预测控制在工业窑炉温度控制中的使用

王菲　王超

摘 要：预测控制算法有其自身的理论优势和内容，可以将其应用于工业窑炉的温度控制之中，建构工业窑炉温度控制的预测模型，将动态矩阵控制（DMC）应用于工业窑炉温度控制之中，要以滚动优化、反馈、调整、校正为前提，做好工业窑炉温度控制的多步预测，借助于自动在线运算的方式和策略，对动态信息进行最大化的获取、提炼和处理，可以达到快速抗干扰的应用效果，使工业窑炉温度控制满足要求。

关键词：预测控制；工业窑炉；温度控制；应用

中图分类号：TP273 文献标志码：A 文章编号：2095-2945（2018）04-0126-03

Abstract： Predictive control algorithm has its own theoretical advantages and contents， and can be controlled in the industrial kiln temperature. To build a predictive model of industrial kiln temperature control， the application of dynamic matrix control （DMC） in industrial kiln temperature control is based on the premise of rolling optimization， feedback， adjustment and correction， so as to make the multi-step prediction of industrial kiln temperature control. With the method and strategy of automatic on-line operation， the dynamic information can be obtained， refined and processed maximally. The application effect of fast anti-interference can be achieved， and the temperature control of industrial kiln can meet certain requirements.

Keywords： predictive control； industrial kiln； temperature control； application

在科技不斷进步和发展的态势之下，由于被控对象的复杂化和不确定性，导致自动控制的要求不断提升，传统的现代控制理论存在极其明显的迟滞性，引发工业窑炉温度控制系统的不稳定或超调过大等问题，极大地威胁了产品质量的稳定性。为此，要引入先进科学的预测控制技术和算法，它具有自身独特的应用优势，具体表现为以下几个方面：多样动态的预测模型、滚动优化的时序性、自动调整与在线校正、实用性控制过程等，使之应用于工业窑炉的温度控制之中，更好地提升产品质量、减少能耗，降低成本。

1 预测控制综述

1.1 预测控制

预测控制是较为先进的创新控制算法和技术，以其动态多样化、极强的适应性和实用性等优势特点，克服了最小方差控制的弱点，较好地解决系统难于建模的问题，使预测控制算法能够更好地适用于工业窑炉温度控制系统，增强其过程适用的鲁棒性，并以动态、调整、在线校正等反馈信息控制为基本特征。

预测控制的主要优势特点具体表现为：（1）简化了建模过程。在对象结构、参数、环境条件不断变化的复杂工业过程控制之中，通常难以进行最小化的模型辨识，而预测控制则可以建立于精准的模型基础之上，成为易于辨识的预测模型，从而极大地节约成本，提升控制质量。（2）预测控制算法可以迅速准确地处理多变量系统，在不同的约束性条件之下进行质量追踪，通过合理的参数选择增强系统的抗干扰性能。（3）由于预测控制算法的在线运算是相对简单的非矩阵运算，可以借由微型计算机进行自动运算。

1.2 DMC预测控制的基本算法

（1）单输入、单输出装置的动态矩阵控制算法。在单输入、输出预测控制算法之中，要先测定装置单位阶跃响应的采样值at=a（iT），i=1，2，……（T是指采用周期），渐进稳定的装置阶跃响应会在tN=NT这一时刻之后逐渐平稳，aN接近于阶跃响应的稳态值aS=a（∞），则装置的动态信息可以建构预测控制的模型参数，用有限集合{a1，a2，……aN}加以表示，N则表示建模时域。

（2）滚动优化。对于每一时刻k，要确定从该时刻起的M个控制作用增量Δu（k），…，Δu（k+M-1），则被控制装置在未来P个时刻的输出预测值yM（k+i|k）接近于给定的期望值ω（k+i），i=1，…P，其中：M代表控制时域；P代表优化时域，且M≤P≤N。如图1所示。

在这个预测控制过程中，通常要加入一些软约束性条件，以避免增量Δu（k）变化过于剧烈的问题，可以将k时刻的优化性能指标取为：

上式中qi代表跟踪误差；ri代表控制量变化的抑制，两者均属于权系数。

（3）反馈校正。利用预测模型可以计算出k时刻将控制u（k）实际施加于装置的输出预测值，用向量■N1（k）=■N0（k）+a△u（k）加以表示，然而，因为实际操作过程难免受到诸多内外因素的干扰和影响，这就使之建构的预测模型会存在不相匹配的问题，致使在线预测模型运算结果与预测的数值产生较大的偏离，为此要先检测装置的实际输出y（k+1），将其与上述模型预测输出值相比较，获得输出偏差值，可以用：e（k+1）=y（k+1）-■1（k+1|k）加以表示，在这个模型之中考虑了各种不确定因素对输出的影响，是基于模型的预测补充。endprint

2 新型干法水泥工业回转窑工艺流程分析

2.1 带窑外分解炉新型干法水泥回转窑工艺流程

由于工业窑炉的种类繁多、工艺复杂、分布较为分散，为此，主要分析操作相对稳定、熟料质量好、生产能力高的带窑外分解炉的水泥回转窑，它也称为预分解窑，它主要是通过在旋风预热器和回转窑之间增添分解炉装置的方式，在其中添入一定比例的燃料，使之处于悬浮的状态之下，具体涵括以下两个方面的化学过程，即：实现燃料的燃烧放热过程、生料的分解吸热过程，快速实现硅酸盐的分解反应，极大地提升窑系统的煅烧率，扩大了单机生产能力，延长了工业窑炉的使用寿命和运行周期。

（1）窑外预热分解。工业窑炉在其尾部安装预热器，使生料在高温烟气的余热作用下预热，使入窑的生料温度上升到750-800℃，实现预热、粘土脱水、分解、煅烧，可以较好地提升物料反应温度，降低熟料的热量损耗。同时，还要实現物料的分解，在分解炉中实现碳酸钙分解反应，使生料颗粒悬浮于分解炉之中，进行高速的传热和分解反应，减轻工业窑炉的热负荷，增加工业窑炉的生产能力。

（2）窑内煅烧。回转窑系统是燃烧器也是高温反应器，生料在这个系统中可以实现完全分解，在不同的温度和反应条件之下，由碳酸盐分解带、放热反应带、烧成带和冷却带等几个部分构成。

（3）窑尾废气处理。在这个过程中，由高温风机抽出废气，并对增湿塔内的高温废气进行喷水增湿降温，进入到电收尘器进行净化处理，导入到烟囱排入大气。

（4）熟料冷却。当前主要选用推动式篦冷机换热装备，高温熟料可以在冷却机鼓入的高压风条件下快速冷却，冷却之后的大小不同的颗粒熟料分别由破碎机破碎或细栅条进入到输送设备之中。

2.2 工业回转窑炉操作控制的原则

要在工业回转窑炉操作之中，稳定工业窑炉的温度，确保风、煤、料、窑速的平衡，如：风煤的合理配置；火焰的位置；喂料的均匀性；物料负荷率等。在这个工业回转窑炉的操作控制过程中，主要的监测参数包括有：窑尾气体温度及压力；分解炉出口气体温度；烧成带温度；窑头负压及温度；预热器各级的气体温度压力及入窑物料的温度；窑主电机的负荷；窑筒体的温度等。主要的控制参数包括有：入窑的生料量；窑转速；窑头喂煤量；窑尾主排风机风量等。

3 预测控制在工业窑炉温度控制中的应用研究

3.1 建立工业窑炉温度控制数学模型

（1）主要测控参数。主要选取以下参数作为测控参数，实现对工业窑炉温度的控制：烧成带温度（SW）是直接反应烧成带工况的参数，正常运行的温度范围为1300-1500℃；窑尾温度（WW）是反映窑内沿长度方向的热力分布情况，正常运行的温度范畴为950-1050℃。同时，还选取以下参数作为控制参数，即：燃料用量（RY）会直接影响烧成带温度和废气中的氧含量；主排风机速度（PS）则主要是改变二次风速和窑内的温度分布；回转窑转速（YS）通常应当保持稳定不变的状态。

（2）建模。烧成带温度极大地影响熟料的质量，可以通过调节喂煤量、排风量的方式，实现对烧成系统的过程控制，一般来说，通过增加喂煤量，可以使烧成带的温度上升；而减少喂煤量则会降低烧成带的温度。可以用如下公式表达和描述工业窑炉中不同状态量与控制变量之间的传递函数关系：

上式之中，时间常数T主要是反映被控制对象在受到输入作用之后，其输出变量达到新的稳态值的快慢情况，是一种动态的特性参数，当时间常数T增加时其输出量达到新稳态值的时间也会加长。滞后时间τ则是描述被控对象在受到输入变量的作用之后，其被控量并不会马上改变，而是会在一段时间之后发生变化，显示出滞后的现象。广义对象放大系数K也即静态增益，是被控对象重新达到平衡状态下的输出变量与输入变化量的比值，它不受时间变化的影响。

（3）辨析模型参数。可以采用阶跃响应实验法和脉冲响应实验法作为被控对象实验测定的方法，通过向被控对象输入和设置一定的扰动信号，可以通过测量的方式，获悉输出变量与时间之间的关联性，反映出一定的被控对象的特性。值得注意的是，要关注输入信号的幅值，由此辨别输入信号和随机干扰信号的差异性，以保证状态变量的稳定性和准确性。另外，还要采用基于最小二乘法的参数辨识方法，有效地解决一阶模型阶跃响应辨识的问题。

3.2 工业回转窑炉预测控制参数的设计

这个控制系统的参数选择是直接影响工业窑炉控制性能的因素，主要包括：（1）选择采样周期Ts和建模时域长度N。这两个参数之间具有极其密切的关联性，并表现出Ts越小、N越大、计算量也越大的规律性，系统的抗干扰能力也越强；相反，Ts越大、N越小、计算量也越小，系统的抗干扰能力越弱。为此，可以选取Ts=3s，取N=200延伸到阶跃响应的稳态，以提升系统稳态时的抗干扰能力。（2）选择控制时域长度M。较小的M值有益于保持控制系统的稳定性，然而其动态性能较差；较大的M值则有更多的动态变化，有更为快速的响应和控制的灵活性，然其稳定性不足。因此，为了保持系统控制处于动态和稳定兼具的状态，可以取M为1。（3）预测时域长度P。为了保持控制系统的稳定性和灵活的动态性，可以将P取值为8。（4）预测输出误差加权矩阵Q和控制增量加权矩阵R，可以取Q和R的值为Ⅰ。

综上所述，预测控制算法可以较好地应用于工业窑炉温度控制中，它通过缩短预测控制系统的调整时间方式加以实现，在加入扰动之后预测控制的输出曲线变化较小，鲁棒性较强，适用于大时滞、大惯性的过程控制系统。可以基于预测控制系统的优势特点，建立工业窑炉的数学模型，并进行参数设计，实现对工业窑炉温度的快速和稳定的控制。同时，还可以极大地增强处理约束的能力，较好地处理各种复杂的多变量问题。

参考文献：

[1]余剑敏.电窑炉温度控制系统的研究与设计[D].电子科技大学，2010.

[2]李颖冲.陶瓷窑炉温度测控系统的设计与研究[D].兰州交通大学，2010.

[3]刘其亮.基于PLC窑炉模糊控制系统的研究与设计[D].山东理工大学，2010.endprint