资源描述：
《基于自适应控制的水泥熟料烧成控制参数研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。
２７３＋．２单位代码：１０１８３分类号：ＴＰ２０１１巧Ｅ０５２密级：研究生学号：公开戀）古林大学硕古学位论文专化樂值（）基于自适应控制的水泥熟料烧成控制参数硏究ＲｅｓｅａｒｃｈｏｎｃｏｎｔｒｏｌＰａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆＣｅｍｅｎｔＣｌｉｎｋｅｒＳｉｎｔｅｒｉｎｇｂａｓｅｄｏｎＡｄａｔｉｖｅＣｏｎｔｒｏｌｐ作者姓名：张洋铭类别：工程硕：ｔ领域（方向）：控制工猜指导教师：马彥教授培养单位：通信工程学院２０１６年５月 —————————————————————基于自适应控制的水泥熟料烧成控制参数研究—————————————————————ResearchoncontrolParametersofCementClinkerSinteringbasedonAdaptiveControl—————————————————————————————————————作者姓名：张洋铭领域（方向）：控制工程指导教师：马彦教授类别：工程硕士答辩日期：2016年6月4日 未经本论文作者的书面授权，依法收存和保管本论文书面版本、电子版本的任何单位和个人，均不得对本论文的全部或部分内容进行任何形式的复制、修改、发行、出租、改编等有碍作者著作权的商业性使用（但纯学术性使用不在此限）。否则，应承担侵权的法律责任。吉林大学硕±学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交学位论文，是本人在指导教师的指导下，独立进行研究王作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均己在文中明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：＞｛曰期：／年ｒ月５曰／ 摘要基于自适应控制的水泥熟料烧成控制参数研究学生姓名：张洋铭专业名称：控制工程指导教师：马彦经过几十年的发展,先进的控制技术在水泥生产中发挥了越来越大的作用。在整个行业，早期集中分布式控制系统仅用于控制熟料线生产过程的主要过程，但是经过不断的发展,分布式控制系统系统在整个熟料水泥的全过程生产已经覆盖到各方面，为熟料水泥台时产量提高、质量稳定、设备运转率提高做出巨大贡献，但是水泥熟料生产中为了实现“均值稳定”和“风-煤-料平衡”，需要综合兼顾原燃料、设备和仪表、熟料烧成各子系统之间的关联等等方面，自动控制操作必须有效解决多变量、大惯性与大滞后、非线性、时变等诸多控制问题，这已远远超出了常规控制技术所能承担的范围，结果是自动控制的调试时间长但连续使用的时间却短暂，需频繁调整而应对各种工况的能力却严重不足，不但没有改善生产运行的品质，反而增加了操作人员和维护人员的工作量。在充分分析水泥烧成系统的生产工艺和生产设备的基础上，从亚泰阿城水泥现场的角度出发，针对整个烧成系统的特点，选择分解炉出口温度和窑头负压两个关键的参数作为系统优化的目标。在无模型自适应控制、仪表容错等技术基础之上，通过自适应控制泛模型的优化和与预测控制的融合等优化，使每个操作指令的生成均考虑自身的过程特性和其它因素对自身的作用影响，有效识别和抑制因时变或突变引起的扰动，无需建模的预估算法保证调节动作发生得更早、更准确适度、更平滑与平稳，操作行为更合理。水泥熟料烧成中控系统控制参数研究来源于企业生产实验和发展需要，实验现场为亚泰建材阿城公司5000t/d水泥生产线。利用现场总线通讯方式，在分布式控制系统外挂控制程序的方式，成功实现了高级控制算法在水泥现场应用。使用工业计算机作为自适应控制软件运行平台，获取生产过程的实时数据用于控制计算，并将结果经分布式控制系统发送到现场相应的执行器操作执行，实现对过程变量的闭环控制。通过现场总线通讯方式与分布式控制系统相连接，建立实时数据交换机制，每个控制周期从分布式控制系统获取当前过程信息，先进控制算法计算出当前控制指令发I 送分布式控制系统输送到现场的执行器，从而实现通过分解炉温度的综合协调，稳定窑头负压，同时抑制高温风机和煤磨热风量变化对窑头负压的扰动，从而实现分解炉出口温度和窑头负压优化控制，使整个系统更稳定。关键词：自适应，熟料水泥生产，烧成控制系统II AbstractResearchoncontrolparametersofcementclinkersinteringbasedonadaptivecontrolCandidate:zhangyangmingSpecialty:ControlEngineeringSupervisor:MaYanTheadvancedcontroltechnologyplaysamoreandmoreimportantroleincementproductionafterdecadesofdevelopment.theearlydistributedcontrolSystemcontrolsystemisusedonlyforthemainprocesscontrollineofclinkerproductionprocessintheindustry.DistributedControlSystemsystemhascoveredvariousaspectsinthewholeproductionprocessofthecementclinkerandmadeagreatcontributiontotheclinkeroutputtable,stablequality,improveequipmentoperationrateaftermanyyearsdevelopment.buttheproductionofcementisinordertoachievethe"averagestability"and"wind-coal-materialbalance,needcomprehensiveconsiderationofrawmaterials,equipmentandinstrumentation,clinkerassociationbetweeneachsubsystemandsoon,automaticcontroloperationmustsolvemanycontrolproblemsofmultivariable,largeinertiaandlargedelay,nonlinearandtime-varying,itisbearedbeyondthescopeofconventionalcontroltechnology,resultisautomaticallycontrolledbutlongtimecontinuousdebugging.Theuseoftimeisshort,frequentadjustmentandtheabilitytocopewithvariousconditionsisaseriousshortage,itisnotonlyimprovetheoperationquality,butalsoincreasedtheworkloadofoperatorsandmaintenancepersonnelThechoiceofdecompositionfurnaceoutlettemperatureofthekilnheadandpressurearetwokeyparametersasthesystemoptimizationgoal,inthefullanalysisofthecementsinteringbasedonthesystemoftheproductionprocessandproductionequipmentandfromthepointviewofYataiAchengcementsiteoftheburningsystemcharacteristics,Onthebasisofmodelfreeadaptivecontrol,instrumentationandfault-toleranttechnology,throughtheadaptivecontroluniversalmodelofoptimizationandcontrolandthemodeloftheintegrationofoptimization,theoperationofeachinstructiongenerationareconsideredintheIII processofitsowncharacteristicsandotherfactorsinfluenceontheirown,effectiveidentificationandsuppressionoftimevariantormutationinducedperturbation,freemodelingpredictionalgorithmisguaranteedtoadjusttheactionhappenedearlierandmoreappropriate,moresmoothandsteady,operationbehaviormorereasonable.Thecontrollingsystemcontrolparametersofsourcestomeettheneedsofproductionandexperimentanddevelopment.TheexperimentalsiteforYataibuildingmaterials,Ltd.Acheng5000t/dcementproductionlineofcementclinkerburning.TheuseofOPCtechnology,theDCSsystemusesplug-incontrolprogram,thesuccessfulimplementationoftheapplicationofadvancedcontrolalgorithminthefieldofcement.UsingindustrialPCcomputerasMFAcontrolsoftwareoperationplatform,throughthecommunicationnetworkconnectingDCSsystemoftheOPCserversoftware,getthereal-timedatafromtheproductionprocessisusedtocomputethecontrol,andtheresultsbytheDCScontrolsystemtosendtothescenecorrespondingactuatoroperationisperformedtoachievetheprocessvariablesoftheclosed-loopcontrol.MakefulluseoftheDCSsystem,andthemeasurementinstrumentofexistingactuator.ThroughthefieldbuscommunicationmodeandDCSsystemconnectedtoestablishareal-timedataexchangemechanism,eachcontrolcyclefromDCStoobtaincurrentinformation,advancedcontrolalgorithmtocalculatethecontrolinstructionsentDCStransportedtothesiteoftheactuator,torealizethedecompositioncoordinationoffurnacetemperature,stablekilnheadpressure,whilesuppressinghightemperatureblowerandcoalmillhot-airvariationofkilnheadpressuredisturbance,soastoachieveadecompositionoftheoutlettemperatureofthefurnaceandkilnheadpressurecontroloptimization,thewholesystemhavesignificantlyincreasedinstablequality,coalsaving,electricitysaving,etc.Keyword：model-free,cementproduction,firingcontrolsystemIV 目录摘要.......................................................................................................................1Abstract.................................................................................................................2第一章绪论.......................................................................................................11.1水泥熟料烧成控制系统优化研究的意义.............................................11.1.1水泥生产对我国经济生活影响...................................................11.1.2全国水泥工业概况.......................................................................11.1.3熟料水泥生产情况.......................................................................21.2水泥熟料烧成控制系统发展状况.........................................................31.2.1熟料生产线控制系统的现状.......................................................31.2.2新型干法水泥控制系统...............................................................41.2.3熟料烧成控制系统发展及应用情况...........................................41.3自适应控制对烧成系统控制的优势.....................................................61.4本文研究内容安排..................................................................................8第二章水泥熟料烧成系统工艺简介............................................................112.1水泥生产线工艺简介...........................................................................112.2熟料水泥烧成工艺简介.......................................................................132.2.1预热器..........................................................................................132.2.2分解炉..........................................................................................132.2.3回转窑..........................................................................................132.3分解炉系统工况介绍...........................................................................142.3.1煤粉流量......................................................................................14V 2.3.2生料流量......................................................................................152.3.3三次风量......................................................................................152.4本章小结................................................................................................15第三章自适应控制系统设计及仿真研究......................................................173.1自适应控制概况....................................................................................173.1.1自适应控制的基本特点.............................................................183.1.2自适应控制策略的主要特点及优势.........................................183.1.3自适应控制策略的关键.............................................................183.1.4自适应控制解决复杂控制问题的思路.....................................183.2自适应控制方案设计及研究...............................................................193.2.1泛模型及其表达式.....................................................................193.2.2控制率的导出.............................................................................223.2.3特征参量辨识.............................................................................233.2.4MFAC控制算法及分析...............................................................233.2.5控制算法的稳定性分析.............................................................243.2.6仿真模块开发.............................................................................273.3自适应控制改进研究...........................................................................283.3.1广义泛模型..................................................................................293.3.2导出特征参量的估计与控制率.................................................293.4基于熟料烧成控制系统自适应控制方案改进及仿真研究...............303.4.1熟料烧成工艺控制特性.............................................................303.4.2预测输出的泛模型.....................................................................32VI 3.4.3目标函数控制率算法................................................................333.4.4特征参量的估计和预测算法.....................................................343.5本章小结................................................................................................38第四章水泥熟料烧成系统控制优化的实现..................................................394.1熟料线DCS系统情况..........................................................................394.2OPC技术简介........................................................................................394.3控制算法实现........................................................................................404.3.1熟料线线控制系统概况.............................................................404.3.2原理..............................................................................................424.3.3具体实施......................................................................................434.3.4运行效果......................................................................................444.4本章小结................................................................................................48第五章结论与展望...........................................................................................495.1全文总结................................................................................................495.2研究展望................................................................................................49参考文献.............................................................................................................51作者简介.............................................................................................................53致谢.....................................................................................................................54VII 第一章绪论第一章绪论1.1水泥熟料烧成控制系统优化研究的意义1.1.1水泥生产对我国经济生活影响水泥作为我国经济发展和基础建设的重要材料，对我国经济建设的腾飞有着十分重要的意义，对实现“十三五规划”有着重要的战略意义。经过建国后尤其是改革开放后我国水泥生产装备、技术、工艺、规模有了巨大的发展[1]，目前全国水泥年产能、产量已经世界第一。但是整个熟料水泥行业及整个建材行业的整体发展水平和欧美发达国家相比还有较大差距。尤其是精细化控制、资源综合利用、环保投入等，还有许多方面需要我们加紧步伐去提升。经过几十年的发展，我国的水泥产业仍存在很多问题，生产管理粗放，资源、能源消耗高，污染严重，生态和环境压力越来越大，生产企业数量多，产业集中度低等。水泥是我国基础建设的重要产品，在我国“十三五”经济建设过程中有着重要的意义，是保证我国规划的各项基础设施建设顺利实施和经济发展有十分重要的意义。同时，水泥能源消耗大户，其能源消耗大约占到我国所有能源消耗4.9%，水泥单位能耗高，其他资源消耗量巨大，据资料统计，我国水泥单位消耗资源要比欧美国家高出约一倍。根据国家相关规划要求，到2020年，新型干法水泥生产线比重将达到70%以上。日产4000t以上规模生产线，综合电耗标准为小于90kWh，热耗小于640kcal/kg。到2020年，数量由目前4000家企业减少到1500家，要实现这一目标就需要对水泥生产的全过程进行优化，实现精细化控制管理，才能逐步减少能源资源消耗，实现绿色、环保、可持续发展。因此，生产线规模的大型化、集中化，装备控制的精细化是国家水泥工业发展的必然需要；以先进控制技术改进传统的水泥工艺降低消耗是实现水泥产业的绿色、环保、可持续发展的重要研究课题[2]。1.1.2全国水泥工业概况（1）全国水泥市场情况随着我国经济的快随发展，建设规模不断扩大，水泥产能、产量逐年增加，2016年全国累计水泥产能将达到58亿t，区域产能存在过剩，市场竞争压力加剧。我国在今后一段时间特别是“十三五”期间新型干法水泥的产能仍将增长，随着1 吉林大学硕士学位论文产业结构调整步伐加快，市场对新型干法水泥的需求量增速将放缓，提质降耗将对水泥生产成本提出更高的要求。（2）东北市场情况东北地区水泥生产及发展情况尚不能完全适应该地区经济发展对水泥工业的要求，尤其是高标号回转窑水泥的缺口更大[3]，近几年，东北水泥市场价格波动不大，而且淡季不淡也充分说明了这一点，这也是许多水泥生产企业纷纷看好这一市场的根本原因。从东北地区的发展来看，东北地区有着雄厚的工业基础和优越的交通地理优势，是我国今后若干年内重点发展的经济区之一，随着国有大中型企业改造进程的逐步深入及振兴东北老工业基地政策的实施，东北地区的综合经济实力将会得到长足的发展，这必将会带来水泥工业的大发展。东北三省水泥总产量2012年为0.84亿t，2013年总产量增加到1.2亿t。但总体来讲，这一地区总量仍然偏小。1.1.3熟料水泥生产情况熟料水泥工艺流程一般可以概括为生料制备系统、熟料回转窑烧成系统和辊压机水泥磨水泥制备系统三个部分[4]。其中烧成部分由预热器预热和分解，窑筒体锻烧，窑头熟料篦冷机冷却和窑尾废气环保处理等构成，是整个熟料水泥最复杂、最重要的工艺环节，也是能源消耗最高的环节，也是影响水泥生产参数的重要环节，同时也是本文计划研究重点控制环节。自动化不仅能增加台时产量、稳定质量、提高人均产量、降低单位产品能耗、稳定产品质量，而且新型干法水泥的生产工艺设计参数较多，各工艺环节紧密联系，相互制约。由于原材料质量的不稳定，工艺情况的复杂，只能通过先进的自动化控制技术来弥补手动控制的不足，减小因原料质量波动、设备运行工况变化，对生产产生的扰动；通过先进的通讯手段及时监控了解现场的设备运行情况，促进整个熟料系统的稳定运行，保证设备运转的正常，质量稳定。同时，精细管理和市场竞争也对可靠和高水平的控制技术提出了更高的要求，为水泥生产的提质降耗贡献力量。2 第一章绪论1.2水泥熟料烧成控制系统发展状况随着我国水泥产业的不断发展，产能规模的不断扩大，生产工艺的不断进步，市场的激烈竞争，成本压力的不断增加，水泥对自动化控制系统的需有也逐步加大。同时，在整个水泥产业发展的过程中熟料水泥生产线设备水泥的不断提升和发展也为熟料水泥生产线的先进自控技术的实现提供了良好的条件[5]。经过技术的革新和进步，中控系统在水泥生产中发挥着举足轻重的作用。在整个行业，早期控制系统仅用于控制熟料线生产过程的主要过程，但是经过不断的发展，DCS系统在整个熟料水泥的全过程生产已经覆盖到各方面，为熟料水泥台时产量提高、质量稳定、设备运转率提高做出巨大贡献，同时也降低了一线工人的劳动强度，还使水泥生产企业定编的人员数量大量减少，降低了企业的上产成本。正是由于这些因素，DCS系统在熟料水泥生产线中的工艺控制和生产管理中得到了广泛的推广。1.2.1熟料生产线控制系统的现状在上个世纪，早期的熟料水泥生产的自动化,只是在各个工艺环节独立运行，且只进行简单的过程控制，整个生产线的环节基本是相对独立的，仅仅是一次仪表，二次仪表以及配套的各种机械、电气装置组成，各车间设立自己独立中控及配电室，对所辖范围内的生产设备进行控制和联锁保护。各生产环节设立独立的操作程序。20世纪80年代初，我国分别从欧洲、日本等工业化国家引进了水泥生产线，设立具备全过程管控功能的中央控制室，能够操作和监督所有的工艺、仪表、设备。随后，由我国自主开发的水泥生产线也采用了这种方式，从而促进了自动化水平的提升。随后由于生产工艺的成熟，单独控制、集中监控、统一管理的控制思路在水泥生产企业中逐渐达了共识。集散型控制系统由于熟料水泥生产过程较长，各个控制设备分散，需要将它们通过数据传输与工业计算机操作站相连接，统一控制与监视。90年代中后期，随着市场的激烈竞争，成本压力和质量要求对水泥生产企业自动化控制、管理提出了新的要求，与此同时DCS控制系统的价格在下降，各种小型PLC控制装置的实践应用成功和工业PC价格大幅度降低，及处理能力成倍地提高，都对生产自动化提出了新的要求和发展机遇。另一方面，随着21世纪信息时代的来临,新的精细化运营管理要求，生产线控制还3 吉林大学硕士学位论文需要不断地提升，目前控制系统已经不能满足需要，所有企业都希望实现更先进的控制和管理。1.2.2新型干法水泥控制系统目前，水泥生产控制常用的控制手段有以下几种：（1）可编程控制器PLC可编程控制器PLC是一种专为工业控制应而研发的控制器，目前已经得到广泛的应用，随着技术的成熟和进步，它的功能已经大大超过了原有的控制范围，具有配置灵活,结构紧凑；高可靠性，性价比高等特点，但是由于其功能瓶颈和技术劣势，其实现的控制均未简单的一对一控制，缺少或无法通过网络连接进行控制，以上特点导致其更适应于现场单独或局部控制，无法使用大型或复杂的生产线控制。（2）集散控制系统集散控制系统既DCS控制系统，也被叫做分布式计算机控制系统,是一种通过计算机和数据通信技术等对生产过程进行单独控制、集中监控、统一管理的一种技术。它区别于分散的仪表控制系统和集中式计算机控制系统，而是取长补短，充分汲取的两者的优势发展起来的控制结束，已经得到了广泛的实践和应用，它是由信号处理、计算机、通信网络、测量控制和人机接口技术等多种技术融合的系统工程技术，具有较强的适应性。虽然具备集中显示和操作功能，同时具有扩展性、协调性、灵活性、稳定性、适应性等多种优势，但由于其封闭的网络结构，无法自由通信，无统一的标准和协议，也受到现场仪表数据提取和控制的限制，无法完全将功能分散到现场。1.2.3熟料烧成控制系统发展及应用情况近年来,随着中国装备制造水平的不断提高，水泥行业产能的提升，通过实际的应用和运行经验总结，相关装备水平已经有了一个巨大的飞跃，尽管新建的先进的生产线已普遍的选配DCS/PLC中央控制系统，但目前的中控系统定位和实际应用定位主要是对生产过程的集中监视和生产过程的人工控制，并没有发挥出自动化、智能化控制的潜能，运行操作仍然维持在人工手动状态，必须依赖人的经验和能力，普遍存在操作手法难以统一和规范、各操作员的运行结果参差不齐、各班次运行水平波动较大等4 第一章绪论现象，不断困扰着生产运行管理人员，制约着产品质量，阻碍能耗等经济指标的改进与提高。成本压力竞争压力不断提升，水泥的生产作为能源消耗和环境污染的重点行业，国家相关标准和政府部门对环保、降耗等各方面要求也在不断提高，但水泥生产由于其生产工艺过程具有的强惯性、非线性等特点，尤其熟料烧成控制属于整个水泥生产过程中最为复杂的控制系统。迄今为止，主要提出针对熟料烧成控制系统的自动化控制方案如下[6]：（1）传统的控制方法采用串级回路单变量的传统控制方法，通过选粉机量、生料磨机轴承振幅、水泥磨转速、煤磨磨机轴承振幅这四个相关变量综合考虑优化实现控制。通过控制对象的PI调节器调节，避免了磨机出现空转或冒料的现象，使生产线稳定运行。同时融合自适应控制技术特点和思路，通过对系统自适应和自学习使磨机达到稳定运转[7]。但是PID控制以消除偏差为目标，当某个PID控制回路优化控制变量，就会对其他的控制回路造成干扰，只要控制过程中的设定值与测量值发生了偏差，控制器就会发出操作指令进行调节。然而对于强藕合性和非线性的水泥熟料生产来说频繁操作动作对于生产控制来说是不合适的，存在一定量的偏差，并且测量值在一定的范围波动对整体生产过程的稳定、工艺和设备均有益处，过度操作不能能很好的实现过程的快速收敛和稳定。同时水泥熟料生产中为了实现“均值稳定”和“风-煤-料平衡”，需要综合兼顾原燃料、设备和仪表、熟料烧成各子系统之间的关联等等方面，自动控制操作必须有效解决多变量、大惯性与大滞后、非线性、时变等诸多控制问题，这已远远超出了单变量的PID控制技术所能承担的范围，结果是自动控制的调试时间长但连续使用的时间却短暂，需频繁调整而应对各种工况的能力却严重不足，不但没有改善生产运行的品质，反而增加了操作人员和维护人员的工作量。人们越来越认识到，在DCS系统中配置的PID控制器的控制手段单一，不能满足水泥熟料生产的控制需要[8]。（2）最优控制方法最优控制它的主要思路就是在满足需求的前提下，寻找最适合的控制方案，是控制参数达到最后或性能指标达到最大或者最小。将多变量控制策略生料及煤磨粉磨，烧成生料系统中的粉磨工艺回路,通过优化选粉机筛分速度和喂料速度,是系统更稳定和平顺的运行，和传统的PID控制相比，该控制思路是将所有控制参数整合为一个整5 吉林大学硕士学位论文体，实现相关变量的内部协调。（3）智能化控制方法目前主要有模糊控制、预测控制和自适应控制策略等。1)模糊控制方法在总结专家控制经验的基础上通过不断摸索形成了模糊控制理论，它是的一种非线性控制方式，并且不完全依赖于系统的数学模型，控制方案本身具有较强的稳定性和鲁棒性，目前通过不断地应用实践和技术革新，目前模糊控制技术已经成功应用到水泥生产控制中，并取得稳定的运行效果。2)预测控制方法预测控制是近年来得到广泛应用的一种控制方案，同时也是一种新的计算机控制算法。由于该控制策略易于实现、综合控制效果良好等诸多优点,在实际工业生产过程控制中已经取得了广泛的应用。但该控制策略对控制模型的依赖性强，目前已经将预测控制应用到烧成熟料控制系统中，取得了不错的效果。3)自适应控制由于自适应控制(ModelFreeAdaptiveController)是一种不依赖于控制系统的数学模型的控制方案，且具有自学习、自校正、自适应等特点，与实际工业生产的非线性、大惯性、滞后性等特点十分契合。尤其在考虑加入相应的时滞参考项后，实际运行效果较好，目前能够克服熟料烧成控制系统存在的时滞和惯性等问题，取得较好的控制效果。在熟料烧成优化控制系统中进行了应用，并取得预期的运行效果。1.3自适应控制对烧成系统控制的优势对水泥熟料生产过程来说，优化控制必须分为操作优化和工艺优化两个部分来共同完成。一个不稳定的生产过程中各种问题混杂在一起，难以确定主要矛盾和关键问题所在，也无法体现各种优化策略的效果。只有首先通过先控技术的应用实现装置的均值稳定运行，使工艺参数的调整具有了规律性和确定性，才有可能实现对工艺参数、设备运行、能源管理的有效改进，并看到相应的效果。实现操作优化仅仅满足特定工况下的稳定运行，应对产量增减、煤种煤质变化、设备异常等扰动，在各种工况下保持稳定的运行品质。一旦生料组分等发生较大幅度6 第一章绪论的变化，也还是需要通过调整分解温度目标等设定值参数，来改变入窑分解率，合理匹配炉-窑的合理燃烧。而这类工艺目标参数的优化就必须通过更上一层的工艺优化控制来实现。随着生料成分、生料喂料量、燃煤特性的变化，应合理调整进入分解炉和回转窑内的给煤量，任何过量给煤和过量送风都会增加排烟热损失，造成燃料浪费，不利于熟料生产的经济运行。自适应控制系统通过回转窑-分解炉-预热器各级温度、压力、成分实时测量结果实施控制，抑制来自风-煤-料各个环节的扰动影响，避免偏烧，提高燃料使用效率，在操作层面上节能降耗的经济运行。自适应控制系统的应用并不意味着裁减操作人员，它仍然是一个生产运行的平台。先控系统通过大幅度减轻操作人员的劳动强度，使其从生产运行的执行段繁琐操作中解放出来后，能够有更多的精力关注设备、仪表、工艺的运行现状，通过设定值的调整实现工艺、设备、能耗以及产品质量的良好的平衡，利用人脑的综合分析能力实现生产线优质运行。智能控制以系统整体稳定为目标，采用计算机控制操作，可较大程度的降低人为因素的影响。其优点在于：（1）通过稳定系统热工制度，达到稳定和提高产品品质，节能降耗的目的；（2）通过计算机实时控制，降低操作人员的劳动强度，提高劳动生产率，减少误操作；（3）通过对系统运行边界的检测，最大程度地保证安全生产；（4）稳定生产参数，延长设使用寿命；（5）为进一步优化生产流程打好基础。MFA无模型自适应控制技术为水泥行业自动控制应用提供了一种全新的选项。MFA控制技术最突出的特点在于：具有大滞后、大惯性、非线性、时变等过程难题的简单而有效的解决方法，更包含了多变量控制策略，能够满足水泥生产普遍存在的操作需要，比以往使用的控制技术更实用、更简单且更有效。利用MFA技术可以控制水泥生产中的立磨、煤磨、分解炉、篦冷机、回转窑等多个子系统，使生料组分、煤质等因素随机变化时整个烧成系统能够抑制相应的扰动，仍维持能量、物料、风烟的平衡，从而稳定了系统工况，降低了单位原煤使用量，稳7 吉林大学硕士学位论文定分解炉与回转窑内煅烧温度。在传统的DCS系统中，已经配置了PID控制器等自动控制软件，满足常规的单回路调节控制需要，如单回路压力、流量和简单的温度等控制过程。自适应控制是对以PID为代表的经典控制技术的升级，其控制思想在于跳出单回路控制的束缚，强调从装置的整体以及各子系统之间的相互关联着眼确定控制策略和操作行为，在控制手段上利用控制理论的许多发展成果，强化了控制器应对大滞后和大惯性、多变量耦合、非线性、时变等传统控制难题的能力，为实现水泥熟料生产自动控制提供了良好的前景和可能。水泥熟料生产过程的复杂性决定了其难以使用数学方法加以描述，不易建立精确的过程模型，模型的维护更是水泥企业难以承受的巨大负担。无模型自适应控制不必建立数学模型而在线感知过程特性的变化，及时调整控制操作的参数和行为，始终保持了调节操作的有效性和异常工况的应对能力，从而在各种工况下均能维持相同的控制品质，无需人工干预以及频繁的系统维护，轻松达到较高的自动控制投运率，充分保证了有效、实用、可靠的运行品质[9]。1.4本文研究内容安排本文主要针对水泥熟料烧成中控系统控制参数研究来源于企业生产实验和发展需要，实验现场为亚泰建材阿城公司5000t/d水泥生产线。该生产线的DCS系统为施耐德Quantum系列Unity平台，编程软件为Unity4.1，操作站软件更新为IFIX3.5，两款软件均基于WindowsXP系统，所有I/O模块为施耐德Quantum系列I/O模块。在充分分析水泥烧成系统的生产工艺和生产设备的基础上，从亚泰阿城水泥现场的角度出发，针对整个烧成系统的特点，选择分解炉出口温度和窑头负压两个关键的参数作为系统优化的目标。通过自适应泛模型的研究，自适应控制对预测模型的及时校正，实现自适应控制对预测模型得及时校正，使控制输出更加接近实际输出，并进行仿真，验证理论运行效果，并进行实际试验。在无模型自适应控制、仪表容错等技术基础之上，通过自适应前馈-反馈调节及多变量预估和多变量协调控制算法、过程滤波-仪表容错算法等多种人工智能技术，每个操作指令的生成均考虑自身的过程特性和其它因素对自身的作用影响，有效识别和抑制因时变或突变引起的扰动，无需建模的预估算法保证调节动作发生得更早、更准确8 第一章绪论适度、更平滑与平稳，操作行为更合理。利用OPC技术，在DCS系统采用外挂控制程序的方式，成功实现了高级控制算法在水泥现场应用。利用VC编译的算法程序，在编程的过程中，遵守模块化思想。使用工业计算机作为MFA控制软件运行平台，通过通讯网络连接DCS系统的OPCServer软件，获取生产过程的实时数据用于控制计算，并将结果经DCS控制系统发送的到现场相应的执行器操作执行，实现对过程变量的闭环控制。充分利用现有的DCS系统、测量和执行器仪表，无需其他的设备改造和扩展。通过现场总线通讯方式与DCS系统相连接，建立实时数据交换机制，每个控制周期从DCS获取当前过程信息，先进控制算法计算出当前控制指令发送DCS输送到现场的执行器，从而实现通过分解炉温度的综合协调，稳定窑头负压，同时抑制高温风机和煤磨热风量变化对窑头负压的扰动，从而实现分解炉出口温度和窑头负压优化控制，达到提质降耗的目标。本章在深入分析课题相关背景和水泥熟料烧成系统自动控制现状和发展趋势的基础上，对水泥熟料烧成系统进行优化，并进行了现场优化实验。对亚泰建材阿城公司生产线存在的问题进行了总结和分析。9 吉林大学硕士学位论文10 第二章水泥熟料烧成系统工艺简介第二章水泥熟料烧成系统工艺简介水泥是社会发展和经济建设的必备原材料之一,也是国家能源消耗和控制产能的重点产品，自诞生以来，水泥生产的工艺、设备技术随着科学技术的发展和装备水平的革新已经取得了长足的进步和发展，机械化、自动化程度有了很大的提升。我国是目前水泥产能最大的国家，产能53亿吨，产能占全球的百分之三十五以上。经过几十年的发展和进步,目前最先进和成熟的新型干法水泥生产工艺已经渐渐成熟，但是由于各地方政府的环保政策落实不到位、同时水泥淘汰落后产能力度也不够，新时期也存在较大的竞争和生产压力。2.1水泥生产线工艺简介总的概括来说，新型干法水泥生产就是通过悬浮预热、煅烧技术和窑外分解为主要核心思路组织进行生产，并且不断的把科技进步、工业生产的新装备、自动化先进技术应用干法水泥生产的全过程中。对比原有生产工艺具有优质、高效、环保、低耗等优点，能够满足自动化、大型化的现代企业管理和功能需求。生产工艺可以概括成“一窑三磨”,具体可以分成生料粉磨，熟料煅烧和水泥制备[10]，工艺流程图如图2.1。控制系统采用DCS，不断利用新型原料、粉磨节能技术、均化技术等，提升产品质量，降低能耗和成本。2.1.1生料粉磨水泥生产主要原材料有粘土质原料、石灰质原料和一些其他的含铁、镁等元素的校正原料，首先对以上原材料进行大致地粉碎、烘干并输送到原料库。并进行预均化处理，混合后的由生料系统进行粉磨，就能够得到细度均匀、成分合理的生料粉末[11]。通过皮带输送到均化库进行进一步均化、储存。2.1.2熟料煅烧烧成系统在工艺复杂性和设备控制程度上均为新型干法水泥生产的工艺核心。首11 吉林大学硕士学位论文先，生料有生料库通过皮带输送到提升机，由提升机提升到旋风预热器最顶端。生料粉末通过自身的重力，从旋风预热器的顶端下料口下落，在下落过程中，与通过预热器加热的热气在上升过程中，进行充分的热交换过程，从而达到升温的目的，达到预期温度。升温后，生料粉末会进入分解炉。经过分解炉的煅烧，大量碳酸盐会分解，进入回转窑进行更加充分的煅烧。直至达到熔融状态。生料最终会在自身重力和回转窑旋转离心力的作用下,达到冷却系统中,经过冷却、破碎等过程后,最终皮带输送到熟料库进行储存[12]。2.1.3水泥制备熟料根据配合比和计划生产水泥的要求，适量添加石膏、矿粉等混合材。通过配料系统混合均匀后,通过辊压机和水泥磨,进行粉磨操作，到达细度要求后，及为成品散装货袋装水泥，运送到水泥库或者散装车间进行包装、保存。图2.1新型干法水泥生产的工艺流程图12 第二章水泥熟料烧成系统工艺简介2.2熟料水泥烧成工艺简介整个水泥工艺控制过程中，熟料烧成是最为复杂和重要的一个环节涉及预热器、分解炉、回转窑三部分组成。2.2.1预热器预热器主要指旋风预热器是生料烧成熟料过程中的的热交换装置,作用主要为烘干和预热。旋风预热器一般从上到下一般设置为四到五级。物料自上而下，热空气则由底部向上喷发。生料在自身重力和热空气冲力的过程中，悬浮并逐步下降在热空气中，实现热交换。生料粉末首先被提升斗提输送到一级旋风筒入口处的在上升管道过程中并完成热交换，同时实现了生料粉末和热气体的分离。收集的粉末通过卸料通道进入二级旋风筒的上升管道中进行第二次热交换,依次类推，重复上述过程直到最终进入回转窑和分解炉中。从窑尾出来的1100℃炽热空气经过上述的一系列热交换后降到330℃左右，生料则从50℃左右加热到750℃到820℃。旋风预热器增加了空气与熟料的接触时间和接触面积[13]，实现了快速热交换和快速热传导的特点。2.2.2分解炉分解炉的主要作用是促进分解炉加热和原料粉末的分解。在分解炉粉煤燃烧的吸热和放热过程导致生料原料碳酸钙成份的分解过程。在化学反应和物理反应非常快的速度在流化状态或悬浮状态的动态过程中，生料粉末处于相对平衡的状态。当原煤燃烧在分解和动态平衡的过程中，分解炉的温度的条件下通常是在约890℃。在这一点上，粉煤燃烧热迅速进入碳酸盐分解。分解炉的作用就非常重要和有效率的，从而减轻回转窑的负担，并提高了回转窑中原料粉末碳酸盐分解速度，可使回转窑运行更持久，最终提高水泥熟料的产量和质量。2.2.3回转窑回转窑是一个成一定角度倾斜的、旋转的筒体，是熟料生产的核心设备,是生产控13 吉林大学硕士学位论文制的关键所在。当物料由分解炉和预热器的底部出来后随即通过回转窑的高端即窑尾进入进入到回转窑内。由于回转窑具有倾斜角度且不断地缓慢旋转，物料在自身重力和回转力的作用下就会向筒体的低端即窑头运动。同时经过煤磨粉磨成粉状的煤粉通过窑头的喷煤管喷射到窑体进行燃烧[14]。窑头喷煤的用量和分解炉喂煤的量的比例大致在4:6左右,参与筒体煅烧过程的空气大概分为三部分。第一部分即一次风是和煤粉混合一起进入的空气一般占总量的15%一30%；第二部分即二次风是经过蓖冷机冷却后的高温气体,一般温度在600℃左右；第三部分即三次风是进入到分解炉的蓖冷机冷却熟料后的高温空气。气体由窑头向窑尾逆向流动。气体与物料相反运动,经过回转窑缎烧后物料即为熟料，为水泥粉磨的主要原料。2.3分解炉系统工况介绍分解炉的主要作用就是分解生料中的碳酸盐，是稳定质量的重要设备，所以在分解炉的设计对工艺质量的稳定具有重要意义，同时分解炉在分解和煤粉燃烧过程如果能够进行优化，具有巨大的节能空间，同时如果无法有效的控制喂煤量，将产生温度过高和生料融化的问题，液体生料在接触到预热器底部将由于预热器底部温度过低产生凝结现象，最终都塞了预热器；如果喂煤量不够导致温度过低，就会再加回转窑的工作量，降低整个生产效率，并且严重影响质量，如水解缓慢，影响施工质量等。所以优化分解炉控制系统和稳定分解炉温度具有重要的意义，技能提高生产线效率，也能降低生产维护成本，达到设计运转率，充分发挥产能，通过工艺分析和实际研究重点研究三个量主要是二次风量和生料流量、煤粉流量，本文主要针对以上参数优化控制分解炉温度。2.3.1煤粉流量由于分解炉体积固定，所以内部空气量是固定的，所以煤粉质量就存在一个临界值，在达到最充分燃烧前，分解炉温度随着喂煤量增加而增加，如果超过临界值，将随着喂煤量的增加，由于无法充分燃烧将降低分解炉的温度，而且在下降过程中，在最后的预热器中燃烧，将导致存在底部温度与上部温度持平或者更高，并导致堵塞，导致还原二氧化碳量大，进而导致质量下降，所以合理控制喂煤量具有重大的意义，所以本文通过稳定喂煤量来实现控制稳定分解炉温度的目的。14 第二章水泥熟料烧成系统工艺简介2.3.2生料流量生料是一个与生产工艺物流走向相同的流程，并且固定吸热，逐渐升温的过程，但是由于流转时间过长，无法完全实时的控制喂料量，所以要合理均匀的控制生料流量，如果无法稳定控制，流量过大就会由于吸热过多就会使分解炉温度过低，导致喂煤量增加且无法充分燃烧，如果流量过低将影响生产线产能和效率的发挥，并且由于生料两地导致分解炉稳定升高，发生于喂煤量过大，导致底部凝结的现象，进而影响质量和产能的发挥，影响巨大，所以生料流量的控制在稳定质量和降本增效的方面具有重要意义。2.3.3三次风量三次分量指来自篦冷机吸热后的升温空气通过风管进入到分解炉，这部分空气叫做三次风。三次风承载着输送氧气的功能，但是如果风量过大进行导致回转窑同分存在问题且分解炉端含氧量过大，造成系统能耗的增加，如风量过小就会快速下落，导致无法较好的实现热交换，影响分解炉温度，所以三次风量对分解炉温度控制存在重要作用，进入分解炉前的温度、三次风风温以及相关的环境因素。在上述的因素中，煤粉流量、三次风量和生料流量对分解炉的炉温影响最大。所以，必须重点把握风、煤、料三个因素，调整好风、煤、料的质和量的比例，保证生料能够较好地悬浮，煤粉能够充分燃烧，碳酸盐能够完全分解。本课题通过对送入分解炉的风、煤、料的控制，使分解炉的出口的气体温度能够稳定在最佳工况允许的范围内[15]。2.4本章小结本章首先介绍了水泥熟料烧成系统的生产工艺重点对分解炉和窑头负压的工作原理和重要作用进行了相关介绍。分析出分解炉的炉温的相关影响因素煤粉流量、生料流量和三次风量；确定了将窑头负压和分解炉温度作为主控变量的控制结构,为后续章节的水泥烧成系统的控制优化打下了坚实的基础[16]。15 吉林大学硕士学位论文16 第三章自适应控制系统设计及仿真第三章自适应控制系统设计及仿真研究3.1自适应控制概况自适应控制策略，MFA是一种无需建模、能够自学习、自校正的自适应控制方法。自适应控制是“无模型的自适应控制”的简称。该控制方法有时也称为“直接自适应控制”，控制策略的设计途径是以控制功能需求为目标。是采用不依赖被控对象的具体数学模型的“泛模型”和一些“控制功能”相融合的控制思路。是一种边建模边控制的方式[17]，随着数据的积累，对泛模型进行优化，每次逐渐精确泛模型，从而实现控制目标和控制优化。自适应控制与PID，自调整PID、模型预测控制等最大的差异就是MFAC不必建立精确的控制模型，也可也解释其是一种基于全新思维的控制思路。MFAC控制融合了传统和最新控制理论的特性，同时又突破了原有理论的缺点限制，提供了异于传统思路的控制途径。传统的各种控制方法都需要对其工艺、设备及其所处环境均具有较深层的了解，多数用微分、差分等方程式来描述工艺控制过程。然而在实际的工业控制过程中，所处环境、工艺、设备情况均十分复杂，或者工艺、设备特性难以了解，因此获得稳定的工况和过程的定量数据是十分困难的[18]。建立精确、完整贴合实际的受控对象的数学模型非常困难或者基本不可能的。尤其是针对非线性系统的建模问题，即使建立了数学模型，该模型与实际也会偏差较大，一旦工况变化、质量波动无法及时的进行反馈和矫正，这是传统控制理论的普遍短板，也是需要控制理论需要投入力量重点关注和攻克的技术难关。而自适应控制的提出正是针对这一问题提出来的，它是以一种全新的控制思路进行试验优化，从本质上说，自适应就是为了解决传统控制理论无法满足现代控制需求而提出来的。体现了新的控制思路，并已经在众多行业控制系统中进行实践应用。自适应控制也是基于数学模型控制方法，差异主要是自适应控制需要在实践中不断修正、提取信息使泛模型逐步完善，依据前期的模型和扰动经验。17 吉林大学硕士学位论文3.1.1自适应控制的基本特点针对于基于和不基于控制模型的控制系统，国内外相关控制领域已进行的多年的研究和探讨，并且提出了许多的理论和方法，并逐步进行实验和实践应用。其中PID控制技术和神经元网络技术正是其中的代表，虽然他们的控制思路都不依赖控制模型，但它们均受到控制模型的限制，如反馈时间长、收敛速度慢的问题等[19]。3.1.2自适应控制策略的主要特点及优势(1)不必建立针对受控过程的数学模型结构。(2)不必针对某个特定的控制对象进行设计。(3)不必对控制参数进行复杂的人工整定，并且能够保证控制系统的闭环稳定。自适应控制主要控制思路是将不规则的非线性系统，在一定范围内的区域内对其折线化，在被控参数曲线附近用动态线性时变模型来替代不规则的非线性系统，然后通过构造能够自校正、自适应的复杂的输入和参数估计等准则函数来实现控制方案。3.1.3自适应控制策略的关键(1)充分利用现有控制系统，准确提取相关信息。原有控制系统的输入和输出均包含控制所需要的所有信息，传统的控制思路无法有效的利用这些数据达到最后控制算法。(2)在运行过程中，随着自学习的不断深入，系统能够通过提前模拟出各种突发工况及质量波动情况，进行快速强制学习等方式，使自适应控制器提前针对被控过程对象特征情况，产生最佳、最适宜的反馈，达到最优的控制结果。3.1.4自适应控制解决复杂控制问题的思路实际工业生产过程中的过程控制多数由于大滞后、非线性的几十种甚至几百种因数作用组合而成，相关系统参数具有明显的时变性，难以建立模型和准确描述。以往传统控制策略均存在局限，适应性弱，无法达到对任何一种问题的能够解决的有效的手段。自适应控制针对上述的这些问题提出了新的思路和有效的解决办法，因此针对18 第三章自适应控制系统设计及仿真复杂的控制对象，通过对系统中所包含的大滞后、非线性等问题，选取控制策略和参数配置，并在运行中不断完善和积累发挥自适应控制特有的大幅度动态自适应控制能力，从而能够解决控制过程面临的各种问题。3.2自适应控制方案设计及研究3.2.1泛模型及其表达式关于离散时间非线性系统一般可如下表示:yk(1)fykyk((),(1),yk(ny),(),(ukuk1)uk(nu)…（3.1）则在k时刻的输入和输出分别由yk()R，uk()R表示，系统阶数分别由m，n表示。上式也被称为含输入参数的非线性自适应回归模型。主要具有处理非线性系统的问题功能，上式是非线性系统的自适应控制解决问题的基石，多数衍生的非线性模型均在此基础上通过不断的优化得出。为了给出泛模型需进行假设[20]，具体为:假设3-1：系统表达式3.1存在可观测的，可控制的输入输出。即:对任意系统均存*在期望输出信号y(k1)，存在一致的有界并且可行控制输入信号，使得系统在此控制输入信号的处理引领下其输出等于系统的期望输出。假设3-2：f()关于系统表达式目前的控制输入信号u(k)的偏导数是连续的。假设3-3：系统(3.1)是满足广义利普希茨连续条件的[21]，即满足对任意时刻的k和u(k)0。有:yk(1)buk()……………………………（3.2）yk(1)yk(1)yk(),uk()uk()uk(1),其中b必须满足是一个大于零的常数。多数控制策略要求能够满足以上的假设。可以确定的（3.1）式是受控系统的基础，则如果无法满足，则说明该控制方案是假设3-2则包含多数非线性系统情况;假设3-3的目的则是对系统输出变化参数束，使之在一定范围内进行输入能量变化并且产生有一定范围的输出能量变化。19 吉林大学硕士学位论文定理3.1:对系统表达式(3.1)，如果满足以上多个条件，那么当u(k)0时，必须存在一个偏导数，使得系统可以用下式表示[21]:yk(1)yk()()[()kukuk(1)]……………………（3.3）其中(k)b，式(3.2)称为系统表达式(2.1)的泛模型,(k)称为特征参量。在上式中y(k1)关于u(k)的梯度就是实现自适应部分的就是特征参量(k)。控制律的设计问题是y(k1)y已给定，而u(k)暂未知，它是由控制律推导测算0出来的，所以可得，式(3.2)中的(k)未知，且无法确定系统S的具体情况，所以得出模型(3.2)无法应用到控制律的设计过程中。然而实际上，数据uk(2),(yk1)}和uk(1),()}yk是已知的。则可得出在系统中存在一个系统S.:yk()yk(1)(k1)[(uk1)uk(2)](k1)[(uk2),(yk1);(uk1),()]yk满足yk()fuk[(1)]则可以得出系统S在k时刻的输入输出等价线性化结果。根据历史观测数据{uk(1),()}yk，求出模型S，其中(k1)的估计值ˆ(k1)，再i对(k1)进行预估计，得出预估值ˆ(k)。从而得出线性模型如下，与模型(3.2)类似yk(1)yk()ˆ(k1)[()ukuk(1)]…………………(3.4)由上式可得，表达式(3.1)为在时刻k1的输入输出等同于线性化控制系统中用yk(1)yk()ˆ(k1)[()ukuk(1)]在系统族中相对应的系统近似表示形式。上述根据动态系统S的输入输出数据uk(1),()}yk，求解系统的泛模型实现式（3.3)的过程，称为泛模型方法。泛模型本质上是输入输出系统的一般表现形式，并且其中控制算法、控制方案输出导出的重要意义。之所以引入泛模型就是实现无模型控制，达到在控制方案设计前不进行建模，实现无模型控制。同时泛模型也具备在反馈自校正、自学习的能力，所以泛模型是一直伴随着自适应控制存在，且无法消失的。20 第三章自适应控制系统设计及仿真证明:由式(3.1)可知:yk(1)fykyk((),(1),yk(n),(),(ukuk1)uk(n))yufyk((1),(yk2),yk(n1),(uk1),(uk2)uk(n1))yufykyk((),(1),yk(n),(),(ukuk1)uk(n))yu…（3.5）fykyk((),(1),yk(n),(),(ukuk1)uk(n)yufyky((),(k1),yk(n),(),(ukuk1)uk(n)yufyk((1),(yk2),yk(n1),(uk1),(uk2)uk(n1))yu由上式及微分中值定理，由假设3.2则（3.4）式有:*fyk(1)uk()ffykyk((),(1),,(ykny)uk(),(),(ukuk1)uk(n)u…（3.6）fyk((1),(yk2),yk(n1),(uk1),(uk2)uk(n1))yu*fuk()()kuk()其中(k)ffykyk((),(1),yk(ny),(),(ukuk1)uk(nu)fyk((1),(yk2),yk(n1),(uk1),(uk2)uk(n1))yu*f关于u(k)的偏导数在u(k1)和u(k)之间的随机一点的数值由u(k)表示。uk()由于u(k)0，得方程(k)(k)uk()………………………………(3.7)必有解(k)。令*f(k)uk()()k……………………………(3.8)uk()因此方程式(3.3)就可以写成yk(1)()kuk()……………………………(3.9)由定理3.1到证明同时利用假设3-3可以得到(k)0，证毕。特征参量(k)是一个随着时间推移不断变化的参数，即使系统是永不改变系统。在证明过程能够得出，它必然与到采样截止时间k为止的控制系统输入输出信号相关21 吉林大学硕士学位论文联。定理3.1出了它是一种情况下的“微分信号”，并且有界。如果采样的周期及u(k)的变化均值较小，(k)视同一个时变参数，则它与u(k)的关系可以不考虑。泛模型的结构易于掌握，原理简单，主要目的就是将一个比较复杂繁琐的非线性系统转变成一个带有单变量参数线性顺时变控制系统，也就是一种基于控制策略线性化的手段[22]。3.2.2控制率的导出式(3.3)给出的泛模型改进主要目的就是对无规则的非线性系统进行折线化，从而更好地实现自适应控制，但为了折线化后的系统仍必须在合理的区间内，就必须的输入变量进行限制，否则容易出现下面两种情况，对于离散时间控制系统，存在由于过大的控制输入信号破坏控制系统，这主要是因为最小化的反向预测误差函数得到的控制律算法导致的；产生稳态的跟踪误差，则是由于最小化加权反向预报误差准则函数得到的控制律算法导致的。对控制系统来说，随着时间的推移，偏离控制范围的控制输入则意味着偏导数变化可能过大，则(k)和u(k)的变化关系就无法忽略。当产生稳态误差时，则上述结论无实际指导意义，则考虑控制输入准则函数如下，能够克服上述短板：22*minJuk()yk(1)yk(1)uk()uk(1)……(3.10)*2其中是权重因子，y(k1)是k1所处时间的给定值。[uk()uk(1)]的加入，约束控制输入量的变化，且克服稳态跟踪误差。将(3.4)式代入(3.8)式中，对u(k)求导，令其等于零，得k(k)*uk()uk(1)[yk(1)yk(1)]……………(3.11)2|()|k其中(01是步长序列。kk控制律算法表达式中的主要用途为:(1)它调节控制律：uk()的变化量uk()，原非线性控制系统是用泛型表达式将其简单线性化，这就要求u(k)的变化量不能太大，否则无法对应。(2)避免了式(3.9)中分母可能为零的特殊情况。从控制律算法(3.9)中可以看出，此22 第三章自适应控制系统设计及仿真类控制系统与受控系统参数数学模型结构、系统阶数无关，仅用系统I/O数据设计。3.2.3特征参量辨识控制律式（3.9）中，在任意k时刻，(k)是唯一无法确定是特征参数，本章主要研究特征参数的估计算法。对于特征参量的测算有很多方法，比如：带时变因子和方差重新设置的最小二乘法，带卡曼滤波的时变参数估计方法等等。本章给出的是一种特殊的与控制策略算法相对应的相似的参数估计算法。原有的参数估计目标函数应该是最小化系统算法输出变量与系统真实输出变量之差的平方，然而熟料线质量、工况、温度等参数估计值经常变化太快，或者对某些个别不准的采样数据过于敏感，为更好地将目标函数导出的参数估计算法在估计参数过程中更加准确，本文提出了极限最小化与控制测略和实际情况在结构上对称相似的目标函数[23]：2*minJ()kyk()yk(1)()kuk(1)………（3.12）2()k(k1)*其中y(k)表示任意k时，控制系统的输出参量，是惩罚变量。在以上情况下最小化程序，得到：uk(1)k(k)(k1)2yk()(k1)uk(1)……（3.13）uk(1)其中(k)表示的是参数学习步长参数。3.2.4MFAC控制算法及分析由以上的推导和计算结果，则可以得出不依赖于受控对象的数学模型的MFAC控制方案如下：uk(1)k(k)(k1)2yk()(k1)uk(1)…（3.14）uk(1)(k)(1),(k)或u(k1)23 吉林大学硕士学位论文k(k)*uk()uk(1)yk(1)yk()2…（3.15）()k图3.1辨识与控制一体化MFAC机构框图总体概述就是MFAC算法就是在泛模型的估计算法和控制算法的同时在线交叉进行的基础上而构成的，当系统输入经过控制系统的I/O数据估计特征参量(k)辨识后，通过控制方案，实现对系统进行反馈控制，并且在原有的数据库中添加新的控制数据结果，与此同时再估计下一个时刻的特征参量。以此循环下去，整个控制过程就由此构成。MFAC控制算法实际通过辨识与控制一体化实现控制实施的途径，具体情况理解参照给出MFAC结构框图如图3.1所示。3.2.5控制算法的稳定性分析对于由式（3.11）和式（3.13）组成的自适应控制（MFAC）算法，为了验证算法具备收敛性，并具备稳定性，给出理论上严格的证明，作如下并尽量通用的假设：假设3-4：对某一确定的统一的有界系统的期望输出信号y*(k1)，对任何时刻的24 第三章自适应控制系统设计及仿真k及任意时刻的系统式3.2的输入、输出信号，总存在一个以上的统一有界的u*(k)，使得控制系统在此控制输入信号的范围内，其输出等于y*(k1)。假设3-5：如此控制系统的特征参量满足(k)0，则有无穷大的k及其以后及u(k)0只可能在符合条件的时刻k上使(k)0。定理3.2[24]:在假设满足（3-1）至（3-5）的条件下，由式（3.16）和式（3.13）两组控制算法组成的自适应控制策略应用于控制系统式（3.2）时，有：(1)(k)是特征参量估计值，并且有界；(2)当y*(k1)等于常数时，控股系统在适当的选取控制参数,,以后，总存kk在一个大于零的常数，让，控制系统BIBO是稳定的，有界的。minmin证明：由估计(k)特征参量是有界的，稳定的，当u(k1)时，可由（3.11）得(k)是稳定的，并减去(k)，得uk(1)k(k)(k1)()k2yk()(k1)uk(1)…（3.17）uk(1)整理得uk(1)k(k)12(k1)()k…………（3.18）uk(1)利用定理（3-1）得，uk(1)k(k)12(k1)2b…………（3.19）uk(1)根据情况选取合适的,，如0，0,1可得kkuk(1)k01d121………………………（3.20）uk(1)利用式（3.20）和（3.19）给出2d2k1(k)d(k1)2dd(k2)2db2bd(1)…（3.21）11111d1根据定理(3.1)得(k)是有界的。25 吉林大学硕士学位论文下面证明当y*(k1)为固定常数，不依赖于受控系统参数变化的数学模型的MFAC控制方案是稳定的。由式（3.18）得k(k)*uk()yk(1)yk()……………………（3.22）2()k利用式（3.22）得yk(1)yk()()kuk()………………………（3.23）在式（3.23）两边减去y*(k1)同时带入式（3.19）的*k(k)()k*yk(1)yk(1)1yk()yk(1)…………（3.24）2()k令(k1)yk(1)yk*(1)则可得，(k)(k)k(+1)k1()k………………………（3.25）2()k由假设（3-4）及控制算法（3-13）得(k)(k)0，则根据情况选取,使得下式除k有限参数k外均满足(k)(k)k01d21…………………………（3.26）2()k利用式（3.24）则由（3.26）得出2k(k1)d()kd(k1)d(1)………………（3.27）222由假设（3-5）得，d只能对个别有限时刻k有d1，则lim(k1)0从而系统22k(k)k具有收敛性。最后得u(k)是有界的，由（3.15）得，存在常数M，既2(kk)()达到26 第三章自适应控制系统设计及仿真uk()M(k)…………………………………（3.28）而uk()uk()uk(1)uk(1)uk()……………（3.29）uk(1)u(2)u(1)利用公式（3.28）和（3.29）有uk()N()kN(k1)N(2)N(1)k1k2Nd2d2++d2u(1)…………（3.30）d(1)2Nu(1)1d2则可以得出结论，有界控制输入u(k)。3.2.6仿真模块开发下面是在Matlab7.0中Simulink环境下完成封装了具有基本MFA控制功能模块，能够看出它作为一种独立的控制器，是一个不依赖于受控对象参数变化的数学模型。而且需要整定的控制变量参数也仅仅惩罚因子和学习因子[25]。图3.2自适应控制模块27 吉林大学硕士学位论文图3.3可调整的参数图3.4控制模块内部结构3.3自适应控制改进研究虽然自适应控制策略不需要建立精确的数学模型，但并不是没有数学模型，他是根据控制的不断变化不断预测的动态控制过程，变化的过程也就是预测的过程、辨识的过程。但是，一般的普通辨识和控制的途径是无法满足实际工业生产的复杂性和突发性。所以需根据具体问题、具体过程不断完善分析。美国通控集团就根据不同的受控对象具体并不断地改进自适应控制系统。主要包括采用自适应前馈-反馈调节及多变量预估和多变量协调控制算法、过程滤波-仪表容错算法等，每个操作指令的生成均考虑自身的过程特性和其它因素对自身的作用影响，有效识别和抑制因时变或突变引起的扰动，无需建模的预估算法保证调节动作发生得更早、更准确适度、更平滑与平稳，操作行为更合理，从而达成预期的控制效果。28 第三章自适应控制系统设计及仿真3.3.1广义泛模型假设泛模型存在受控对象不确定的滞后与实际存在偏差，同时选择时滞为一步，则采样周期太大，且如果系统处在开环状态无法及时反馈输出；其次，泛模型中仅依赖于一个控制参量来描述动态的非线性系统，不可能实现复杂的动态系统的控制要求，故提出如下的广义泛模型：在满足假设3-1至3-3前提下，由定理3-1：当1为控制对象参数的时滞时：yk(1)uk()……………………………（3.31）1当2为控制对象参数的时滞时：yk(1)uk(1)…………………………（3.32）2…当n为受控对象时滞为时有：………………………（3.33）yk(1)uk(n1)n上所有公式相加整理，在(k)n(k)………………………………（3.34）in情况下得yk(1)i()kuk()2()kuk(1)n()kuk(n1)得yk(1)()kUk()……………………………（3.35）由上式可知：受控对象参数滞恰好为时滞1步长时。由1个变量变为多个特征参量来描述的动态统模型的时变参数更适合复杂系统。式(3.28)称为广义泛模型（GerenlizedUniversalModel---GUM）。3.3.2导出特征参量的估计与控制率对于式(3.28)，为了明确估计方法，根据所得的估计参量结合目标函数情况导出控制律。为了使特征参量的估计值变化不会较快，提出了目标函数如下：29 吉林大学硕士学位论文2*minJ(+1)kyk(+1)yk()（k1）uk()……（3.36）2(k1)()k将式（3.28）带入式(3.29)，求导后令其得零后，这可得，kuk()T(k1)()k2yk(1)U()()kk……（3.37）uk()则可得类似的控制策略，采用如下形式进行表述：(k1)nk*…（3.38）(k)(k1)yk(1)yk()iuki(1)2()ki2则可以说明广义的基于泛模型的MAFC在（3.37）和（3.38）交叉进行[26]，更适合和实用受控对象复杂的大惯性、复杂、动态等系统。3.4基于熟料烧成控制系统自适应控制方案改进及仿真研究3.4.1熟料烧成工艺控制特性Richalet等人在1978年提出模型预测控制算法,经过一系列发展后，得到了广泛的应用，并通过不断地发展融合，形成了自适应预测控制等多种控制方法,其中多数已经经过实际应用的检验，但由于实际生产存在许多强非线性过程,并且已经经过多年研究,但截至目前仍然难以得到实际应用，自适应控制仍是处理非线性系统常用的方法。图3.5预测控制原理框图目前所有的控制策略中能够得到最广泛应用的控制策略就是预测控制（ModelPredictiveControl---MPC），已经在大量的工业过程中应用。所有控制策略均遵循：预测模型、滚动优化、反馈校正以上三个基本原则。回转窑生产过程具有突发性、非线性、时变性多种特点组合，生产过程主要通过30 第三章自适应控制系统设计及仿真热量导致质量的化学变化，通过分段过程分析研究相关结果和结论,并且多数分工艺单元进行建模，要求对设备特性、工况等有深层次地了解，但是多数模型建立的条件均是在理想情况下，但实际情况是实际生产过程中存在波动和干扰，模型的实际应用度和精准度均不够理想，但是具有指导意义，在实际控制过程中更多的是实际辨识程度也高，在实际过程中控制和模型的精准度越精准，也能够达到理想的效果，所以在实际水泥生产控制过程中,只考虑设定点附近的波动时,可通过对繁琐高阶模型比较的简化，将生产控制过程近似为一阶加纯滞后模型，经过对窑头给煤速率、主排风机转速、分解炉给煤速率的阶跃响应过程和数据的采集，过滤和分析后,得到了一阶加纯滞后模型，其中有4个被控变量(cv)，4个操纵变量(Mv)，还有l个干扰变量(DV)[27].表3.1水泥回转窑系统一阶模型干法回转窑控窑尾温度分解炉出口氧气窑尾出口窑头负压制矩阵（CV）温度（CV）NOx浓度（CV）K:51.65K:1.4K:863分解炉给煤速:60:60:540率（MV）:324.5:90:360K:63.5K:3193窑给煤速率:0:60（MV）:138:900K:1.7K:0.12K:0.1主排风机转速:180:60:30（MV）:300:180:90K:58.77K:1.85K:2316窑速（MV）:180:180:180:48:225:180K:0.375K:0.22粉磨干扰:30:0:120:30预测控制是基于预测模型为基础的控制思路，虽然对模型的形式不需要约束，主要已以功能需求和信息集结来建模型。但是参数模型和分参数模型还需要离线来建模，但是存在增加系统设计的复杂程度，而且拟建立的模型仅仅是对控制对象的单一映象，31 吉林大学硕士学位论文存在反馈失真、参数突变、外界干扰等多种情况导致实际输出和控制目标存在很大偏差。一旦发生干扰或较大时变后，原有模型在这个时间点已经不适合预测输出了。所以综合自适应和预测模型控制的优势，为最大化的满足实际工业控制生产的需要，提出了预测与自适应融合的控制策略[28-30]，使实际输出更接近于控制目标。图3.6泛模型对预测模型实时校正控制原理框图本节重点研究在原有预测模型基础上引入自适应控制控制，在实际运行过程中实现预测输出的自校正和自学习，使动态模型各适合实际需求，使辨识、预测、控制更有机的结合。3.4.2预测输出的泛模型预测向前N步的受控对象输出，需要改写泛模型为：yk(1)yk()()kuk()………………………（3.39）由上式得到前一步输出，类似可以得出yk(2)yk(1)(k1)uk(+1)=()yk()kuk()(k1)uk(1)yk(N)yk(N1)(kN1)uk(N1)………（3.40）yk(N2)(kN2)uk(N2)(kN1)uk(N1)yk()()kuk()(kN1)uk(N1)令32 第三章自适应控制系统设计及仿真TYk(+1)=yk(+1)，yk(+2)，，yk(N)TUk()uk(),uk(1),，uk(N1)TEk()1,1,1…………（3.41）()k0Ak()()k(kN1)则可写成以下向量：Yk(+1)=E()y(k)+A(k)U(k)k………………………（3.42）如果令，uk(j10,jNm则预测方程可写为：Yk(+1)=E()y(k)+A(k)U(k)k11……………………（3.43）其中(k)0Ak()…………………（3.44）1(k)(kNm1)NNmuk()uk(N1)MUk1()…………………………（3.45）003.4.3目标函数控制率算法考虑目标函数NN12*2minJyk(1)yk(1)()juk(j)………（3.46）i1j0*其中y(k1)可以预知的期望输出，取(j),j1,N,并令：mT****Yk(1)yk(1),yk(2),,yk(N)………（3.47）则上式可写成向量形式为;33 吉林大学硕士学位论文*T*TminJYk(1)Yk(1)Yk(1)Yk(1)UkUk()()…（3.48）11将式代入对U求导并得零，则可得11T*Uk1()A1()()kAk1IAk1()yk(1)Ekyk()()…（3.49）若采用延迟同效控制时，则可得当前实际输出为Tuk()uk(1)gUk()……………………………（3.50）1T其中需明确g[1,0,,0]3.4.4特征参量的估计和预测算法在上式（3.40）中含有未知变量(k),(k1),(kNM1)，均在A1(k)中，以下是其的预测和估计控制算法。（1）(k)的控制算法设在K时刻，通过（3.40）式和已知的(1),(2),()k能够得出估计值(1),(2),()k，利用以上参数，建立能够满足的估计值序列的线性自回归模型(k1)1()k2(k1)m(knp1)………（3.51）p其中系数为i(i1,2np)，设置合适的阶数为np，合理区间为2～7.则可得预测的公式为(k1)1()k2(ki2)m(kinp)………（3.52）pT(1,2,,N)的确定估计参数的策略为：p(k1)T(k)(k1)()k(k1)………（3.53）2(k1)则可以得出T(k1)((k1),(k2),,(kn)),p…………（3.54）i1,2,(NM1),0,1则由以上公式得出利用k时刻获取的数据可以预测估计A(k)所有参数[31]。134 第三章自适应控制系统设计及仿真（2）控制方案中初值的选取和参数设定综合以上各章节结论，给出融合型的自适应控制方案如下：uk(1)k(k)(k1)yk()（k1)uk(1)…（3.55）uk(1)其中(k)(1),(k)或u(k1)(k)T(k)(k1)()k(k1)(k1)……（3.56）2(k1)(ki)1()(kki1)2()(ki2)n()(kkinp)pTuk()uk(1)gUk()…（3.57）11T*Uk()AkAk()()IAk()Yk（1）-E()()kyk1111其中,M为普通大于零的常数，(ki)i=1，2…N1为代替Ak()中(ki)的1M1矩阵，设为A1(k)。由于上述控制方案参数中存在N个参数均为在线调整的，和受控对象的模型无任M何关联，对于普通的工业控制系统可以取省为1，与原有传统的自适应预测控制较大的差异。预测间隔N的选取：考虑N选取应能够满足对象动态特性充分表现的需求，应满足大于控制系统的时滞或时间常数，合理选取为4～10。控制时域的选取：简单系统一般选择1作为缺省值，但对于复杂的对象来说，为了使过渡过程平稳，就要对取值进行一定程度放大，计算量随之也增大。惩罚因子λ需满足大于零的常数要求，并且随着越大，稳定性将趋于稳定，超调范文小，但系统响应延时越高；反之均产生相反效果。因此惩罚因子为控制方案中的重要参数，决定这闭环系统的动态过程[32]。（3）仿真研究结合水泥生产的工艺实际情况，考虑离散时间的非线性、并带有噪声干扰的线性系统yk10.6yk0.4(yk)11.2ukk……（3.58）35 吉林大学硕士学位论文取周期为3s正弦信号作为输入，取T=0.01s为系统采样周期，取0.3和0.2k分别为泛模型控制方案的学习速率和惩罚因子，白色噪声干扰信号为k，方差和均值分别取0.01和0。则可得到图a仿真。而直接自适应控制方案的控制时域N=1，预测时域N=4的对比，学习速率取0.4，0.25为惩罚因子，则可得到图b仿真。k图3.7自适应控制仿真曲线图3.8直接自适应控制仿真曲线如图3.7和图3.8所示，蓝色（波动）曲线为自适应控制曲线，红色（平顺）曲线为实际控制目标。通过对比直接自适应控制能够更好地实现控制目标与控制结果的一致，减小滞后性。（5）突发情况仿真实验通过已取得的传递函数矩阵模型,离散化采样时间为1分钟，可得到烧成控制系统的离散时间模型[33]，然后通过DCS正常控制策略和自适应预测控制策略仿真对比，分解炉的氧气浓度控制在4～7%,回转窑的窑尾温度控制在900～1200℃,窑尾出口气体NO浓度控制在800～1200ppm。控制时域和预测时域长度分别为3和7。在t=150minx36 第三章自适应控制系统设计及仿真时,回转窑产生一个突然的干扰因素,造成窑尾温度快速下降70℃,NO浓度下降x200ppm，此时普通DCS控制系统和直接自适应控制系统控制参数仿真如下：图3.9分解炉发生突然干扰后自适应控制与普通DCS控制仿真对比图3.10窑头负压发生突然干扰后自适应控制与普通DCS控制仿真对比通过图3.9和图3.10，其中窑头负压和分解炉给煤速率两个参数对比发生波动后正常控制和自适应控制参数曲线，实线为正常DCS发生扰动后出现的波动手动操作控制相关参数的仿真曲线，虚线为自适应控制在发生波动后，自动进行操作控制的仿真曲线，通过对比能够得出自适应控制能够更好地、更快的实现控制系统稳定，减小生产波动影响。37 吉林大学硕士学位论文3.5本章小结本章首先介绍了自适应控制的概况、特点，主要思路等，通过泛模型的研究和优化及仿真验证自适应控制策略的效果，通过与水泥生产工艺及控制方案的融合，实现自适应控制算法对预测模型得实时校正，完成了对烧成控制系统控制优化策略，验证了控制效果，完成了仿真，为自适应控制策略的实际实验做好准备38 第四章水泥熟料烧成系统控制优化的实现第四章水泥熟料烧成系统控制优化的实现4.1熟料线DCS系统情况DCS是分布式控制系统的英文缩写（DistributedControlSystem），在自动控制业内又称之为集散控制系统。它由控制和监控两层级组成的以数据网络通信为传输工具的控制系统，综合了计算机，通信、显示和控制等多种技术，其基本思想是分散控制、集中操作、分级管理、配置灵活以及组态方便。DCS的含义被误叫做数字化控制系统（Digitalcontrolsystem），其实质仍为分布式操作系统[34-35]。DCS自1975年研发投入成功，经过三十多年的发展历程，DCS虽然在总体结构和控制思路没有改变，但是随着技术水平和装备水平的不断提升，其控制能力和水平已经有了质的飞跃。目前具有高可靠性、开放性的特点：DCS系统仅仅实现了过程实时信息的采集和集中显示，操作人员可以坐在中控室观察到生产装置各关键参数的状态，但所有操作仍需要输入人工指令，如喂料量、头煤和尾煤的喂煤量、高温风机和窑头风机的转速、篦冷机篦速等等，因此生产运行仍然处于手动操作状态，生产运行品质依赖操作人员的操作经验和技术水平，更重要的是许多生产运行工况是人工难以及时响应或平衡兼顾的，由此造成操作动作不规范、各班次运行品质不均衡、装置整体运行波动大、熟料质量不稳定、难以达成最大产能等诸多问题。水泥熟料自动控制需要靠计算机软件实现，本质上是解决生产运行中各种问题的控制算法。通过对DCS系统加强控制计算能力，尤其是在系统中增添先进控制技术，才能够充分发挥DCS系统的潜力，改善生产运行的品质[36]。4.2OPC技术简介OPC全称是OLEforProcessControl，它是基于Windows的应用程序和现场过程控制应用建立了桥梁而出现的。由于原有设备现场接口无法统一，数据提取困难，现场设备种类角度，且存在升级换代情况，每一更换设备和升级均需投入巨大精力重新恢复通信，生产工作的迫切需要一种标准、开放、稳定、高效的设备通信、驱动程序语39 吉林大学硕士学位论文言，OPC正式按照以上需求有微软公司提出的，提供了标准的OLE/COM接口实现换文档、图形等对象的快速、稳定交换[37-39]。由OPCTaskForce制定的OPC(OLEforProcessControl)规范于1996年8月正式诞生了，随着1997年2月Microsoft公司推出Windows95支持的DCOM技术，1997年9月新成立的OPCFoundation对OPC规范进行修改，通过增加数据访问标准，使得OPC规范有了一个质的提升。OPC基于Microsoft公司的DistributedinterNetApplication(DNA)构架和ComponentObjectModel(COM)技术，根据易于扩展性而设计的。OPC规范了接口函数，不管现场设备型号如何，数据提取和访问均采取统一的方式，实现了客户根据需求能够最方便的提取数据。4.3控制算法实现4.3.1熟料线线控制系统概况亚泰阿城DCS控制系统2009年12月投入使用，该DCS系统为施耐德Quantum系列Unity平台编程软件为Unity4.1，操作站软件更新为IFIX3.5，两款软件均基于WindowsXP系统；所有I/O模块为施耐德Quantum系列I/O模块。由工艺控制、生产管理和信息通讯等层级组成，具有控制功能稳定，安装简单规范，调试方便，运行可靠等特点。自石灰石破碎、石灰石原料输送及石灰石预均化至熟料库及散装库顶(包括煤粉制备及煤预均化堆场等)的全线采用集散型计算机系统进行控制。设于厂区中央控制室内,熟料及火车散装,循环水泵站,空压机站等车间设独立的控制室实现车间或机旁控制。熟料线控制系统共分五个控制站及二个远程站，具体有a)石灰石预均化及原料调配控制站：设在原料电力室内,完成石灰石输送,石灰石预均化及原料调配及输送的生产过程控制。b)原料粉磨控制站：设在原料粉磨电力室内，完成原料粉磨及废气处理、生料均化库顶的生产过程控制。c)烧成窑尾控制站：设在烧成窑尾电力室内，完成生料均化库底、生料入窑系统、窑尾、窑中的生产过程控制。d)烧成窑头控制站：分别设在1#及2#窑头煤磨电力室内，完成烧成窑头、冷却机40 第四章水泥熟料烧成系统控制优化的实现系统及熟料库顶的生产过程控制。e)煤粉制备控制站：设在煤磨电力室内，完成煤粉制备及输送系统的生产过程控制。f）设熟料储存及输送远程站。g）设煤及辅助原料预均化远程站[40-41]。图4.1亚泰阿城中控系统网络拓扑图亚泰阿城熟料中控系统配置主要有数据库模块及授权15套。主要有MZ-SQLCxx和MZ-NTUL01等；服务器两台及五台操作站均为Honeywell认证DELL服务器及显示器，UPS电源1台及相关通讯模块，具体配置见下表。41 吉林大学硕士学位论文表4.1亚泰阿城中控系统配置图模块型号说明数量MZ-PSPB08PROCESSBASESERVER2001-5000CONTMODS/Points数据库授权1MZ-PSPR08PROCESSSVRREDUNDANCY2001-5000POINTS冗余数据库授权1MZ-SQLCxxMSSQLCLIENTACCESSLICSQL数据库授权7MZ-NTUL01PlantScapeStation-1UserMAX操作站软件授权6服务器Honeywell认证DELL服务器（含22寸显示器）2操作站Honeywell认证DELL操作站（含22寸显示器）5网卡双口以太网卡5交换机WS-C2960-24TC-L2TK-FTEB01FTEBRIDGE-CONFORMALLYCOATEDFTE通讯卡件5UPS电源APC15KA阳光电池32A1C200PCM控制器5TC-FFPCX1电源模块18TC-CCR014冗余控制网络接口模块22TC-IDW161DI模块107TC-ODD321DO模块22TC-IAH161AI模块39TC-OAV081AO模块14.3.2原理先控站通过现场总线通讯方式（如OPC等通讯协议）与DCS系统相连接，建立实时数据交换机制，每个控制周期从DCS获取当前过程信息，先进控制算法计算出当前控制指令发送DCS输送到现场的执行器，从而实现“在恰当的时机实施合理的操作动作”[42-43]。拟实现控制算法为在原有DCS控制基础上实现，由于熟料线工艺过程复杂，产生波动对成本、生产影响较大，且较为复杂的算法，在工控软件上，直接在生产过程中进行试验存在较大风险和较大损失，所以拟采用OPC技术，在熟料线现有DCS控制系统上，外挂软件进行试验，实现自使用控制策略输入实现。42 第四章水泥熟料烧成系统控制优化的实现4.3.3具体实施前期做准备工作，包括安装软件、调试OPC通讯核对过程变量，调整DCS组态增加切换逻辑开关和Heartbeat安全保护逻辑。在DCS网络中增加一台智能控制站，其通过OPC与DCS实现数据通信和共享，实现手动/自动控制切换，实现熟料生产过程关键参数的自动控制。控制对象包括熟料生产过程的高温风机、窑尾煤和窑头排风机控制；煤磨过程的冷热风阀和喂料量控制；原料磨过程的比例配料和喂料量控制[44-46]。图4.2烧成中央控制操作界面1）配置MFA先进控制站增加一台高质量工业计算机作为MFA控制软件运行平台，通过通讯网络连接DCS系统的OPCServer软件，获取生产过程的实时数据用于控制计算，并将结果经DCS控制系统发送的到现场相应的执行器操作执行，实现对过程变量的闭环控制。充分利用现有的DCS系统、测量和执行器仪表，无需其他的设备改造和扩展。2）操作画面调整在DCS系统中调整操作员站画面组态，增加与MFA控制相关的参数和切换开关，便于对自动控制运行的管理。3）操作输出切换逻辑组态在DCS控制系统中增加开关组逻辑，实现MFA控制指令与手动操作指令的切换，43 吉林大学硕士学位论文支持手自动运行的平滑无扰切换操作和异常工况的紧急保护功能。图4.3控制站架构示意图4）组件MFA控制回路分析熟料线运行各个环节的运行特点和相互关联关系，确定具体控制方案，利用Anti-DelayMFA抗滞后控制器、RobustMFA鲁棒控制器、NonlinearMFA非线性控制器、TimevaryMFA抗时变控制器等为核心，组态建立多变量控制回路及前馈-反馈控制控制结构，将局部与全局运行关联，实现协调操作。5）现场整定参数为控制回路配置合理运行参数。6）操作培训对操作员做在线操作培训，对系统维护技术员做系统维护培训，提高对控制运行的使用和维护能力。从开始调试控制功能，在配置尾煤的控制参数后由操作员执行手动/自动切换操作，约2小时后反映生产线整体比手动时平稳，分解炉温度波动减小。项目试验共8天时间，主要实验了分解炉温和窑头负压等控制功能。4.3.4运行效果窑头负压控制：根据窑头负压操作头排变频器，稳定窑头负压，同时抑制高温风机和煤磨热风量变化对窑头负压的扰动。1）分解炉出口温度44 第四章水泥熟料烧成系统控制优化的实现图4.4中控系统参数调节界面图4.5分解温度控制稳定性差异对比图监控分解炉及相关点温度的变化速度和幅值，实现大扰动强操作，小扰动稳控制的智能动态控制，跟踪温度变化趋势，抵御生料喂料量变化、塌料、生料和煤成分变化以及风温风量变化带来的不同量级的扰动，对于系统产量的变化及小股塌料能够及45 吉林大学硕士学位论文时作出反应，并且实现平稳控制。没有投用先控系统之前，由于使用手动调整尾煤，尾煤给煤量没有标准设定，C5下料管和分解炉出口温度忽高忽低，温度变化不好控制，系统温度变化大，工况不稳定。投用先控系统之后，利用C5下料管温度控制分解炉出口温度，操作员根据系统工况将C5下料管温度设定为880-890℃之后，操作员只作监控运行，系统自控调整温度，温度变化在880-890±10℃之间调整，同时高温风机转数下降20转左右（860转调整至840），由于扰动调整范围小，系统热工稳定，有利于降低煤耗和电耗。试验中曾发生C4出口温度异常，喂煤量持续减少的现象，检查发现C4热偶仪表出现问题，经维护后恢复正常，证明温度控制有能力兼顾分解温度周边相关的过程信号变化。2）窑头负压图4.6窑头负压控制参数操作页面增减煤、大塌料和掉窑皮都会对窑头压力产生较大影响，多数为随机扰动，扰动较大时控制器有较强的操作动作。46 第四章水泥熟料烧成系统控制优化的实现由于在满负荷附近，篦冷机篦下风机均已开满，受到较强扰动时，高温风机动作对窑头负压影响较大，在此实施了解耦控制。窑头负压的自控从回转窑升温开始即可投入运行，直到下次停窑为止，是所有控制中连续运行时间最长的。没有投用先控系统之前，窑头负压波动在30～70Pa范围内波动，特别是三次风斜坡塌料，窑头负压变化更大；投用先控系统之后，自控使窑头负压波动范围缩小了，始终保持微负压（-50～20Pa）状态，相对以前更稳定；同时窑头排风机转速减少5转以上，有利于电耗成本的降低，使操作人员将精力集中于稳定热工和煅烧上[47-49]。图4.7投用后窑头负压参数控制差异对比图3）MFA控系统自动保护先控系统设置了Heartbeat自动保护功能，与DCS协调操作，可以在第一时间发现先控站或通讯的故障，自动切换到手动操作避免事故扩大化。在操作员站设置了各功能单独投运/解除的按钮和紧急解列按钮，操作简单方便。在自控系统投入以来，系统工况稳定，比人工更精细、更持久的保持操作品质，突破克服扰动与整体平稳两者难以兼顾的技术瓶颈，窑系统的热工制度较平稳，为稳定和提高产品质量，提高设备的使用寿命起到了良好的作用；相对于传统控制系统尤其对煤磨系统来说，使其本身具备的风险降低不少，并且系统备有手动-自动切换按钮，47 吉林大学硕士学位论文如果发生意外可随时切换到手动进行调整，确保系统始终处于安全可控范围之内；系统能够依据不同工况可随时进行参数设置，通过优化运行保证了工况的稳定运行，操作灵活简便；大大降低了劳动强度，提高了工作质量[50-51]。4.4本章小结本文通过在原有DCS控制系统基础上，通过外挂程序，利用OPC技术进行通信，实现了直接自适应控制算法的实际应用试验，通过运行曲线对比得出了控制方案能够实现稳定窑头负压波动和分解炉温度稳定的效果。48 第五章结论与展望第五章结论与展望5.1全文总结本文首先对水泥行业及熟料烧成控制系统的发展情况进行介绍，通过目前水泥生产工艺的实际情况和装备水平，确定重点控制优化参数参数，希望通过先进的控制技术实现窑头负压和分解炉温度的优化稳定控制，保证熟料质量的稳定，降低能耗。通过对自适应控制技术的介绍和分析，结合自适应控制的特点和优势能够较好实现熟料烧成系统的优化控制，通过对泛模型的优化和分析得出了广义泛模型，并且通过与预测控制技术的融合，形成自适应预测控制策略，即通过自适应控制策略对熟料生产的一阶加纯滞后模型进行提前和实时校正，从而达到控制效果。通过仿真结果能够显示实施自适应预测控制对比原有DCS控制的偏差较小，与实际控制结果更贴近；发生波动和突发情况下能够更快的反应和提前完成控制目标，并保证稳定运行。在仿真验证后，结合亚泰阿城现场熟料烧成控制系统实际情况，利用OPC技术，实现控制信号通信；利用先进软件技术平台，通过现有DCS控制系统实现操作，实验自适应控制系统在熟料烧成控制系统操作的可行性，通过自适应控制投用前和投用后的对比分析，能够实现稳定控制参数，减小波动的目标。5.2研究展望本文仅仅针对熟料烧成控制系统工艺及实际情况，结合自适应控制的优势特点，提出了一个新的控制思路和控制方案，仅仅应用于烧成控制的两个重要参数，考虑实际工业生产的复杂性和滞后性等多方因素还需要进行全方位实验和优化，还需重点完善、考虑解决以下问题：（1）水泥熟料生产的工质具有固态-颗粒的特征，相比液相和气相工质而言，其流动的不连续性、变化的突变性等特性更为突出；（2）生产环境恶劣，设备和仪表磨损严重导致稳定性差，维护工作量大而连续运行状态差，在投运单回路的PID控制时往往面对传感器失效造成的被控变量缺失以及执行器操作不连续引起的误判；49 吉林大学硕士学位论文（3）预热器-分解炉-回转窑-篦冷机各子系统相互影响，局部的参数异常同时影响其它子系统的参数稳定和调整能力；（4）时变扰动强，如煤种煤质、生料组分等不可测扰动时常打破风-煤-料的平衡，引起关键质量变量的波动；（5）随机瞬变扰动频繁而无规律，如塌料、跑断煤等随机扰动造成局部甚至整体的失衡引起装置不稳定，很难预先确定扰动的强度和持续的时间；（6）生产过程中对各参数调整的反应时间和强度不确定，尤其是分解炉、篦冷机等子系统中存在时间滞后，由于不能及时反映操作动作的效果而容易引起操作误判，导致过程振荡，参数收敛时间延长甚至难以进入稳态；水泥熟料生产工艺流程较长，前后相互关联，生产状况依操作人员的水平、心理因素等多种因素而异，导致产品质量、能耗等波动幅度大，考虑目前装备、管理水平、原材料质量波动及员工操作水平，大规模应用还需进一步完善。50 参考文献参考文献[1]王连峰.新型干法窑智能优化控制专家系统的研究[D].武汉理工大学,2007.[2]陈全德,崔素萍.新型干法水泥技术原理与应用讲座[J].建材发展导向,2003,1(5):22-28.[3]刘彦伟.新型干法水泥生产技术及其发展前景[J].中国科技博览,2015(19):301-301.[4]褚金照.论新型干法水泥管理的精细化[J].河南建材,2015(6).[5]蔡宁.水泥熟料烧成系统优化控制研究[D].浙江大学,2011.[6]QiaoJ,ChaiT.Qualityindexmodelingbasedonmechanismandmultiratesampled-dataincementrawmealcalcinationprocess[C]//ControlandDecisionConference.IEEE,2015.[7]陶冲.时间序列自适应预测方法研究[D].天津理工大学,2014.[8]YinW.METHODFORUSINGWASTECONCRETEASCEMENTADMIXTUREANDCEMENTOBTAINEDTHEREFROM:,WO/2015/021700[P].2015.[9]DündarH,BenzerH.Investigatingmulticomponentbreakageincementgrinding[J].MineralsEngineering,2015,77:131-136.[10]PradaEC,SilvanMM,CostaVT.Sol-gelTiO2nanoparticlespromptphotocatalyticcementforpollutiondegradation[C]//NICOM5FifthInternationalSymposiumonNanotechnologyinConstruction.2015.[11]KomatsuT,TakayamaY.METHODFOROPERATINGCEMENTPRODUCTIONFACILITY:,WO/2015/045227[P].2015.[12]HökforsB,VigghE,ErikssonM.Simulationofoxy-fuelcombustionincementclinkermanufacturing[J].AdvancesinCementResearch,2014,27(1):1-8.[13]AtakanV,SahuS,QuinnS,etal.WhyCO2matters-Advancesinanewclassofcement[J].ZkgInternational,2014,67(3):60-63.[14]FortneyK,MurphyD,HennesyC.SharethewealthCreativeCommonslicensesforlibrarylearningobjects[J].College&ResearchLibrariesNews,2014,51 吉林大学硕士学位论文75(7):370-373.[15]IsmaelNS,GhanimMN.Propertiesofblendedcementusingmetakaolinandhydratedlime[J].AdvancesinCementResearch,2014,27(6):1-8.[16]HaoxinLi,JingchengXu,JianguoWu,etal.InfluenceofSugarFilterMudonFormationofPortlandCementClinker[J].JournalofWuhanUniversityofTechnology:materialsScienceEdition,2013,28(4):746-750.[17]张淼.模型参考自适应切换控制器的设计[D].河北大学,2015.[18]刘德馨.非线性系统多模型自适应控制方法研究[D].北京科技大学,2015.[19]张晨晖.无模型自适应控制器参数的实验研究[J].自动化应用,2015(9):7-8.[20]林道飞,金良赞,林婷婷.自适应控制方法和装置:,CN104158192A[P].2014.[21]PilatoC,CastellanaVG,LovergineS,etal.Aruntimeadaptivecontrollerforsupportinghardwarecomponentswithvariablelatency[C]//AdaptiveHardwareandSystems(AHS),2011NASA/ESAConferenceon.IEEE,2011:153-160.[22]PehlivanAU,SergiF,OmalleyMK.ASubject-AdaptiveControllerforWristRoboticRehabilitation[J].IEEE/ASMETransactionsonMechatronics,2014,20(3):1338-1350.[23]JangMF,ChernYJ,ChouYS.Robustadaptivecontrollerforcontinuousbioreactors[J].BiochemicalEngineeringJournal,2013,81(50):136-145.[24]YanM,XueC,XieX.Anovelmodelfreeadaptivecontrollerwithtrackingdifferentiator[C]//InternationalConferenceonMechatronicsandAutomation.2009:4191-4196.[25]QiangG,DexueR,ChaoD,etal.TheStudyofModel-FreeAdaptiveControllerbasedondSPACE[C]//IntelligentInformationTechnologyApplication,2008.IITA'08.SecondInternationalSymposiumon.IEEE,2009:608-611.[26]SongKY,GuptaMM,JenaD.DesignofanError-BasedRobustAdaptiveController.[C]//IEEEInternationalConferenceonSystems,ManandCybernetics.IEEEPress,2009:2386-2390.[27]FuscoF,DageGA.Anadaptivecontrollerforanautomotiveclimatecontrolsystem:EP,EP1262346[P].2002.52 参考文献[28]HuaC,WangQG,GuanX.RobustAdaptiveControllerDesignforNonlinearTime-DelaySystemsviaT–SFuzzyApproach[J].IEEETransactionsonFuzzySystems,2009,17(4):901-910.[29]BoulkrouneA,M’SaadM,ChekirebH.DesignofafuzzyadaptivecontrollerforMIMOnonlinearime-delaysystemswithunknownactuatornonlinearitiesandunknowncontroldirection[J].InformationSciences,2010,180(24):5041-5059.[30]BoulkrouneA,M'SaadM.Onthedesignofobserver-basedfuzzyadaptivecontrollerfornonlinearsystemswithunknowncontrolgainsign[J].FuzzySets&Systems,2012,201(3):71-85.[31]MesbahiE.Neuro-governor:Aneuraladaptivecontrollerfordieselengines[J].Control&IntelligentSystems,2003,31(3).[32]HuaC,WangQG,GuanX.RobustAdaptiveControllerDesignforNonlinearTime-DelaySystemsviaT–SFuzzyApproach[J].IEEETransactionsonFuzzySystems,2009,17(4):901-910.[33]DaachiB,BenallegueA.ANeuralNetworkAdaptiveControllerforEnd-effectorTrackingofRedundantRobotManipulators[J].JournalofIntelligent&RoboticSystems,2006,46(3):245-262.[34]卫一恒.不确定分数阶系统的自适应控制研究[D].中国科学技术大学,2015.[35]苏海海.基于MATLAB的模糊自适应控制系统研究[J].电工技术:下,2015(2):45-47.[36]张伟博.约束自适应控制与约束迭代学习控制[D].浙江工业大学,2014.[37]黄淼,王昕,王振雷.非线性多变量零阶接近有界系统的多模型自适应控制[J].自动化学报,2014,40(9):2057-2065.[38]李健勇,赵峰,丁青青.基于模型参考自适应的网络控制系统随机时延补偿[J].郑州大学学报:工学版,2015,36(4):6-9.[39]YU,Hongliang,JING,etal.ResearchonControlofCementClinkerSinteringProcessOrientedtoEnergySaving[C]//the29thchinesecontrolconference.2010:5726-5730.[40]Ramirez-TobiasH,Làzaro-FrancoA,Martinez-BurckhardtJC,etal.Methodto53 吉林大学硕士学位论文producecementclinkerusingcokewithahighcontentofsulfur:EP,EP1277709B1[P].2012.[41]FediR,ClausiA,CintiG.Apparatusfortheproductionofclinkerfromrawmealandrelativeprocess:US,US8784097[P].2014.[42]ZhouN,PriceL,ZhengN,etal.NationalLevelCo-ControlStudyoftheTargetsforEnergyIntensityandSulfurDioxideinChina[J].EastChinaEconomicManagement,2011.[43]NakamuraT,SakamotoY,MatsuraT.SYSTEMFORPRODUCINGCEMENTANDPRODUCTIONMETHOD:EP,EP2103576[P].2009.[44]王巍,王丹,彭周华.不确定非线性多智能体系统的分布式模糊自适应镇定控制[J].控制与决策,2014(3):437-442.[45]AkkaşM,TaşçiE,YilmazB,etal.TheEffectsofAdditionTwoDifferentTypesofTrasstotheClinkeringReaction[J].GaziUniversityJournalofScience,2014.[46]MorganDH.Absorptionoforganicliquidsusinginorganicparticulates:US,US8211240[P].2012.[47]何勇.分解炉出口温度自动控制功能及实现[J].水泥技术,2015(2):49-51.[48]张岩龙.水泥回转窑优化控制研究[D].济南大学,2014.[49]宋秋云.新型干法水泥烧成过程典型工况研究[D].济南大学,2014.[50]李海品.水泥厂SO2超标原因分析及控制措施[J].水泥,2015(8):50-52.[51]骆曼,郭雷.关于自适应非线性镇定的某些结果[J].控制理论与应用,2014(12):1671-1677.[52]何航校.新型干法水泥生产控制系统中的参数优化[J].网络安全技术与应用,2014(8):45-45.54 作者简介作者简介张洋铭，男，满族1987年6月11日，出生于吉林省长春市。2006年8月～2010月7月，吉林大学自动化专业学习，并获得学士学位。2011年3月～至今，吉林大学，控制工程专业在职，攻读在职工程硕士学位。55 吉林大学硕士学位论文56 致谢致谢时光匆匆而逝,在论文即将停笔之际。作者衷心感谢在本人成长道路上给予关心、帮助和支持的老师、同学和亲人们。也在母校70岁生日的时候送上最诚挚的祝福。首先，衷心的感谢我的导师，她在课题的研究过程中给予我悉心的指导。在这里谨向导师的辛勤培养和教育致以最衷心的感谢。其次，感谢通信工程学院的所有老师们，正是由于老师们的兢兢业业、默默奉献才有了通信工程学院良好的学习环境，老师们的勤勤恳恳、精心教导才奠定了通信工程学院所有师生更加美好的未来。在这里我同时还要感谢我的家人，一直以来，是他们在我的学习和生活中给予了我很大的支持和鼓励，他们的关心永远是我前进的动力。57
