CN105425613B - 燃气炉窑计算机智能模糊控制系统节能方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种燃气炉窑计算机智能模糊控制系统节能方法，该节能方法由以下四部分组成：①智能模糊控制算法：通过该算法实现对温度的精确控制；②节能控制策略：该策略通过炉内温度变化判断烟气与工件之间的热交换程度，并实时调整燃气输出量，实现燃气输出量的最优化控制；③同周期多脉冲烧嘴均匀间隔式交叉输出方法：该方法通过调整烧嘴的输出时序可减小炉底与炉顶之间瞬时压力差，降低烟气上升速度，从而延长烟气与工件之间的热交换时间，确保热量被充分吸收；④压力超前智能模糊控制算法：该算法可使炉膛压力始终保持在所允许的正偏差范围内，通过增大炉膛平均压力来提高烟气平均密度，从而加快烟气与工件之间的热交换速度，减小热量损失。

Description

燃气炉窑计算机智能模糊控制系统节能方法

技术领域

本发明属于工业炉窑自动化过程控制中的智能控制领域，具体属于计算机智能模糊控制技术，具体涉及燃气炉窑计算机智能模糊控制系统节能方法。

背景技术

目前，燃气炉窑所采用的节能技术如下：

1.采用空气、煤气换热器及蓄热式燃烧技术等实现高温烟气的余热回收；

2.采用隔热、轻质、耐火保温的炉衬材料，通常选用节能的硅酸铝纤维棉；

3.采用节能型燃烧器技术，即选用节能烧嘴；

4.采用红外辐射涂料技术可提高传热速度；

5.通过空气过剩系数对空燃比进行自动调节，保证燃气充分燃烧；

6.采用计算机集散控制方式提高系统控制精度。

上述节能技术相对成熟，被广泛应用于燃气炉窑的现代化改造项目中，并且取得了较好的节能效果。在以上节能技术单独使用或组合使用后，对燃气炉窑的炉膛温度控制算法以及炉膛压力控制算法进行改进，通过改进炉膛温度控制算法可实现燃气输出量的最优化控制，在满足系统控制性能要求的情况下，实现燃气输出量最少，从而减少高温烟气排放时所带走的热量损失，同时，通过减小燃气的瞬时输出量可降低高温烟气垂直方向上的上升速度，延长高温烟气与工件之间的热交换时间，使热交换更加充分；通过改进炉膛压力控制算法促使炉膛压力p始终保持在所允许的正偏差范围内，炉膛平均压力增大，高温烟气的平均密度随之增大，从而加快高温烟气与工件之间的对流传热和辐射传热速度。通过改进炉膛温度控制算法以及炉膛压力控制算法，可进一步降低燃气炉窑的能耗。

传统炉膛温度控制示意图如图1所示，通过控制算法对各点温度实施精确控制，但该算法没有考虑炉膛内高温烟气与工件之间的热交换时间以及热交换程度，热交换时间过短会造成热交换不充分，大部分热量来不及与工件进行热交换就从烟道流失，热量损失严重，不利于降低燃气炉窑的能耗。

传统炉膛压力控制示意图如图2所示，为了防止执行机构频繁动作，传统的炉膛压力控制算法通常减弱或去掉微分环节而采用PI控制算法，该算法属于滞后性控制，炉膛压力在平衡点附近容易出现来回震荡现象，因此，当炉膛压力设定值为0pa时，容易出现炉膛负压状态，炉膛负压状态会导致冷空气被吸入炉膛内而降低炉温，不利于节能，同时，由于炉膛内处于负压状态，因此炉膛内的高温烟气密度相对较小，降低了高温烟气与工件之间的热交换速度，从而降低了燃气炉窑的热效率。

发明内容

本发明的目的是为了在单独使用或组合使用上述节能技术之后，通过改进燃气炉窑的温度控制算法和压力控制算法，进一步降低燃气炉窑的能耗，而提供一种燃气炉窑计算机智能模糊控制系统节能方法。本发明通过智能模糊控制算法实现了对炉膛温度的精确控制；通过节能控制策略实现了燃气输出量的最优化控制也就是最少量输出；通过同周期多脉冲烧嘴均匀间隔式交叉输出方法延长了高温烟气与工件之间的热交换时间，确保热量被充分吸收；通过设计压力超前智能模糊控制算法不仅提高了炉膛压力控制的稳定性，而且可使炉膛压力p始终保持在所允许的正偏差范围内，通过提高炉膛的平均压力来增大炉内高温烟气的平均密度从而加快高温烟气与工件之间的对流传热和辐射传热速度，其理论依据是：根据对流传热及辐射传热理论，当其它条件相同的情况下，热流体密度越小，热流体与工件之间的传热速度越慢，热流体密度越大，热流体与工件之间的传热速度越快。采用上述节能方法，可进一步降低燃气炉窑的能耗。

本发明技术方案：

燃气炉窑计算机智能模糊控制系统节能方法，其特征是按以下步骤进行：首先是将温度偏差和温度偏差变化模糊化后，通过智能模糊控制算法得出控制量的模糊量值，对控制量的模糊量值解模糊也就是清晰化处理得到理论控制输出值，然后通过节能控制策略对理论控制输出值进行调整，得到实际控制输出值，接着通过同周期多脉冲烧嘴均匀间隔式交叉输出方法对实际控制输出值进行输出并作用于被控对象，被控对象为燃气炉窑各控温点所对应的大燃气阀和小燃气阀，最后对所有控制点的温度实际控制输出值之和求平均值，将该平均值与压力偏差模糊化后，通过压力超前智能模糊控制算法得出压力控制量的模糊量值，对压力控制量的模糊量值解模糊也就是清晰化处理得到压力控制输出值，压力控制输出值经过D/A转换后输出4～20mA的位置控制信号，将位置控制信号与位置反馈信号相比较后输出正、反转控制信号作用于执行机构，执行机构为燃气炉窑的电动执行器。

所述的智能模糊控制算法包括基于控制规则自调整的模糊算法和智能积分两部分，其表达式为：U＝αE-(1-α)EC+K_i∑E，其中，E为偏差，EC为偏差变化，U为控制量的模糊量值，E、EC、U∈[-6，6]，α为自寻优权值，其取值规则如下：设基本权值α₁＝(|E|+6)/12，修正权值α₂＝((|E|+6)/12+|E|/(|E|+|EC|))/2，当|E|+|EC|＝0时：α＝0.5；当|E|+|EC|≠0时：如果|EC|>|E|并且|EC-E|增大或不变，那么α＝Min(α₁，α₂)，否则如果|EC|<|E|并且|EC-E|增大或不变，那么α＝Max(α₁，α₂)，否则α＝(α₁+α₂)/2，其中Min、Max分别为取最小值和取最大值函数，|E|、|EC|分别为E和EC的绝对值，α取值不同，则可得到不同的控制规则，以实现对控制规则的自调整，K_i为智能积分系数，积分条件为：当|E|＞2时停止积分；当|E|≤2且|E|增大或不变时积分，否则停止积分，该智能积分方式可进一步缩短系统的稳定时间，通过上述智能模糊控制算法，使系统具备了良好的动静态特性。

所述的节能控制策略是将智能模糊控制算法得出的理论控制输出值作为实际输出的最大值，并将理论控制输出值划分为固定输出和可调输出两部分，固定输出部分是为了保证系统的升温特性及系统温度控制的稳定性，可调输出部分是为了节约能源，通过炉内温度变化或温度偏差变化来判断高温烟气与工件之间的热交换程度，热交换程度包括热交换不充分即烟气温度>工件温度、热交换充分即烟气温度＝工件温度以及工件放热即烟气温度<工件温度三种状态，通过高温烟气与工件之间的热交换程度对理论输出值的可调输出部分进行实时调整，调整规则为：温度升高，热交换不充分，减小输出，可调输出值为0；温度不变，热交换充分，防止温度降低，增大输出，可调输出值为原来可调输出值的1/2；温度降低，工件将释放热量，增大输出，可调输出值不变。

所述的同周期多脉冲烧嘴均匀间隔式交叉输出方法是按以下步骤进行：①对烧嘴编号，从炉前开始，炉窑两侧的烧嘴编号分别为奇数编号依次递增和偶数编号依次递增；②对烧嘴的输出顺序进行排序，从炉前开始，炉窑同侧烧嘴依次间隔递增排序，并且炉窑异侧相邻编号烧嘴依次顺序递增排序；③计算同一控制周期T内任意时刻烧嘴的理论输出个数n_t，N为控制点数，且N为偶数，n为自然数，u_n为各控制点的实际控制输出值，u_n∈[0，1]；④通过理论输出个数n_t解析同一控制周期T内各时段烧嘴的实际输出个数，在周期T内各时段，将烧嘴输出个数做如下分配：t₀时刻烧嘴的实际输出个数为x，t_T时刻烧嘴的实际输出个数为y，剩余烧嘴个数(N-x-y)在周期T内均匀分布，t₀、t_T分别为周期的起始时刻和结束时刻，则x、y取值如下：当n_t≥N/2时，x＝y＝N/2，N-x-y＝0；当n_t<N/2时：如果n_t为整数，那么x＝y＝n_t，N-x-y＝N-2n_t；如果n_t为小数，则将n_t分为整数a和小数b两部分：当0<b<0.25时，x＝y＝a，N-x-y＝N-2a；当0.25≤b≤0.75时，x＝a，y＝a+1，N-x-y＝N-2a-1；当0.75<b<1时，x＝y＝a+1，N-x-y＝N-2a-2；⑤根据x、y的取值，计算各个烧嘴在周期T内的输出起始时间值并以PWM方式输出，输出顺序号为1～x的烧嘴输出起始时间值为t₀；输出顺序号为(x+1)～(N-y)的烧嘴输出起始时间值为(x′-x)×(1-u_n)×T÷(N-x-y+1)，x′为烧嘴输出顺序号，x′∈[x+1，N-y]，u_n是输出顺序号为x′的烧嘴所对应的实际控制输出值；输出顺序号为(N-y+1)～N的烧嘴输出起始时间值为(1-u_n)T，u_n是输出顺序号为(N-y+1)～N的烧嘴所对应的实际控制输出值。

所述的压力超前智能模糊控制算法包括基于控制规则自调整的模糊控制算法和智能积分两部分，其表达式为：其中，E_p、U_p分别为压力偏差、所有控制点的温度实际控制输出值之和的平均值和控制量的模糊量值，E_p、U_p∈[-6，6]， K_u为模糊化系数，u_n为各点温度实际控制输出值，u_n∈[0，1]，n为控制点数，α_p为自寻优权值，其取值规则如下：设基本权值α_p1＝(|E_p|+6)/12，修正权值当时：α_p＝0.5；当时：如果并且E_p增大，如果增大或不变，那么α_p＝Max(α_p1，α_p2)，否则α_p＝(α_p1+α_p2)/2；如果并且E_p不变，如果增大，那么α_p＝Max(α_p1，α_p2)，如果不变，那么α_p＝(α_p1+α_p2)/2，否则α_p＝Min(α_p1，α_p2)；如果并且E_p减小，如果增大，那么α_p＝(α_p1+α_p2)/2，否则α_p＝Min(α_p1，α_p2)；如果并且E_p增大，如果增大或不变，那么α_p＝Min(α_p1，α_p2)，否则α_p＝(α_p1+α_p2)/2；如果并且E_p不变，如果增大，那么α_p＝Min(α_p1，α_p2)，如果不变，那么α_p＝(α_p1+α_p2)/2，否则α_p＝Max(α_p1，α_p2)；如果并且E_p减小，如果增大，那么α_p＝(α_p1+α_p2)/2，否则α_p＝Max(α_p1，α_p2)，其中Min、Max分别为取最小值和取最大值函数，|E_p|、分别为E_p和的绝对值，α_p取值不同，则可得到不同的控制规则，以实现对控制规则的自调整，K_ip为智能积分系数，积分条件为：当压力控制输出值大于零并且|E_p|增大或不变时，如果E_p大于零并且压力控制输出值减小或不变或者E_p小于零并且压力控制输出值增大或不变时积分，否则停止积分。

本发明方法通过在理论控制输出值后面增加节能控制策略环节保证实际控制输出值最优也就是燃气输出量最少，将传统的PWM输出方法设计为同周期多脉冲烧嘴均匀间隔式交叉输出方法，可延长高温烟气与工件之间的热交换时间，确保热量被充分吸收，将传统炉膛压力控制所采用的PI控制方式设计为压力超前智能模糊控制方式，不仅提高了炉膛压力控制的稳定性，而且能使炉膛压力始终保持在所允许的正偏差范围内，避免炉膛压力处于负偏差状态，通过提高炉膛的平均压力来增大炉内高温烟气的平均密度，可提高炉内高温烟气与工件之间的热交换速度。

本发明技术效果：

1.节能控制策略理论技术效果

在具体实施方式“2.4节能控制策略示例”表3中，当调节输出值u_nc(kT)分别取1、0.7、0.4时，与采用直接控制输出方式相比较，增加节能控制策略环节后，三组大火输出值可分别减少0％～68.6％、0％～34.3％、0％。以上结果表明，调节输出值u_nc(kT)越大，节能越多，即：燃气的理论控制输出值越大，经燃烧后所产生的热量越多，由于节能控制策略能使炉膛内高温烟气与工件之间的热交换更充分，因此节能越多，同时，由于燃气输出量减少，烟气排放量减少，因此烟气带走的热量损失减少，提高了炉窑的热效率。

2.同周期多脉冲烧嘴均匀间隔式交叉输出方法理论技术效果

在具体实施方式“3.5同周期多脉冲烧嘴均匀间隔式交叉输出方法示例”表7中，两种输出方式的烧嘴瞬时输出个数最大波动量及控制输出时间分别为：(0.6个，15s)、(5.5个，10.5s)，上述结果表明，同一控制周期T内任意时刻，该技术在保持控制输出值大小不变的情况下，烧嘴瞬时输出个数最小，燃气瞬时输出量最少，因此炉膛底部与炉膛顶部之间的瞬时压力差Δp最小，高温烟气上升速度最慢，延长了高温烟气与工件之间的热交换时间t，热量利用更加充分；同时，相同的热量，输出时间越长，热交换时间也越长，进一步延长了高温烟气与工件之间的热交换时间t，有利于提高炉窑的热效率。

3.采用压力超前智能模糊控制算法所得炉膛压力控制的实际效果

当炉膛压力设定值为(5±5)P_a时，图3为传统方案所得实际控制效果图，控制算法选择PI调节，炉膛压力实际控制范围为(0～10)P_a，图4为本方案所得实际控制效果图，炉膛压力实际控制范围为(5～10)P_a。由图3、图4比较得出：压力超前智能模糊控制算法不仅提高了炉膛压力控制的稳定性和准确性，而且在炉内温度偏差e减小的过程中，炉膛压力p始终保持在所允许的正偏差范围内，提高了炉膛的平均压力。

4.本发明实际节能效果

热处理测试工艺为：无斜率升温至350℃保温，保温时间为2h，升温至650℃，升温时间为5h，650℃保温，保温时间为8h，工艺允许保温误差为±10℃。通过对比实验，能源消耗如下表1所示。

表1

总之，本发明通过节能控制策略实现了对燃气输出量的最优化控制，也就是最少量输出，通过同周期多脉冲烧嘴均匀间隔式交叉输出方法延长了高温烟气与工件之间的热交换时间，确保热量被充分吸收，通过压力超前智能模糊控制算法加快了高温烟气与工件之间的热交换速度，减少了热量损失，通过上述节能方法进一步降低了燃气炉窑的单耗，提高了燃气炉窑的热效率。

附图说明

图1为传统炉膛温度控制示意图。

图2为传统炉膛压力控制示意图。

图3为采用传统方案所得炉膛压力实际控制效果图。

图4为采用本方案所得炉膛压力实际控制效果图。

图5为本发明提供的燃气炉窑计算机智能模糊控制系统节能方法原理示意图。

图6为本发明智能模糊控制算法原理示意图。

图7为本发明智能模糊控制算法程序流程图。

图8为本发明节能控制策略执行示意图。

图9为本发明大火、小火控制输出示意图。

图10为本发明节能控制策略程序流程图。

图11为本发明炉膛内压力差与烧嘴瞬时输出个数关系示意图。

图12为本发明烧嘴输出顺序排列示意图。

图13为本发明烧嘴瞬时最优输出个数分布示意图。

图14为本发明采用同周期多脉冲烧嘴均匀间隔式交叉输出方法所得出的烧嘴输出时序图。

图15为本发明采用同周期多脉冲烧嘴均匀间隔式交叉输出方法所得出的在同一控制周期内任意时刻烧嘴的输出个数图。

图16为本发明直接采用PWM输出方式所得出的烧嘴输出时序图。

图17为本发明直接采用PWM输出方式所得出的在同一控制周期内任意时刻烧嘴的输出个数图。

图18为本发明同周期多脉冲烧嘴均匀间隔式交叉输出方法程序流程图。

图19为温度偏差e变化趋势示意图。

图20为温度偏差e与控制输出u_n的关系示意图。

图21为压力超前智能模糊控制算法程序流程图。

具体实施方式

结合附图和实施例对本发明作进一步的描述。

传统炉膛温度控制示意图如图1所示，通过控制算法对各点温度实施精确控制，但该算法没有考虑炉膛内高温烟气与工件之间的热交换时间以及热交换程度，热交换时间过短会造成热交换不充分，大部分热量来不及与工件进行热交换就从烟道流失，热量损失严重，不利于降低燃气炉窑的能耗。

传统炉膛压力控制示意图如图2所示，为了防止执行机构频繁动作，传统的炉膛压力控制算法通常减弱或去掉微分环节而采用PI控制算法，该算法属于滞后性控制，炉膛压力在平衡点附近容易出现来回震荡现象，因此，当炉膛压力设定值为0p_a时，容易出现炉膛负压状态，炉膛负压状态会导致冷空气被吸入炉膛内而降低炉温，不利于节能，同时，由于炉膛内处于负压状态，因此炉膛内的高温烟气密度相对较小，降低了高温烟气与工件之间的热交换速度，从而降低了燃气炉窑的热效率。

当炉膛压力设定值为(5±5)P_a时，图3为传统方案所得炉膛压力实际控制效果图，控制算法选择PI调节，炉膛压力实际控制范围为(0～10)P_a，图4为本方案所得炉膛压力实际控制效果图，炉膛压力实际控制范围为(5～10)P_a。由图3、图4比较得出：压力超前智能模糊控制算法不仅提高了炉膛压力控制的稳定性和准确性，而且在炉内温度偏差e减小的过程中，炉膛压力p始终保持在所允许的正偏差范围内，提高了炉膛的平均压力。

本发明提供的燃气炉窑计算机智能模糊控制系统节能方法主要由智能模糊控制算法、节能控制策略、同周期多脉冲烧嘴均匀间隔式交叉输出方法以及压力超前智能模糊控制算法等四部分组成，如图5所示，首先是将温度偏差e和温度偏差变化ec模糊化后，通过智能模糊控制算法得出控制量的模糊量值U，对控制量的模糊量值解模糊也就是清晰化处理得到理论控制输出值u_nc，然后通过节能控制策略对理论控制输出值进行调整，得到实际最优控制输出值u_n，接着通过同周期多脉冲烧嘴均匀间隔式交叉输出方法对实际控制输出值进行输出并作用于被控对象，被控对象为燃气炉窑各控温点所对应的大燃气阀和小燃气阀，最后对所有控制点的温度实际最优控制输出值之和求平均值将该平均值与压力偏差e_p模糊化后，通过压力超前智能模糊控制算法得出压力控制量的模糊量值U_p，对压力控制量的模糊量值解模糊也就是清晰化处理得到压力控制输出值u_p，压力控制输出值经过D/A转换后输出4～20mA的位置控制信号，将位置控制信号与位置反馈信号相比较后输出正、反转控制信号作用于执行机构，执行机构为燃气炉窑的电动执行器。

以上方法既满足了炉膛温度和炉膛压力控制的准确性，在炉膛温度和炉膛压力控制过程中又进一步实现了节能的目的。

1.智能模糊控制算法实施

温度控制采用了一种智能模糊控制算法，该算法包括基于控制规则自调整的模糊控制算法和智能积分两部分，如式①所示，其中，E、EC、U分别为偏差、偏差变化和控制量的模糊量值，α为自寻优修正因子，α∈(0，1)，α取值不同，则可得到不同的控制规则，以实现对控制规则的自调整，该方法克服了单凭经验来选择控制规则的困难。控制系统在不同的状态下，对偏差和偏差变化的权重要求不同，α的大小反映了偏差和偏差变化的权重系数，反映了控制过程中人的思维特点：当偏差较大时，系统以消除偏差为主，此时，偏差应该有较大的权重；当偏差较小时，系统以减少超调为主，使系统尽快稳定，此时，应该加大偏差变化的权重。K_i为智能积分系数，积分条件为：当|E|＞2时停止积分；当|E|≤2且|E|增大或不变时积分，否则停止积分。该智能积分方式可进一步缩短系统的稳定时间。通过上述智能模糊控制算法，使系统具备了良好的动静态特性，该智能模糊控制算法原理示意图如图6所示。

U＝αE-(1-α)EC+K_i∑E ①

对模糊控制输出值U解模糊即可得出温度控制的理论输出值u_nc。

1.1智能模糊控制算法

设sv表示设定温度值，pv表示测量温度值，e表示温度偏差，ec表示温度偏差变化，K_e为温度偏差模糊化系数，K_ec为温度偏差变化模糊化系数，E表示偏差模糊值，E∈[-6，6]，EC表示偏差变化模糊值，EC∈[-6，6]，α为偏差模糊值的最优权值，α₁为基本权值，α₂为修正权值，α、α₁、α₂∈[0，1]，K_i为智能积分系数，T为采样周期，e(nT)、e(nT-T)分别为偏差e第n和n-1个采样周期的采样值，E(nT)、E(nT-T)分别为模糊偏差E第n和n-1个采样周期的采样值，EC(nT)、EC(nT-T)分别为偏差EC第n和n-1个采样周期的采样值，LC为温度测量值量程，U_下为模糊控制输出下界，U_下∈[-6，6]，U表示模糊控制输出值，U∈[-6，6]，u_nc为解模糊归一化后的最优控制输出值，u_nc∈[0，1]，温度智能模糊控制算法如下表2所示。

表2

将表2的控制算法拟定为程序流程图即为智能模糊控制算法程序流程图，如图7所示。流程图中最优权值α是通过表2中的“最优权值α取值规则”实现，流程图中模糊控制输出下界U_下由表2中的“模糊控制输出下界”条件表达式表示。

2.节能控制策略实施

节能控制策略是利用温度的热惯性也就是滞后性特点，通过温度的变化情况来判断热交换是否充分，从而实现燃气输出量的最优化控制，由于燃气输出量最优，燃气经燃烧后所产生的烟气量也将最少，因此烟气排放时造成的热量损失最小。热惯性是指在停止烧嘴输出后的一段时间内，炉温仍然保持上升的状态，其原因是燃气燃烧后所产生的热量未被充分吸收，热交换继续进行，温度呈上升趋势。由于热惯性是热交换不充分的体现，若继续保持理论控制量输出，势必在整个控制过程中都处于热交换不充分的状态，多余的热量随着烟气从烟道流失，因此，将温度的变化情况作为热交换是否充分的理论判断依据，可实现燃气输出量的最优化控制，节能控制策略总结如下：

①温度升高，热交换不充分，减小输出；

②温度不变，热交换充分，防止温度降低，增加输出；

③温度降低，工件将释放热量，输出最大值u_nc也就是理论输出值。

2.1计算温度偏差，以温度偏差变化表示温度变化

设炉窑的测温点个数为n，温度测量值分别为：t₁、t₂……t_n-1、t_n，工艺设定温度为sv，各点温度的平均值为设定温度与测量温度的偏差用e_n表示，温度平均值与测量温度的偏差用e′_n表示。

各点温度平均值为：

设定温度sv与测量温度t_n之差e_n为：e_n＝sv-t_n

温度平均值与测量温度t_n之差e′_n为：

2.2通过温度偏差变化情况制定节能控制策略

设采样周期为T，k、m属于自然数，kT、kT-T、kT-mT分别表示第k、k-1及k-m采样周期，e_n(kT)、e′_n(kT)分别为e_n、e′_n的采样值，u′_n(kT)、u″_n(kT)分别为e_n(kT)、e′_n(kT)变化后的最优控制输出值，u_nc为理论控制输出值，u_n为最优控制输出值，u_nc(kT)、u_n(kT)分别为u_nc、u_n的采样值，u_nc∈[0，1]，u_n∈[0，1]。为了提高最优控制输出值的稳定性，用变量b将理论控制输出值u_nc分为固定输出和可调输出两部分，b为节能控制策略执行阈值，b∈(0，1)，如图8。

(a)当u_nc(kT)≤b时，u_n(kT)＝u_nc(kT)；

(b)当u_nc(kT)>b时，控制策略如下：

设定值与测量值之间的节能控制策略：

当e_n(kT)>e_n(kT-T)时：u′_n(kT)＝u_nc(kT)

当e_n(kT)＝e_n(kT-T)时：u′_n(kT)＝(u_nc(kT)+b)/2

当e_n(kT)<e_n(kT-T)时：u′_n(kT)＝b

测量平均值与测量值之间的节能控制策略：

当e′_n(kT)>e′_n(kT-T)时：u″_n(kT)＝u_nc(kT)

当e′_n(kT)＝e′_n(kT-T)时：u″_n(kT)＝(u_nc(kT)+b)/2

当e′_n(kT)<e′_n(kT-T)时：u″_n(kT)＝b

总控制策略：

为了减小输出值的波动，可将第k控制周期的输出值和前m控制周期的输出值的平均值作为本控制周期的输出值，即：

由于u_n(kT)是u_n第k采样周期的采样值，因此，u_n(kT)表示第k采样周期的最优控制输出值u_n。

2.3大火、小火控制输出值计算方法

如图9中u_n表示控制输出变量，u_n∈[0，1]，变量a为大火、小火输出分界点，a∈(0，1)，变量b为节能控制策略执行触发点，b∈(0，1)且b≥a，变量c为小火输出最小值，c∈(0，1)，变量d为大火输出最小值，d∈(0，1)，u_n(kT)为u_n的离散值，u_ns(kT)表示第k周期小火的控制输出值，u_nb(kT)表示第k周期大火的控制输出值。

当u_n(kT)∈[0，a)时，大火、小火控制输出分别为：

u_nb(kT)＝0 ②

当u_n(kT)∈[a，1]时，大火、小火控制输出分别为：

u_ns(kT)＝1 ③

式①为小火输出表达式，根据线性关系将u_n(kT)从[0，a)转换为[c，1)，式④为大火输出表达式，根据线性关系将u_n(kT)从[a，1]转换为[d，1]，将u_n(kT)值分别带入式①、④即可求出大火、小火的实际控制输出值u_nb(kT)、u_ns(kT)。

2.4节能控制策略示例

设大火、小火输出分界点a＝0.3，节能控制策略执行触发点b＝0.4，小火输出最小值c＝0.4，大火输出最小值d＝0.2，当调节输出值u_nc(kT)分别取1、0.7、0.4时，采用直接控制输出方式及节能控制策略输出方式的输出值如表3：

表3

采用直接输出方式输出时，u_n(kT)＝u_nc(kT)，u_n(kT)输出值分别为1、0.7、0.4，由于u_n(kT)>0.3，三组小火输出值u_ns(kT)均为1，三组大火输出值u_nb(kT)分别为1、0.675、0.314。

采用节能控制策略输出方式输出时，当u_nc(kT)＝1，u_n(kT)最大输出值为1，最小输出值为0.4，由于u_n(kT)>0.3，小火输出值u_ns(kT)为1，大火最大输出值u_nb(kT)为1，最小输出值为0.314；当u_nc(kT)＝0.7，u_n(kT)最大输出值为0.7，最小输出值为0.4，由于u_n(kT)>0.3，小火输出值u_ns(kT)为1，大火最大输出值u_nb(kT)为0.657，最小输出值为0.314；当u_nc(kT)＝0.4，u_n(kT)最大、最小输出值均为0.4，由于u_n(kT)>0.3，小火输出值u_ns(kT)为1，大火最大、最小输出值u_nb(kT)均为0.314。

2.5节能控制策略程序流程图

如图10所示。图中，为各点温度的平均值，e_n表示设定温度与测量温度的偏差，e′_n为温度平均值与测量温度的偏差，b为节能控制策略执行阈值，b∈(0，1)，采样周期为T，k、m属于自然数，kT、kT-T、kT-mT分别表示第k、k-1及k-m采样周期，e_n(kT)、e′_n(kT)分别为e_n、e′_n的采样值，u′_n(kT)、u″_n(kT)分别为e_n(kT)、e′_n(kT)变化后的最优控制输出值，u_nc为理论控制输出值，u_n为最优控制输出值，u_nc(kT)、u_n(kT)分别为u_nc、u_n的采样值，u_nc∈[0，1]，u_n∈[0，1]。

3.同周期多脉冲烧嘴均匀间隔式交叉输出方法实施

如图11所示，高速脉冲烧嘴喷出速度快，若同时输出多个烧嘴，在很短时间内将产生大量的高温烟气，此时炉内底部压强p₁与顶部压强p₂之间将形成较大压差Δp，烟气从炉底迅速上升至炉顶，大量热量来不及与工件进行热交换就从烟道被抽走，因此热量损失较为严重。

同周期多脉冲烧嘴均匀间隔式交叉输出方法是在不改变实际输出值u_n大小的前提下，通过调整烧嘴的输出时序，确保同一控制周期T内任意时刻，处于输出状态的烧嘴个数最少，燃气瞬时输出量最小，因此炉底与炉顶之间的瞬时压力差Δp最小，将能最大限度降低烟气垂直方向上的上升速度，延长高温烟气与工件之间的换热时间t，保证热量被充分利用，提高燃气炉窑的热效率。

3.1对所有烧嘴的输出顺序进行排列(以10个烧嘴为例，其它烧嘴个数排列方法相同。)如图12：

(a)为了保证炉窑同侧燃气管道和空气管道内压力相对稳定，炉窑同侧烧嘴间隔输出；

(b)为了使炉膛两侧温度变化均匀，炉窑两侧相邻编号的烧嘴交叉输出。

3.2计算同一控制周期T内任意时刻烧嘴输出个数的理论值n_t

假设炉窑两侧烧嘴个数总共为n(n为偶数)，各个烧嘴输出值分别为u₁，u₂，u₃，……，u_(n-2)，u_(n-1)，u_n(0≤u_n≤1)，该控制周期内，所有烧嘴输出值之和u为：u＝u₁+u₂+u₃+……+u_(n-2)+u_(n-1)+u_n。

将整个控制周期看作1，那么在该控制周期内任意时刻输出烧嘴的理论个数为n_t＝u。(注：烧嘴输出理论个数n_t可为小数，实际最优输出个数必须为整数。)

3.3通过理论值n_t解析该周期内各时段烧嘴输出个数的最优取值

假设烧嘴控制周期为T，t₀、t_T分别为该周期的起始时刻和结束时刻，在周期T内各时段，将烧嘴输出个数做如下分配：t₀时刻烧嘴输出个数为x，t_T时刻结束烧嘴输出个数为y，烧嘴剩余个数为(n-x-y)，并将其在周期T内均匀分布，如图13所示。

由于(n-x-y)烧嘴在整个周期T内呈均匀分布，如果x、y的取值大小相等或相近，那么在[t₀，t_T]区间内任意时刻烧嘴输出个数将保持相对稳定，x、y取值如下：

(a)当n_t≥n/2时，x＝y＝n/2，n-x-y＝0；

(b)当n_t<n/2时：

如果n_t为整数，那么x＝y＝n_t，n-x-y＝n-2n_t；

如果n_t为小数，将n_t分为整数a和小数b两部分(即：n_t＝a+b)，此时x、y的实际取值有三种情况：(x＝a，y＝a)、(x＝a，y＝a+1)或(x＝a+1，y＝a+1)，将以上三组x、y值分别取平均值(x+y)/2得实际平均值依次为：a、(a+0.5)、(a+1)，三组实际平均值分别与理论平均值之差的绝对值依次为：

|n_t-a|＝|b|；

|n_t-(a+0.5)|＝|b-0.5|；

|n_t-(a+1)|＝|b-1|；

当0<b<0.25时，三组差值取值范围依次为：0<|b|<0.25、0.25<|b-0.5|<0.5、0.75<|b-1|<1，很明显第一组实际平均值与理论平均值最接近，即：x＝a，y＝a为最优取值；

当0.25≤b≤0.75时，三组差值取值范围依次为：0.25≤|b|≤0.75、0≤|b-0.5|≤0.25、0.25≤|b-1|≤0.75，很明显第二组实际平均值与理论平均值最接近，即：x＝a，y＝a+1为最优取值；

当0.75<b<1时，三组差值取值范围依次为：0.75<|b|<1、0.25<|b-0.5|<0.5、0<|b-1|<0.25，很明显第三组实际平均值与理论平均值最接近，即：x＝a+1，y＝a+1为最优取值。

同周期内各时段烧嘴输出个数的最优取值总结如下：

(a)当n_t≥n/2时，x＝y＝n/2，n-x-y＝0；

(b)当n_t<n/2时：

如果n_t为整数，那么x＝y＝n_t，n-x-y＝n-2n_t；

如果n_t为小数，将n_t分为整数a和小数b两部分(即：n_t＝a+b)，则：

当0<b<0.25时，x、y取值为x＝y＝a，n-x-y＝n-2a；

当0.25≤b≤0.75时，x、y取值为x＝a，y＝a+1，n-x-y＝n-2a-1；

当0.75<b<1时，x、y取值为x＝y＝a+1，n-x-y＝n-2a-2。

3.4分别计算各个烧嘴在同一控制周期内的输出起始时间值并以PWM方式输出

设烧嘴总数为n，控制周期为T，周期起始时刻为t₀，周期结束时刻为t_T，通过计算，t₀、t_T时刻烧嘴输出个数的最优值分别为x、y，则该周期内各个烧嘴输出起始时间值为：

输出顺序号为1～x的烧嘴输出起始时间值为：t₀；

输出顺序号为(x+1)～(n-y)的烧嘴输出起始时间值为(x′-x)×(1-u_n)×T÷(n-x-y+1)，x′为烧嘴输出顺序号，x′∈[x+1，n-y]，u_n是输出顺序号为x′的烧嘴所对应的实际控制输出值；

输出顺序号为(n-y+1)～n的烧嘴输出起始时间值为(1-u_n)T，u_n是输出顺序号为(n-y+1)～n的烧嘴所对应的实际控制输出值。

3.5同周期多脉冲烧嘴均匀间隔式交叉输出方法示例

设控制周期T＝15s，炉窑两侧烧嘴个数n总共为10个，t₀、t_T时刻烧嘴的最优输出个数分别为x、y，各个烧嘴输出值分别为：u₁＝0.40，u₂＝0.50，u₃＝0.20，u₄＝0.70，u₅＝0.60，u₆＝0.30，u₇＝0.35，u₈＝0.45，u₉＝0.35，u₁₀＝0.55。

①如图12，对1～10号烧嘴输出顺序进行排列，烧嘴编号及输出顺序如表4：

表4

烧嘴编号	1#	2#	3#	4#	5#	6#	7#	8#	9#	10#
											输出顺序	1	2	7	8	3	4	9	10	5	6

②计算该周期内任意时刻烧嘴输出个数的理论值nt：

n_t＝u＝u₁+u₂+u₃+u₄+u₅+u₆+u₇+u₈+u₉+u₁₀＝4.4

③通过理论值n_t解析出t₀时刻烧嘴输出个数及t_T时刻结束烧嘴输出个数的最优取值x、y分别为：x＝4，y＝5。

④计算1～10号烧嘴在该控制周期内的起始时间值及时间长度：

由于x＝4，那么1#、2#、5#、6#烧嘴输出起始时间为：t₀＝0(s)

由于n-x-y＝1，那么9#烧嘴输出起始时间为：(1-u₉)÷2×T＝4.875(s)

由于y＝5，那么3#、4#、7#、8#、10#烧嘴输出起始时间分别为：

3#烧嘴：(1-u₃)T＝(1-0.20)×15＝12(s)

4#烧嘴：(1-u₄)T＝(1-0.70)×15＝4.5(s)

7#烧嘴：(1-u₇)T＝(1-0.35)×15＝9.75(s)

8#烧嘴：(1-u₈)T＝(1-0.45)×15＝8.25(s)

10#烧嘴：(1-u₁₀)T＝(1-0.55)×15＝6.75(s)

计算结果如表5：

表5

烧嘴编号	1#	2#	3#	4#	5#	6#	7#	8#	9#	10#
											起始时间(s)	0	0	12	4.5	0	0	9.75	8.25	4.875	6.75
时间长度(s)	6	7.5	3	10.5	9	4.5	5.25	6.75	5.25	8.25

根据表3绘制烧嘴的输出时序图及该控制周期内任意时刻烧嘴输出个数图，分别如图14、图15所示：

⑤不采用同周期多脉冲烧嘴均匀间隔式交叉输出方法，将各点控制值以PWM的方式直接输出，烧嘴输出的起始时间值及时间长度如表6：

表6

烧嘴编号	1#	2#	3#	4#	5#	6#	7#	8#	9#	10#
											起始时间(s)	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0
时间长度(s)	6	7.5	3	10.5	9	4.5	5.25	6.75	5.25	8.25

根据表4绘制烧嘴的输出时序图及该控制周期内任意时刻烧嘴输出个数图，分别如图16、图17所示。

⑥比较图15、图17，结果如下表7所示：

表7

3.6同周期多脉冲烧嘴均匀间隔式交叉输出方法程序流程图，如图18所示。图中，n_t为烧嘴输出个数的理论值，T为烧嘴控制周期，t₀、t_T分别为周期T的起始时刻和结束时刻，x为t₀时刻烧嘴输出个数，y为t_T时刻结束烧嘴输出个数，a为n_t整数部分，b为n_t小数部分，x′为烧嘴输出顺序号，u_n是输出顺序号为x′的烧嘴所对应的控制输出值。

4.压力超前智能模糊控制算法实施

炉膛压力控制采用了一种压力超前智能模糊控制算法，该算法包括基于控制规则自调整的模糊控制算法和智能积分两部分，其表达式为： 其中，Ep、U_p分别为压力偏差、温度控制输出值之和求平均值和控制量的模糊量值，E_p、U_p∈[-6，6]，α_p为自寻优权值，α_p取值不同，则可得到不同的控制规则，以实现对控制规则的自调整，该方法克服了单凭经验来选择控制规则的困难，K_ip为智能积分系数，积分条件为：当压力控制输出值大于零并且压力偏差绝对值增大或不变时，如果压力偏差大于零并且压力控制输出值减小或不变或者压力偏差小于零并且压力控制输出值增大或不变时积分，否则停止积分，该智能积分方式可进一步缩短系统的稳定时间。为各点温度控制输出值的平均值经模糊化处理后的模糊控制量，其表达式为：式中，K_u为各点温度控制输出值的平均值的模糊化系数，n为控制点数，u_n为第n点温度控制输出值，值表示温度控制输出量的大小，即炉窑输入量的多少，值大表示炉窑输入量大，产生的烟气多，要保持炉膛压力稳定，烟道闸门开度也应该大，即：炉膛压力控制值U_p大，反知，如果值小，表示炉窑输入量小，产生的烟气少，要保持炉膛压力稳定，烟道闸门开度也应该小，即：炉膛压力控制值U_p小，上述思路符合模糊控制的逻辑推理过程。为温度控制量的计算值，在温度控制实际输出之前，该值被直接用于炉膛压力调节，即：在炉膛压力变化之前，根据炉膛输入量的多少，对输出量进行调节，具有很强的预控性，因此，该压力控制方法属于超前控制，可提高炉膛压力控制的稳定性。

图19表示温度偏差e的变化趋势，偏差e逐渐减小，图20表示温度偏差e与控制输出u_n的关系，随着偏差e减小，控制输出u_n减小，图中斜线表示温度理论控制输出值，该值被直接用于炉膛压力调节，表示炉膛输入量的多少，折线表示温度实际控制输出值(理论控制输出值经过周期T采样保持)，很明显，实际控制输出值大于理论控制输出值，即：炉膛的实际输入量大于炉膛的控制输出量，因此，在温度偏差e减小的过程中，炉膛压力p将始终保持正偏差状态，提高了炉膛的平均压力。炉膛压力p增加，炉内高温烟气的密度ρ增加，从而加快了烟气与工件之间的对流传热及辐射传热速度，有利于提高燃气炉窑的热效率。

4.1压力超前智能模糊控制算法

设sv表示压力设定值，pv表示压力测量值，e_p表示压力偏差，表示温度控制输出平均值，K_ep为压力偏差模糊化系数，K_u为各点温度控制输出值的平均值的模糊化系数，E_p表示压力偏差模糊值，E_p∈[-6，6]，表示温度控制输出平均值的模糊值，α_p为偏差模糊值的最优权值，α_p1为基本权值，α_p2为修正权值，α_p、α_p1、α_p2∈[0，1]，K_ip为智能积分系数，k属于自然数，T为采样周期，e_p(kT)、e_p(kT-T)分别为偏差e_p第k和k-1采样周期的采样值，E_p(kT)、E_p(kT-T)分别为模糊偏差E_p第k和k-1采样周期的采样值，分别为偏差第k和k-1采样周期的采样值，U_下为模糊控制输出下界，U_下∈[-6，6]，U_p表示模糊控制输出值，U_p∈[-6，6]，u_p为解模糊归一化后的压力控制输出值，u_p∈[0，1]，压力超前智能模糊控制算法如下表8所示。

表8

将表3的控制算法拟定为程序流程图即为压力超前智能模糊控制算法程序流程图，如图21所示。流程图中最优权值α_p是通过表3中的“最优权值α_p取值规则”实现，流程图中模糊控制输出下界U_下由表3中的“模糊控制输出下界”条件表达式表示。

Claims (4)

1.燃气炉窑计算机智能模糊控制系统节能方法，其特征是按以下步骤进行：首先是将温度偏差和温度偏差变化模糊化后，通过智能模糊控制算法得出控制量的模糊量值，对控制量的模糊量值解模糊也就是清晰化处理得到理论控制输出值，然后通过节能控制策略对理论控制输出值进行调整，得到实际控制输出值，接着通过同周期多脉冲烧嘴均匀间隔式交叉输出方法对实际控制输出值进行输出并作用于被控对象，被控对象为燃气炉窑各控温点所对应的大燃气阀和小燃气阀，最后对所有控制点的温度实际控制输出值之和求平均值，将该平均值与压力偏差模糊化后，通过压力超前智能模糊控制算法得出压力控制量的模糊量值，对压力控制量的模糊量值解模糊也就是清晰化处理得到压力控制输出值，压力控制输出值经过D/A转换后输出4～20mA的位置控制信号，将位置控制信号与位置反馈信号相比较后输出正、反转控制信号作用于执行机构，执行机构为燃气炉窑的电动执行器；

所述的节能控制策略将智能模糊控制算法得出的理论控制输出值作为实际输出的最大值，并将理论控制输出值划分为固定输出和可调输出两部分，固定输出部分是为了保证系统的升温特性及系统温度控制的稳定性，可调输出部分是为了节约能源，通过炉内温度变化或温度偏差变化来判断高温烟气与工件之间的热交换程度，热交换程度包括热交换不充分即烟气温度＞工件温度、热交换充分即烟气温度＝工件温度以及工件放热即烟气温度＜工件温度三种状态，通过高温烟气与工件之间的热交换程度对理论控制输出值的可调输出部分进行实时调整，调整规则为：温度升高，热交换不充分，减小输出，可调输出值为0；温度不变，热交换充分，防止温度降低，增大输出，可调输出值为原来可调输出值的1/2；温度降低，工件将释放热量，增大输出，可调输出值不变。

2.根据权利要求1所述的燃气炉窑计算机智能模糊控制系统节能方法，其特征是：所述的智能模糊控制算法包括基于控制规则自调整的模糊算法和智能积分两部分，其表达式为：U＝αE-(1-α)EC+K_i∑E，其中，E为偏差，EC为偏差变化，U为控制量的模糊量值，E、EC、U∈[-6，6]，α为自寻优权值，其取值规则如下：设基本权值α₁＝(|E|+6)/12，修正权值α₂＝((|E|+6)/12+|E|/(|E|+|EC|))/2，当|E|+|EC|＝0时：α＝0.5；当|E|+|EC|≠0时：如果|EC|＞|E|并且|EC-E|增大或不变，那么α＝Min(α₁，α₂)，否则如果|EC|＜|E|并且|EC-E|增大或不变，那么α＝Max(α₁，α₂)，否则α＝(α₁+α₂)/2，其中Min、Max分别为取最小值和取最大值函数，|E|、|EC|分别为E和EC的绝对值，α取值不同，则可得到不同的控制规则，以实现对控制规则的自调整，K_i为智能积分系数，积分条件为：当|E|＞2时停止积分；当|E|≤2且|E|增大或不变时积分，否则停止积分。

3.根据权利要求1所述的燃气炉窑计算机智能模糊控制系统节能方法，其特征是：所述的同周期多脉冲烧嘴均匀间隔式交叉输出方法是按以下步骤进行：①对烧嘴编号，从炉前开始，炉窑两侧的烧嘴编号分别为奇数编号依次递增和偶数编号依次递增；②对烧嘴的输出顺序进行排序，从炉前开始，炉窑同侧烧嘴依次间隔递增排序，并且炉窑异侧相邻编号烧嘴依次顺序递增排序；③计算同一控制周期T内任意时刻烧嘴的理论输出个数n_t，N为控制点数，且N为偶数，n为自然数，u_n为各控制点的实际控制输出值，u_n∈[0，1]；④通过理论输出个数n_t解析同一控制周期T内各时段烧嘴的实际输出个数，在周期T内各时段，将烧嘴输出个数做如下分配：t₀时刻烧嘴的实际输出个数为x，t_T时刻烧嘴的实际输出个数为y，剩余烧嘴个数(N-x-y)在周期T内均匀分布，t₀、t_T分别为周期的起始时刻和结束时刻，则x、y取值如下：当n_t≥N/2时，x＝y＝N/2，N-x-y＝0；当n_t＜N/2时：如果n_t为整数，那么x＝y＝n_t，N-x-y＝N-2n_t；如果n_t为小数，则将n_t分为整数a和小数b两部分：当0＜b＜0.25时，x＝y＝a，N-x-y＝N-2a；当0.25≤b≤0.75时，x＝a，y＝a+1，N-x-y＝N-2a-1；当0.75＜b＜1时，x＝y＝a+1，N-x-y＝N-2a-2；⑤根据x、y的取值，计算各个烧嘴在周期T内的输出起始时间值并以PWM方式输出，输出顺序号为1～x的烧嘴输出起始时间值为t₀；输出顺序号为(x+1)～(N-y)的烧嘴输出起始时间值为(x′-x)×(1-u_n)×T÷(N-x-y+1)，x′为烧嘴输出顺序号，x′∈[x+1，N-y]，u_n是输出顺序号为x′的烧嘴所对应的实际控制输出值；输出顺序号为(N-y+1)～N的烧嘴输出起始时间值为(1-u_n)T，u_n是输出顺序号为(N-y+1)～N的烧嘴所对应的实际控制输出值。

4.根据权利要求1所述的燃气炉窑计算机智能模糊控制系统节能方法，其特征是：所述的压力超前智能模糊控制算法包括基于控制规则自调整的模糊控制算法和智能积分两部分，其表达式为：其中，E_p、U_p分别为压力偏差、所有控制点的温度控制输出值之和的平均值和控制量的模糊量值，E_p、U_p∈[-6，6]， 为模糊化系数，u_n为各点温度控制输出值，u_n∈[0，1]，n为控制点数，α_p为自寻优权值，其取值规则如下：设基本权值α_p1＝(|E_p|+6)/12，修正权值当时：α_p＝0.5；当时：如果并且E_p增大，如果增大或不变，那么α_p＝Max(α_p1，α_p2)，否则α_p＝(α_p1+α_p2)/2；如果并且E_p不变，如果增大，那么α_p＝Max(α_p1，α_p2)，如果不变，那么α_p＝(α_p1+α_p2)/2，否则α_p＝Min(α_p1，α_p2)；如果并且E_p减小，如果增大，那么α_p＝(α_p1+α_p2)/2，否则α_p＝Min(α_p1，α_p2)；如果并且E_p增大，如果增大或不变，那么α_p＝Min(α_p1，α_p2)，否则α_p＝(α_p1+α_p2)/2；如果并且E_p不变，如果增大，那么α_p＝Min(α_p1，α_p2)，如果不变，那么α_p＝(α_p1+α_p2)/2，否则α_p＝Max(α_p1，α_p2)；如果并且E_p减小，如果增大，那么α_p＝(α_p1+α_p2)/2，否则α_p＝Max(α_p1，α_p2)，其中Min、Max分别为取最小值和取最大值函数，|E_p|、分别为E_p和的绝对值，α_p取值不同，则可得到不同的控制规则，以实现对控制规则的自调整，K_ip为智能积分系数，积分条件为：当压力控制输出值大于零并且|E_p|增大或不变时，如果E_p大于零并且压力控制输出值减小或不变或者E_p小于零并且压力控制输出值增大或不变时积分，否则停止积分。