分阶段模糊控制在热风炉燃烧控制中的应用

2021-09-24高维

自动化与仪表 2021年9期

高维

（湖南信息职业技术学院电子工程学院，长沙410200）

目前，国内大部分高炉热风炉的燃烧控制都是采用传统的比例极值调节法，这种方法对检测仪表的要求不高，操作工根据工作经验手动改变燃烧的空燃比，空燃比调整滞后，不能实现热风炉的最优燃烧。采用数学模型控制能够针对各阶段燃烧的不同特点对整个燃烧过程实施合理的控制，将燃烧和送风结合起来，实现全闭环自动控制[1]。但是数学模型需要有完善的检测系统，投资成本大，在生产条件不够稳定、装备水平较低的热风炉中无法应用。国内仅有宝钢等几个大型钢铁企业的高炉热风炉使用了燃烧控制数学模型并且都是引进的国外公司产品。模糊控制技术在一定程度上克服了以上控制方法带来的缺点，弥补了数学模型的不足[2]。

本文以某炼铁厂高炉配套的4 座外燃式热风炉为对象，对燃烧过程进行分阶段控制，每个阶段设计一个模糊控制器，根据目标温度的偏差和变化速率来优化空燃比，在不增加检测仪表和投资成本的基础上，提高热风炉热效率，稳定拱顶温度，达到工艺的设计要求。

1 工艺简介

热风炉在燃烧状态下，通过煤气的燃烧产生废气，废气穿过蓄热室和格子砖进行热交换达到蓄热的目的[3]，整个燃烧过程，拱顶最高温度不能超过1400 ℃；在送风期，冷风由下而上穿过蓄热室，与格子砖进行热交换后变为热风送往高炉，热风炉燃烧时间约90 min，送风时间约45 min。

热风炉的整个燃烧过程分为燃烧初期、拱顶温度管理期和废气温度管理期3 个阶段[4]，如图1所示。

图1 热风炉燃烧过程原理Fig.1 Combustion process principle of hot blast stove

2 热风炉模糊控制方案

每个燃烧区段的控制目标不同，燃烧初期为了尽快达到拱顶温度设定值，以快速加热为主，一般保持最大煤气量根据含氧量调节空气量[5]；拱顶温度管理期以拱顶温度为限制值，以废气温度为主要控制对象，加大空气量来增加蓄热量；废气管理期保证在规定的燃烧时间内，废气温度不会超过上限，保证蓄热量，防止炉蓖子支柱被损坏，提高热风炉使用寿命，如图2所示。

图2 拱顶和废气温度控制示意图Fig.2 Dome and exhaust gas temperature control diagram

为了更好的控制效果，一个控制规则库不能满足各个燃烧阶段的具体要求，所以采用分阶段多规则库的模糊控制器，对热风炉燃烧过程采用分阶段模糊控制。分阶段多规则库的模糊控制器是一个总的模糊控制器内部包含几个单功能的子模糊控制器。这些子模糊控制器针对燃烧过程不同状态、不同控制规则设计，运行时根据系统输入的状况，通过选择条件接通相应的模糊控制器，实现控制策略的转换，热风炉模糊控制方案框图如图3所示。

图3 热风炉模糊控制方案图Fig.3 Fuzzy control scheme of hot blast stove

3 模糊控制器设计

热风炉的燃烧系统是空气随煤气调节的随动比值控制系统，空燃比的设定是整个燃烧过程的控制关键。根据燃料热值计算基本确定各燃烧阶段的初始值，在各燃烧阶段进行模糊运算确定燃烧状况，对空燃比进行修正，修正后的空燃比通过网络传输到PLC，计算得出空煤气流量，按照交叉限幅进行控制。

热风炉燃烧过程中的3 个阶段，其每个阶段对应的模糊控制器的形式和结构基本相同，下面以燃烧过程的拱顶温度管理期为例说明，图4为典型的模糊控制器的框图。

图4 模糊控制器框图Fig.4 Diagram of fuzzy controller

3.1 输入输出变量的确定

拱顶温度管理期，为了避免蓄热时间不够，提前进入废气温度管理期。以废气温度为控制目标，选取废气温度与设定值的偏差值和废气温度的变化率作为输入量。废气设定温度Tsv为300 ℃，其基本论域的范围定义为［276 ℃，324 ℃］，烟气温度设定值与实际值的误差：

设定论域E 为热风炉烟气温度偏差e 的模糊子集，将基本论域分为n=6 档，量化为13 个等级。根据，求得量化因子ke=4，对烟气温度偏差的基本论域进行均匀量化，采用三角形隶属函数曲线，得到模糊语言变量E 的隶属函数关系如图5所示。

图5 输入变量E 的隶属函数曲线Fig.5 Membership function curve of input variable E

烟气温度变化率的基本论域范围定义为［-2.5 ℃，2.5 ℃］，烟气温度变化率：

第n-1 个采样周期的温度测量值是Tpv（n-1），第n 个采样周期就是当前温度的测量值Tpv（n），Δt是采样周期，采样周期1 min。设定论域EC 为热风炉烟气温度变化ec 的模糊子集，将基本论域分为n=6 档，量化烟气温度变化率为13 个等级，根据，求得量化因子，对烟气温度变化率的基本论域进行非均匀量化，采用三角形隶属函数曲线，得到模糊语言变量EC 的隶属函数关系如图6所示。

图6 输入变量EC 的隶属函数曲线Fig.6 Membership function curve of input variable EC

输出变量为空气与煤气的空燃比修正系数u，其基本论域为［-0.04，0.04］。设定论域U 为输出量空燃比修正系数u 的模糊子集，将基本论域分为n=6 档，空燃比修正系数量化为13 个等级，离散化空燃比修正系数连续变化的精确量，采用三角形隶属函数曲线，得到模糊语言输出变量U 的隶属函数关系如图7所示。

图7 输出变量U 的隶属函数曲线Fig.7 Membership function curve of output variable U

3.2 模糊控制规则

总结热风炉操作和调试经验，形成模糊控制策略，进行归纳总结形成49 条控制规则，见烟气升温模糊控制规则表1所示。

表1 烟气升温模糊控制规则表Tab.1 Fuzzy control rules for flue gas temperature rise

3.3 实际控制量的确定

拱顶温度管理期的模糊控制器采用双输入、单输出的形式，根据模糊集合理论，二维模糊控制器的模糊关系矩阵R 是偏差论域E、变化率论域EC和输出量增量论域U 的组合。对控制规则表1中的49 条规则进行模糊推理及清晰化计算。

表2 实际控制规则表Tab.2 Actual control rules

本模糊控制设计的3 个子模糊控制器分别对应燃烧过程的3 个燃烧阶段，上面介绍了热风炉拱顶温度管理期模糊控制器的设计使用过程，选择切换条件要综合考虑高炉及热风炉的运行状况来决定，合适的切换条件是系统稳定运行重要环节。每个模糊控制器在运行时模糊量的实际取值也比较重要，空燃比增量太小，拱顶温度的上升速率不明显，不能实现快速升温，步长太大会造成控制不稳定。为了保证热风炉的控制系统稳定性，空燃比增量步长采用0.02 较为合适，结合拱顶温度的燃烧曲线，混合煤气0.1 的空燃比变化，大约有50～100 ℃的温度变化，拱顶温度上升速率会发生显著变化。