高炉铁水含硅量的模糊预测函数控制

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1、第39卷第3期郑州大学学报(理学版)Vol139No132007年9月J.ofZhengzhouUniv.(Nat.Sci.Ed.)Sep12007高炉铁水含硅量的模糊预测函数控制12李启会,刘祥官(1.嘉兴学院数学系浙江嘉兴314001;2.浙江大学系统优化技术研究所杭州310027)摘要:在高炉炼铁过程中,铁水含硅量既是衡量铁水质量的重要指标,也是表征高炉热状态的关键参数.设计了一种比较新颖的预测函数控制模型,计算了影响铁水含硅量变动的几个关键参数的时滞.通过所设计的预测函数控制模型确定了铁水含硅量与这些参数之间的近似函

2、数关系,应用该函数就莱钢1号高炉所采集的数据对铁水含硅量进行了局部的预测控制,效果很好.关键词:高炉炼铁;时滞分析;模糊预测控制中图分类号:TP273文章编号:1671-6841(2007)03-0104-050引言在高炉冶炼过程中,铁水含硅量是评定高炉炉况稳定性和生铁质量的重要指标,也是表征高炉热状态及[122]其变化的标志之一.因此及时调控铁水含硅量有助于控制高炉热状态,保证高炉稳定运作.高炉冶炼过程复杂,具有多变量、非线性、大滞后、强耦合等特点,建立高炉铁水含硅量动态预测控制模型,确定铁水含硅量[325]与影响因素之间

3、的非线性动态关系是重要的技术难题.本文根据莱钢高炉冶炼的实际情况确定了影响硅含量的主要因素,考虑这些因素的时滞影响,利用模糊[6](FuzzyPredictiveFunctionalControl,FPFC)方法对高炉炉温预测控制进行研究,就莱钢1预测函数控制号高炉智能控制专家系统现场采集的数据,应用所设计的模型对铁水含硅量做了成功的局部预测控制.1预测函数控制算法设计预测函数控制(PFC)是第三代模型预测控制算法,它是由Richalet和Kuntze等人在上世纪80年代中[728]后期提出的,是基于预测控制原理发展起来的一

4、种新型的预测控制算法.为了提高预测函数控制的鲁棒性,文中尝试用模糊推理的方式对误差进行补偿,即控制量为预测函数控制量与模糊补偿量之和,控制结构如图1所示.在炉温平稳发展状态下,高炉工长主要通过调整喷煤量来控制炉温[Si]的发展.实际生产数据表明:在不同的炉况状态下,喷煤量与炉温[Si]的相关性呈现复杂的非线性关系,有时呈正相关,有时呈负相关.作为一种预测控制方法,预测函数控制和PFC同样具有内部模型、滚动优化、反馈校正3个基本特征,和图1模糊预测函数控制原理其他预测控制模型相比,PFC具有线性计算量小,鲁棒Fig.1Prin

5、cipleoffuzzycontrol性强等特点,从而具有更大的使用价值.文[122]采用如下差分形式的预测模型对[Si]的波动值进行了预测:Δ[Si]n=A(LSn-LSn-1)+B(FFn-FFn-1)+CΔTLC+D(FQn-FQn-1)+(1)E(FTn-FTn-1)+F(PMn-PMn-1)收稿日期:2007207203基金项目:国家科技成果重点推广项目,编号2005EC000166.作者简介:李启会(1975-)男,讲师,博士,主要从事复杂系统的优化与控制研究,E2mail:leeqihui@163.com第3期

6、李启会等:高炉铁水含硅量的模糊预测函数控制105其中,下标n,n-1表示不同的时段.[9]实际上,许多高阶热过程一般可以用如下一阶滞后过程来逼近:Km-TSG(S)≈emd(2)mTmS+1其中,Km,Tm,Tmd分别是预测模型的稳态增益、时间常数和模型的滞后时间.为了算法实现的方便,将PFC的预测过程传递函数(2)离散化后得出模型的差分方程:Ny(k+i)=∑μnfn(i),i=1,2,⋯,P(3)n=1式中,y(k+i)为k+i时刻的控制量;fn(i)为第i个采样周期基函数的取值;N为基函数的个数,P为预测优化时域长度;

7、μn为线性组合系数,需要优化计算.即控制量被当作基函数的线性组合,基函数的选择与过程的特性和跟踪设定值有关.在以喷煤量为主控制量调控炉温[Si]时,为了更好地控制炉温[Si],将式(1)进一步离散化后得出模型的差分方程为ym(k+1)=αmym(k)+km(1-αm)u(k-D)(4)式中,ym(k)为高炉温度,u(k)为喷煤量,αm=exp(-Ts/Tm),Ts为平均采样时间,D为Tmd/Ts的整数部分.对于给定的输出值,参考轨迹为He(k+1)=e(k)aτ(5)e(k)=c-yP(k)(6)其中,c为设定值,yP(k)

8、为k时刻过程输出,aτ=exp(-Ts/Tr),H为采样步长,Tr为参考轨迹时间参数.过程输出的目标增量ΔP为ΔP=yr(k+H)-yP(k)(7)其中,yr(k+H)为H步后参考轨迹的输出,yr(k+H)=c-e(k+H)(8)由式(5)～(8)可得ΔHP=e(k+1)=(1-aτ)[c