CN111701698A - 一种水泥磨系统及其自动寻优控制系统和方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种水泥磨系统的自动寻优控制系统，用于控制水泥磨系统的运行，包括：总进料模块，根据稳流仓仓重和出磨斗提电流控制总喂料量；双杠杆进料装置模块，根据辊压机电流和辊压机斗提电流控制进料装置开度；循环风机模块，根据出磨斗提电流和主电机电流控制循环机转速；V选入口阀门挡板，根据总喂料量控制所述V选入口阀门挡板；选粉机模块，根据细度质量控制选粉机转速；系统风机模块，根据细度质量控制系统风机转速；比表面积预测模块，根据比表面积变化趋势采取相应措施；比表面积自动寻优模块，实时预测和控制多个过程参数和计算比表面积。本发明可以增加产量、减少特定的能源消耗、稳定质量、提高水泥生产企业经济效益。

Description

一种水泥磨系统及其自动寻优控制系统和方法

技术领域

本发明涉及水泥生产领域，特别是涉及一种水泥磨系统及其自动寻优控制系统和方法。

背景技术

水泥生产工艺流程包括三道工序：水泥原料磨、水泥烧成和水泥磨。

其中，水泥磨的工序是：配料、粉磨、选粉、输送。根据不同的水泥品种，设定相应的物料配比，配好的混合料进入稳流仓再喂入辊压机，从辊压机出来的物料进入V型选粉机，粗颗粒经V型选粉机下部回到稳流仓，较小的颗粒进入球磨机。经球磨机粉磨后的物料进入O-Sepa选粉机(O-Sepa选粉机是于1979年由日本小野田公司开发的，也称“第三代高效选粉机”)，粗颗粒物料重新喂入球磨机中继续研磨，合格的细粉被收集输送至成品库。

上述水泥磨系统的自动控制存在问题有：

(1)大部分研磨过程参数都有较长的延时性；

(2)比表面积、细度都没有被连续测定；

(3)不同的操作员有不同的操作习惯；

(4)对操作员来说，最迫切的需求是找到一个操作状态可以符合各种要求和工况限制；

(5)传统的专家系统难以找到最佳的解决方案，因为其不能充分地平衡各种操作的复杂性。

因此，各水泥生产企业对水泥磨系统工况的判断，依赖于操作员对粉磨系统各温度压力等工艺参数的判定，由于缺乏数据支撑，很难寻找到较优的控制方法，系统稳定性和能耗指标不能得到保证。

发明内容

基于此，有必要针对在现有水泥磨系统存在的问题，提供一种水泥磨系统的自动寻优控制系统。

本发明公开的一种水泥磨系统，包括稳流仓、辊压机、球磨机、第一选粉机、第二选粉机以及收尘器，将配好的混合料送入所述稳流仓后再通过入料皮带传送至入辊压机斗提，并经过所述入辊压机斗提喂入辊压机，从所述辊压机出来的物料通过入磨皮带进入所述第一选粉机，经过所述选粉机出来的粗颗粒物料回到所述稳流仓，小颗粒物料进入所述球磨机，并经过所述球磨机粉磨后通过斜槽进入所述第二选粉机进行选粉，合格的细粉经过所述收尘器后输出成品。

本发明还同时公开了一种水泥磨系统的自动寻优控制系统，所述自动寻优控制系统用于控制所述水泥磨系统的运行，所述自动寻优控制系统包括：

总进料模块，用于根据稳流仓仓重和出磨斗提电流控制总喂料量；

双杠杆进料装置模块，用于根据辊压机电流和辊压机斗提电流控制进料装置开度；

循环风机模块，用于根据出磨斗提电流和主电机电流控制循环机转速；

V选入口阀门挡板，用于根据总喂料量控制所述V选入口阀门挡板；

选粉机模块，用于根据细度质量控制选粉机转速；

系统风机模块，用于根据细度质量控制系统风机转速；

比表面积预测模块，用于根据比表面积变化趋势采取相应措施；

比表面积自动寻优模块，用于实时预测和控制多个过程参数和计算比表面积。

本发明还公开了一种水泥磨系统的自动寻优控制系统的自动寻优方法，包括如下步骤：

步骤S1，通过运行控制设备采集多组目标机组运行数据；

步骤S2，按照预设的工况边界将所述多组目标机组运行数据划分为多个样本组；

步骤S3，选取输入参数和输出参数；

步骤S4，为每个样本组对应的工况构建对应的神经网络模型；

步骤S5，使用神经网络模型拟合每种工况下的输入输出关系；

步骤S6，设定设置操作量的上下限边界，作为寻优范围；

步骤S7，使用智能寻优算法计算不同工况下的机组状态量对应的综合电耗；

步骤S8，计算不同工况下综合电耗最低时对应的可操作量组合；

步骤S9，添加不同工况的下综合电耗最低的可操作量组合到标杆值库。

本发明提供的水泥磨系统及其自动寻优控制方法，可以实现通常工艺状况下24小时不间断运行，并且对于温度、压力等指标，不依靠操作员给出设定值，而是根据用户给定的大目标通过自动寻优计算出最佳设定值，以达到增加产量、减少特定的能源消耗、稳定质量、提高水泥生产企业经济效益。

附图说明

图1为一个实施例中水泥磨系统的示意图；

图2为一个实施例中水泥磨系统的自动寻优控制系统的框图；

图3为一个实施例中自动寻优控制系统的网络架构图；

图4为一个实施例中自动寻优控制系统的总体结构图；

图5为一个实施例中比表面积预测模块的框图；

图6为一个实施例中自动寻优控制系统的流程图；

图7为一个实施例中神经元模型图；

图8为一个实施例中多层神经元网络图；

图9为本发明应用多层神经元网络图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

图1为一个实施例中水泥磨系统的示意图，如图所示。一种水泥磨系统，包括稳流仓、辊压机、球磨机、第一选粉机、第二选粉机以及收尘器，将配好的混合料送入所述稳流仓后再通过入料皮带传送至入辊压机斗提，并经过所述入辊压机斗提喂入辊压机，从所述辊压机出来的物料通过入磨皮带进入所述第一选粉机，经过所述选粉机出来的粗颗粒物料回到所述稳流仓，小颗粒物料进入所述球磨机，并经过所述球磨机粉磨后通过斜槽进入所述第二选粉机进行选粉，合格的细粉经过所述收尘器后输出成品。其中，第一选粉机可以是V型选粉机，第二选粉机可以是O-Sepa选粉机。

图2为一个实施例中水泥磨系统的自动寻优控制系统的框图，如图所示。一种水泥磨系统的自动寻优控制系统，所述自动寻优控制系统用于控制所述水泥磨系统的运行，所述自动寻优控制系统包括总进料模块、双杠杆进料装置模块、循环风机模块、V选入口阀门挡板、选粉机模块、系统风机模块、比表面积预测模块以及比表面积自动寻优模块。

其中，总进料模块用于根据稳流仓仓重和出磨斗提电流控制总喂料量。如果稳流仓仓重高，则减少总喂料量；如果出磨斗提电流高，则减少总喂料量。

在一定工况下，球磨机的产量并不存在料量的增加而持续增大，实际上球磨机存在最大产量料位点，即最佳工作点。虽然球磨机的料位和产量特性曲线存在着极值特性，但是无法用公式表达，而且会随外界因素(例如物料、工况、机械磨损等)的变化而变化，特性曲线会发生漂移，但仍存在最佳工作点。根据粉磨过程运行存在最大产量这一特性，采用自动寻优控制算法，对球磨机的最佳料位点进行搜索，以找到最大产量的方向，逐渐向最佳料位点靠近。自动寻优控制属于控制的上层，对下层控制回路的操作目标进行设定，以保证系统运行在最佳状态。

其中，双杠杆进料装置模块用于根据辊压机电流和辊压机斗提电流控制进料装置开度。如果出辊压机电流低，则增加进料装置开度；如果出辊压机斗提电流低，则增加进料装置开度。

其中，循环风机模块用于根据出磨斗提电流和主电机电流控制循环机转速。如果出磨斗提电流低，则增加循环风机转速；如果主电机电流太高，则增加循环风机转速。

物料在球磨机内的停留时间主要由物料的流动速度来决定，停留时间长容易造成过粉磨，停留时间短容易造成细度或者比表面积不合格，循环负荷同样对球磨机产量、质量有至关重要的作用，过大或者过小的循环负荷都会导致球磨机产量下降。

其中，V选入口阀门挡板用于根据总喂料量控制所述V选入口阀门挡板。如果总喂料量增加，则增加V选入口阀门挡板。

其中，选粉机模块用于根据细度质量控制选粉机转速。如果细度较差，则增加选粉机转速。

其中，系统风机模块用于根据细度质量控制系统风机转速。如果细度较差，则减少系统风机速度。

在上述主要被控变量中，对于无法直接连续得到的比表面积，使用软仪表的方法进行预测，以实现稳定产品质量，提高产量，节约电耗的目的。

其中，比表面积预测模块用于根据比表面积变化趋势采取相应措施。通过密切监测比表面积变化趋势，在比表面积较低时积极采取措施。当比表面积较高时采取措施增加产量。

进一步的，水泥磨系统的自动寻优控制系统对于水泥磨的优化目标主要是维持水泥磨的稳定性，一旦水泥磨达到稳定运行状态后则要求就变为降低其能耗。自动寻优控制系统的目的就是在稳定的前提下，进一步优化目标设定点，如比表面积、稳流仓仓重的目标。通过对球磨机生产过程的监视和控制，可减小生产过程中的波动，提升球磨机的负荷并降低单位能耗。

其中，比表面积自动寻优模块用于实时预测和控制多个过程参数和计算比表面积。本发明所述自动寻优控制系统的应用程序可实时预测和控制多个过程参数，其工作频率非常高，可高效精确地计算出比表面积，并将内部预测结果做为被控变量，最大限度增加产量，降低电能消耗。

比如，喂料模块最终控制喂料量，循环风机最终控制循环风机，几个模块输出的结果的关系如图1所示。

综上，本发明所述水泥磨系统的自动寻优控制系统的主要任务稳定稳流仓仓重，稳定出磨斗提电流，球磨机压差，出磨水泥比表面积，最大限度提高产量，并保证水泥品质。

并且，通过控制进料量、选粉机转速、辊压机仓压等，实现球磨机出口水泥颗比表面稳定，在满足颗质量要求和磨机电流、压差等约束条件下实现产能最大化，稳定成品质量，减少熟料的掺量，降低球磨机单位产品电耗。

水泥磨系统自动寻优控制系统是在DCS(Distributed Control System，简称DCS，分布式控制系统)控制系统的基础上建立上位机，实施多变量模型预测控制。采用OPC(OLEfor Process Control，简称OPC)接口与DCS双向通讯。为便于操作人员操作和技术人员的维护需要，建立了专用的人机操作画面，该系统的网络架构如图3所示。

上层为APC(Advanced Process Control，简称APC)服务器(APC Server)，并建立APC-GUI Server(Console)人机操作画面，中间层是防火墙(Fire Wall) 和OPC服务器(OPCServer)，底层是工作站(Operating Station)，控制回路采用比例、积分和微分(PID)控制。

其中，本发明可以采用水泥行业常用的APC优化系统软件。APC优化系统软件是一个集成软件包，APC优化系统采用多变量非线性控制技术，其核心为神经元网络。

自动寻优是寻求一组使评价生产过程的目标函数达到最优，同时又满足各项生产约束要求的操作参数，即寻求生产过程中各个装置控制系统的最优设定值，以使整个系统运行于最优工况。以下以水泥粉磨的APC先进控制和优化技术：

I-Optimizing：优化I-Controlling中的控制器参数，优化料位、循环负荷等运行状态；

I-Modeling：建立料位软测量模型及优化控制模型；

I-Data Acquiring：获取生产过程运行数据，并进行处理；

I-Controlling：对生产过程实施先进控制，控制输出控制入磨喂料量、选粉机转速及风机挡板或转速。

基于Modeling技术，在粉磨系统运行参数的基础上实现料位与料位分布检测，粉磨系统运行状态(物料流速及循环负荷)检测，同时进行粉磨系统故障诊断。

基于I-Controlling技术进行磨机料位与料位分布控制、磨机内通风量和循环负荷控制，保证控制性能和调节品质，实现系统安全、稳定运行。

基于I-Optimizing技术进行粉磨系统动态优化，在满足系统安全的前提下，优化磨机料位与料位分布、物料流速和循环负荷，提高磨机产量，实现粉磨系统经济运行。

综上，本发明采用DCS控制系统实现制粉过程优化控制，简化了运行操作，降低维护工作量。

图4为一个实施例中自动寻优控制系统的总体结构图，如图所示。质量控制器根据输入的化验值和质量目标，控制打散机转速和排风机转速。提升机控制根据输入的斗式提升机电流和填充率控制根据输入的填充率一起控制喂料。优化器根据配比指标和过程数据进行优化。

本发明所述水泥磨系统的自动寻优控制系统主要目的是保持稳流仓下料的稳定与仓位的安全，稳定出磨斗提电流确保水泥磨良好状态。

控制器主要实施方式如下：综合考虑循环风阀开度与稳流仓仓重，总喂料量与稳流仓仓重的关系，调节水泥磨投料量；制作循环风阀与出磨斗提电流的模型，降低电流的波动。

工艺工程师可以设置稳流仓的仓重与出磨斗提电流的范围，控制器会计算出相应的目标值实行设定点控制。

稳流仓控制中循环风阀开度是控制器的前馈变量。在它发生变化时，控制器会预先调节总喂料量，来保持稳流仓控制的稳定。

通过软仪表实时计算出比表面积，并根据比表面积实时调整选粉机转速，主排风机转速，进而最大化进料量。

图5为一个实施例中比表面积预测模块的框图，如图所示。水泥粉磨过程是一个高度非线性和不稳定的过程，通常会偏离目标细度，从而产生不均匀的最终产品。专家优化控制系统一个主要的效益点在于降低成品细度(比表面积)的标准偏差，让细度尽可能的靠近实验室给定的目标。

水泥质量不稳定主要是由于水泥细度连续或高频率不足造成的测量死区，这些质量反馈测量对于连续调整进料和分离器(打散机)速度之间的最佳设定点组合至关重要。在系统下，主要的策略是通过在高频率下提供推断的测量来减少死区时间。它可以用作优化器的动态输入，优化器将继续对选定的操作执行正确的调整。这将使磨机高效地运行，而不用增加任何水泥磨机设备。

为了预测细度，很多关键参数将被监控，过程输入和控制器输出之间的关联度将被定义，典型的输入比如选粉机(打散机)转速、磨机压差、进料量、磨电流等等主要的可能会影响细度结果的执行机构。一个“软传感器”模型从一组与输出具有强相关性的输入来推断细度(比表面积)。

因此，采集的数据包括配料数据、出磨斗提电流、选粉机转速电流和系统风机转速等过程数据以及实验室结果(包括实践经验总结的数据等)，将这些采集的数据通过APC优化系统的神经元网络计算出比表面积。

本发明一个实施例中，神经元模型如图7所示，计算模块∑根据输入x1， x2，x3，x4以及权重w1，w2，w3，w4进行计算。f为输出模型，以参数y 进行输出。

本发明一个实施例中，多层神经元网络如图8所示，每一层完全连接到下一层。

本发明一个实施例中，本发明应用多层神经元网络如图9所示，比如本发明对压差控制，根据喂料量、成分配比等参数确定压差的变化，进而提前进行控制。

图6为一个实施例中自动寻优控制系统的流程图，如图所示。本发明所述水泥磨系统的自动寻优模块的目的，是在稳定操作的前提下进一步优化设定点的目标，如为出磨斗提电流、稳流仓仓重、磨机压差等关键参数提供最佳设定值，从而实现经济运行的目标，包括如下步骤：

步骤S1，通过运行控制设备采集多组目标机组运行数据。

步骤S2，按照预设的工况边界将所述多组目标机组运行数据划分为多个样本组。

步骤S3，选取输入参数和输出参数。

步骤S4，为每个样本组对应的工况构建对应的神经网络模型。

步骤S5，使用神经网络模型拟合每种工况下的输入输出关系。

步骤S6，设定设置操作量的上下限边界，作为寻优范围。

步骤S7，使用智能寻优算法计算不同工况下的机组状态量对应的综合电耗。

步骤S8，计算不同工况下综合电耗最低时对应的可操作量组合。

步骤S9，添加不同工况的下综合电耗最低的可操作量组合到标杆值库。

比如，采集出磨斗提电流，稳流仓仓重，磨机压差为关键运行数据，选取产量为输入，然后根据不同的产量边界进行分组；选取电耗为输出，然后对每个样本组进行神经网络建模，分析各个关键运行数据在当前样本组内与电耗的关系；选取当前样本组工况下电耗最低时的磨斗提电流，稳流仓仓重，磨机压差组合，添加到可操作量组合到标杆值库用于控制。

以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (3)

1.一种水泥磨系统，包括稳流仓、辊压机、球磨机、第一选粉机、第二选粉机以及收尘器，其特征在于，将配好的混合料送入所述稳流仓后再通过入料皮带传送至入辊压机斗提，并经过所述入辊压机斗提喂入辊压机，从所述辊压机出来的物料通过入磨皮带进入所述第一选粉机，经过所述选粉机出来的粗颗粒物料回到所述稳流仓，小颗粒物料进入所述球磨机，并经过所述球磨机粉磨后通过斜槽进入所述第二选粉机进行选粉，合格的细粉经过所述收尘器后输出成品。

2.一种基于权利要求1所述的水泥磨系统的自动寻优控制系统，所述自动寻优控制系统用于控制所述水泥磨系统的运行，其特征在于，所述自动寻优控制系统包括：

总进料模块，用于根据稳流仓仓重和出磨斗提电流控制总喂料量；

双杠杆进料装置模块，用于根据辊压机电流和辊压机斗提电流控制进料装置开度；

循环风机模块，用于根据出磨斗提电流和主电机电流控制循环机转速；

V选入口阀门挡板，用于根据总喂料量控制所述V选入口阀门挡板；

选粉机模块，用于根据细度质量控制选粉机转速；

系统风机模块，用于根据细度质量控制系统风机转速；

比表面积预测模块，用于根据比表面积变化趋势采取相应措施；

比表面积自动寻优模块，用于实时预测和控制多个过程参数和计算比表面积。

3.一种基于权利要求2所述的水泥磨系统的自动寻优控制系统的自动寻优方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤S1，通过运行控制设备采集多组目标机组运行数据；

步骤S2，按照预设的工况边界将所述多组目标机组运行数据划分为多个样本组；

步骤S3，选取输入参数和输出参数；

步骤S4，为每个样本组对应的工况构建对应的神经网络模型；

步骤S5，使用神经网络模型拟合每种工况下的输入输出关系；

步骤S6，设定设置操作量的上下限边界，作为寻优范围；

步骤S7，使用智能寻优算法计算不同工况下的机组状态量对应的综合电耗；

步骤S8，计算不同工况下综合电耗最低时对应的可操作量组合；

步骤S9，添加不同工况的下综合电耗最低的可操作量组合到标杆值库。

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