水泥熟料煅烧过程先进控制系统的设计与实现

薛美盛 王一丰 秦宇海

（1.中国科学技术大学信息科学技术学院；2.江苏庞景节能科技有限公司）

水泥熟料煅烧过程将生料预热、分解后煅烧成熟料，是水泥生产过程的中心环节，其重要生产设备有预热器、分解炉、回转窑及篦冷机等。 水泥熟料煅烧过程的煤耗量几乎占据了整个水泥生产过程的煤耗量［1～3］。

目前， 国内绝大多数水泥企业已经普遍采用DCS 系统对水泥生产工艺参数和设备实施测控［4］。 但由于水泥熟料煅烧过程具有多变量、强耦合、大惯性和大滞后的特性，所以完全实现自动控制十分困难，控制效果常常不佳。 目前，水泥熟料煅烧过程自动控制的实现往往只针对其中的某一个设备，较少对整体进行优化；控制算法大多采用常规PID 策略，控制效果难以满足生产要求。

为了实现水泥熟料煅烧过程的自动控制与优化，需要考虑分解炉、回转窑及篦冷机等设备的自身特性与相互影响，针对系统整体设计先进控制策略。 笔者以机架式服务器为硬件平台，采用广义预测控制算法、 选择控制策略和OPC 技术，设计并实现了一套水泥熟料煅烧过程先进控制系统。

1 水泥熟料煅烧工艺流程简介

鹤壁市某水泥厂设计日产5kt 水泥熟料生产线采用五级旋风分离器结构预热器、TSD 型分解炉和第3 代篦冷机。 水泥生料颗粒经预热器预热后进入分解炉预分解；随后在回转窑中进行固相放热反应，生料颗粒变为液相熔融体，形成熟料；最终在篦冷机中冷却成固体。 其工艺流程如图1所示。

图1 水泥熟料煅烧工艺流程框图

水泥熟料煅烧过程各生产环节相互影响、工况复杂多变，关键控制参数分解炉炉温、篦冷机熟料料层厚度具有大滞后、大惯性、非线性及强耦合等特性。 原DCS 常规控制器大多无法投自动，需要操作工手动调节；该系统已投产运行十余年，控制系统老旧，部分仪表精度不足，导致水泥熟料煅烧过程关键回路控制品质不佳。

2 先进控制系统结构设计

2.1 水泥熟料煅烧过程控制系统结构

水泥熟料煅烧过程控制系统结构主要分为操作员站和控制站两部分。 操作员站由两台搭载Microsoft Windows Server 2003 的工控机组成，采用施耐德Monitor Pro 7.2 组态软件， 其中一台操作员站采用SQL Server 2000 完成整个水泥生产工艺的数据记录。 控制站由Quantum 140 系列PLC 组成。 操作员站与控制站之间通过工业以太网连接；控制站通过MB+电缆和中继器与远程I/O 模块通信， 各远程I/O 模块采用INTERBUS组建。

2.2 水泥熟料煅烧先进控制系统结构

由于生产现场的计算机设备过于陈旧，为此添加一台DELL PowerEdge R220 服务器作为先进控制工作站，用以部署系统。 为了保证模块的独立性与用户友好性，先进控制系统分为用户图形界面、信息处理模块和数据通信模块（图2）。用户图形界面实现用户与先进控制系统的人机交互；信息处理模块根据用户图形界面的控制要求提供数据处理与先进控制器计算；数据通信模块实现先进控制系统与现场DCS 系统的通信连接。软件通过Matlab 实现。

图2 水泥熟料煅烧先进控制系统结构

2.2.1 数据通信模块

先进控制系统与现场DCS 通过局域网连接，基于OPC DA 协议实现通信。 OPC DA 协议采用客户端/服务器体系结构， 以COM/DCOM 为技术基础［5］。各硬件提供商根据硬件特性，将硬件驱动程序按OPC 服务器格式封装；只需将先进控制工作站与DCS 操作员站连接在同一子网，各自按服务器与客户端模式的要求正确配置COM/DCOM，即可通过OPC DA 协议建立连接，实现通信。

数据通信模块首次与DCS 的OPC 服务器建立连接时，根据信息处理模块的数据点表需求建立创建组对象与项对象，而后根据信息处理模块的请求对各个项对象执行读写操作，为信息处理模块的信息处理提供服务。

2.2.2 信息处理模块

信息处理模块主要包括用户图形界面信息读写、数据通信模块信息读写、参数配置文件读取、数据滤波处理、先进控制计算、控制器无扰切换、数据存储和报警处理。

信息处理模块需要接收来自用户图形界面的各控制回路的设定值、控制量限幅值与投切指令，并将现场测量数据滤波值、先进控制器计算的控制量和报警信息通过用户图形界面反馈给用户。 根据用户图形界面的操作信息，信息处理模块对来自数据通信模块的数据进行处理、计算， 将结果再通过数据通信模块写入OPC 服务器，并读取配置文件中的参数。 现场生产设备与测量装置情况复杂，一般需要对测量数据进行范围截断与均值滤波。 先进控制器通过先进控制算法解决常规控制器难以解决的系统控制问题。 在手动/自动控制器之间或不同自动控制器之间切换时，需要将未投用的自动控制器的被控量设定值置为测量数据滤波值，控制量置为手动操作控制量或正在投运的自动控制器控制量。 均值滤波、控制器算法实现等计算与生产情况分析需要使用历史数据，所以该模块具有存储历史数据信息的功能，以供相应程序调用。 先进控制系统投运后，用户不必频繁操作，由系统对控制量与被控量进行实时监控，在异常工况发生时发出报警信息。

2.2.3 用户图形界面

用户图形界面的实现，使用户能够方便地发送操作的指令与数据，实现人机交互；并且直观地接收交互式系统的信息表示，了解反馈信息［6］。该水泥熟料煅烧先进控制系统的用户图形界面如图3 所示，共有5 部分：通信连接面板、报警画面面板、篦冷机控制面板、分解炉炉温控制面板和回转窑温度控制面板。

图3 先进控制系统用户图形界面

通信连接面板通过数据通信模块建立或断开与OPC 服务器的连接并显示其状态；报警画面面板基于用户选择，对来自信息处理模块的报警信息进行显示或暂停；各控制面板通过将被控量设定值、控制量限幅值与控制器投切信号传递给信息处理模块，进行控制器计算与投切处理。

3 先进控制器的设计和实现

先进控制器隶属于信息处理模块，是先进控制系统的核心。 水泥熟料煅烧过程对象繁多、耦合严重，大多数对象具有大惯性、大滞后和非线性的特性， 难以设计控制器实现自动控制与优化；同时还存在原材料与燃料质量不均、设备运行稳定性差及关键参数测量困难等问题［7］。 笔者依据现场生产情况，考虑各对象自身特性与相互关系，设计了一套先进控制器，通过合理选择、分别控制各生产设备的关键参数，以期实现水泥熟料煅烧各个子工艺过程的稳定运行，并提升整个水泥熟料煅烧过程的稳定运行水平。

由图1 可知，物料经由预热器→分解炉→回转窑→篦冷机， 但是热风气流的顺序是相反的，只有先把篦冷机料层控制稳定住，才能让它输出的二、三次助燃热风温度稳定，从而为稳定控制分解炉和回转窑打下基础。

3.1 篦冷机控制

回转窑和分解炉的炉温与各自的喂煤量直接相关，也受到二、三次风风温的影响，所以通过调节喂煤量使回转窑和分解炉的炉温跟随设定时，需要保证二、三次风风温平稳。 风温与一段篦冷机中熟料的料层厚度直接相关，故需要控制一段篦冷机料层厚度保持稳定。 二、三段篦冷机料层厚度不影响风温，所以保证二、三段篦冷机料层厚度不损坏篦冷机即可。

在原控制方案中，操作工通过二室篦床压力判断熟料料层厚度， 手动调节一段篦冷机转速，实现料层厚度稳定；二、三段篦冷机转速基本保持恒定，仅起到推走熟料的作用。 一段篦冷机料层厚度控制回路的惯性时间、 滞后时间很大，手动控制难以给定大小合适的操作量，导致料层厚度波动剧烈，从而影响整个系统的稳定。

篦冷机控制回路对一段篦冷机料层厚度采用选择控制，对二、三段篦冷机转速采用比值控制，具体如图4 所示。

图4 篦冷机控制结构框图

对于一段篦冷机控制，考虑到采用二室篦床压力作为被控量会导致滞后时间常数过大，所以在料层黏稠度较低时，选择篦冷机中滞后时间较小的G11 风机电流作为被控变量。

由于需要根据料层黏稠度选择执行不同的控制回路， 故一段篦冷机转速控制器内采用选择控制结构。 选择控制结构在控制回路中引入选择器， 可以进行多种被控变量测量值或控制器的选择［8］。 将G11 风机电流测量值与二室篦床压力滤波值的比值作为料层黏稠度表征值。 在表征值不过高的情况下，选用滞后时间较小的G11风机电流作为被控对象调节一段篦冷机转速；在表征值较高的情况下，选用二室篦床压力作为被控对象。

本系统中，当料层黏稠度表征值不大于0.34时，采用G11 风机电流PID 控制器，其比例系数Kp取0.500、积分时间常数Ti取25s、微分时间常数Td取0.01s；当表征值大于0.34 时，采用二室篦床压力PID 控制器，其比例系数Kp取0.007、积分时间常数Ti取120s、 微分时间常数Td取0.10s。PID 控制器均为增量式，控制周期均取10s。

回转窑内熟料的生产情况也会对回转窑出料量造成影响， 导致一段篦冷机未来入料量波动，所以控制器内采用了静态前馈控制，使得一段篦冷机转速控制量能够克服稳态情况下窑内生产情况带来的干扰。 一段篦冷机转速控制器以窑电流均值变化量乘以固定增益0.1 作为前馈，与PID 控制器的计算结果相加作为最终一段篦冷机转速给定值，并输入DCS 系统。

对于二、三段篦冷机，选择比值控制使这两段篦冷机转速以各自比值跟随一段篦冷机转速，同时监控二、 三段篦床压力不大于各自安全上限。 若该段篦床压力最大值不大于其规定上限，则选择较小比值；若该段篦床压力最大值大于其规定上限，则选择较大比值。 本系统中，二段篦床压力不大于其上限设定值时，比值参数取1.5；二段篦床压力大于其上限设定值时， 比值参数取1.8。 三段篦床压力不大于其上限设定值时，比值参数取2.0；三段篦床压力大于其上限设定值时，比值参数取2.2。 控制周期均取10s。

3.2 回转窑控制

回转窑窑内温度对水泥熟料产品质量有较大影响。 现场回转窑窑内温度测量值的精度仅为4℃，无法作为被控变量，所以现场选择回转窑窑头喂煤量作为被控变量。

在现场DCS 系统中，已经设有窑头喂煤转子秤PID 控制回路。 但转子秤计量不准确，导致喂煤量实际值并不稳定。 窑头喂煤风压可以反映实际窑头喂煤量，所以现场操作人员手动调节窑头喂煤风压测量值以稳定窑头喂煤量的实际值，致使窑头喂煤量实际值波动较大。

回转窑窑头喂煤风压控制回路采用PID 控制策略，将DCS 系统中的窑头喂煤量设定值作为控制量，将窑头喂煤风压测量值的均值滤波值作为被控量。 DCS 系统的喂煤转子秤PID 控制回路作为内回路，整体形成串级控制结构。 通过实时调节喂煤量设定值，保证窑头喂煤量实际值的稳定。 回转窑控制结构如图5 所示。

图5 回转窑控制结构框图

本系统中，窑头喂煤风压PID 控制器的比例系数Kp取0.500、积分时间常数Ti取10s、微分时间常数Td取0.05s，控制周期取5s。

3.3 分解炉控制

当水泥生料喂料量为定值时，分解炉炉温对回转窑内水泥熟料的质量影响较大，故分解炉炉温的稳定对水泥熟料质量至关重要。

在原控制方案中，操作工通过改变分解炉喂煤量来调节分解炉炉温。 由于分解炉炉温控制回路的滞后时间很长，喂煤量保持不变的情况下炉温波动往往很大。 针对分解炉对象存在的问题，分解炉控制回路选择工程背景强、对时滞和阶次变化鲁棒性强的广义预测控制算法（GPC）［9～11］作为控制律。 分解炉控制结构如图6 所示。

图6 分解炉控制结构框图

为了保证控制器在测量设备异常时仍然可以运行，用户可将五级下料管出口温度作为可选被控对象，根据现场仪表运行情况以及测量值与窑电流的相关性进行选择切换。 笔者通过分析历史数据，采用递推最小二乘法辨识分解炉出口温度与分解炉喂煤量、五级下料管出口温度与分解炉喂煤量的差分方程模型， 并用于GPC 控制计算。 由于常规GPC 算法会对高维矩阵在线求逆，计算量过于庞大，因此笔者采用阶梯式广义预测控制（SGPC）算法，通过引入阶梯因子，将常规GPC 算法中的高维矩阵求逆变成向量、 标量运算，大幅降低了计算量［12］。

分解炉出口温度与分解炉喂煤量的差分方程模型为：

y1（k）=0.4033·u（k-21）+0.9769·y1（k-1）

式中 u（k-21）——21 个控制周期前的分解炉喂煤量，t/h；

y1（k）——当前分解炉出口温度，℃；

y1（k-1）——上一控制周期的分解炉出口温度，℃。

其SGPC 控制器参数为：控制周期3s，预测步长80，控制步长20，柔化因子0.98，阶梯因子1，控制量权重因子15。

五级下料管出口温度与分解炉喂煤量的差分方程模型为：

y2（k）=0.2983·u（k-21）+0.9878·y2（k-1）

式中 y2（k）——当前五级下料管出口温度，℃；y2（k-1）——上一控制周期的五级下料管出口温度，℃。

其SGPC 控制器参数为：控制周期3s，预测步长80，控制步长20，柔化因子0.99，阶梯因子1，控制量权重因子10。

4 先进控制系统投运效果

笔者设计的水泥熟料煅烧先进控制系统成功应用在鹤壁市某水泥厂。 重要工艺参数的优化效果较明显。 二室篦床压力投运前后的控制效果对比如图7 所示，该变量设定值为4.8kPa，投运前水泥熟料煅烧过程运行4 000s 的二室篦床压力绝对误差积分（IAE）为1 137.7，投运后IAE为350.4。分解炉出口温度投运前后的控制效果对比如图8 所示，该变量设定值为865℃，投运前水泥熟料煅烧过程运行4 000s 的分解炉出口温度IAE为25 815，投运后IAE为6 702。

图7 二室篦床压力控制效果对比

图8 分解炉出口温度控制效果对比

回转窑窑头喂煤风压投运前后的控制效果对比如图9 所示，该变量设定值为24.5kPa，投运前水泥熟料煅烧过程运行4 000s 的回转窑窑头喂煤风压IAE为640.4，投运后IAE为366.0。 回转窑窑电流均值投运前后的控制效果对比如图10所示，投运前水泥熟料煅烧过程运行4 000s 的窑电流标准差为45.9A，投运后为19.4A。

图9 回转窑窑头喂煤风压控制效果对比

图10 回转窑窑电流均值控制效果对比

5 结束语

针对目前水泥熟料煅烧工艺自动化程度低、工况波动大的问题，笔者以鹤壁市某水泥厂实际生产工况为背景， 在其原有DCS 系统的基础上，基于广义预测控制和选择控制策略，设计并开发了一套水泥熟料煅烧先进控制系统。 实际投运结果表明：该系统能够稳定各生产设备的重要过程参数与系统的整体工况，同时简化了操作人员的工作，生产自动化程度有所提升。