烧结终点位置专家控制

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1、1）烧结终点位置专家控制策略在烧结工艺中，烧结终点（BurningThoughPoint,BTP）是反映烧结热状态的重要参数，是判断烧结过程正常与否的标志之一，与烧结过程热能利用率密切相关。烧结终点包括烧结终点位置与烧结终点温度，其中，实现烧结终点位置的自动控制对保证整个烧结生产的顺利进行，增强烧结矿的产量和质量，提高烧结过程热能利用率有着重要指导意义。而目前的烧结BTP位置自动控制一般都是通过曲线拟合的方法，得到烧结废气温度上升点（BurnRisingPoint,BRP），来预测BTP的位置，继而调节烧结机速度，从而达到稳定BTP的目的。实际生产表明

2、，由于BTP的控制存在很多的干扰因素，仅仅依据BRP来调节操作参数，稳定BTP是远远不够的，存在诸多不足：BTP温度低，那么烧结矿整体温度偏低，导致烧结矿强度不够；机速过快或过慢，将导致混合料仓料位过低或过高，不利于烧结过程的稳顺运行。因此，除了BRP的影响外，还必须充分考虑其他工况（混合料仓料位、风箱负压、料层厚度、配重）的影响，设计出基于多工况识别的BTP控制，提高烧结过程的抗干扰性。为了有效提高烧结过程的抗干扰性，保证烧结过程的稳顺运行，本课题以稳定烧结终点位置为目标，采用一种基于工况识别的烧结终点参数自整定专家控制方法，通过工况识别，实时修改专

3、家控制器的控制周期、控制步长等参数，并可以根据不同的配重，灵活处理烧结机速度的上下限，有效降低了操作工人的工作量，提高了整个烧结车间的工作效益。基于工况识别的烧结终点专家控制框图如图1所示，由工况识别、专家控制器和参数自整定模块组成。经过识别的各种工况通过经验组合得到的专家规则不仅用于调整控制参数，还指导专家控制器的输出。该控制方法包括以下步骤：步骤1：数据采集和模糊化步骤：采集和计算混合料仓料位及其变化率、烧结终点位置的偏差、烧结终点温度、17#~19#风箱温度平均值的变化率以及烧结废气温度上升点位置6个过程变量并进行模糊化处理；步骤2：模糊诊断步骤

4、：根据模糊化的6个过程变量，基于诊断规则得到当前烧结运行状态处于何种工况；步骤3：在线控制步骤：根据模糊诊断步骤获得的工况，基于建立的专家规则，在线调整控制周期、控制步长和烧结机速度的上限值和下限值，实现烧结终点的自动控制。图1烧结终点位置专家控制结构框图①数据采集和模糊化由典型状况的知识表示，通过实时采集混合料仓料位、烧结终点位置、烧结终点温度、17#~19#风箱温度等6个过程变量的检测值，然后，通过设定的烧结终点位置（23号风箱）和当前时刻的烧结终点位置相减，得到烧结终点位置的偏差；并分别将当前时刻和前一时刻的混合料仓料位和17#~19#风箱温度平

5、均值相减，得到二者的变化率。将混合料仓料位及其变化率、烧结终点位置的偏差、烧结终点温度、17#~19#风箱温度平均值的变化率以及烧结废气温度上升点位置6个过程变量作为模糊诊断的6个事实，各种工况和事实之间的关系如图2所示。图2事实和工况关系图②模糊诊断步骤模糊诊断是BTP控制的主体部分，主要是对获取的知识进行识别归类，继而判断出当前的烧结典型状况，指导专家控制器的操作。模糊诊断主要包括模糊预处理、模糊推理和解模糊三个步骤。烧结过程中综合状况的信息一般以模糊命题的形式出现，如“BTP温度正小”、“混合料仓料位负大”、“BRP负小”等。用于描述综合状况的生

6、产数据必须经过模糊化后才使用，模糊化所用的隶属度函数采取三角—半梯形函数。该模糊诊断各过程变量采用的隶属度函数曲线如图3所示，是三角函数和半梯形函数的组合，中间是三角形函数，如（1）所示，两边是半梯形函数，分别如式（2）和（3）所示。图3隶属度函数曲线（1）（2）（3）其中，μ(x)表示x属于该模糊命题的隶属度，即模糊命题成立的确信度。在没有实现自动控制之前，由于烧结过程中出现的典型现象都是依赖于熟练的操作工人的经验判断的，在长期的烧结操作实践积累大量切合实际的烧结状况的知识，可以作为专家知识库的主要来源。除此之外，还要进行大量的数据分析，结合相应的烧

7、结理论知识，得出烧结终点典型状况与反映典型状况的事实之间的对应关系如图2所示，烧结终点的典型工况15种，分别对应烧结过程的6个事实。一种典型状况可能对应多个事实，每种事实中又包含多个事实项，事实和典型状况之间必须建立合理的对应关系，这里采用一种模糊诊断的策略。将烧结过程的典型工况（AbnormalCondition，简称AC）及相关事实项（Fact，简称F）描述如下：（4）（5）（6）其中，式（4）表示15种典型工况，n=15；式（5）表示每个典型工况ACi与对应的28个事实项的关系，m=28。为了更形象描述典型工况和事实项之间的关系，引入式（6），N

8、i表示第i个事实项的名称，表示对应的权重。式（4）和式（5）合起来就可以表示出不同的典型工况对