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1、水泥回转窑优化控制系统的研究与开发关键词：水泥烧成窑，控制器，稳态模型，动态模型1 水泥烧成窑系统控制参数分析带窑外分解炉的新型干法水泥回转窑采用窑外分解煅烧技术,生料入回转窑前分解率已达到80%~90%。基于目前国内新型干法水泥生产线广泛使用的窑外预热分解技术和水泥熟料煅烧工业的生产经验,烧成带温度和窑尾废气温度的稳定是保证水泥回转窑热工过程稳定,生产出高质量水泥熟料的重要标志[1]。为了达到优化工艺生产过程的目的,对水泥回转窑系统的主要参数进行分析。主要参数如下:(1) 控制变量CV ① 烧成带温度:正常工作范围是1300℃～1500℃,是直接反应烧成带工况的重要参数。② 窑内氧
2、气含量:正常工作范围是3.5%～5.5%,在煅烧的过程中窑内的氧气含量直接影响到燃料的燃烧状况。进而对窑温也有一定的影响。③ 窑内含量:在煅烧的过程中窑内的含量直接影响到熟料的烧制状况,从而影响熟料的品质。④ 窑内含量:窑内含量直接反映窑内煤和风的配比情况是否合理。(2) 操作变量MV ① 喂煤量:它对烧成带温度和废气中的氧含量有直接影响。增加喂煤量可以提高烧成带温度并降低氧含量;反之,减少喂煤量则可以降低烧成带温度和提高氧含量。② 高温风机挡板开度:它主要用于改变窑负压、保证风煤配合和保证废气中的氧含量;同时也用来改变窑内的温度分布,控制窑尾温度。增加挡板开度,将提高窑尾温度并增加
3、氧含量;反之,则可以降低窑尾温度和窑尾废气中的氧含量,对的含量变化也有很大的作用。③ 回转窑转速和喂料量:当窑运行稳定时,回转窑转速和喂料量之比应基本保持不变。具体控制量在操作员组态画面上的位置如下图1所示。2 水泥回转窑系统模型辨识本项目对河北唐山冀东股份有限公司丰润三期水泥厂进行现场数据的采集,采样周期是60s,共采集20030组数据。首先将采集数据中不合理的数据进行剔除,然后再分出动、静态数据,当系统中的两个输入量有一个保持不变,而另一个发生阶跃变化,从阶跃到最终系统达到稳定状态时的数据选为动态数据;从稳定状态到下一个阶跃发生前的数据选为稳态数据。经分析处理后得到动态数据234
4、2组,稳态数据1548组。水泥回转窑系统可以简化为一个2入2出的被控对象,该系统的输出量分别是:窑内氮氧化物含量;窑内含量,输入量为:喷煤量;:高温风机挡板开度。2.1 回转窑系统稳态模型辨识根据组合模型的框架结构所需,需要利用筛选出来稳态数据利用模糊神经网络的辨识方法建立回转窑的稳态模型。为了提高稳态模型辨识精度,采用了分步辨识的方法,该方法要求辨识出的回转窑系统稳态模型是两个2入1出的模型[2],从而避免模型发散,达到更佳的控制效果。利用筛选出的稳态数据,使用模糊神经网络辨识模型的方法对水泥回转窑系统的两个2入1出的稳态模型进行了辨识,然后对辨识出的稳态模型进行检验。以下图2、图
5、3是辨识出的模型输出值和实际输出值之间的对比。从上面的模型对比图中可以看出,通过使用模糊神经网络方法辨识回转窑系统的稳态模型,由于现场数据中有很大的干扰值,导致辨识的结果有些偏差,但是辨识出的模型在精度上可以满足后续预测控制的要求,可以用辨识出的模型来真实地反映出现场实际被控对象的输入输出问题特性,进一步验证了模糊神经网络模型辨识方法的可行性。2.2 回转窑系统动态ARX模型辨识对筛选出来的回转窑系统阶跃动态数据,分别用当前时刻的输入输出值减去上一时刻的输入输出值获得系统的动态变化增量数据。通过使用最小二乘法拟合辨识获得回转窑控制系统的动态变化量的ARX模型。通过对回转窑现场工况的分
6、析,及对所获得的数据进行分析比对,选择二阶模型作为回转窑系统的动态模型,给定系统的延迟时间为一个周期,通过仿真获得的ARX模型的参数为对利用LS辨识出来的ARX模型进行数据检验,检验结果如下: 检验的结果由对比图上可知,对回转窑系统的数据使用最小二乘法辨识出动态ARX模型的精度较高,符合预测控制的要求。3 水泥回转窑预测控制算法仿真实验为了使设计的水泥回转窑预测控制器可以更好地应用于现场,使用现场的一些控制量的数据进行仿真实验,进而也通过现场数据的仿真实验来训练出水泥回转窑的初步系统模型,为预测控制算法应用到实际的现场控制奠定了基础。3.1 水泥回转窑预测控制器设计和实验为了获得稳定
7、的工况条件,同时为了达到提高水泥强度降低单位能耗的目的,通常对于回转窑窑内含量和含量控制在4.9%、含量500ppm。针对该生产条件进行仿真分析,设计一个两入两出的预测控制器,控制器的两个输入分别为窑头喷煤量和高温风机档板开度,控制器的两个输出量为窑内含量和含量,并利用模糊神经网络稳态模型和ARX动态模型组成预测控制器如图6所示。 设定预测控制系统的预测时域为5步,控制时域为1步,给定系统的初值分别为，,参考轨迹为,控制系统的参数选择,对回转窑系统控制系统
