CN110727197A - 一种纱团号数在线控制方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种纱团号数在线控制方法，所述方法包括：基于目标纱团号数，根据拉丝参数计算出第N漏板分区的当前纱团的纱团称量号数，其中，N为大于等于1的正整数，N为漏板分区编号；根据所述纱团称量号数，计算第N漏板分区对应的温度调整值，以调整第N漏板分区的温度。本发明的纱团号数在线控制方法，通过建立MPC预测模型的方法来稳定池窑通路的玻璃液温度，并通过在线计算出更为适宜的第N漏板分区对应的温度，在等待换筒信号来临时对第N漏板分区对应的漏板分区的温度进行调整，避免在拉丝的过程中受温度调整而引起号数变动，实现了对各个漏板分区区域的温度进行精确控制，从而大大提高了玻纤的整体品质。

Description

一种纱团号数在线控制方法
技术领域
本发明涉及玻纤号数控制技术领域，尤其涉及一种纱团号数在线控制方法。
背景技术
目前，常规推广使用的漏板分区域控制，即原一块漏板由一个主变压器控制拉出三个纱团；目前一块漏板的三个出丝区域都由变压器控制，其原理简图见图1，图中，1#小变压器控制一个区域，2#小变压器控制一个区域，主变压器控制中间温度点，在这种情况下主变压器承担漏板主要功率来源，而小变压器在这个基础上微调，这种情况下，主变压器控制区域温度对小变压器控制区域号数会有较大影响，这个取决于主变压器的调整方向和小变压器是否一致有关，在实际生产的温度调整中容易引起小变压器控制区域号数超调或者调整不到位，如何精准地对每个漏板分区的温度进行调整，使玻纤纱团号数更接近目标号数成为亟待解决的技术问题。
发明内容
本发明旨在解决上面描述的问题。
根据本发明的一方面，本发明提供了一种纱团号数在线控制方法，所述方法包括：
基于目标纱团号数，根据拉丝参数计算出第N漏板分区的当前纱团的纱团称量号数，其中，N为大于等于1的正整数，N为漏板分区编号；
根据所述纱团称量号数，计算第N漏板分区对应的温度调整值，以调整第N漏板分区的温度。
其中，上述的纱团号数在线控制方法还可以具有以下特征：
所述拉丝参数包括：干基重量；
所述基于目标纱团号数，根据拉丝参数计算出第N漏板分区的当前纱团的纱团称量号数包括：
纱团称量号数＝第N漏板分区的当前纱团的称量重量*(1-水份/100)*目标纱团号数/干基重量)。
其中，上述的纱团号数在线控制方法还可以具有以下特征：
所述拉丝参数还包括：拉丝流量、分拉数；N＝3；其中，漏板分区包括第一漏板分区、第二漏板分区和第三漏板分区；其中，第二漏板分区为控制漏板分区整体温度的主漏板，第一漏板分区为对漏板分区局部温度进行调节的第一辅助漏板，第三漏板分区为对漏板分区局部温度进行调节的第二辅助漏板；
所述计算第N漏板分区对应的温度调整值包括：
第二漏板分区对应温度调整值B＝(目标纱团号数-纱团称量号数b)/影响系数c1；
第一漏板分区对应的温度调整值A＝(目标纱团号数-纱团称量号数a-影响系数b1*温度调整值B)/影响系数a1；
第三漏板分区对应温度调整值C＝(目标纱团号数-纱团称量号数c-影响系数b2*温度调整值B)/影响系数a2；
式中，影响系数a1＝(目标纱团号数*温度系数b1*分拉数)/拉丝流量；
影响系数a2＝(目标纱团号数*温度系数b2*分拉数)/拉丝流量；
影响系数b1＝(目标纱团号数*温度系数a1*分拉数)/拉丝流量；
影响系数b2＝(目标纱团号数*温度系数a2*分拉数)/拉丝流量；
影响系数c1＝(目标纱团号数*温度系数c1*分拉数)/拉丝流量；
其中，温度系数a1：代表第二漏板分区的温度对第一漏板分区的温度所产生的温度变化量对所生产的纱团成型号数的影响值；温度系数a2：代表第二漏板分区的温度对第三漏板分区的温度所产生的温度变化量对所生产的纱团成型号数的影响值；温度系数b1：代表第一漏板分区的设定温度与第一漏板分区的实际温度的温度差值对所生产的纱团成型号数的影响值；温度系数b2：代表第三漏板分区的设定温度与第三漏板分区的实际温度的温度差值对所生产的纱团成型号数的影响值；温度系数c1：代表第二漏板分区的设定温度与第二漏板分区的实际温度的温度差值对所生产的纱团成型号数的影响值；纱团称量号数a为第一漏板分区的当前纱团的纱团称量号数；纱团称量号数b为第二漏板分区的当前纱团的纱团称量号数；纱团称量号数c为第三漏板分区的当前纱团的纱团称量号数。
其中，上述的纱团号数在线控制方法还可以具有以下特征：
所述方法还包括：建立MPC预测模型控制池窑通路的玻璃液温度，
其中，所述MPC预测模型的干扰变量为以下一种变量或多个变量的组合：漏板投用数量、燃气热值、上游玻璃液温度；所述MPC预测模型的操作变量为燃气流量；所述MPC预测模型约束变量为通路空间温度；所述MPC预测模型的被控变量为玻璃液温度。
本发明的纱团号数在线控制方法，综合考虑到漏板分区域控制的主变压器和小变压器控制的差异性，采用适用于三分拉控制的更为合理的第N漏板分区对应的温度调整值温度计算公式，在线计算出的第N漏板分区对应的温度更为适宜，通过采集拉丝机换筒信号，等待换筒信号来临时对第N漏板分区对应的漏板分区的温度进行调整，避免在拉丝的过程中受温度调整而引起号数变动；与此同时，在池窑通路的玻璃液温度的控制上，引入DELTAV模型预测控制，替换原有PID串级控制，通过合理建MPC预测模型来稳定玻璃液温度的波动，从而减少玻璃液温度波动带来的纱团号数上的波动，从而使玻纤纱团号数更接近目标号数，并且减少纱团拉丝过程中的号数波动，使整体的玻纤纱团品质得到大幅提升。
参照附图来阅读对于示例性实施例的以下描述，本发明的其他特性特征和优点将变得清晰。
附图说明
并入到说明书中并且构成说明书的一部分的附图示出了本发明的实施例，并且与描述一起用于解释本发明的原理。在这些附图中，类似的附图标记用于表示类似的要素。下面描述中的附图是本发明的一些实施例，而不是全部实施例。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，可以根据这些附图获得其他的附图。
图1示例性地示出了本发明的背景技术中的漏板分区域控制原理简图；
图2示例性地示出了本发明的纱团号数在线控制方法的流程图；
图3示例性地示出了MPC控制器和PID联合串级控制回路原理图。
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做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。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互任意组合。
下面结合附图，对根据本发明的纱团号数在线控制方法进行详细说明。
图2示出了本发明的的一种纱团号数在线控制方法的具体实施例的流程图。
步骤201，建立MPC预测模型控制池窑通路的玻璃液温度；
步骤202，基于目标纱团号数，根据拉丝参数计算出第N漏板分区的当前纱团的纱团称量号数，其中，N为大于等于1的正整数，N为漏板分区编号；
步骤203，根据纱团称量号数，计算第N漏板分区对应的温度调整值，以调整第N漏板分区的温度。
步骤201中，通过建立MPC预测模型代替PID控制调整玻璃液温度的方法，防止PID调整玻璃液温度的来回波动，减少了燃气和电力的消耗，缩短了信息反馈时间，其中，MPC预测模型的干扰变量为以下一种变量或多个变量的组合：漏板投用数量、燃气热值、上游玻璃液温度；MPC预测模型的操作变量为燃气流量；所述MPC预测模型约束变量为通路空间温度；MPC预测模型的被控变量为玻璃液温度。
本发明通过在窑炉通路玻璃液温度的控制上引入先进控制MPC预测模型替代传统的PID控制系统的控制方式，其能够及快速又相对稳定地达到目标设定值，防止了PID调整的来回波动，从而使得玻璃液温度更加稳定；同时，所有干扰变量都在模型考虑内，不需要再频繁修改参数，也大大地节省了人力。
在步骤202中的丝参数包括：干基重量；基于目标纱团号数，根据拉丝参数计算出第N漏板分区的当前纱团的纱团称量号数包括：
纱团称量号数＝第N漏板分区的当前纱团的称量重量*(1-水份/100)*目标纱团号数/干基重量。
步骤202中的拉丝参数还包括：拉丝流量、分拉数；N＝3；其中，漏板分区包括第一漏板分区、第二漏板分区和第三漏板分区；其中，第二漏板分区为控制漏板分区整体温度的主漏板，第一漏板分区为对漏板分区局部温度进行调节的第一辅助漏板，第三漏板分区为对漏板分区局部温度进行调节的第二辅助漏板；
第N漏板分区对应温度调整值计算公式包括：
第二漏板分区对应温度调整值B＝(目标纱团号数-纱团称量号数b)/影响系数c1；
第一漏板分区对应的温度调整值A＝(目标纱团号数-纱团称量号数a-影响系数b1*温度调整值B)/影响系数a1；
第三漏板分区对应温度调整值C＝(目标纱团号数-纱团称量号数c-影响系数b2*温度调整值B)/影响系数a2；
式中，影响系数a1＝(目标纱团号数*温度系数b1*分拉数)/拉丝流量；
影响系数a2＝(目标纱团号数*温度系数b2*分拉数)/拉丝流量；
影响系数b1＝(目标纱团号数*温度系数a1*分拉数)/拉丝流量；
影响系数b2＝(目标纱团号数*温度系数a2*分拉数)/拉丝流量；
影响系数c1＝(目标纱团号数*温度系数c1*分拉数)/拉丝流量；
其中，温度系数a1：代表第二漏板分区的温度对第一漏板分区的温度所产生的温度变化量对所生产的纱团成型号数的影响值；温度系数a2：代表第二漏板分区的温度对第三漏板分区的温度所产生的温度变化量对所生产的纱团成型号数的影响值；温度系数b1：代表第一漏板分区的设定温度与第一漏板分区的实际温度的温度差值对所生产的纱团成型号数的影响值；温度系数b2：代表第三漏板分区的设定温度与第三漏板分区的实际温度的温度差值对所生产的纱团成型号数的影响值；温度系数c1：代表第二漏板分区的设定温度与第二漏板分区的实际温度的温度差值对所生产的纱团成型号数的影响值；
其中，各温度系数是需要根据各漏板分区的温度调整对对应漏板区域所生产的纱团号数的影响情况来确定，只要目标纱团号数和漏板结构特性不改变就可以一直使用。
比如温度系数a1需要保持第一辅助漏板分区温度不变情况下，通过单独改变第二漏板分区的温度，对比改变前后的第一辅助分区的温度变化量对所生产的纱团号数影响值来得到这个系数。
纱团称量号数a为根据第一漏板分区的当前纱团的称量重量计算得出的纱团称量号数；纱团称量号数b为根据第二漏板分区的当前纱团的称量重量计算得出的纱团称量号数；纱团称量号数c为根据第三漏板分区的当前纱团的称量重量计算得出的纱团称量号数，分拉数为漏板分区的总个数。
本发明具体实施过程如下：
以目标纱团号数为2400TEX号数的三分拉工艺为例，则漏板分区包括第一漏板分区、第二漏板分区和第三漏板分区，第二漏板分区为控制漏板分区整体温度的主漏板，第一漏板分区为对漏板分区局部温度进行调节的第一辅助漏板，第三漏板分区为对漏板分区局部温度进行调节的第二辅助漏板，
需要说明的是，本实施例中的漏板分区的特点是：第一辅助漏板和第二辅助漏板的区域结构特征完全呈对称状态，即温度系数a1和温度系数a2相同，温度系数b1和温度系数b2相同，所以本实施例中只设定温度系数a1和温度系数b2即可。
纱团号数在线控制方法过程如下：
本发明可通过在MPC控制器中通过阶跃响应建模法建立MPC预测模型，图3示例性地示出了MPC控制器和PID联合串级控制回路原理图，MPC控制器根据已经建立的模型，采集当前区域的玻璃液温度、通路空间温度、燃气热值、漏板投用数量、以及上游玻璃液温度经过计算得到需要设定的氧气流量值，传给PID控制系统，PID控制系统根据当前设定值控制氧气流量的控制阀；燃气流量则通过PID比例串级控制控制燃气流量的控制阀进行调节，来持续稳定池窑通路的玻璃液温度。
其中，漏板投用数量可以为当前的漏板运行数，上游玻璃液温度是前一个区域的玻璃液温度(即前区温度)。
当纱团经过拉丝机拉丝成型后，通过人工抽取一个当前纱团样本，测定纱团的含水量，测定结果为纱团含水量为20％，则组态系统中设置水份为20、并设定各个温度调整系数，温度系数a1为0.45、温度系数b1为0.25、温度系数c1为0.8，在拉丝机侧设定目标纱团号数为2400TEX、分拉数为3、拉丝流量为33KG/H、干基重量为20KG，可通过建立DCS(分布式控制系统)与拉丝机控制系统的进行通讯，实时获取拉丝机的拉丝参数并反馈给组态系统。
可通过称重工人称重或第三方卸筒机器人通过PCL控制系统以太网通讯的方式将第一漏板分区的当前纱团的称量重量为24.8KG、第二漏板分区的当前纱团的称量重量为25KG和第三漏板分区的当前纱团的称量重量为25.7KG的数据传递给组态系统。
组态系统根据接收到的漏板分区编号以及漏板分区对应的当前的纱团称量重量，基于目标纱团号数，以及根据从拉丝机侧获取到拉丝参数中的干基重量，计算出第N漏板分区的当前纱团的纱团称量号数；
其中，纱团称量号数a＝第一漏板分区的当前纱团的称量重量*(1-水份/100)*目标纱团号数/干基重量)＝24.8*(1-20/100)*2400/20＝2380.8，进行四舍五入取2381；
纱团称量号数b＝第二漏板分区的当前纱团的称量重量*(1-水份/100)*目标纱团号数/干基重量)＝25*(1-20/100)*2400/20＝2400
纱团称量号数c＝第三漏板分区的当前纱团的称量重量*(1-水份/100)*目标纱团号数/干基重量)＝25.7*(1-20/100)*2400/20＝2467.2，进行四舍五入取2467；
纱团称量号数以及号数偏差等基础信息可显示到显示画面上，号数偏差为目标纱团号数与第N漏板分区的当前纱团的称量重量计算得出的纱团称量号数的差值。
从拉丝机侧获取到拉丝参数还包括、拉丝流量、分拉数，则组态系统计算出三个区域的温度调整值的计算过程如下：
影响系数a1＝(目标纱团号数*温度系数b1*分拉数)/拉丝流量＝(2400*0.25*3)/33＝54.55；
影响系数b1＝(目标纱团号数*温度系数a1*分拉数)/拉丝流量(2400*0.45*3)/33＝98.18；
影响系数c1＝(目标纱团号数*温度系数c1*分拉数)/拉丝流量＝(2400*0.8*3)/33＝174.55；
第二漏板分区对应温度调整值B＝(目标纱团号数-纱团称量号数b)/影响系数c1＝(2400-2400)/174.55＝0；
第一漏板分区对应的温度调整值A＝(目标纱团号数-纱团称量号数a-影响系数b1*温度调整值B)/影响系数a1＝(2400-2381-98.18*0)/54.55＝0.35；
第三漏板分区对应温度调整值C＝(目标纱团号数-纱团称量号数c-影响系数b1*温度调整值B)/影响系数a1＝(2400-2467-98.18*0)/54.55＝-1.23；
可将计算出的每个漏板分区对应的温度调整值可经过以太网通讯传给PLC控制系统，PLC控制系统通过MODBUS通讯传给DCS。
DCS保存传输过来的调整温度值，根据温度调整值调整所需要设定的温度，并实时获取拉丝机系统中的拉丝机换筒信号，检测到换筒信号时，调整改变每个漏板分区对应的的实际温度，从而控制下一个生产的纱团称量号数。
本发明的纱团号数在线控制方法，是基于DELTAV(数字自动化系统)针对池窑通路温度，通过分析和多次实验建立MPC预测模型的方法来稳定池窑通路的玻璃液温度，并通过在线计算出更为适宜的第N漏板分区对应的温度，通过采集拉丝机换筒信号，等待换筒信号来临时对第N漏板分区对应的漏板分区的温度进行调整，避免在拉丝的过程中受温度调整而引起号数变动，实现了对各个漏板分区区域的温度进行精确控制，从而大大提高了玻纤的整体品质。
上面描述的内容可以单独地或者以各种方式组合起来实施，而这些变型方式都在本发明的保护范围之内。
需要说明的是，在本文中，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，从而使得包含一系列要素的过程、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。
最后应说明的是：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 (4)

1.一种纱团号数在线控制方法，其特征在于，所述方法包括：
基于目标纱团号数，根据拉丝参数计算出第N漏板分区的当前纱团的纱团称量号数，其中，N为大于等于1的正整数，N为漏板分区编号；
根据所述纱团称量号数，计算第N漏板分区对应的温度调整值，以调整第N漏板分区的温度。
2.如权利要求1所述的纱团号数在线控制方法，其特征在于，
所述拉丝参数包括：干基重量；
所述基于目标纱团号数，根据拉丝参数计算出第N漏板分区的当前纱团的纱团称量号数包括：
纱团称量号数＝第N漏板分区的当前纱团的称量重量*(1-水份/100)*目标纱团号数/干基重量)。
3.如权利要求2所述的纱团号数在线控制方法，其特征在于，
所述拉丝参数还包括：拉丝流量、分拉数；N＝3；其中，漏板分区包括第一漏板分区、第二漏板分区和第三漏板分区；其中，第二漏板分区为控制漏板分区整体温度的主漏板，第一漏板分区为对漏板分区局部温度进行调节的第一辅助漏板，第三漏板分区为对漏板分区局部温度进行调节的第二辅助漏板；
所述计算第N漏板分区对应的温度调整值包括：
第二漏板分区对应温度调整值B＝(目标纱团号数-纱团称量号数b)/影响系数c1；
第一漏板分区对应的温度调整值A＝(目标纱团号数-纱团称量号数a-影响系数b1*温度调整值B)/影响系数a1；
第三漏板分区对应温度调整值C＝(目标纱团号数-纱团称量号数c-影响系数b2*温度调整值B)/影响系数a2；
式中，影响系数a1＝(目标纱团号数*温度系数b1*分拉数)/拉丝流量；
影响系数a2＝(目标纱团号数*温度系数b2*分拉数)/拉丝流量；
影响系数b1＝(目标纱团号数*温度系数a1*分拉数)/拉丝流量；
影响系数b2＝(目标纱团号数*温度系数a2*分拉数)/拉丝流量；
影响系数c1＝(目标纱团号数*温度系数c1*分拉数)/拉丝流量；
其中，温度系数a1：代表第二漏板分区的温度对第一漏板分区的温度所产生的温度变化量对所生产的纱团成型号数的影响值；温度系数a2：代表第二漏板分区的温度对第三漏板分区的温度所产生的温度变化量对所生产的纱团成型号数的影响值；温度系数b1：代表第一漏板分区的设定温度与第一漏板分区的实际温度的温度差值对所生产的纱团成型号数的影响值；温度系数b2：代表第三漏板分区的设定温度与第三漏板分区的实际温度的温度差值对所生产的纱团成型号数的影响值；温度系数c1：代表第二漏板分区的设定温度与第二漏板分区的实际温度的温度差值对所生产的纱团成型号数的影响值；纱团称量号数a为第一漏板分区的当前纱团的纱团称量号数；纱团称量号数b为第二漏板分区的当前纱团的纱团称量号数；纱团称量号数c为第三漏板分区的当前纱团的纱团称量号数。
4.如权利要求1所述的纱团号数在线控制方法，其特征在于，所述方法还包括：建立MPC预测模型控制池窑通路的玻璃液温度，
其中，所述MPC预测模型的干扰变量为以下一种变量或多个变量的组合：漏板投用数量、燃气热值、上游玻璃液温度；所述MPC预测模型的操作变量为燃气流量；所述MPC预测模型约束变量为通路空间温度；所述MPC预测模型的被控变量为玻璃液温度。
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