CN104019662A - 回转窑控制系统 - Google Patents

Abstract

本发明自动控制领域，具体提供了一种回转窑控制系统。针对现有技术中的回转窑自动控制方案仍需要人工进行复杂控制操作的缺陷，本发明以模糊决策实现工作点选择，基于模型预测控制方法，实现了回转窑内的煅烧带温度、窑尾残氧量和窑尾负压的多变量协调控制。从而可以实现其不依赖于过多人工操作的回转窑自动控制，不仅可以避免人工失误，还可以实现可靠的高效燃烧控制，并达到回转窑煅烧的质量和产量要求，最大限度地延长回转窑的使用寿命。

Description

回转窑控制系统

技术领域

本发明涉及自动控制领域，具体涉及一种回转窑控制系统。

背景技术

在建材、冶金、化工、环保等许多生产行业中，广泛使用回转窑来对固体物料进行机械、物理或化学处理，成为相应企业生产的核心设备。回转窑的煅烧过程是一个复杂的物理化学过程，影响煅烧过程的操纵变量主要有石油焦进料速度、回转窑的大窑转速、二次风、三次风供风总量以及比例、引风机的转速；影响回转窑内石油焦煅烧过程的质量、产量以及回转窑寿命的煅烧过程的重要工艺参量包括窑头的温度和压力、窑尾的温度和压力、煅烧带的温度、位置和长度、石油焦在回转窑内的停留时间。因此，回转窑过程是一个典型的多变量耦合、非线性系统。

目前，国内外的回转窑大部分都处于手动控制状态，其中大部分至今还用最原始的人工看火操作方法，即通过人工观察窑内“火圈”情况，判断窑内热工状态，以此来调节进给燃料。而且，现有技术中已有回转窑的自动控制方案，都是相互独立的简单回路控制，仍然需要人工进行的复杂的控制操作，而操作员由自身经验、反应速度和操作精度的限制，不仅容易出现失误，而且即使在不出现失误的情况下也很难保持良好的控制效果。

因此，现有的回转窑控制方案不能很好地将利用回转窑的多个控制变量来将回转窑的多个工艺参数控制在一定的范围内，从而达到回转窑煅烧的质量(石油焦的真密度、导电率)、产量(实收率、每小时产量)要求，并最大限度地延长回转窑的使用寿命。

发明内容

(一)解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供一种回转窑控制系统，可以实现回转窑煅烧过程中的多变量协调预测控制，从而达到回转窑煅烧的质量和产量要求，最大限度地延长回转窑的使用寿命。

(二)技术方案

为实现以上目的，本发明提供一种回转窑控制系统，包括：

基本控制量计算模块，用于分别根据回转窑内的煅烧带温度、窑尾残氧量和窑尾负压与其设定值之间的偏差，通过模型预测控制计算各预设的基本工作点下窑转速、二三次风总量和引风机转速的控制量；

隶属度计算模块，用于根据当前的进料速度计算当前工作点与各预设的基本工作点的隶属度；

综合控制量计算模块，用于根据所述隶属度和所述各预设的基本工作点下窑转速、二三次风总量和引风机转速的控制量，以重心法计算当前工作点下窑转速、二三次风总量和引风机转速的控制量。

优选地，该系统还包括窑转速控制模块，用于将经第一比例控制器作用后的进料速度与所述当前工作点下窑转速的控制量求和，并将求和结果输出为窑转速的控制信号。

其中，所述第一比例控制器的比例系数与回转窑的结构参数、所述进料速度和物料的经验最大和最小停留时间有关。

其中，所述窑转速控制器中还包括限幅器，用于接收所述求和结果，并输出将窑转速限制在预设的最大窑转速与最小窑转速之间的窑转速的控制信号。

优选地，该系统还包括二三次风反馈控制模块，用于将经第二比例控制器作用后的回转窑转速控制信号与所述当前工作点下二三次风总量的控制量求和，并将求和结果经比例分配器分配后输出为二次风机转速和三次风机转速的控制信号。

其中，所述第二比例控制器的比例系数与所述进料速度、物料的挥发份含量以及预设的最大窑转速与最小窑转速有关。

其中，所述比例分配器为二次风机转速分配的量占总量的比值为0.5至0.7。

优选地，该系统还包括二三次风前馈控制模块，用于将所述当前工作点下引风机转速的控制量与以二、三次风机转速为扰动的前馈控制器输出求和，并将求和结果输出为引风机转速的控制信号。

优选地，该系统其特征在于，还包括：

红外成像器，所述红外成像器用于通过扫描所述回转窑的窑皮来实现窑内温度成像，并借助温度推理与校正数据来实现所述煅烧带温度的实时测量。

(三)有益效果

本发明至少具有如下的有益效果：

本发明的关键点在于模糊决策与工作点选择。也就是说，先以几个已知的基本工作点作为标准，通过模型预测控制的方法根据各变量与其设定值之间的偏差分别计算这几个基本工作点下的变量控制量；然后根据当前的进料速度计算当前工作点与各预设的基本工作点的隶属度，也就是当前工作点与这几个基本工作点的归属程度；最后以重心法解当前工作点下各变量的控制量，也就是将隶属度作为权重，对每个基本工作点下的变量控制量进行加权平均。最终获得的各个变量的控制量就可以用于对各个变量的独立回路控制了。

可见，该控制系统以模糊决策与工作点选择，基于模型预测控制方法，实现了回转窑内的煅烧带温度、窑尾残氧量和窑尾负压的多变量协调控制。

相较于背景技术而言，本发明可以实现不依赖于过多人工操作的回转窑自动控制，不仅可以避免人工失误，还可以实现可靠的高效燃烧控制，并达到回转窑煅烧的质量和产量要求，最大限度地延长回转窑的使用寿命。

当然，实施本发明的任一产品或方法并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是回转窑及其工作过程的示意图；

图2是本发明一个实施例中回转窑控制系统的结构框图；

图3是本发明一个实施例中回转窑控制系统的原理图；

图4是本发明一个实施例中非线性模型预测控制器的原理图；

图5是本发明一个实施例中回转窑煅烧过程工作点的模糊隶属度函数的示例；

图6是本发明一个实施例中进料速度为低的局部工作点的线性模型辨识激励信号。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

实施例1

本发明实施例提出了一种回转窑控制系统，为更了清楚地描述该系统的使用情景及功能，下面先结合说明书附图对控制对象的回转窑做一简单说明：

如图1所示，回转窑倾斜设置且窑尾101的位置高于窑头105，煅烧物料通过传送带等传送装置送入窑尾101，窑转速电机108控制回转窑的旋转，物料在回转窑的旋转下由于重力作用而进入预热带102，并且回转窑的转速越快，物料前进的速度也就越快；与之相反回转窑的转速越慢，物料前进的速度也就越慢。进入回转窑的物料越多，所提供的可燃烧的挥发份越多，进而需要二次风机和三次风机送入更多的空气以帮助挥发份燃烧。二次风机106向回转窑的窑尾101方向送风，三次风机107向回转窑的窑头105方向送风，需要控制二次风机106和三次风机107提供给煅烧带103的风量的比例，从而使得煅烧带103稳定在二次风滑环109与三次风滑环110之间，以控制煅烧带103的长度和位置。窑转速电机108可以控制回转窑的转速，从而控制回转窑内石油焦的停留时间，进而控制煅烧带103的温度。经过煅烧的物料继续前进进入冷却带104冷却，然后进入窑头105，并最终进入冷却室111冷却。进一步地，在窑尾101后方还设置有引风机112，引风机112用于在回转窑内形成负压，以进一步控制煅烧带104的位置。

也就是说，可以根据实际测量的煅烧带温度与其预设值的之间的偏差计算窑转速的控制量，进而可以通过控制回转窑的转速来实现对煅烧带温度的控制。类似于“煅烧带温度-窑转速”的控制关系，回转窑中还存在有“窑尾残氧量-二三次风总量”和“窑尾负压-引风机转速”的控制关系。

参见图2，本发明实施例所提出的回转窑控制系统包括：

基本控制量计算模块201，用于分别根据回转窑内的煅烧带温度、窑尾残氧量和窑尾负压与其设定值之间的偏差y₁、y₂和y₃，通过模型预测控制计算各预设的基本工作点下窑转速、二三次风总量和引风机转速的控制量{u₁,_j}、{u₂,_j}和{u₃,_j}(其中j为基本工作点序号)；

隶属度计算模块202，用于根据当前的进料速度v计算当前工作点与各预设的基本工作点的隶属度M₁、M₂、…、M_j；

综合控制量计算模块203，用于根据所述隶属度和所述各预设的基本工作点下窑转速、二三次风总量和引风机转速的控制量，以重心法计算当前工作点下窑转速、二三次风总量和引风机转速的控制量u₁、u₂和u₃，即

$u_i=\frac{\mathrm{\Σ}{M}_j{u}_{i,j}}{\mathrm{\Σ}{M}_j},i=\mathrm{1,2,3}$

其中，所述隶属度M_j描述的也就是当前工作点与各基本工作点的归属程度，类似于相关性或关联性的概念，工作点越靠近则隶属度M_j越高，约远离则隶属度M_j越低，其的取值只有相对意义而无绝对意义，一般可以取最大为1(完全重合)，最低为0(完全偏离)。当然，对于各个基本工作点在进料速度这一数轴上的位置，以及偏离某基本工作点一定程度的当前工作点的隶属度如何计算，都是根据具体应用场景预先设定的。而所述重心法，也就是将隶属度作为权重，对每个基本工作点下的变量控制量进行加权平均。

另外，所述模型预测控制(Model Predictive Control，MPC)属于现有技术，其具体应用于此的实施例将在后面详细说明。

可见，如上文有益效果中所述，本发明实施例所提出的回转窑控制系统以模糊决策与工作点选择，基于模型预测控制方法，实现了回转窑内的煅烧带温度、窑尾残氧量和窑尾负压的多变量协调控制。

当然，本发明实施例所提出的回转窑控制系统只是将经多变量协调控制后的各变量的控制量计算了出来，其具体作用于各变量还需要有其他独立控制模块的参与。然而，这些独立控制模块是本领域技术人员依据现有技术中容易想到和进行设计的，故无论在本发明实施例的基础上采用何种配合使用的独立控制模块，其本质均不脱离本发明实施例技术方案的精神和范围。

另外，为方便叙述，将上文所述的基本控制量计算模块201、隶属度计算模块202，和综合控制量计算模块203称为非线性模型预测控制器NMPC(Nonlinear Model Predictive Controller)中的三个组成模块。

为了更清楚地说明本发明的技术方案，在实施例1的基础之上，下面提供一种更为具体的、包括了几个优选的独立控制模块的回转窑控制系统。

实施例2

本发明提供了一种回转窑控制系统，该系统在如实施例1所述的回转窑控制系统的基础之上，还包括：

窑转速控制模块，用于将经第一比例控制器作用后的进料速度与所述当前工作点下窑转速的控制量求和，并将求和结果输出为窑转速的控制信号；

二三次风反馈控制模块，用于将经第二比例控制器作用后的回转窑转速控制信号与所述当前工作点下二三次风总量的控制量求和，并将求和结果经比例分配器分配后输出为二次风机转速和三次风机转速的控制信号；

二三次风前馈控制模块，用于将所述当前工作点下引风机转速的控制量与以二、三次风机转速为扰动的前馈控制器输出求和，并将求和结果输出为引风机转速的控制信号。

该回转窑控制系统的原理图参见图3，如图3所示，将实时测量的煅烧带温度与其设定值之间的偏差y₁、窑尾残氧量与其设定值之间的偏差y₂、以及窑尾负压与其设定值之间的偏差y₃输入到非线性模型预测控制器(NMPC)中，非线性模型预测控制器根据输入的参数进行非线性预测控制，从而得到窑转速控制量u₁、二三次风总量控制量u₂和引风机转速控制量u₃。

对于煅烧带温度的测量，优选地，可以通过红外CT扫描回转窑窑皮来实现窑内温度CT成像，并借助温度推理与校正数据来实现煅烧带温度的实时测量。

对于非线性模型预测控制器输出的窑转速控制量u₁，将其与预定的进料速度输入到第一比例控制器K₁得到的窑转速基本控制量进行求和，从而得到窑转速的控制信号。第一比例控制器K₁的基本作用是为了提供与回转窑煅烧的负荷(产量)成正比的可以燃烧的物料挥发分的量，以提供足够的热量来维持煅烧带温度，因此第一比例控制器的比例系数K₁是大于零的实数：窑转速越大，回转窑内的物料挥发分挥发得越快，提供的挥发分越多，进料速度小，相应的窑转速小，回转窑内的物料挥发分溢出速度慢，可以维持小负荷(产量)的煅烧带温度。第一比例控制器K₁乘以进料速度提供基本的燃料量，维持回转窑煅烧工况的热平衡。第一比例控制器K₁的比例系数K₁取值原理如下：

对于一定的进料速度，在回转窑内的停留时间要满足在(τ_min,τ_max)，即最大停留时间和最小停留时间之间的范围内，相应地，回转窑的转速n要在(n_min,n_max)，即最大窑转速和最小窑转速之间的范围内。如果停留时间τ太小，则不能满足物料的最小的停留时间，如果停留时间τ太大，则难以保证回转窑的产量。进料速度对于窑内物料停留时间的经验计算公式如公式(1)：

$\mathrm{\τ}=\frac{{0.1026L}^3}{Q}{\left(\frac{\mathrm{\θ}}{\mathrm{\α}}\right)}^{1.05}{\left(\frac{Q}{L^{3}n}\right)}^{0.981}{\left(\frac{L}{D}\right)}^{1.1}---\left(1\right)$

其中，Q_V为物料进料体积流率，即进料速度与物料密度ρ的比值，L为窑长，D为窑内径，α为窑倾角，n为回转窑转速，θ为物料安息角，均为已知值。因此，可以根据经验已知最小停留时间τ_min和最大停留时间τ_max来计算最大窑转速n_max和最小窑转速n_min，取其平均值作为窑转速n，将计算得到的窑转速n除以进料速度即可得到系数K₁。

对于非线性模型预测控制器输出的二三次风总量控制量u₂，将其分别输入到比例控制器K₂和比例控制器K₃，也就是上面提到的比例分配器(按比例系数K₂对应二次风、K₃对应三次风进行分配)，以得到二次风控制信号和三次风控制信号。通过二次风控制量和三次风控制量合理地控制二次风机和三次风机的转速，从而使得煅烧带的稳定，不会发生飘移，从而保证煅烧带燃烧的稳定性。

第二比例控制器β的比例系数β的取值原理如下：根据回转窑的物料进料体积流率Q_V，计算物料的挥发份含量，从而可以计算挥发份完全燃烧所需的空气量，即可以根据一定的进料速度得到所需要的总风量F。将总风量F除以前面计算得到的窑转速n，即得到系数β。

比例控制器K₂和比例控制器K₃的比例系数K₂和K₃的取值原理如下：K₂和K₃的选取原则是0<K₂<1；0<K₃<1；K₂+K₃＝1。优选地，K₂＝0.5～0.7，K₃＝0.3～0.5。

对于非线性模型预测控制器输出的引风机控制量u₃，为了更好的控制窑尾负压，需要向引风机控制信号中加入二次风和三次风扰动对于窑尾负压的补偿量，从而得到引风机的控制信号，以更好地控制煅烧带的位置。其中，该补偿量是通过将二次风机控制量和三次风机控制量分别输入到二次风前馈补偿控制器和三次风前馈补偿控制器中得到的。通过结合前馈控制，可以利用前馈控制来克服可以预见的二、三次风对于回转窑负压的主要扰动。这样的回转窑负压控制系统即使在大而频繁的扰动下，仍然可以获得优良的控制品质。

由此，采用根据本发明实施例的回转窑控制系统实现了较为详细和完整的回转窑煅烧的协调预测控制。接下来将提供一个具体的非线性模型预测控制器NMPC实施例来详细说明所述模型预测控制方法的具体实施方式。

实施例3

本发明实施例提出了一种非线性模型预测控制器NMPC，参见图3，图3为该非线性模型预测控制器的原理图。

其中，根据本发明实施例的非线性模型预测控制器包括三个局部线性工作点的动态矩阵模型预测控制器MPC0、MPC1、MPC2(其中的1、2、3即对应于实施例1中的基本工作点序号“j”)以及决策模块(即包括上文所述的隶属度计算模块202和综合控制量计算模块203)。本领域技术人员应当理解，包括更少或者更多的动态矩阵模型预测控制器也是可行的，在本本发明实施例中，以三个局部线性工作点的动态矩阵模型预测控制器为例，并非意在限制本发明。

在这三个局部线性工作点的动态矩阵模型预测控制器中，MPC0是基于“低”进料速度的工作点附近的线性预测控制器，MPC1是基于“中”进料速度的工作点附近的线性预测控制器，MPC2是基于“高”进料速度的工作点附近的线性预测控制器。通过将这三个线性模型预测控制器的输出输入到决策模块中，从而实现非线性模型预测的功能。

对应于现有技术的模型预测控制方法，需要顺序进行建立预测模型、滚动优化和反馈校正三个步骤。

图4示出了根据本发明实施例的回转窑煅烧过程工作点的模糊隶属度函数的示例。在本实施例中，当进料速度v为10-12吨/小时时，工作点判定为低，当进料速度v为12-14吨/小时时，工作点判定为低、中各占一定比例，当进料速度v为14-16吨/小时时，工作点判定为中、高各占一定比例，当进料速度v为16-18吨/小时时，工作点判定为高。本领域技术人员应当理解，以上进料速度与工作点判定之间的关系可以根据实际情况调整，在本实施例中只是作为示例来解释本发明，而非意在限制本发明。

为了使用动态矩阵模型预测控制器MPC0、MPC1、MPC2，需要预先得到对应于这三个预测控制器的模型系数矩阵。

图5示出了根据本发明实施例的进料速度为低的局部工作点的线性模型辨识激励信号。将这样的激励信号用来控制回转窑的煅烧过程，并采集数据。如图5所示，在进料速度为12吨/小时的情况下，将窑转速u_1,0、二三次风机转速u_2,0和引风机转速u_3,0控制回转窑的煅烧过程，生成一系列突变触发信号。对于上述的每一个变量，信号最初是向上、向下跳，然后跳回起点，从而该信号相对于工作点对称分布。三个工作点的模型选择如表1所示。

表1三个工作点的模型选择

对于每个工作点而言，可以选择窑转速u_1,0的阶跃量是±0.05转/分，持续时间为30分钟；二三次风机转速u_2,0的阶跃量是±100转/分，持续时间为60分钟；引风机转速u_3,0的阶跃量是±50转/分，持续时间为60分钟。

举例而言，在“低”工作点时，向回转窑输入阶跃信号u_1,0，分别对回转窑温度、残氧量、负压进行采样，以分别得到一组采样值a_i＝a(iT),i＝1,2...，其中，T为采样周期。对于渐近稳定的对象，其阶跃响应在N个有限采样周期后将趋于稳定值，即a_N≈a(∞)。这样，对象的动态信息就可以近似用有限集合{a₁,a₂,...,a_N}加以描述。这个集合的参数构成了DMC(Dynamic Matrix Control，动态矩阵控制)的模型参数，向量a＝[a₁,a₂,...,a_N]^T称为模型向量，N则称为模型时域。根据系统的比例和叠加性质，在M个连续控制增量作用下各时刻的预测值为：

${\tilde{y}}_M(k+i|k)={\tilde{y}}_0(k+i|k)+\underset{j=1}{\overset{\min (M,i)}{\mathrm{\&Sigma;}}}{a}_{i-j+1}\&times;\mathrm{\&Delta;u}(k+j-1),i=1,...,N$

式中k+i|k表示在k时刻对k+i时刻的预测，表示初始预测值，Δu

表示调节变量的未来变化。确定从现在起M个连续变化的控制增量，

以使系统在未来P个时刻的输出值尽可能接近期望值，并且由上式可导出指标中与Δu的关系：

${\tilde{y}}_{\mathrm{PM}}\left(k\right)={\tilde{y}}_{P0}\left(k\right)+\mathrm{A\&Delta;u}\left(k\right)$

例如，对于回转窑温度，选取P个采样值，即{a₁,a₂,...,a_P}；由此可以得到如下矩阵

矩阵A₀₁₁称为动态矩阵，P为模型的预测时域。同样，在“低”工作点时，向回转窑输入阶跃信号，对于窑尾残氧量进行采样，可以得到矩阵A₀₁₂，对于窑尾负压进行采样，可以得到矩阵A₀₁₃。

在“低”工作点时，向回转窑输入阶跃信号u_2,0，分别对回转窑温度、残氧量、负压进行采样，可以得到矩阵A₀₂₁、A₀₂₂、A₀₂₃；向回转窑输入阶跃信号u_3,0，分别对回转窑温度、残氧量、负压进行采样，可以得到矩阵A₀₃₁、A₀₃₂、A₀₃₃，由此得到了“低”工作点时的模型系数矩阵A₀如下：

$A_0=\left[\begin{array}{ccc}{A}_{011}& A_{012}& A_{013}\\ A_{021}& A_{022}& A_{023}\\ A_{031}& A_{032}& A_{033}\end{array}\right]$

同样的道理，可以得到“中”工作点的模型系数矩阵A₁和“高”工作点的模型系数矩阵A₂、A₃如下：

$A_1=\left[\begin{array}{ccc}{A}_{111}& A_{112}& A_{113}\\ A_{121}& A_{122}& A_{123}\\ A_{131}& A_{132}& A_{133}\end{array}\right],A_2=\left[\begin{array}{ccc}{A}_{211}& A_{212}& A_{213}\\ A_{221}& A_{222}& A_{223}\\ A_{231}& A_{232}& A_{233}\end{array}\right]$

得到的模型系数矩阵即对应于模型预测控制中的预测模型建立，下面对应于滚动优化，需要得到分别对应于优化时域P的控制系数矩阵d_P。

回转窑的开环控制形式如下：

$\mathrm{\&Delta;}{u}_M\left(k\right)={(A^T\mathrm{QA}+R)}^{-1}{A}^{T}Q[r_P\left(k\right)-{\tilde{y}}_{P0}\left(k\right)]$

其中，r表示未来设定值的时间序列，Q表示误差权矩阵，R表示控制权矩阵，Q和R是对角矩阵。对于误差权矩阵Q，如果增大对角矩阵中的权重，控制器将更慎重地移动其调节变量，这将会产生更慢但鲁棒性更强的控制动作。对于控制权矩阵R，对角矩阵中的权重(优先级)越高，意味着该变量会更快地向设定值移动。通常，矩阵Q、R的对角线元素为1，可以根据实际情况及控制需求来调整对角线元素。

在该中，并不将所有M个计算出来的控制增量付诸实践，而只是实施其中的第一个值，即

$\mathrm{\&Delta;}u\left(k\right)=c^T\mathrm{\&Delta;}{u}_M\left(k\right)=d^T[r_P\left(k\right)-{\tilde{y}}_{P0}\left(k\right)]$

其中，c^T＝[1,0,...,0]，d^T＝c^T(A^TQA+R)^-1A^TQ，即为控制系数矩阵。

表示未来预测时域P中设定值与实际的值的偏差。

最后对应于反馈校正步骤，选择校正系数矩阵h，在这里取h_i＝1,i＝1,...,N，类似于矩阵Q、R，可以根据实际情况来对校正系数矩阵h进行微调。

确定了这三个系数矩阵后，即完成了整个非线性模型预测控制器的模型建立，将这三个系数矩阵存入非线性模型预测控制器的存储单元中，从而建立了非线性模型预测控制器的模型。在根据变量y_i计算其控制量u_i时，就可以使用已建立模型的非线性模型预测控制器来对回转窑进行控制计算了。

综上所述，本发明以模糊决策与工作点选择，基于模型预测控制方法，实现了回转窑内的煅烧带温度、窑尾残氧量和窑尾负压的多变量协调控制。相较于背景技术而言，本发明可以实现不依赖于过多人工操作的回转窑自动控制，不仅可以避免人工失误，还可以实现可靠的高效燃烧控制，并达到回转窑煅烧的质量和产量要求，最大限度地延长回转窑的使用寿命。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (9)

1.一种回转窑控制系统，其特征在于，包括：

基本控制量计算模块，用于分别根据回转窑内的煅烧带温度、窑尾残氧量和窑尾负压与其设定值之间的偏差，通过模型预测控制计算各预设的基本工作点下窑转速、二三次风总量和引风机转速的控制量；

隶属度计算模块，用于根据当前的进料速度计算当前工作点与各预设的基本工作点的隶属度；

综合控制量计算模块，用于根据所述隶属度和所述各预设的基本工作点下窑转速、二三次风总量和引风机转速的控制量，以重心法计算当前工作点下窑转速、二三次风总量和引风机转速的控制量。

2.根据权利要求1所述的回转窑控制系统，其特征在于，还包括窑转速控制模块，用于将经第一比例控制器作用后的进料速度与所述当前工作点下窑转速的控制量求和，并将求和结果输出为窑转速的控制信号。

3.根据权利要求2所述的回转窑控制系统，其特征在于，所述第一比例控制器的比例系数与回转窑的结构参数、所述进料速度和物料的经验最大和最小停留时间有关。

4.根据权利要求2所述的回转窑控制系统，其特征在于，所述窑转速控制器中还包括限幅器，用于接收所述求和结果，并输出将窑转速限制在预设的最大窑转速与最小窑转速之间的窑转速的控制信号。

5.根据权利要求1所述的回转窑控制系统，其特征在于，还包括二三次风反馈控制模块，用于将经第二比例控制器作用后的回转窑转速控制信号与所述当前工作点下二三次风总量的控制量求和，并将求和结果经比例分配器分配后输出为二次风机转速和三次风机转速的控制信号。

6.根据权利要求5所述的回转窑控制系统，其特征在于，所述第二比例控制器的比例系数与所述进料速度、物料的挥发份含量以及预设的最大窑转速与最小窑转速有关。

7.根据权利要求5所述的回转窑控制系统，其特征在于，所述比例分配器为二次风机转速分配的量占总量的比值为0.5至0.7。

8.根据权利要求1所述的回转窑控制系统，其特征在于，还包括二三次风前馈控制模块，用于将所述当前工作点下引风机转速的控制量与以二、三次风机转速为扰动的前馈控制器输出求和，并将求和结果输出为引风机转速的控制信号。

9.根据权利要求1至8中任意一项所述的回转窑控制系统，其特征在于，还包括：

红外成像器，所述红外成像器用于通过扫描所述回转窑的窑皮来实现窑内温度成像，并借助温度推理与校正数据来实现所述煅烧带温度的实时测量。