨制漿的機(jī)理模型無法滿足當(dāng)今制漿生產(chǎn)和控制過程的需要。最新研究表明面向節(jié)能降耗的造紙制漿優(yōu)化首先需要解決磨漿質(zhì)量工藝指標(biāo)的運(yùn)行優(yōu)化控制問題。紙漿質(zhì)量及其制漿過程所產(chǎn)生的能耗及其的直接關(guān)系到后續(xù)造紙環(huán)節(jié)的能耗及紙質(zhì)產(chǎn)品質(zhì)量，更影響抄造時(shí)的脫水效率與功率消耗。然而，高濃磨漿系統(tǒng)最終的控制目標(biāo)是希望獲得期望的紙漿質(zhì)量，但是目前高濃磨漿系統(tǒng)的控制均是對(duì)系統(tǒng)的運(yùn)行狀態(tài)變量的控制，衡量紙漿質(zhì)量的工藝指標(biāo)值通常是化驗(yàn)獲得，但是化驗(yàn)分析的周期較長，通常為幾個(gè)小時(shí)一次。這顯然難以滿足基于高濃磨漿系統(tǒng)的實(shí)時(shí)監(jiān)測與控制的要求。另外，高濃磨漿系統(tǒng)自身變現(xiàn)出復(fù)雜動(dòng)態(tài)特性以及在線測量儀器的局限，這使得對(duì)高濃磨漿系統(tǒng)的建模和控制變得極其困難。伴隨著當(dāng)前在線測量紙漿質(zhì)量指標(biāo)游離度儀器的出現(xiàn)，可以快速、準(zhǔn)確檢測紙漿的游離度，已確定是否滿足企業(yè)要求，這些都為磨漿系統(tǒng)的紙漿質(zhì)量在線控制提供了可能。因此，實(shí)現(xiàn)紙漿質(zhì)量的在線控制對(duì)實(shí)際制漿和造紙工業(yè)將會(huì)產(chǎn)生重要的作用。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)存在的問題，本發(fā)明提供一種高濃磨漿系統(tǒng)紙漿質(zhì)量控制方法及系統(tǒng)。本發(fā)明的技術(shù)方案是：一種高濃磨漿系統(tǒng)紙漿質(zhì)量控制方法，包括：步驟1、采集高濃磨漿系統(tǒng)的喂料螺旋轉(zhuǎn)速、磨盤間隙、稀釋水流量、產(chǎn)量、磨機(jī)負(fù)荷、紙漿濃度；步驟2、利用高濃磨漿系統(tǒng)紙漿質(zhì)量控制模型進(jìn)行操作變量預(yù)測，所述高濃磨漿系統(tǒng)紙漿質(zhì)量控制模型的操作變量為喂料螺旋轉(zhuǎn)速、磨盤間隙、稀釋水流量，輸出變量為紙漿質(zhì)量游離度指標(biāo)，狀態(tài)變量為產(chǎn)量、磨機(jī)負(fù)荷、紙漿濃度；步驟3、將預(yù)測的操作變量發(fā)送至高濃磨漿系統(tǒng)的執(zhí)行機(jī)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)紙漿質(zhì)量游離度指標(biāo)的跟蹤控制。所述步驟2包括：步驟2-1、將喂料螺旋轉(zhuǎn)速與產(chǎn)量的線性關(guān)系模型、磨盤間隙與磨機(jī)負(fù)荷的線性關(guān)系模型、稀釋水流量與紙漿濃度的線性關(guān)系模型作為表征高濃磨漿系統(tǒng)紙漿質(zhì)量控制模型的三個(gè)子模型；步驟2-2、分別確定三個(gè)子模型的模型階次；步驟2-3、辨識(shí)出三個(gè)子模型參數(shù)；步驟2-4、建立紙漿質(zhì)量游離度指標(biāo)與狀態(tài)變量之間的機(jī)理模型；步驟2-5、利用三個(gè)子模型和紙漿質(zhì)量游離度指標(biāo)與狀態(tài)變量之間的機(jī)理模型建立高濃磨漿系統(tǒng)紙漿質(zhì)量控制模型；步驟2-6、以操作變量變化最小且狀態(tài)變量最穩(wěn)定為目標(biāo)，利用序列二次規(guī)劃算法優(yōu)化狀態(tài)變量；步驟2-7、根據(jù)優(yōu)化的狀態(tài)變量和三個(gè)子模型確定出最優(yōu)的操作變量。所述步驟2-1中采用帶操作變量的自回歸模型，分別建立所述喂料螺旋轉(zhuǎn)速與產(chǎn)量的線性關(guān)系模型、磨盤間隙與磨機(jī)負(fù)荷的線性關(guān)系模型、稀釋水流量與紙漿濃度的線性關(guān)系模型。所述步驟2-2中采用AIC準(zhǔn)則分別確定三個(gè)子模型的模型階次。所述步驟2-3中采用遺忘因子遞推最小二乘法辨識(shí)出三個(gè)子模型參數(shù)。本發(fā)明還提供一種高濃磨漿系統(tǒng)紙漿質(zhì)量的控制系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)采集單元：采集高濃磨漿系統(tǒng)的喂料螺旋轉(zhuǎn)速、磨盤間隙、稀釋水流量、產(chǎn)量、磨機(jī)負(fù)荷、紙漿濃度；操作變量預(yù)測單元：利用高濃磨漿系統(tǒng)紙漿質(zhì)量控制模型進(jìn)行操作變量預(yù)測，所述高濃磨漿系統(tǒng)紙漿質(zhì)量控制模型的操作變量為喂料螺旋轉(zhuǎn)速、磨盤間隙、稀釋水流量，輸出變量為紙漿質(zhì)量游離度指標(biāo)，狀態(tài)變量為產(chǎn)量、磨機(jī)負(fù)荷、紙漿濃度；輸出紙漿質(zhì)量控制單元：將預(yù)測的操作變量發(fā)送至高濃磨漿系統(tǒng)的執(zhí)行機(jī)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)紙漿質(zhì)量游離度指標(biāo)的跟蹤控制。所述操作變量預(yù)測單元，包括：子模型建立模塊：將喂料螺旋轉(zhuǎn)速與產(chǎn)量的線性關(guān)系模型、磨盤間隙與磨機(jī)負(fù)荷的線性關(guān)系模型、稀釋水流量與紙漿濃度的線性關(guān)系模型作為表征高濃磨漿系統(tǒng)紙漿質(zhì)量控制模型的三個(gè)子模型；階次確定模塊：分別確定三個(gè)子模型的模型階次；參數(shù)辨識(shí)模塊：辨識(shí)出三個(gè)子模型參數(shù)；機(jī)理模型建立模塊：建立紙漿質(zhì)量游離度指標(biāo)與狀態(tài)變量之間的機(jī)理模型；紙漿質(zhì)量控制模型建立模塊：利用三個(gè)子模型和紙漿質(zhì)量游離度指標(biāo)與狀態(tài)變量之間的機(jī)理模型建立高濃磨漿系統(tǒng)紙漿質(zhì)量控制模型；狀態(tài)變量優(yōu)化模塊：以操作變量變化最小且狀態(tài)變量最穩(wěn)定為目標(biāo)，利用序列二次規(guī)劃算法優(yōu)化狀態(tài)變量；最優(yōu)操作變量確定模塊：根據(jù)優(yōu)化的狀態(tài)變量和三個(gè)子模型確定出最優(yōu)的操作變量。所述子模型建立模塊采用帶操作變量的自回歸模型，分別建立所述喂料螺旋轉(zhuǎn)速與產(chǎn)量的線性關(guān)系模型、磨盤間隙與磨機(jī)負(fù)荷的線性關(guān)系模型、稀釋水流量與紙漿濃度的線性關(guān)系模型。所述階次確定模塊采用AIC準(zhǔn)則分別確定三個(gè)子模型的模型階次。所述參數(shù)辨識(shí)模塊采用遺忘因子遞推最小二乘法辨識(shí)出三個(gè)子模型參數(shù)。有益效果：本發(fā)明基于化學(xué)機(jī)械制漿生產(chǎn)線上傳感器測量的高濃盤磨機(jī)輸入輸出相關(guān)數(shù)據(jù)，結(jié)合AIC準(zhǔn)則確定子系統(tǒng)模型階次并運(yùn)用遺忘因子最小二乘法獲得子系統(tǒng)的模型參數(shù)，并結(jié)合紙漿質(zhì)量游離度指標(biāo)的機(jī)理模型，建立高濃磨漿系統(tǒng)的Wiener模型結(jié)構(gòu)，基于模型預(yù)測控制理論，利用序列二次規(guī)劃算法優(yōu)化系統(tǒng)的二次性能指標(biāo)，獲得優(yōu)化模型預(yù)測控制器，實(shí)現(xiàn)對(duì)制漿輸出紙漿質(zhì)量指標(biāo)-游離度的有效控制，從而指導(dǎo)實(shí)際生產(chǎn)操作。此方法不但可以獲得紙漿質(zhì)量控制在期望的范圍內(nèi)，同時(shí)顯著地降低系統(tǒng)的能耗，為制漿過程的優(yōu)化操作和運(yùn)行提供關(guān)鍵質(zhì)量指標(biāo)，在實(shí)際生產(chǎn)中具有很大的意義。附圖說明圖1是高濃盤磨漿系統(tǒng)工藝流程圖，其中：1-木片，2-預(yù)蒸倉，3-喂料螺旋傳送器，4-稀釋水，5-磨機(jī)定盤，6-磨機(jī)動(dòng)盤，7-汽漿分離器，8-蒸汽，9-液壓缸，10-電機(jī)，11-紙漿；圖1所用標(biāo)記符號(hào)如下：喂料螺旋轉(zhuǎn)速——u1(rpm)磨盤間隙——u2(mm)稀釋水流量——u3(kg/min)產(chǎn)量——v1(t/day)磨機(jī)負(fù)荷——v2(Mw)紙漿濃度——v3(％)；圖2是本發(fā)明具體實(shí)施方式中高濃磨漿系統(tǒng)紙漿質(zhì)量控制方法流程圖；圖3是本發(fā)明具體實(shí)施方式中子模型在不同模型階次下對(duì)應(yīng)的AIC變化圖；圖4是本發(fā)明具體實(shí)施方式中子模型的模型參數(shù)估計(jì)值變化圖；圖5是本發(fā)明具體實(shí)施方式中建立的動(dòng)態(tài)模型輸出和真實(shí)輸出變化圖；圖6是本發(fā)明具體實(shí)施方式中建立的動(dòng)態(tài)模型輸出和真實(shí)輸出之間誤差變化圖；圖7是本發(fā)明具體實(shí)施方式中建立的高濃磨漿系統(tǒng)的Wiener模型結(jié)構(gòu)圖；圖7所用標(biāo)記符號(hào)如下：操作變量——u；狀態(tài)變量——v；輸出變量——z；紙漿質(zhì)量工藝指標(biāo)游離度CSF(ml)和系統(tǒng)狀態(tài)變量之間非線性函數(shù)——f(·)；圖8是本發(fā)明具體實(shí)施方式中螺旋轉(zhuǎn)速u1輸入變化圖；圖9是本發(fā)明具體實(shí)施方式中磨盤間隙u2輸入變化圖；圖10是本發(fā)明具體實(shí)施方式中稀釋水流量u3輸入變化圖；圖11是本發(fā)明具體實(shí)施方式中高濃制漿系統(tǒng)產(chǎn)量v1設(shè)定值跟蹤變化圖；圖12是本發(fā)明具體實(shí)施方式中磨機(jī)負(fù)荷v2設(shè)定值跟蹤變化圖；圖13是本發(fā)明具體實(shí)施方式中系統(tǒng)的紙漿濃度v3設(shè)定值跟蹤變化圖；圖14是本發(fā)明具體實(shí)施方式中高濃磨漿系統(tǒng)的比能耗變化圖；圖15是本發(fā)明具體實(shí)施方式中紙漿質(zhì)量工藝指標(biāo)游離度CSF(ml)設(shè)定值跟蹤變化圖；圖16是本發(fā)明具體實(shí)施方式中二次性能指標(biāo)函數(shù)變化圖；圖17是本發(fā)明具體實(shí)施方式中高濃磨漿系統(tǒng)紙漿質(zhì)量控制系統(tǒng)框圖；圖18是本發(fā)明具體實(shí)施方式中操作變量預(yù)測單元框圖；圖19是本發(fā)明具體實(shí)施方式中高濃磨漿系統(tǒng)紙漿質(zhì)量控制方法步驟2具體流程圖。具體實(shí)施方式下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明的具體實(shí)施方式做詳細(xì)說明。典型高濃磨漿系統(tǒng)工藝流程如圖1所示，首先將木片1送入預(yù)蒸倉2進(jìn)行預(yù)處理后，預(yù)處理木片1在喂料螺旋傳送器3作用下送入磨區(qū)，同時(shí)注入磨區(qū)一定量的稀釋水4，電機(jī)10驅(qū)動(dòng)液壓缸9工作，從而帶動(dòng)磨機(jī)定盤5、磨機(jī)動(dòng)盤6配合進(jìn)行研磨后的漿料在汽漿分離器7作用下，排出蒸汽8，最終獲得滿足生產(chǎn)需求的紙漿11。將輸入變量為喂料螺旋轉(zhuǎn)速u1(rpm)、磨盤間隙u2(mm)、稀釋水流量u3(kg/min)，狀態(tài)變量為產(chǎn)量v1(t/day)、磨機(jī)負(fù)荷v2(Mw)、紙漿濃度v3(％)，輸出變量為紙漿質(zhì)量游離度CSF(ml)指標(biāo)。本實(shí)施方式通過對(duì)工廠CTMP生產(chǎn)線上在線實(shí)時(shí)采集數(shù)據(jù)，選取200組高濃磨漿系統(tǒng)輸入輸出數(shù)據(jù)進(jìn)行高濃磨漿系統(tǒng)的輸出紙漿質(zhì)量的控制。本實(shí)施方式的高濃磨漿系統(tǒng)紙漿質(zhì)量控制方法，如圖2所示，包括：步驟1、采集高濃磨漿系統(tǒng)的喂料螺旋轉(zhuǎn)速u1(rpm)、磨盤間隙u2(mm)、稀釋水流量u3(kg/min)、產(chǎn)量v1(t/day)、磨機(jī)負(fù)荷v2(Mw)、紙漿濃度v3(％)；磨盤間隙u2可以通過液壓缸內(nèi)伸縮位移傳感器間接獲得，喂料螺旋轉(zhuǎn)速u1、稀釋水流量u3、產(chǎn)量v1、磨機(jī)負(fù)荷v2、紙漿濃度v3的數(shù)據(jù)可以在高濃磨漿系統(tǒng)中直接提取。步驟2、利用高濃磨漿系統(tǒng)紙漿質(zhì)量控制模型進(jìn)行操作變量預(yù)測，所述高濃磨漿系統(tǒng)紙漿質(zhì)量控制模型的操作變量為喂料螺旋轉(zhuǎn)速u1、磨盤間隙u2、稀釋水流量u3，輸出變量為紙漿質(zhì)量游離度指標(biāo)CSF(ml)，狀態(tài)變量為產(chǎn)量v1、磨機(jī)負(fù)荷v2、紙漿濃度v3；如圖19所示，所述步驟2包括：步驟2-1、將喂料螺旋轉(zhuǎn)速與產(chǎn)量的線性關(guān)系模型、磨盤間隙與磨機(jī)負(fù)荷的線性關(guān)系模型、稀釋水流量與紙漿濃度的線性關(guān)系模型作為表征高濃磨漿系統(tǒng)紙漿質(zhì)量控制模型的三個(gè)子模型；采用帶操作變量的自回歸模型(controlledauto-regressivemodel，CAR)結(jié)構(gòu)，分別建立所述喂料螺旋轉(zhuǎn)速u1與產(chǎn)量v1的線性關(guān)系模型、磨盤間隙u2與磨機(jī)負(fù)荷v2的線性關(guān)系模型、稀釋水流量u3與紙漿濃度v3的線性關(guān)系模型。以喂料螺旋轉(zhuǎn)速u1與產(chǎn)量v1的線性關(guān)系模型為例說明如下：A1(z-1)v1(k)=z-d1B1(z-1)u1(k)+e(k)]]>式中，A1(z-1)、B1(z-1)表示z-1的多項(xiàng)式，e(k)為白噪聲干擾，d1為純延遲，k為采樣時(shí)刻k＝1，2，…，L；A1(z-1)=1+a1z-1+a2z-2+...+anaz-naB1(z-1)=b0+b1z-1+b2z-2+...+bnbz-nb]]>喂料螺旋轉(zhuǎn)速u1與產(chǎn)量v1的線性關(guān)系模型可以寫成最小二乘形式：v1(k)=-a1v1(k-1)-...-anav1(k-na)+b0u1(k-d1)+...+bnbu1(k-d1-nb)+e(k)=hT(k)θ+e(k)]]>其中，na、nb為模型階次，h(k)和θ分別為輸入/輸出數(shù)據(jù)和待估參數(shù)。h(k)=[-v1(k-1),...,v1(k-na),u1(k-d1),...,u1(k-d1-nb)]Tθ=[a1,...ana,b0,...,bnb]T]]>狀態(tài)變量和操作變量的線性關(guān)系構(gòu)成線性方程即喂料螺旋轉(zhuǎn)速u1與產(chǎn)量v1的線性關(guān)系模型：vL(k)＝hL(k)θ+eL(k)其中，vL(k)＝[v1(1)，v1(2)，…，v1(k)]T，eL(k)＝[e(1)，e(2)，…，e(k)]T步驟2-2、采用AIC準(zhǔn)則分別確定三個(gè)子模型的模型階次；為獲得喂料螺旋轉(zhuǎn)速u1與產(chǎn)量v1的線性關(guān)系模型階次，AIC(Akaikeinformationcriterion)準(zhǔn)則是一種客觀水平的模型階次確定方法。AIC定階的基本原理是求似然函數(shù)的極小值，該極小值所對(duì)應(yīng)的階次與系統(tǒng)的階次最接近。假如白噪聲干擾e(k)的向量且E{eL}＝0，則eL～N(0，∑e)，那么vL～N(hLθ，Σe)，為噪聲方差，對(duì)于vL(k)的對(duì)數(shù)似然函數(shù)為l(vL|θ)=-L2log2π-L2log(σe2)-12σe2(vL-hLθ)T(vL-hLθ)]]>根據(jù)極大似然原理得到待估參數(shù)θ＝[θ1，θ2，…，θN]的極大似然估計(jì)值θ^ML=(hLThL)-1hLTvL]]>l(vL|θ^ML)=-L2log2π-L2logσ^e2-12σ^e2(vL-hLθ^ML)T(vL-hLθ^ML)=-(L2log2π+L2+L2logσ^e2)]]>其中，為常數(shù)，且由可得到噪聲方差估計(jì)為σ^e2=1L(vL-hLθ^ML)T(vL-hLθ^ML)]]>在獲得噪聲方差估計(jì)值的基礎(chǔ)上，利用如下AIC準(zhǔn)則來確定模型階次AIC(na,nb)=Llogσ^e2+2(na+nb)]]>噪聲方差估計(jì)J(L)為損失函數(shù)在遞推至第L步的函數(shù)值，na+nb＝N為模型階數(shù)。根據(jù)AIC定階法思想，可選擇使AIC(na，nb)值達(dá)到最小的na和nb的值作為最佳模型階次。步驟2-3、采用遺忘因子遞推最小二乘法辨識(shí)出三個(gè)子模型參數(shù)；當(dāng)子模型階次確定后，利用遺忘因子遞推模型參數(shù)的值，遞推公式如下：θ^(k)=θ^(k-1)+K(k)[v1(k)-hT(k)θ^(k-1)]K(k)=P(k-1)h(k)λ+hT(k)P(k-1)h(k),(0<λ<1)P(k)=1λ[I-K(k)hT(k)]P(k-1)]]>設(shè)置初始值以及遺忘因子λ，輸入初始數(shù)據(jù)，采樣當(dāng)前輸出y(k)和輸入u(k)，計(jì)算可以看出利用AIC準(zhǔn)則，很容易分別確定喂料螺旋轉(zhuǎn)速u1(rpm)和產(chǎn)量v1(t/day)、磨盤間隙(mm)和磨機(jī)負(fù)荷v2(Mw)、稀釋水流量u3(kg/min)和紙漿濃度v3(％)線性關(guān)系模型階次。以建立螺旋轉(zhuǎn)速u1(rpm)和產(chǎn)量v1(t/day)之間線性關(guān)系模型為例，假設(shè)na＝nb，其AIC值隨階變化趨勢及模型參數(shù)估計(jì)值分別如圖3和圖4所示。所建立的動(dòng)態(tài)模型輸出與實(shí)際輸出如圖5所示，動(dòng)態(tài)模型輸出與實(shí)際輸出之間誤差如圖6所示。同理，并最終得到三個(gè)子模型參數(shù)的估計(jì)值分別為步驟2-4、建立紙漿質(zhì)量游離度指標(biāo)與狀態(tài)變量之間的機(jī)理模型；定義高濃磨漿系統(tǒng)的比能耗(SE)和磨漿強(qiáng)度(I)如下：SE=MP]]>I=SEN]]>其中，M為磨機(jī)負(fù)荷v2，P為高濃磨漿系統(tǒng)的紙漿產(chǎn)量v1，磨漿次數(shù)N為N=nω(r1+r22)t]]>其中，n表示單位弧長的磨齒數(shù)，ω為磨機(jī)轉(zhuǎn)速，r2和r1分別為磨區(qū)內(nèi)半徑、磨區(qū)外半徑，t為漿料停留時(shí)間。同時(shí)根據(jù)磨區(qū)受力平衡關(guān)系原理，漿料停留時(shí)間t：t=μrμt×2SECiLSω3[Ls(r22-r12)+CiSEr12]×[lnr2r1-12ln(Ls-CiSELs)]]]>其中，μr和μt表示徑向摩擦系數(shù)和切向摩擦系數(shù)，Ls表示蒸汽潛熱，其由磨漿輸出溫度決定，Ci表示進(jìn)漿濃度?；诟邼饽{系統(tǒng)的比能耗(SE)和磨漿強(qiáng)度(I)，紙漿質(zhì)量游離度指標(biāo)CSF與狀態(tài)變量之間的機(jī)理模型為：CSF=[CSF0-k1(SE-SE0)]10-k2(I-I0)]]>其中，CSF0、SE0和I0分別為游離度的初始值、磨機(jī)比能耗的初始值和磨漿強(qiáng)度的初始值，k1，k2為常數(shù)。步驟2-5、利用三個(gè)子模型和紙漿質(zhì)量游離度指標(biāo)與狀態(tài)變量之間的機(jī)理模型建立高濃磨漿系統(tǒng)紙漿質(zhì)量控制模型；分別以喂料螺旋轉(zhuǎn)速u1(rpm)、磨盤間隙u2(mm)、稀釋水流量u3(kg/min)為輸入變量(操作變量)，分別以產(chǎn)量v1(t/day)、磨機(jī)負(fù)荷v2(Mw)、紙漿濃度v3(％)為狀態(tài)變量，以輸出變量為紙漿質(zhì)量工藝指標(biāo)游離度CSF(ml)，建立高濃磨漿系統(tǒng)紙漿質(zhì)量控制模型，此模型是由一個(gè)線性動(dòng)態(tài)子系統(tǒng)(即三個(gè)子模型)和一個(gè)非線性靜態(tài)子系統(tǒng)(即機(jī)理模型)串聯(lián)的Wiener模型，如圖7所示，模型描述如下：A(z-1)xk=z-dB(z-1)uk+e(k)/Δyk=f(xk)]]>其中，A和B為后移算子z-1的多項(xiàng)式，e(k)為白噪聲，Δ＝1-z-1，h(·)為非線性狀態(tài)函數(shù)，f(·)為紙漿質(zhì)量工藝指標(biāo)CSF(ml)和狀態(tài)變量之間的非線性函數(shù)，d為純滯后時(shí)間常數(shù)。步驟2-6、以操作變量變化最小且狀態(tài)變量最穩(wěn)定為目標(biāo)，利用序列二次規(guī)劃算法優(yōu)化狀態(tài)變量；步驟2-6-1，選擇優(yōu)化約束；操作變量約束：將采集到的喂料螺旋轉(zhuǎn)速u1(rpm)、磨盤間隙u2(mm)、稀釋水流量u3(kg/min)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，選擇合適的操作變量約束。狀態(tài)變量約束：將采集到的產(chǎn)量v1(t/day)、磨機(jī)負(fù)荷v2(Mw)、紙漿濃度v3(％)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，選擇合適的狀態(tài)變量約束。輸出的紙漿質(zhì)量工藝指標(biāo)游離度CSF(ml)約束：根據(jù)實(shí)際工業(yè)對(duì)紙漿質(zhì)量工藝指標(biāo)游離度CSF(ml)要求，設(shè)置合理的工藝指標(biāo)范圍。步驟2-6-2，將喂料螺旋轉(zhuǎn)速u1(rpm)、磨盤間隙u2(mm)、稀釋水流量u3(kg/min)作為高濃磨漿系統(tǒng)的三個(gè)操作變量，產(chǎn)量v1(t/day)、磨機(jī)負(fù)荷v2(Mw)、紙漿濃度v3(％)作為三個(gè)狀態(tài)變量，分別給出操作變量、輸出變量合理的約束條件，利用序列二次規(guī)劃算法優(yōu)化如下所示的二次性能指標(biāo)，即優(yōu)化狀態(tài)變量：J=Σi=1N||vi-vk+iset||Qξ2+||ui-1-ui||Qu2]]>s.t.:vi=g(vi-1,ui-d-1),zi-1=f(vi-1),lmin≤zi≤lmax,umin≤ui≤umax,vmin≤vi≤vmax,i=1,2,....,N]]>其中，為根據(jù)紙漿質(zhì)量工藝指標(biāo)游離度期望值得到狀態(tài)變量優(yōu)化設(shè)定值，Qξ和Qu分別為誤差加權(quán)矩陣和控制權(quán)矩陣。最大預(yù)測長度和控制長度均為N。lmin和lmax、umin和umax、vmin和vmax分別制漿質(zhì)量工藝指標(biāo)、操作變量和輸出變量的下限和上限值。步驟2-7、根據(jù)優(yōu)化的狀態(tài)變量和三個(gè)子模型確定出最優(yōu)的操作變量。本實(shí)施方式中N＝10，lmin＝600、lmax＝615、umin＝[150.974]、umax＝[171.176]、vmin＝[2598.029]、vmax＝[2638.433]、Qξ＝[0.01，0.1，0.01]、Qu＝[0.050.050.5]，另外，假設(shè)紙漿質(zhì)量指標(biāo)游離度設(shè)定值為0～100s，200～300s分別為610ml，在100～200s內(nèi)為605ml，利用利用序列二次規(guī)劃算法優(yōu)化獲得最優(yōu)的狀態(tài)變量，將獲得的最優(yōu)的喂料螺旋轉(zhuǎn)速u1(rpm)、磨盤間隙u2(mm)、稀釋水流量u3(kg/min)發(fā)送至高濃磨漿系統(tǒng)的執(zhí)行機(jī)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)紙漿質(zhì)量指標(biāo)游離度的跟蹤控制。獲得的狀態(tài)變量優(yōu)化結(jié)果分別如圖8～圖16所示，其中圖8～圖10為對(duì)應(yīng)的喂料螺旋轉(zhuǎn)速u1(rpm)、磨盤間隙u2(mm)、稀釋水流量u3(kg/min)三個(gè)操作變量的變化圖。圖11～圖13為對(duì)應(yīng)的高濃制漿系統(tǒng)產(chǎn)量v1(t/day)、磨機(jī)負(fù)荷v2(Mw)、紙漿濃度v3(％)的變化圖，可以看出狀態(tài)變量均在約束范圍內(nèi)，并且高濃磨漿生產(chǎn)紙漿濃度滿足生產(chǎn)要求。圖14是高濃磨漿系統(tǒng)的比能耗(SE)變化圖，可以看出紙漿質(zhì)量工藝指標(biāo)的游離度CSF(ml)值越低，比能耗越高，游離度值越高，比能耗越低，這和實(shí)際生產(chǎn)過程紙漿質(zhì)量波動(dòng)規(guī)律符合高濃磨漿系統(tǒng)能耗的變化趨勢。圖15是高濃磨漿系統(tǒng)的游離度CSF(ml)輸出變化圖，可以看出最終輸出的紙漿質(zhì)量工藝指標(biāo)游離度CSF(ml)的值可以很好的跟蹤設(shè)定值變化。圖16是高濃磨漿系統(tǒng)的二次性能指標(biāo)函數(shù)變化圖，可以看出隨著系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)間增加，性能指標(biāo)函數(shù)值越來越小，也就是說控制誤差越來越小。步驟3、將預(yù)測的操作變量發(fā)送至高濃磨漿系統(tǒng)的執(zhí)行機(jī)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)輸出紙漿質(zhì)量工藝指標(biāo)游離度CSF(ml)跟蹤目標(biāo)給定的紙漿的游離度CSF(ml)設(shè)定值，即紙漿質(zhì)量游離度指標(biāo)的跟蹤控制。本實(shí)施方式還提供實(shí)現(xiàn)高濃磨漿系統(tǒng)紙漿質(zhì)量控制方法的高濃磨漿系統(tǒng)紙漿質(zhì)量控制系統(tǒng)，如圖17所示，包括：數(shù)據(jù)采集單元：采集高濃磨漿系統(tǒng)的喂料螺旋轉(zhuǎn)速、磨盤間隙、稀釋水流量、產(chǎn)量、磨機(jī)負(fù)荷、紙漿濃度；操作變量預(yù)測單元：利用高濃磨漿系統(tǒng)紙漿質(zhì)量控制模型進(jìn)行操作變量預(yù)測，所述高濃磨漿系統(tǒng)紙漿質(zhì)量控制模型的操作變量為喂料螺旋轉(zhuǎn)速、磨盤間隙、稀釋水流量，輸出變量為紙漿質(zhì)量游離度指標(biāo)，狀態(tài)變量為產(chǎn)量、磨機(jī)負(fù)荷、紙漿濃度；輸出紙漿質(zhì)量控制單元：將預(yù)測的操作變量發(fā)送至高濃磨漿系統(tǒng)的執(zhí)行機(jī)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)紙漿質(zhì)量游離度指標(biāo)的跟蹤控制。所述操作變量預(yù)測單元，如圖18所示，包括：子模型建立模塊：將喂料螺旋轉(zhuǎn)速與產(chǎn)量的線性關(guān)系模型、磨盤間隙與磨機(jī)負(fù)荷的線性關(guān)系模型、稀釋水流量與紙漿濃度的線性關(guān)系模型作為表征高濃磨漿系統(tǒng)紙漿質(zhì)量控制模型的三個(gè)子模型；階次確定模塊：分別確定三個(gè)子模型的模型階次；參數(shù)辨識(shí)模塊：辨識(shí)出三個(gè)子模型參數(shù)；機(jī)理模型建立模塊：建立紙漿質(zhì)量游離度指標(biāo)與狀態(tài)變量之間的機(jī)理模型；紙漿質(zhì)量控制模型建立模塊：利用三個(gè)子模型和紙漿質(zhì)量游離度指標(biāo)與狀態(tài)變量之間的機(jī)理模型建立高濃磨漿系統(tǒng)紙漿質(zhì)量控制模型；狀態(tài)變量優(yōu)化模塊：以操作變量變化最小且狀態(tài)變量最穩(wěn)定為目標(biāo)，利用序列二次規(guī)劃算法優(yōu)化狀態(tài)變量；最優(yōu)操作變量確定模塊：根據(jù)優(yōu)化的狀態(tài)變量和三個(gè)子模型確定出最優(yōu)的操作變量。所述子模型建立模塊采用帶操作變量的自回歸模型，分別建立所述喂料螺旋轉(zhuǎn)速與產(chǎn)量的線性關(guān)系模型、磨盤間隙與磨機(jī)負(fù)荷的線性關(guān)系模型、稀釋水流量與紙漿濃度的線性關(guān)系模型。所述階次確定模塊采用AIC準(zhǔn)則分別確定三個(gè)子模型的模型階次。所述參數(shù)辨識(shí)模塊采用遺忘因子遞推最小二乘法辨識(shí)出三個(gè)子模型參數(shù)。本發(fā)明基于化學(xué)機(jī)械制漿生產(chǎn)線上傳感器測量的高濃盤磨機(jī)輸入輸出相關(guān)數(shù)據(jù)，結(jié)合AIC準(zhǔn)則確定子系統(tǒng)模型階次并運(yùn)用遺忘因子最小二乘法獲得子系統(tǒng)的模型參數(shù)，并結(jié)合紙漿質(zhì)量游離度指標(biāo)的機(jī)理模型，建立高濃磨漿系統(tǒng)的Wiener模型結(jié)構(gòu)，基于模型預(yù)測控制理論，利用序列二次規(guī)劃算法優(yōu)化系統(tǒng)的二次性能指標(biāo)，獲得優(yōu)化預(yù)測控制器，實(shí)現(xiàn)對(duì)制漿輸出紙漿質(zhì)量指標(biāo)-游離度的有效控制，從而指導(dǎo)實(shí)際生產(chǎn)操作。此方法不但可以獲得紙漿質(zhì)量控制在期望的范圍內(nèi)，同時(shí)顯著地降低了系統(tǒng)的能耗，為制漿過程的優(yōu)化操作和運(yùn)行提供關(guān)鍵質(zhì)量指標(biāo)，在實(shí)際生產(chǎn)中具有很大的意義?？梢岳斫獾氖牵陨详P(guān)于本發(fā)明的具體描述，僅用于說明本發(fā)明而并非受限于本發(fā)明實(shí)施例所描述的技術(shù)方案，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，仍然可以對(duì)本發(fā)明進(jìn)行修改或等同替換，以達(dá)到相同的技術(shù)效果；只要滿足使用需要，都在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。當(dāng)前第1頁1 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