CN102436178A - 一种误差容忍限机制下的焦化加热炉氧含量控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种误差容忍限机制下的焦化加热炉氧含量控制方法。本发明方法首先基于焦化加热炉氧含量实时过程数据建立过程模型，挖掘出基本的过程特性；然后基于该过程模型建立预测函数控制回路，实施预测函数控制。本发明方法弥补了传统控制的不足，并有效地方便了控制器的设计，保证控制性能的提升，同时满足给定的生产性能指标。本发明提出的控制技术可以有效减少理想氧含量工艺参数与实际氧含量工艺参数之间的误差，进一步弥补了传统控制器的不足，同时保证控制装置操作在最佳状态，使生产过程的氧含量工艺参数达到严格控制。

Description

一种误差容忍限机制下的焦化加热炉氧含量控制方法

技术领域

本发明涉及自动化技术领域，尤其涉及一种误差容忍限机制下的焦化加热炉氧含量控制方法。

背景技术

焦化加热炉是炼油化工生产部门的重要设备，其要求是为渣油等重要原料加热，以满足后续工序的操作工况和产品质量。为此，生产过程的各个主要工艺参数必须严格控制。然而焦化加热炉设备是一个复杂的被控对象，输入量与输出量之间相互关联。对于焦化加热炉氧含量系统来说：原料负荷发生变化引起原料压力和原料温度变化的同时，也引起氧含量发生变化；烟道挡板开度量的变化影响炉膛压力的变化，进一步引起氧含量的变化；进风量的变化会导致炉膛内空气量发生变化，直接导致氧含量等的变化。这些不利因素导致传统的控制手段精度不高，又进一步导致后续生产控制参数不稳定，产品合格率低，加热炉效率低下。目前实际工业中焦化加热炉的氧含量控制基本上采用传统简单的控制手段，甚至必要时候手动操作，控制参数仅仅依赖技术人员经验，使生产成本增加，控制效果很不理想。我国焦化加热炉控制与优化技术比较落后，能耗居高不下，控制性能差，自动化程度低，很难适应节能减排以及间接环境保护的需求，这其中直接的影响因素之一便是焦化加热炉系统的控制方案问题。

发明内容

本发明的目标是针对现有的焦化加热炉氧含量系统控制技术的不足之处，提供一种误差容忍限机制下的焦化加热炉氧含量控制方法。

误差容忍限机制下的焦化加热炉氧含量控制方法的步骤如下：

(1)采用响应曲线法设计氧含量过程的数学模型，具体步骤是：

a.将过程的预测函数控制器停留在手动操作状态，操作拨盘使其输出有个阶跃变化，由记录仪表记录实际过程的输出值，将实际过程输出值y_L(k)的响应曲线转换成无量纲形式

具体是：

其中，y_L(∞)是预测函数控制器的输出有阶跃变化时的实际过程输出y_L(k)的稳态值；

b.选取满足

的两个时间计算点k₁和k₂，依据下式计算预测函数控制器所需要的增益K、时间常数T、时滞参数τ：

K＝y_L(∞)/q₁

T＝2(k₁-k₂)

τ＝2k₁-k₂

其中，q₁为过程的预测函数控制器输出的阶跃变化幅度；

(2)设计预测函数控制器，具体步骤是：

c.将步骤b得到的参数转化为拉普拉斯形式的局部受控传递函数模型：

$\frac{y_m\left(s\right)}{q_1\left(s\right)}=\frac{K_m}{T_{m}s+1}{e}^{{-\mathrm{\τ}}_{m}s}$

其中，s为拉普拉斯变换算子，K_m为局部受控传递函数模型的比例常数，T_m为局部受控传递函数模型的时间常数，τ_m为局部受控传递函数模型的时滞，y_m(s)表示当前时刻过程模型的输出值的拉普拉斯变换，q₁(s)表示过程模型的预测函数控制器输出的拉普拉斯变换，

K_m＝K

T_m＝T；

τ_m＝τ

d.依据步骤c计算出的模型参数设计预测函数控制器，具体步骤是：

①对该对象在采样时间T_s下加一个零阶保持器离散化，得到离散模型为

y_m(k+1)＝a_my_m(k)+K_m(1-a_m)u(k-L)

其中y_m(k+1)，y_m(k)分别是k+1，k时刻离散模型的输出，u(k-L)是k-L时刻离散模型的输入，a_m为相应的离散模型的参数，

L为相应的离散模型的时滞，L＝τ_m/T_s；

②选取预测函数控制器的参考轨迹y_r(k+H)，由下式来表示

y_r(k+H)＝c(k+H)-λ^H[c(k)-y(k)]

c(k+H)，c(k)分别为k+H，k时刻的参考轨迹，λ^H为参考轨迹的参数，H为预测函数控制器的预测时间参数；

③设定误差容许限β，求取控制误差E并依据步骤②得到的预测函数控制器参考轨迹求取控制量u(k)

$E=\frac{1}{H}\left|e(k+H)\right|$

其中，H是离散时刻，y_Pav(k)是k时刻离散模型的补偿输出，是控制量计算参数，u(k-1)是k-1时刻离散模型的输入。

本发明提出的控制技术可以有效减少理想氧含量工艺参数与实际氧含量工艺参数之间的误差，进一步弥补了传统控制器的不足，同时保证控制装置操作在最佳状态，使生产过程的氧含量工艺参数达到严格控制。

具体实施方式

误差容忍限机制下的焦化加热炉氧含量控制方法的步骤如下：

(1)采用响应曲线法设计氧含量过程的数学模型，具体步骤是：

a.将过程的预测函数控制器停留在手动操作状态，操作拨盘使其输出有个阶跃变化，由记录仪表记录实际过程的输出值，将实际过程输出值y_L(k)的响应曲线转换成无量纲形式

具体是：

其中，y_L(∞)是预测函数控制器的输出有阶跃变化时的实际过程输出y_L(k)的稳态值；

b.选取满足

的两个时间计算点k₁和k₂，依据下式计算预测函数控制器所需要的增益K、时间常数T、时滞参数τ：

K＝y_L(∞)/q₁

T＝2(k₁-k₂)

τ＝2k₁-k₂

其中，q₁为过程的预测函数控制器输出的阶跃变化幅度；

(2)设计预测函数控制器，具体步骤是：

c.将步骤b得到的参数转化为拉普拉斯形式的局部受控传递函数模型：

$\frac{y_m\left(s\right)}{q_1\left(s\right)}=\frac{K_m}{T_{m}s+1}{e}^{{-\mathrm{\τ}}_{m}s}$

其中，s为拉普拉斯变换算子，K_m为局部受控传递函数模型的比例常数，T_m为局部受控传递函数模型的时间常数，τ_m为局部受控传递函数模型的时滞，y_m(s)表示当前时刻过程模型的输出值的拉普拉斯变换，q₁(s)表示过程模型的预测函数控制器输出的拉普拉斯变换，

K_m＝K

T_m＝T；

τ_m＝τ

d.依据步骤c计算出的模型参数设计预测函数控制器，具体步骤是：

①对该对象在采样时间T_s下加一个零阶保持器离散化，得到离散模型为

y_m(k+1)＝a_my_m(k)+K_m(1-a_m)u(k-L)

其中y_m(k+1)，y_m(k)分别是k+1，k时刻离散模型的输出，u(k-L)是k-L时刻离散模型的输入，a_m为相应的离散模型的参数，

L为相应的离散模型的时滞，L＝τ_m/T_s；

②选取预测函数控制器的参考轨迹y_r(k+H)，由下式来表示

y_r(k+H)＝c(k+H)-λ^H[c(k)-y(k)]

c(k+H)，c(k)分别为k+H，k时刻的参考轨迹，λ^H为参考轨迹的参数，H为预测函数控制器的预测时间参数；

③设定误差容许限β，求取控制误差E并依据步骤②得到的预测函数控制器参考轨迹求取控制量u(k)

$E=\frac{1}{H}\left|e(k+H)\right|$

其中，H是离散时刻，y_Pav(k)是k时刻离散模型的补偿输出，

是控制量计算参数，u(k-1)是k-1时刻离散模型的输入。

实施例

以焦化加热炉系统氧含量过程控制为例：

这里以该系统氧含量回路的控制作为例子加以描述。氧含量不仅受到空气流量的影响，同时也受燃料流量，进风流量和负荷流量的影响。调节手段采用进风量，其余的影响作为不确定因素。

(1)采用典型的响应曲线法设计氧含量过程的数学模型，具体方法是：

第一步：将氧含量预测函数控制器停留在“手动操作”状态，操作进空气量的拨盘使预测函数控制器输出有个阶跃变化，由记录仪表记录氧含量过程的输出值，将氧含量过程输出值y_L(k)的响应曲线转换成无量纲形式

$y_L^{*}\left(k\right)=y_L\left(k\right)/y_L(\∞)$

其中，y_L(∞)是氧含量过程输出y_L(k)的稳态值。

第二步：选取2个计算点，

依据以下计算公式计算氧含量预测函数控制器所需要的参数K、T和τ：

K＝y_L(∞)/q

T＝2(k₁-k₂)

τ＝2k₁-k₂

其中，q₁为氧含量预测函数控制器输出的阶跃变化幅度。

(2)设计氧含量过程的预测函数控制器，具体方法是：

第一步：将(1)中的氧含量预测函数控制器所需要的参数K、T和τ转化为拉普拉斯形式的局部受控传递函数模型：

$\frac{y_m\left(s\right)}{q_1\left(s\right)}=\frac{K_m}{T_{m}s+1}{e}^{{-\mathrm{\τ}}_{m}s}$

其中，y_m(s)表示当前时刻氧含量过程模型输出值的拉普拉斯变换，q₁(s)表示氧含量过程模型的预测函数控制器输入的拉普拉斯变换。

K_m＝K

T_m＝T

τ_m＝τ

第二步：依据第一步计算出的模型参数设计预测函数控制器，具体方法是：

①对该模型在采样时间T_s下加一个零阶保持器离散化，得到离散模型为

y_m(k+1)＝a_my_m(k)+K_m(1-a_m)u(k-L)

a_m为相应的离散传递函数模型的参数，

L为相应的离散传递函数模型的时滞，L＝τ_m/T_s；

②选取预测函数控制的参考轨迹y_r(k+H)，可由下式来表示

y_r(k+H)＝c(k+H)-λ^H[c(k)-y(k)]

c(k+H)，c(k)分别为k+H，k时刻的参考轨迹，λ^H为参考轨迹的参数，H为预测函数控制的预测时间参数。

③设定误差容许限β，求取控制误差E并依据步骤②得到的预测函数控制器参考轨迹求取控制量

$E=\frac{1}{H}\left|e(k+H)\right|$

Claims (1)

1.一种误差容忍限机制下的焦化加热炉氧含量控制方法，其特征在于它的步骤如下：

(1)采用响应曲线法设计氧含量过程的数学模型，具体步骤是：

a.将过程的预测函数控制器停留在手动操作状态，操作拨盘使其输出有个阶跃变化，由记录仪表记录实际过程的输出值，将实际过程输出值y_L(k)的响应曲线转换成无量纲形式

具体是：

其中，y_L(∞)是预测函数控制器的输出有阶跃变化时的实际过程输出y_L(k)的稳态值；

b.选取满足

的两个时间计算点k₁和k₂，依据下式计算预测函数控制器所需要的增益K、时间常数T、时滞参数τ：

K＝y_L(∞)/q₁

T＝2(k₁-k₂)

τ＝2k₁-k₂

其中，q₁为过程的预测函数控制器输出的阶跃变化幅度；

(2)设计预测函数控制器，具体步骤是：

c.将步骤b得到的参数转化为拉普拉斯形式的局部受控传递函数模型：

$\frac{y_m\left(s\right)}{q_1\left(s\right)}=\frac{K_m}{T_{m}s+1}{e}^{{-\mathrm{\τ}}_{m}s}$

其中，s为拉普拉斯变换算子，K_m为局部受控传递函数模型的比例常数，T_m为局部受控传递函数模型的时间常数，τ_m为局部受控传递函数模型的时滞，y_m(s)表示当前时刻过程模型的输出值的拉普拉斯变换，q₁(s)表示过程模型的预测函数控制器输出的拉普拉斯变换，

K_m＝K

T_m＝T；

τ_m＝τ

d.依据步骤c计算出的模型参数设计预测函数控制器，具体步骤是：

①对该对象在采样时间T_s下加一个零阶保持器离散化，得到离散模型为

y_m(k+1)＝a_my_m(k)+K_m(1-a_m)u(k-L)

其中y_m(k+1)，y_m(k)分别是k+1，k时刻离散模型的输出，u(k-L)是k-L时刻离散模型的输入，a_m为相应的离散模型的参数，

L为相应的离散模型的时滞，L＝τ_m/T_s；

②选取预测函数控制器的参考轨迹y_r(k+H)，由下式来表示

y_r(k+H)＝c(k+H)-λ^H[c(k)-y(k)]

c(k+H)，c(k)分别为k+H，k时刻的参考轨迹，λ^H为参考轨迹的参数，H为预测函数控制器的预测时间参数；

③设定误差容许限β，求取控制误差E并依据步骤②得到的预测函数控制器参考轨迹求取控制量u(k)

$E=\frac{1}{H}\left|e(k+H)\right|$

其中，H是离散时刻，y_Pav(k)是k时刻离散模型的补偿输出，是控制量计算参数，u(k-1)是k-1时刻离散模型的输入。