本發(fā)明涉及一種人工智能控制方法,更具體的涉及中水泥生產(chǎn)工藝中篦冷機(jī)的人工智能控制方法。
背景技術(shù):
水泥行業(yè)屬于基礎(chǔ)工業(yè),產(chǎn)量大能耗高。中國的水泥行業(yè)目前處于嚴(yán)重過剩的狀況,所以節(jié)能、降本成了行業(yè)的首要關(guān)注的重點(diǎn)。相對(duì)于其他行業(yè),水泥行業(yè)的自動(dòng)化裝備程度較高,但是在自動(dòng)控制上,由于水泥工藝大滯后、多因素的特點(diǎn),造成自動(dòng)控制的使用層次較低,在重要的回路,基本以手工控制為主。
按照行業(yè)內(nèi)的普遍觀點(diǎn),平穩(wěn)的燒成狀況,對(duì)于提高產(chǎn)量、穩(wěn)定質(zhì)量、降低能耗有關(guān)鍵的作用。在燒成系統(tǒng)中,篦冷機(jī)的主要作用是冷卻孰料并提供盡可能多的熱量回收。在篦冷機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)過程中,為了保證篦冷機(jī)的高效、穩(wěn)定的運(yùn)轉(zhuǎn),最重要的是料層厚度的控制,按照工藝的要求,平穩(wěn)的料層厚度,有助于穩(wěn)定窯內(nèi)的熱工平衡,平穩(wěn)的料層厚度,也有利于熱量回收和能耗降低。目前,篦冷機(jī)的自動(dòng)控制僅僅局限于時(shí)序控制,比如密封閥的定時(shí)控制等。這些控制屬于設(shè)備正常運(yùn)轉(zhuǎn)的部分,并非燒成工藝的關(guān)鍵,而關(guān)鍵部分,篦冷機(jī)的料層厚度控制,并沒有實(shí)現(xiàn)自動(dòng)控制,主要靠操作工手工控制,在正常情況下,操作工大約5~10分鐘進(jìn)行一次操作,主要通過篦速的控制,進(jìn)行調(diào)整,這就導(dǎo)致調(diào)整不及時(shí),容易出錯(cuò),從而影響篦冷機(jī)的料層厚度均衡,導(dǎo)致窯內(nèi)的熱工不平衡,不利于熱量回收和能耗降低。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素:
發(fā)明目的:本發(fā)明目的在于針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的不足,提供一種保證篦冷機(jī)的料層厚度均衡、調(diào)整及時(shí)不出錯(cuò)的水泥生產(chǎn)工藝中篦冷機(jī)的人工智能控制方法。
技術(shù)方案:本發(fā)明所述一種水泥生產(chǎn)工藝中篦冷機(jī)的人工智能控制方法,按如下步驟進(jìn)行:
S1、實(shí)時(shí)檢測(cè)風(fēng)機(jī)出口壓力變化量E和風(fēng)機(jī)出口壓力變化速率EC;
S2、將檢測(cè)到的風(fēng)機(jī)出口壓力變化量E和壓力的變化速率EC模糊化轉(zhuǎn)化為模糊量,轉(zhuǎn)化的隸屬度函數(shù)采用三角形,壓力變化量E模糊量形成的模糊子集合定義為5級(jí),分別為NBe、NSe、ZOe、PSe、PBe,變化速率EC模糊量形成的模糊子集合定位為5級(jí),分別為NBc、NSc、ZOc、PSc、PBc;
S3、采用模糊矩陣的方式定義知識(shí)庫,知識(shí)庫定義了檢測(cè)到的風(fēng)機(jī)出口壓力變化量E對(duì)應(yīng)的模糊量、其變化速率EC對(duì)應(yīng)的模糊量和模糊控制訊號(hào)U1的變化量對(duì)應(yīng)的模糊量的相互對(duì)應(yīng)關(guān)系,其中,模糊控制訊號(hào)U1的變化量的模糊量形成的模糊子集合定義為5級(jí),分別為:NBu、NSu、ZOu、PSu、PBu;
S4、根據(jù)實(shí)際檢測(cè)到的風(fēng)機(jī)出口壓力變化量E對(duì)應(yīng)的模糊量和其變化速率EC對(duì)應(yīng)的模糊量,采用查表的方式在模糊矩陣中選擇相應(yīng)的模糊控制訊號(hào)U1的變化量對(duì)應(yīng)的模糊量;
S5、將得到的模糊控制訊號(hào)U1的變化量對(duì)應(yīng)的模糊量進(jìn)行反模糊化得到實(shí)際的篦床速度U的變化量,輸出給篦冷機(jī)的動(dòng)作控制器。
本發(fā)明技術(shù)方案的進(jìn)一步限定為,步驟S1中,檢測(cè)風(fēng)機(jī)出口壓力的方式為:在風(fēng)機(jī)出口設(shè)置壓力傳感器進(jìn)行檢測(cè)。
進(jìn)一步地,步驟S3中子集定位為5級(jí)對(duì)應(yīng)的隸屬度函數(shù)分別為:
PB:
PS:
ZO:
NS:
NB:
其中,上述函數(shù)中,x即為。
進(jìn)一步地,步驟S3中知識(shí)庫的矩陣如下表所示:
有益效果:本發(fā)明提供的一種水泥生產(chǎn)工藝中篦冷機(jī)的人工智能控制方法,通過人工智能的方法,根據(jù)風(fēng)機(jī)的壓力變化,實(shí)時(shí)調(diào)整篦冷機(jī)的篦速,通過控制篦冷機(jī)的篦速實(shí)現(xiàn)對(duì)篦冷機(jī)的料層厚度的調(diào)整與控制,保證料層厚度的穩(wěn)定性,從而保證篦冷機(jī)的高效、穩(wěn)定的運(yùn)轉(zhuǎn),穩(wěn)定窯內(nèi)的熱工平衡,有利于熱量回收和能耗降低。
附圖說明
圖1為本發(fā)明提供的一種水泥生產(chǎn)工藝中篦冷機(jī)的人工智能控制方法的模型圖;
圖2為本發(fā)明提供的一種水泥生產(chǎn)工藝中篦冷機(jī)的人工智能控制方法中模糊化子集轉(zhuǎn)化中隸屬度函數(shù)圖;
圖3為某企業(yè)日產(chǎn)2500噸孰料的水泥生產(chǎn)線采用人工控制時(shí)風(fēng)機(jī)風(fēng)口的壓力變化曲線;
圖4為某企業(yè)日產(chǎn)2500噸孰料的水泥生產(chǎn)線采用本發(fā)明控制方法時(shí)風(fēng)機(jī)風(fēng)口的壓力變化曲線和篦床篦速曲線。
具體實(shí)施方式
下面通過附圖對(duì)本發(fā)明技術(shù)方案進(jìn)行詳細(xì)說明,但是本發(fā)明的保護(hù)范圍不局限于所述實(shí)施例。
實(shí)施例1:本實(shí)施例提供一種水泥生產(chǎn)工藝中篦冷機(jī)的人工智能控制方法,一般來說,常規(guī)的控制算法都采用PID算法,即比例、微分、積分的辦法。但是,經(jīng)典的PID算法對(duì)于水泥工藝大滯后、多因素的特點(diǎn),顯得無能為力,在篦冷機(jī)控制上也是同樣的特點(diǎn)。因此,本實(shí)施例中采用了人工智能的算法來實(shí)現(xiàn)控制。
人工智能可用的算法很多,選擇一個(gè)有效的算法很重要。篦冷機(jī)的料層厚度取決于回轉(zhuǎn)窯的生產(chǎn)情況,但是,由于窯內(nèi)的狀況缺乏有效的傳感器,無法預(yù)知來料的情況。篦冷機(jī)的種類很多,每條生產(chǎn)線的情況都不同,因此建立一個(gè)有效的模型,變得相當(dāng)復(fù)雜。因此,我們選擇了模糊控制對(duì)篦冷機(jī)進(jìn)行控制。
模糊控制器包括四部分:(1)模糊化。主要作用是選定模糊控制器的輸入量,并將其轉(zhuǎn)換為系統(tǒng)可識(shí)別的模糊量,具體包含以下三步:第一,對(duì)輸入量進(jìn)行滿足模糊控制需求的處理;第二,對(duì)輸入量進(jìn)行尺度變換;第三,確定各輸入量的模糊語言取值和相應(yīng)的隸屬度函數(shù)。(2)規(guī)則庫。根據(jù)人類專家的經(jīng)驗(yàn)建立模糊規(guī)則庫。模糊規(guī)則庫包含眾多控制規(guī)則,是從實(shí)際控制經(jīng)驗(yàn)過渡到模糊控制器的關(guān)鍵步驟。(3)模糊推理。主要實(shí)現(xiàn)基于知識(shí)的推理決策。(4)解模糊。主要作用是將推理得到的控制量轉(zhuǎn)化為控制輸出。
本實(shí)施例采用的模糊控制的模型圖如圖1所示,控制方法按如下步驟進(jìn)行:
S1、定義變量,在風(fēng)機(jī)出口設(shè)置壓力傳感器進(jìn)行檢測(cè),實(shí)時(shí)檢測(cè)風(fēng)機(jī)出口壓力變化量E和風(fēng)機(jī)出口壓力變化速率EC。
風(fēng)機(jī)安裝在篦冷機(jī)的下方,當(dāng)篦冷機(jī)的篦速增加的時(shí)候風(fēng)機(jī)壓力會(huì)變小,篦速減小的時(shí)候風(fēng)機(jī)壓力會(huì)變大,因此,本實(shí)施例實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)風(fēng)機(jī)出口的壓力,做為調(diào)整篦冷機(jī)篦速調(diào)整的參照。
S2、模糊化,將檢測(cè)到的風(fēng)機(jī)出口壓力變化量E和壓力的變化速率EC模糊化轉(zhuǎn)化為模糊量,轉(zhuǎn)化的隸屬度函數(shù)采用三角形,壓力變化量E模糊量形成的模糊子集合定義為5級(jí),分別為NBe、NSe、ZOe、PSe、PBe,變化速率EC模糊量形成的模糊子集合定位為5級(jí),分別為NBc、NSc、ZOc、PSc、PBc。隸屬函數(shù)圖如圖2所示,具體函數(shù)分別為:
PB:
PS:
ZO:
NS:
NB:
其中,上述函數(shù)中,x即為壓力變化量E和壓力變化速率EC的量化后的量化等級(jí),F(xiàn)(x)為隸屬度。
本實(shí)施例中,壓力變化量E對(duì)應(yīng)的模糊子集合的定義方式為:-500~-300為NBe,-300~-100為NSe,-100~100為ZOe,100~300為PSe,300~500為PBe。
壓力變化速率EC對(duì)應(yīng)的模糊子集合的定義方式為:-15~-9為NBc,-9~-3為NSc,-3~3為ZOc,3~9為PSc,9~15為PBc。
此定義方式是人工長期總結(jié)出來的,憑經(jīng)驗(yàn)設(shè)定,根據(jù)不同的場(chǎng)合可以做相應(yīng)的調(diào)整,下面的模糊控制訊號(hào)U1的變化量對(duì)應(yīng)的模糊子集合的定義方式也是如此。
S3、知識(shí)庫,包括數(shù)據(jù)庫(data base)與規(guī)則庫(rule base)兩部分,其中數(shù)據(jù)庫提供處理模糊數(shù)據(jù)的相關(guān)定義;而規(guī)則庫則藉由一群語言控制規(guī)則描述控制目標(biāo)和策略。本實(shí)施例,采用模糊矩陣的方式定義知識(shí)庫,知識(shí)庫定義了檢測(cè)到的風(fēng)機(jī)出口壓力變化量E對(duì)應(yīng)的模糊量、其變化速率EC對(duì)應(yīng)的模糊量和模糊控制訊號(hào)U1的變化量對(duì)應(yīng)的模糊量的相互對(duì)應(yīng)關(guān)系,其中,模糊控制訊號(hào)U1的變化量的模糊量形成的模糊子集合定義為5級(jí),分別為:NBu、NSu、ZOu、PSu、PBu。知識(shí)庫的矩陣如下表所示:
本實(shí)施例中,模糊控制訊號(hào)U1的變化量對(duì)應(yīng)的模糊子集合的定義方式為:NBu=-0.4,NSu=-0.2,ZOu=0,PSu=0.2,PBu=0.4。
S4、邏輯判斷,根據(jù)實(shí)際檢測(cè)到的風(fēng)機(jī)出口壓力變化量E對(duì)應(yīng)的模糊量和其變化速率EC對(duì)應(yīng)的模糊量,采用查表的方式在模糊矩陣中選擇相應(yīng)的模糊控制訊號(hào)U1的變化量對(duì)應(yīng)的模糊量。
本實(shí)施例中,實(shí)際檢測(cè)到的壓力變化量E為-200,則壓力變化量E對(duì)應(yīng)的模糊量為,NSe;實(shí)際檢測(cè)到的壓力變化速率EC為5時(shí),則壓力變化速率EC對(duì)應(yīng)的模糊量為PSc,在步驟S3中的知識(shí)庫矩陣表中查表可得,模糊控制訊號(hào)U1的變化量對(duì)應(yīng)的模糊量為ZOu。
S5、反模糊化,將得到的模糊控制訊號(hào)U1的變化量對(duì)應(yīng)的模糊量進(jìn)行反模糊化得到實(shí)際的篦床速度U的變化量,輸出給篦冷機(jī)的動(dòng)作控制器。
本實(shí)施例中,得到的模糊控制訊號(hào)U1的變化量對(duì)應(yīng)的模糊量為ZOu,根據(jù)模糊控制訊號(hào)U1的變化量對(duì)應(yīng)的模糊子集合進(jìn)行反模糊化,得到實(shí)際的篦床速度U的變化量為0,則將此數(shù)據(jù)輸出給篦冷機(jī)的動(dòng)作控制器,從而調(diào)節(jié)篦冷機(jī)的篦床速度。
通過控制篦床速度U,實(shí)現(xiàn)對(duì)篦冷機(jī)的料層厚度的調(diào)整與控制,保證料層厚度的穩(wěn)定性。
本實(shí)施例的控制方法選擇了某企業(yè)日產(chǎn)2500噸孰料的水泥生產(chǎn)線,經(jīng)過1個(gè)月的調(diào)試,獲得了基本滿意的結(jié)果,目前在持續(xù)使用,圖3為企業(yè)未選擇本控制方法時(shí),通過人工控制的風(fēng)機(jī)出口的壓力變化;圖4為企業(yè)采用了本本質(zhì)方法后的變化,其中,曲線1為風(fēng)機(jī)出口壓力曲線;曲線2為篦床篦速曲線。通過圖3和圖4可以直觀的得出結(jié)論,自動(dòng)控制系統(tǒng)由于調(diào)整及時(shí)直接,壓力的波動(dòng)較小,料層的厚度穩(wěn)定,優(yōu)于人工控制。
如上所述,盡管參照特定的優(yōu)選實(shí)施例已經(jīng)表示和表述了本發(fā)明,但其不得解釋為對(duì)本發(fā)明自身的限制。在不脫離所附權(quán)利要求定義的本發(fā)明的精神和范圍前提下,可對(duì)其在形式上和細(xì)節(jié)上作出各種變化。