基于模糊PID的预热器分解炉温度控制

2020-10-28姚连国陈燕伏周立东乔俊奇

河南建材 2020年6期

姚连国陈燕伏刘超周立东乔俊奇

中材建设有限公司（100176）

1 分解炉温度控制系统的核心参数

分解炉的预分解技术是窑外分解技术的核心，其利用喷入煤粉的燃烧提供大量的热量，并通过分解炉内的气固悬浮状态进行热量交换，保证生料中的碳酸盐分解，减轻回转窑的烧成负荷，提高烧成质量。因此，稳定的分解炉温度是这一环节的重中之重，一旦分解炉温度过低，会使生料中的碳酸盐分解率太低，增加回转窑负荷，影响烧成质量。而分解炉温度过高，会使部分生料液化，黏附在分解炉壁，造成分解炉与预热器之间的阻塞，影响正常生产。所以，保证分解炉温度的稳定是水泥生产过程中的重要环节。

图1 预热器分解炉生产工艺

分解炉不仅依靠煤的燃烧放热实现碳酸盐的分解，其内部还有着大量的交换气体，通过高温风机的抽风，在负压的状态下保障了预分解过程在悬浮状态下顺利进行。

生料下料量是分解炉温度变化的另一因素。生料量较大时，碳酸盐分解所需热量增加，炉内温度会相应下降。其中，分解炉内的喷煤量对炉内温度起着直接而深刻的影响，是温度控制的核心因素，所以以喂煤量为模糊PID的控制参量来实现分解炉的温度控制。

图2 基于模糊PID的系统结构图

2 基于模糊PID控制器的系统组成

模糊PID控制是在传统PID算法的基础上，以偏差e及偏差变化率ec（dE/dt）为输入，利用模糊控制规则进行模糊推理，查询模糊矩阵表，在线实时地对PID参数进行调整，以满足不同偏差和偏差变化率对PID参数的不同要求。

3 模糊PID控制器的设计

3.1 推理机制

模糊控制的基本思想是If X1 is A1，AND X2 is A2，THEN Y1 is A3 （这里 X1，X2 代表分解炉温度偏差e和温度变化率ec，Y1代表PID的3个参数Kp，Ki，Kd，而 A1，A2，A3 则代表论域中的模糊集合）。模糊控制类似于人类的直觉思考，可以通过事先掌握的一组推理规则实现从输入到输出的推理计算，从而建立准确的辨识系统。它是一种语言控制器，便于操作人员使用自然语言进行人机对话，并且具有较好的鲁棒性、适应性以及容错性。文章采用经典的Mamdani模糊推理法为基本推理机制。

3.2 模糊化

模糊控制与传统的以精确数学模型为基础的控制方式不同，它摆脱了对于数学模型精确度的过度依赖，以模拟人脑的思维方式来达到智能控制。经典集合使用0和1的特征函数，强调非此即彼的关系，是硬性的精确的分法；模糊集合使用0到1的隶属度函数，接受亦此亦彼的关系，是软性的模糊的分法。对于一个模糊集来说，隶属度函数是其模糊性的具体反映，其取值为0到1之间的任意值。分别构造 e、ec与 Kp，Ki，Kd各自的隶属度函数。令其模糊集均为:{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}（{负大，负中，负小，零，正小，正中，正大}），论域均为:{-6，6}。并且采用对称的三角形隶属度函数。

图3 隶属度函数

3.3 模糊规则的确定

模糊规则的确定就是在归纳总结经验的基础上，利用文章所使用的推理机制Mamdani模糊推理法，建立 Kp，Ki，Kd 与 e，ec 的模糊控制规则表。比例系数Kp的作用是加快系统的响应速度，提高系统的调节精度；积分系数Ki可以消除系统的稳态误差；微分系数Kd可以改善系统的动态特性，对偏差变化提前预报。模糊规则的确定不仅要考虑到e和ec对PID 3个参数的直接影响，还要考虑到3个参数相互之间的互联关系，需要从整体出发，系统、全局地分析和推敲。表1为e，ec对比例系数Kp的模糊控制规则表，相应地根据积分微分环节各自的特点和控制经验也可以列出Ki,Kd的模糊控制规则表，整体完成后，展现的是一个二输入三输出的模糊控制器的形式。模糊控制规则表不是一成不变的，它可以根据经验改进，也可以利用仿真模型不断试错，加以完善。