模糊分时算法在水泥回转窑温度控制中的应用研究

邵 林

(安徽冶金科技职业学院，安徽 马鞍山 243002)

1 水泥回转窑现状

窑内的煅烧状态控制是水泥回转窑控制的关键环节，尤其水泥回转窑的烧成带温度调控更是整个控制系统的核心。传统方法为现场操作人员依靠窑头小窗窥看窑内燃烧温度和燃烧状态，这种检测方法不仅要求操作人员具有较高的工作经验，而且劳动强度大。为了提高水泥回转窑生产精度，减轻现场操作人员的工作强度，有必要采用现代智能检测和控制方法。由于水泥回转窑的生产工艺是一个复杂的理化反应过程，具有纯滞后、大惯性和非线性等控制特点，水泥回转窑内系统工况复杂多变，因此难以得到精确的窑内数学控制模型[1]。

2 建立控制模型

2.1 中值滤波

中值滤波是把序列或样本中某点的值用该点邻域中各点的中值来替代。设{hx,y(x,y)∈I2}为烧成带温度数据值，滤波窗口为A，Px,y为窗口A在点hx,y的中值，则：

px,y=Med{hx,y}=Med{h(x+r),(y+s),

(r,s)∈A,x,y∈I2}

(1)

其中Med表示求一组数据的中值。由公式(1)可知，采用传统的中值滤波方式，对所有的样本数据进行一次性中值滤波方法处理，这样虽然可以解决噪声的抑制问题，但同时也破坏了无噪声的真实样本数据，使得仿真细节和尖顶部分变得模糊。

2.2 中值滑移滤波

为解决中值滤波对无噪声真实样本数据的破坏，设计采用中值滑移滤波方法。中值滤波的核心是滤波窗口A的选取，窗口A选小了滤波效果较差，窗口A选取大了，可能会影响样本数据的真实性[2]。根据滑移滤波理论，选取n个窗口A作为滑移数据的样本量，分别记为A1,A2,……An，则：

(2)

其中α,β为滑移系数，一般情况下，α+β=1。由公式(1)可知，窗口A的选取与α和β值密切相关。为了提高样本数据的实时性和准确性，本文对α和β值的选取采用自主学习动态调整，调整依据An-1/An的比值。即首先将An-1/An比值进行模糊化处理，然后系统根据给定的模糊化表自主优化α和β值，并用优化的α和β值替换原模糊化表中对应的值，反复循环逼近，实现自主学习过程[3]。

2.3 模型仿真辨识

利用模糊分时控制对回转窑进行控制，需要确定窑内燃料实际用量(CA)、回转窑的工作转速(KS)、回转窑排风机工作转速(FS)和烧成带燃烧温度(BZ)之间的函数关系。将现场采集的温度数据进行中值滤波后进行MATLAB仿真，在给定的回转窑控制对象情况下，分别利用窑内燃料

图1 模型辨识窗口

表1 现场生产数据

用量(CA)、窑工作转速(KS)和排风机转速(FS)三个系统参数，使窑内烧成带温度(BZ)稳定在设定的控制范围内，从而确保生产水泥质量的稳定性。并在此基础上分析窑内燃料实际用量(CA)、窑工作转速(KS) 、窑尾实际温度(BE)和排风机工作转速(FS)与烧成带温度(BZ)动态关系[4]。将实际生产中所得表1的15000组相对应的数据,在MATLAB仿真软件的Command窗口中键入IDENT控制命令，出现如图1所示窗口，仿真出回转窑的系统传递函数为(3)式所示。

(3)

3 水泥回转窑模糊分时控制

3.1 模糊分时控制系统框图

模糊分时控制是指当系统因改变设定值或受外界干扰，导致系统偏差超出系统设计要求的精度范围时采用模糊控制，使系统能够快速进入要求的精度范围；当系统稳定在精度范围时切换到传统PID控制，从而实现系统稳定控制。实现该思路的难点在于切换时机的选择上，在保证切换给系统带来扰动最小的情况下实现分时控制，模糊分时控制系统框图如图2所示。

图2 模糊分时控制系统框图

3.2 模糊分时控制算法

该系统采用PID输出拐点的判别法来实现系统的切换。系统监视PID控制的输出拐点，当拐点出现时判别其输出值是否落在误差要求的精度范围，若落在该范围内则切换到PID控制。按照上述对分时控制切换的分析，结合PID输出在调节时间内围绕最终稳定值上下振荡的特点，采用误差带作为分时控制的实现方法比较合理。当PID的输出进入该误差带时切换，对系统冲击较小，无论改变设定值或外界干扰带来的系统超调和振荡都能得到较好的分时控制效果。基于面积判别分时控制原理图如图3所示，通过模糊控制的调节误差建立分时控制的误差带，在此建立水泥回转窑的误差带为 -30℃～30℃。

图3 模糊分时控制原理图

图4 模糊分时控制仿真模型

在图3所示中， 设ΔACF的面积为SACF，ΔABC的面积为SABC，ΔCDE的面积为SCDE。两条虚线之间表示的是满足精度范围要求的误差带δ。A、C、E三点分别为一个振荡周期曲线与设定值的交点，B、D两点分别为半周期内的极值点，F点为误差带边界线上的点[5]。推理过程表述如下：IFSABC

3.3 仿真结果

设定水泥回转窑烧成带温度(BZ)=1350℃，水泥回转窑窑尾温度(BE)=950℃，同时加50℃外部扰动PID控制仿真如图5和图6所示。通过仿真结果可以得出：模糊分时控制系统集合了模糊和PID控制两者的优点，系统的快速性、超调性和稳定性都达到比较满意的效果。其中蓝色线(上方)为烧成带温度设定，绿色线(下方)为窑尾废气温度。

图5 BZ=1400℃和BE=950℃时仿真

图6 加50℃扰动仿真

4 系统实现

为了实现该系统的功能设计要求，采用西门子PCS7软件进行系统组态。PCS7主要采用CFC、SFC和SCL作为编程语言和组态工具，用于完成传统DCS中连续过程控制任务的组态。其中CFC用来实现连续控制功能，SFC用来实现顺序控制功能，SCL主要用来编制模糊分时实现的子程序。上位HMI烧成窑中的主窗口监控部分采用PCS7集成的组态软件WINCC 7.0编制而成[7]。监控窗口为用户提供了非常直观的控制界面，操作人员可以非常方便地直接点击想要控制的设备进行相应的操作。同时，为不同身份登陆的操作人员提供权限限制，以防止重要的工艺参数被随意改动和重要的设备被误操作。

5 总结

该系统自投产运行一年半以来，基本能够满足回转窑生产的需求，水泥产量和质量都达到预期的设计指标。但也存在着一些问题，其中回转窑的窑温在大的扰动情况下波动比较大，水泥产量和质量的稳定性有待提高。对此曾多次到现场了解情况，通过参数优化在一定程度上减缓了波动，提高了温度控制的精度。但由于系统本身控制算法的缺陷，要想彻底解决这个问题，还需要进一步的研究和探索新的方法，这也是今后研究努力的方向。