CN1492210A - 氧化铝熟料烧结回转窑智能控制方法 - Google Patents

Abstract

氧化铝熟料烧结回转窑智能控制方法，涉及一种工业热工过程自动控制，特别是氧化铝熟料烧结回转窑生产过程的智能控制方法。其特征在于该方法是采用智能预测、协调、自适应、多目标决策、多模态控制技术在工业控制计算机上应用控制系统软件对氧化铝熟料烧结回转窑进行自动控制。本发明的控制系统在改善燃烧状况、维持窑操作稳定性、保证熟料质量三个方面都取得了令人满意的效果。保证了熟料烧成生产的科学性、平稳性，达到长期稳定热工制度，稳定了熟料质量，提高熟料窑运转率，提高燃烧效率，减少环境污染，降低煤耗的长期效果，并为提高窑的台时产能奠定了基础。

Description

氧化铝熟料烧结回转窑智能控制方法

所属技术领域

氧化铝熟料烧结回转窑智能控制方法，涉及一种工业热工过程自动控制，特别是氧化铝熟料烧结回转窑生产过程的智能控制方法。

背景技术

氧化铝生产工艺根据处理矿石的特点主要包括拜尔法、烧结法和拜尔、烧结联合法。在烧结法或联合法中的烧结法生产流程是专门为处理低品位铝矿和拜尔法赤泥而设计的，主要包括熟料烧成、熟料溶出、精液制备、分解和蒸发等主要的生产工序。其中，熟料烧成是烧结法、混联法(联合法)氧化铝生产的关键工序。熟料烧结生产是以回转窑为中心组织的。

在熟料烧结过程中，成分铝土矿、拜耳法赤泥、碱粉、石灰石、煤的生料浆用料浆泵经安装在窑尾的喷枪呈雾状喷入熟料窑内，煤粉从窑前的喷煤管与鼓风机送来的一次风结合形成气固两相流喷入窑内，并与由冷却机吸入的“二次风”一起燃烧，产生的热量与生料浆逆向而行，生料浆经过烘干、预热、分解、烧成、冷却过程，在1200℃～1300℃温度下组分发生化学反应，生成可溶性铝酸钠和铁酸钠，在熟料溶出工序溶出，而有害成分则生成不溶性的原硅酸二钙和钛酸钙等化合物而分离。

熟料窑中的烧结反应是在高温下进行的。熟料窑的热能由煤粉燃烧产生，所以熟料烧结工序设有煤粉制造系统。煤粉制造系统的主要设备有：皮带运输机、原煤仓、电磁振动给料机、煤磨、热电排粉机、粗粉器、细粉器和煤粉仓等。

由于采用喷入法喂料，在熟料排出的烟气中挟带大量生料。这一部分生料的数量相当于熟料重量的70％～110％。因此，熟料烧结工序必须进行很好地收尘。排烟收尘系统为三级收尘，即重力收尘、旋风收尘和电收尘。设备有旋风收尘器、排烟机、电收尘器和烟囱等。收集的窑灰由返灰螺旋输送机和提升机再返回窑内。

生料在熟料窑中反应是分阶段进行的。由于熟料窑有一定的斜度和转速，生料在向窑前移动过程中，经过烘干、预热、分解、烧成及冷却几个阶段，熟料窑也大致对应地分为烘干带、预热带、分解带、烧成带及冷却带。烘干带的主要作用是烘干生料浆中的物理水，生料浆一般含物理水38～40％。生料浆烘干后就称生料。预热带的主要作用是除去生料中的结晶水。分解带的作用主要是石灰石加热分解和开始部分固相反应。烧成带：长5～15米。物料被煤粉燃烧火焰直接加热。物料的烧结温度达1200～1300℃。火焰温度在1500℃左右。这一带的作用是将生料烧结成熟料。冷却带的作用是熟料与二次空气进行热交换，二次空气温度在400～500℃。熟料被冷却到1000℃，经过冷却带后，进入冷却机中进一步冷却。

优质、稳产、高产、低耗是熟料烧结回转窑的生产目标。在生产中，生料成份与烧成带的温度是影响熟料质量的主要因素。生料的烧结温度取决于生料的成份，生料成份改变，烧结温度及烧结温度范围也应随之改变。此外，煤粉带入的灰份、生料粒度、物料在烧成带停留时间等，对熟料质量也有影响。

目前在氧化铝熟料烧结回转窑智能统控制技术中，哈萨克斯坦的帕达洛夫厂在设计先进的熟料烧成工艺基础上，采用建立严格热平衡机理模型的方法，在半工业实验窑上进行了大量的实验分析，实现了熟料烧成回转窑的自动控制，但该工艺和控制方法并不适合于生料成分、煤质成分波动大的生产条件。

国内一些大的氧化铝厂在熟料窑的自动控制技术应用方面做过一些有意义的实践，但目前大部分熟料窑处于人工或半自动控制状态，由此导致生产不稳定、设备运转率低和产能低、熟料质量不稳定、收尘效果不理想等问题。由于传统的测温热电偶因窑体的旋转而难以安装应用，目前烧成带温度的测量方法主要有两种：一种是在回转窑窑头前安装非接触式的红外或光纤比色测温仪测量烧成带温度，实际只能检测到烧成带与冷却带之间物料的温度，且窑内烟雾及粉尘干扰造成测量误差较大；另一种方法是，采用计算机数字图像处理技术，结合看火人员的操作经验，对摄像机捕捉的看火图像信号进行量化处理，提取火焰温度等级信息，以此作为烧成带温度的间接测量信息，这种方法受窑况变化影响较大。

另外，在控制方法方面，主要采用模糊控制与PID控制相结合的方法，实现烧成带温度的单回路控制，但这种传统控制器结构和知识表达形式单一，难以处理复杂系统控制所需要的启发性知识，在控制性能上表现为抗干扰能力差、调节速度慢，超调大，在生产边界条件如燃料或料浆的成分或其它工艺条件波动时，实用性和适应性差，只有在窑况比较稳定条件下才能投运，自动投运率较低。

由于熟料窑体积庞大，物理化学反应过程复杂、热量传递过程复杂，运行条件与工况变化大如窑内衬、窑皮的厚薄、生料浆流量、水分、成分、燃料煤质等变化频繁；由于干扰严重，控制变量之间耦合严重，存在非线性、时变、大惯性、大时滞，难以建立某一输入对于输出的数学模型；控制变量如给煤机转速、排烟机风门开度、下料量、窑速等之间耦合严重；基于数学模型的、或增益恒定的控制方法如PID，MPC控制方法适应能力差。回转窑过程存在检测手段有限、且测量干扰严重、大时滞、非线性等控制难题而难以实现自动控制，在很大程度上依赖于人工技巧和经验。基于常规检测手段的控制系统要代替人工看火手动操作是一种挑战。

发明内容

本发明的目的是为了克服上述已有技术存在的不足，提供一种能有效提高氧化铝回转窑烧结生产的科学性、降低操作人员的劳动强度、提高整个氧化铝回转窑烧结过程的自动化水平、生产效率和经济效益，提高熟料窑的运转率、熟料质量、降低能耗的氧化铝熟料烧结回转窑智能控制方法。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的。

氧化铝熟料烧结回转窑智能控制方法，其特征在于该方法是采用智能预测、协调、自适应、多目标决策、多模态控制技术在工业控制计算机上应用控制系统软件；该方法是通过下面的软、硬件控制设置来实现的，硬件控制设置有检测仪表、执行机构、工业控制计算机；软件控制设置-即控制系统软件，由特征信息预处理、特征模式集、控制算法集、推理机构、人机协调接口组成；其中特征信息预处理包含烧成带温度低通滤波、智能滤波，变时间尺度处理特征信息，特征数据包含烧成带温度及变化，窑尾温度及变化，烟气O₂含量，用煤水平；特征模式集包括软开关程序控制器触发特征模式类、自适应模糊控制器触发特征模式类、自适应预测控制器触发特征模式类、工况匹配风煤协调控制器触发特征模式类；控制算法集由软开关程序控制器、自适应模糊控制器、自适应预测控制器、调度器和工况匹配风煤协调控制器组成；人机协调接口允许操作人员根据生产设备状况及生产条件对控制系统的自动调节范围给予约束限定，确保控制系统的可靠运行，同时可以在控制系统运行于自动控制方式下时进行必要的人工干预操作，而不需要切换为手动控制方式，使得操作人员可以连续地最大限度地利用专家控制系统的功能，提高了系统的用户友好性和适应能力，实现了人机紧密结合，人机优势互补。

氧化铝熟料烧结回转窑智能统控制方法，其特征在于检测仪表主要包括在回转窑窑头前安装红外或光纤比色测温仪或任意一种非接触式测温仪表；还包括烟气O₂含量取样分析仪表装置。

氧化铝熟料烧结回转窑智能统控制方法，其特征在于控制算法集中的软开关程序控制器：其一，基于相对快时间尺度处理的特征信息如烧成带温度等级及下降趋势进行综合判断，可以快速触发控制器及时加减煤量；其二，加减煤量幅度是根据控制器记忆的用煤水平目标值、当前用煤水平及人工预设用煤幅度，按窑热量供需平衡原则计算；且考虑了软开关误判断情况下的处理方法。

氧化铝熟料烧结回转窑智能统控制方法，其特征在于控制算法集中的自适应模糊控制器基于相对慢时间尺度处理的特征信息如烧成带温度偏差及变化，包括2个环节：基础控制器和自适应修正控制器；基础控制器的基本控制算法可采用PID控制或模糊控制算法，可以通过在基本控制算法基础上增加死区处理和参数自适应功能，在快速性与稳定性如抗测量噪声干扰能力方面达到满意的择衷；自适应修正控制器根据过程处于12种不同的工况特征模式下对煤量调节量进行自适应修正，同时考虑采用“用煤水平”作为调度变量，实现自适应、变结构的多模态切换，从而提高稳定性，以模仿人操作的模糊性、容忍度，如用煤水平相对高时，侧重减煤；用煤水平越低，减煤越谨慎，侧重预加煤。

氧化铝熟料烧结回转窑智能统控制方法，其特征在于控制算法集中的自适应预测控制器利用“用煤水平目标值”特征记忆信息，根据当前用煤水平与目标值之间的偏差及烧成带温度的特征信息调节用煤水平，克服窑过程控制对象具有的测量特殊性、干扰严重、大滞后、大惯性，保证窑热量供需平衡，热工制度稳定。

氧化铝熟料烧结回转窑智能统控制方法，其特征在于控制算法集中的调度器，负责软开关程序控制器、自适应模糊控制器与自适应预测控制器之间的协调问题，基于多目标决策，按目标优先权将三者集成起来，输出煤量调节量至工况匹配风煤协调控制器。

氧化铝熟料烧结回转窑智能统控制方法，其特征在于控制算法集中的工况匹配风煤协调控制器，基于保证熟料质量、保持窑热工制度稳定、改善燃烧状况三个方面多目标决策，根据被控变量烧成带温度、窑尾温度、烟气O₂含量组合的27种工况并归类简化为12种工况，对控制变量给煤量、二次风量进行协调控制。

氧化铝熟料烧结回转窑智能统控制方法，其特征在于推理机构采用前向推理方法。

本发明方法与现有技术相比，在烧成带温度检测手段上仍然采用了在窑前安装比色测温仪，但是通过综合运用智能建模与控制方法，明显提高了控制系统的控制性能如快速性、稳定性、抗干扰能力、适应能力和用户友好性。下面概括说明：

关键被控变量烧成带温度的检测采用窑前比色测温仪测取的烧成带物料温度作为主要参数，其它检测数据如窑头温度、窑尾温度辅助判断其变化趋势；并对窑前比色测温仪测取的烧成带物料温度进行了低通滤波、智能滤波；在软开关程序控制模式下引入的软开关程序控制误判断结束处理相当于对控制动作的校正滤波；程序控制分步骤减煤模式的引入防止了由于测温干扰、控制器频繁动作而导致用煤水平不断提高。以上方法的运用大大提高了控制系统的抗干扰性能。

具有不同控制节奏的控制器如软开关程序控制器、自适应模糊控制器、自适应预测控制器等利用了不同时间尺度处理的特征信息，以保证控制系统快速性和稳定性之间的满意择衷。

在自适应模糊控制器中采用“用煤水平”作为调度变量，实现自适应、变结构的多模态切换控制，从而提高稳定性，以模仿人操作的模糊性、容忍度，如用煤水平相对高时，侧重减煤；用煤水平越低，减煤越谨慎，侧重预加煤。

针对烧成带温度测量特殊性、干扰严重、大滞后、大惯性，引入自适应预测控制模式，将在大脑中建立起关于对象的预测模型转化为某种特征模式；借助于“用煤水平目标值”这一特征记忆信息，遵循能量守恒原理，调节用煤水平，保证窑热量传递平衡，热工制度长期稳定。

在确定了保证熟料质量、保持窑热工制度稳定、改善燃烧状况三个方面多目标优化指标的基础上，引入工况匹配风煤协调控制模式，采用智能协调控制技术，从整个回转窑生产过程中互相影响的各变量整体考虑，根据烧成带温度、窑尾温度、烟气O₂含量组合的不同工况，对给煤量、二次风量进行协调控制。

通过在自动方式下嵌入人工干预操作处理，操作人员可以在熟料窑生产边界条件如生料成分、煤质波动幅度大时进行必要的人工干预操作，这样可以发挥人工看火优势，通过人工调整用煤水平重新设置自动控制器的工作点，提高了系统的适应能力。通过设计人机接口，允许操作人员根据生产设备状况及生产条件对控制系统的自动调节范围给予约束限定，确保控制系统的可靠运行。

本发明中采用了智能数据处理与建模技术如智能滤波技术、多信息融合技术进行工况辨识，全面细致地建立了熟料窑生产过程工况模型。采用智能预测控制技术、智能自适应控制技术，智能协调控制技术、设计给煤量和风量控制器，解决了由于回转窑过程存在的特殊大惯性、关键工艺参数检测干扰严重且滞后、燃料及料浆成分波动剧烈等造成工艺参数控制性能恶化的控制难题，克服了常规控制系统结构和知识表达形式单一，难以处理复杂系统控制所需要的启发性知识，在生产边界条件如燃料或料浆的成分或其它工艺条件波动时，实用性和适应性差的缺点。通过设计人机协调接口实现了人机紧密结合，人机优势互补，表明了建立人机交互的智能优化控制系统是解决复杂工业过程的自动控制难题的有效途径及未来趋势。

附图说明

图1为本发明的方法的控制系统结构图。

图2为本发明方法的烧成带温度智能滤波处理示意图。

图3为常规模糊控制器的基本结构图。

图4为本发明的控制模式、控制动作示意图。

图5为本发明的控制系统运行流程框图。

具体实施方案

氧化铝熟料烧结回转窑智能控制方法，该方法是采用智能预测、协调、自适应、多目标决策、多模态控制技术在工业控制计算机上应用控制系统软件；该方法是通过下面的软、硬件控制设置来实现的，硬件控制设置有检测仪表、执行机构、工业控制计算机；软件控制设置-即控制系统软件，由特征信息预处理、特征模式集、控制算法集、推理机构、人机协调接口组成；其中特征信息预处理包含烧成带温度低通滤波、智能滤波，变时间尺度处理特征信息，特征数据包含烧成带温度及变化，窑尾温度及变化，烟气O₂含量，用煤水平；特征模式集包括软开关程序控制器触发特征模式类、自适应模糊控制器触发特征模式类、自适应预测控制器触发特征模式类、工况匹配风煤协调控制器触发特征模式类；控制算法集由软开关程序控制器、自适应模糊控制器、自适应预测控制器、调度器和工况匹配风煤协调控制器组成；人机协调接口允许操作人员根据生产设备状况及生产条件对控制系统的自动调节范围给予约束限定，确保控制系统的可靠运行，同时可以在控制系统运行于自动控制方式下时进行必要的人工干预操作，而不需要切换为手动控制方式，使得操作人员可以连续地最大限度地利用专家控制系统的功能，提高了系统的用户友好性和适应能力，实现了人机紧密结合，人机优势互补。

本发明方法是通过下面的软硬件控制设置来实现的，硬件控制设置包括检测仪表、执行机构、工业控制计算机。检测仪表主要包括在回转窑窑头前安装红外或光纤比色测温仪(或任意一种非接触式测温仪表)；还包括烟气O₂含量取样分析仪表装置。

为了便于阐述软件控制设置，将回转窑过程的完整自动控制方案划分为核心控制部分和辅助控制部分。核心控制部分采用专家控制系统，主要通过调节控制变量给煤量(给煤机转速)、二次风量(排烟机入口风门开度)实现对被控变量烧成带温度、窑尾温度、烟气O₂含量的控制；辅助控制部分可以采用常规控制方法如PI控制等实现生料浆流量(或压力)、一次风压力、一次风流量的单回路控制。

本发明的控制系统包括：特征信息预处理、特征模式集、推理机构、控制算法集、人机协调接口。

(一)特征信息预处理包含烧成带温度低通滤波、智能滤波方法，不同时间尺度处理特征信息，特征数据包含烧成带温度及变化，窑尾温度及变化，用煤水平。

1.烧成带温度低通滤波、智能滤波方法

回转窑烧成带温度是关键的被控变量。由于回转窑的特殊窑况，烧成带温度检测是回转窑自动控制的一个难点。本方案利用在窑前安装非接触式测温装置如红外或光纤比色测温仪，目前只能测取烧成带与冷却带之间的某点物料温度，因此随着物料的翻滚移动，经红外或光纤比色测温仪检测得到的信号变化频率较大，有明显的小幅度随机波动，且某些工况下粉尘烟雾干扰较严重。由于本发明控制方法依据的主要特征信息之一为这一温度检测值，为了防止因此而产生的控制器误动作，必须对该温度检测值首先采用一般低通滤波方法进行低通滤波。回转窑由于窑圈形成或窑尾结疤都会影响回转窑的通风特性，造成火焰在窑内窜动，使该温度检测值异常，这种因随机干扰而产生的瞬时波动并不真正反映烧成带内实际温度气氛变化，将对后续的模式识别造成干扰，因此对经低通滤波后的烧成带温度再设计特殊智能滤波处理。智能滤波器采用启发式规则进行大尖峰、尖峰、低谷滤波处理。举例：大尖峰滤波算法如下，滤波算法模块扫描周期为30s。

定义：烧成带温度原始测量值Ta，烧成带温度低通滤波值Tb，烧成带温度经大尖峰滤波值Tc，烧成带温度经滤波处理值Td。下文引用烧成带温度处，若不特别说明，则指Td。

IF(30s)烧成带温度低通滤波值的变化量＞＝ΔTb1(15℃)AND烧成带温度低

  通滤波值Tb＞＝烧成带温度上限设定值

THEN进行烧成带温度大尖峰滤波处理：当前烧成带温度经大尖峰滤波值Tc＝本次

    大尖峰滤波处理前一周期的烧成带温度低通滤波值Tb

IF烧成带温度低通滤波值Tb＜＝大尖峰滤波处理前一周期的烧成带温度低通滤波

  值Tb OR(烧成带温度低通滤波值变化平缓((30s)变化量＜ΔTb2)的次数达

  到或超过2周期AND烧成带温度低通滤波值Tb＜烧成带温度上限设定值)

THEN退出烧成带温度大尖峰滤波处理：当前烧成带温度经大尖峰滤波值Tc＝当前

    烧成带温度低通滤波值Tb

2.采用不同时间尺度处理特征信息：

特征模式集所利用的特征信息来自于回转窑过程工艺参数的原始检测值，根据需要加工处理成不同时间尺度的特征信息，这些原始检测值包含烧成带温度、窑尾温度、窑头温度、烟气O₂含量、用煤水平即给煤机转速；不同时间尺度的特征信息包含30s、2min烧成带温度变化量、窑尾温度变化量、窑头温度变化量；10min给煤机转速平均值等。具有不同控制节奏的控制器如软开关程序控制器、自适应模糊控制器、自适应预测控制器等利用了不同时间尺度处理的特征信息，以保证控制系统快速性和稳定性之间的择衷。

(二)特征模式集

由于回转窑的不确定特性，基于过程模型的控制方法无效。专家控制系统旨在建立操作者控制模型，可以证明人的控制是多模态的，而每个模态的切换是依据特征进行的，这种控制方式在不确定对象的控制中取得了较大的成功。通过用这些特征状态模式直观深刻地反映系统动态过程的工作运行状态，以便为智能控制决策提供依据，即为专家控制系统用以推理、判断的依据。本发明特征模式集部分包括：软开关程序控制器触发特征模式类、自适应模糊控制器触发特征模式类、自适应预测控制器触发特征模式类、工况匹配风煤协调控制器触发特征模式类。为了更全面更细致地描述系统的动态特征，每个特征模式类还划分成若干个子特征模式类，最终形成多级递阶结构的回转窑过程特征模式集合。下面分别予以说明，在控制算法集部分还将进一步详细说明：

为了便于说明各个特征模式类的定义和控制算法集部分各个控制器的工作原理(触发机制)，在全自动方式下(意味着至少给煤机调速和排烟机风门为自动方式)，将整个过程响应(控制器控制方式)划分为两大控制方式：软开关程序控制方式和模糊控制方式。

软开关程序控制方式(状态)和模糊控制方式(状态)的定义：

从整个过程响应的角度来看，当过程响应的特征是烧成带温度(基本)处于正常或高温状态，自适应模糊控制器工作调节煤量，过程处于模糊控制方式下；当过程响应的特征是烧成带温度迅速大幅度下降，则软开关程序控制器启动，退出模糊控制方式，进入软开关程序控制方式，软开关程序控制器按步骤按条件调节煤量；经过一段时间，烧成带温度缓慢上升，直至恢复正常，软开关程序控制器结束工作，退出软开关程序控制方式，进入模糊控制方式，自适应模糊控制器启动。

可以看出在不同控制方式下，有不同的控制器在工作。一方面由于烧成带温度测量的特殊性如熟料温度随机正常波动及测量具有一定滞后性，而窑看火操作具有其特殊性如加煤时机、加煤幅度的掌握很重要，火焰集中很重要，这就要求控制系统对温度变化趋势应极为敏锐，加减煤响应要快；另一方面，回转窑过程又是一个典型的大惯性过程，控制周期的选取不能太快。因此控制系统必须能在快速性和稳定性之间取得择衷。于是，控制系统实际上有两种或多种具有不同控制节奏的控制器在工作。

从涵盖的特征子模式角度来看，软开关程序控制方式下包括软开关程序控制启动子模式、软开关程序控制分步骤加煤过程子模式、软开关程序控制结束子模式。

自适应模糊控制器和自适应预测控制器工作于模糊控制方式下。

由于自适应预测控制器的主要目标是保持窑内热量供需平衡，其触发条件是当前用煤水平偏离用煤水平目标值的差值超过一定阈值。

工况匹配风煤协调控制器是基于工况特征触发的，由于由过程特征信息至12种工况划分的映射为满射，即每个采样时刻过程实时的特征信息都会对应一个工况特征，因此工况匹配风煤协调控制器触发特征模式遍历于整个过程响应。

1.12种工况子模式定义

在自适应模糊控制器触发特征模式类和工况匹配风煤协调控制器触发特征模式类的定义中都利用了12种工况子模式，下面对12种工况子模式定义给予说明：

根据回转窑过程操作机理，烧成带温度对熟料质量有决定性影响，窑尾温度是决定烘干带烘干能力的主要因素，影响窑操作的稳定性，烟气O₂含量反映窑内燃烧气氛，影响燃烧效率。三个变量都可以处在容许范围内、最低容许值以下或最高容许值以上，将可能有27种基本情况。本方案根据操作人员通过人机接口输入的烧成带温度、窑尾温度、烟气O₂含量上限、下限设定值，划分烧成带温度、窑尾温度、烟气O₂含量的高、低、正常范围。对应于这三个变量的实时检测值，都会得到相应的等级范围。比如：

IF烧成带温度＞烧成带温度上限设定值，THEN烧成带温度高

IF窑尾温度≤窑尾温度F限设定值，THEN窑尾温度低

IF烟气O₂含量下限设定值＜烟气O₂含量≤烟气O₂含量上限设定值，THEN烟气O₂含量正常

将可能的27种基本情况简化归类划分为12种工况子特征模式。比如：

IF烧成带温度低AND(O₂含量正常OR O₂含量高)AND窑尾温度低

THEN满足工况1特征模式

IF烧成带温度低AND(O₂含量正常OR O₂含量高)AND窑尾温度正常

THEN满足工况2特征模式

IF烧成带温度低AND(O₂含量正常OR O₂含量高)AND窑尾温度高

THEN满足工况3特征模式

IF烧成带温度正常AND窑尾温度低

THEN满足工况4特征模式

IF烧成带温度正常AND(O₂含量正常OR O₂含量高)AND窑尾温度正常

THEN满足工况5特征模式

IF烧成带温度正常AND窑尾温度高

THEN满足工况6特征模式

IF烧成带温度高AND窑尾温度低

THEN满足工况7特征模式

IF烧成带温度高AND窑尾温度正常

THEN满足工况8特征模式

IF烧成带温度高AND窑尾温度高

THEN满足工况9特征模式

IF烧成带温度低AND O₂含量低AND窑尾温度低

THEN满足工况10特征模式

IF烧成带温度低AND O₂含量低AND(窑尾温度正常OR窑尾温度高)

THEN满足工况11特征模式

IF烧成带温度正常AND O₂含量低AND窑尾温度正常

THEN满足工况12特征模式

2.软开关程序控制器触发特征模式类(简称软开关程序控制模式类)的定义

在软开关程序控制模式类的定义中，利用的特征信息包括烧成带温度的30s变化量，窑头温度的30s变化量，窑尾温度的30s变化量及各变量的瞬时检测值。以下不特殊说明，均为30s的特征信息。

工况特征信息--4种烧成带温度变化和窑头温度变化工况的定义：根据烧成带温度变化的上升、下降趋势和窑头温度变化的上升、下降趋势，组合出4种工况。当烧成带温度变化量绝对值达到M01，认为烧成带温度变化；当窑头温度变化量绝对值达到M02，认为窑头温度变化。由于烧成带温度测量的特殊性，对于冷却机类型为直筒型的回转窑系统，根据回转窑过程响应，若烧成带温度下降，同时窑头温度上升时，意味着烧成带温度下降的确信度要更大一些。若烧成带温度上升，同时窑头温度下降时，意味着烧成带温度上升的确信度要更大一些。上述变量之间的关联可以解释为：由于回转窑内热工平衡关系的变化导致了烧结物料厚度及流速发生变化，从而改变了二次风与高温熟料在冷却机内的热交换过程，引起二次风温上升或下降。

利用上述特征信息首先对软开关程序控制模式类定义中采用的工况综合判断条件进行了集中定义，共有12种软开关程序控制工况综合判断条件，比如：

软开关程序控制工况综合判断条件1(第一种软开关程序控制启动请求条件)：

IF(1)当前满足第一阶段条件，即

  ①在烧成带温度下降、窑头温度下降时，烧成带温度下降超过M01(如7℃)

  OR②在烧成带温度下降、窑头温度上升时，烧成带温度下降超过M02(如5

℃)

(2)①在满足第一阶段条件的基础上

   ②在烧成带温度下降、窑头温度上升时，烧成带温度下降超过M02(如5℃)

   ③烧成带温度低于设定值

THEN当前满足第一种软开关程序控制启动请求条件

软开关程序控制工况综合判断条件3(第三种软开关程序控制启动请求条件)：

IF①在烧成带温度下降、窑头温度下降时，或者烧成带温度下降、窑头温度上升时

  ②连续N1(如3)个周期内烧成带温度降幅超过M03(如25℃)

  ③烧成带温度低于下限设定值

THEN当前满足第三种软开关程序控制启动请求条件

软开关程序控制工况综合判断条件4(第一种软开关程序控制分步骤加煤限制条件)：

限制条件启动：

IF①当前尚未启动第一种软开关程序控制分步骤加煤限制条件

  ②在烧成带温度上升超过M04(如5℃)之后

  ③烧成带温度N2(如3)分钟内上升超过M05(如25℃)

THEN启动第一种软开关程序控制分步骤加煤限制条件

限制条件取消：

IF①当前已经启动第一种软开关程序控制分步骤加煤限制条件

  ②在烧成带温度下降超过M04(如5℃)之后

  ③烧成带温度N3(如2)分钟内下降超过M06(如10℃)

THEN取消第一种软开关程序控制分步骤加煤限制条件

软开关程序控制工况综合判断条件6(第一种软开关程序控制结束请求条件)：

IF①在烧成带温度上升、窑头温度下降时

  ②烧成带温度超过(设定值-M07(30℃))达到N4(如2)次

THEN当前满足第一种软开关程序控制结束请求条件

软开关程序控制工况综合判断条件9(第四种软开关程序控制结束请求条件)：

IF①烧成带温度连续超过设定值达到N5(如2)次

THEN当前满足第四种软开关程序控制结束请求条件

软开关程序控制工况综合判断条件10(第一种软开关程序控制误判断条件)：

IF①在软开关程序控制器启动后软开关程序控制期间5分钟内

  ②烧成带温度上升超过M08(如3℃)达到N6(如3)次

  ③烧成带温度超过(设定值-M09(如30℃))

THEN当前满足软开关程序控制误判断条件

在定义软开关程序控制工况综合判断条件的基础上，针对软开关程序控制方式下过程响应发展的阶段性特征，根据烧成带温度、窑尾温度以及用煤情况综合判断，具体定义4种软开关程序控制子模式类，分别命名为软开关程序控制启动子模式类(a1-a3)、软开关程序控制分步骤加煤过程子模式(b1)、软开关程序控制正常结束子模式(c1-c5)、软开关程序控制误判断结束子模式(d1-d2)，如：

软开关程序控制启动子模式a1：IF①当前处于全自动方式下模糊控制状态(方式)

                        ②当前满足第一种软开关程序控制启动请求条件

                        THEN软开关程序控制(方式或器)启动

软开关程序控制启动子模式a3：IF①当前处于全自动方式下模糊控制状态

                        ②当前满足第三种软开关程序控制启动请求条件

                        THEN软开关程序控制启动

软开关程序控制分步骤加煤子模式b1：IF①当前处于全自动方式下软开关程序控制状态

                            ②当前不存在第一种软开关程序控制分步骤加煤限制

                            ③当前不存在第二种软开关程序控制分步骤加煤限制

                            ④软开关程序控制器(本次软开关程序控制方式作用期

间)累计加煤量未达到总加煤幅度

                            ⑤烧成带温度低于烧成带温度下限设定值

                            THEN软开关程序控制分步骤加煤

软开关程序控制正常结束子模式c1：IF①当前处于全自动方式下软开关程序控制状态

                            ②N7(如30)分钟前窑尾温度等级正常或高

                            ③当前满足第一种软开关程序控制结束请求条件

                            THEN软开关程序控制正常结束

软开关程序控制正常结束子模式c4：IF①当前处于全自动方式下软开关程序控制状态

                            ②当前满足第四种软开关程序控制结束请求条件

                            THEN软开关程序控制正常结束

软开关程序控制误判断结束子模式d1：IF①当前处于全自动方式下软开关程序控制状态

                            ②当前满足第一种软开关程序控制误判断条件

                            THEN软开关程序控制误判断结束

3.自适应预测控制器触发特征模式类(或称程序控制分步骤减煤模式)

自适应预测控制器的主要目标是保持窑内热量供需平衡，其触发条件是当前用煤水平偏离用煤水平目标值的差值超过一定阈值。针对自适应预测控制器随工况发展的阶段性特征，根据烧成带温度、窑尾温度以及用煤水平综合判断，具体定义3种程序控制分步骤减煤子模式类，分别命名为程序控制分步骤减煤启动子模式(d1-d2)；程序控制分步骤减煤过程子模式(e1-e4)；程序控制分步骤减煤结束子模式(f1-f2)。比如：

程序控制分步骤减煤启动子模式d1：IF①当前处于全自动方式下模糊控制状态(方式)

                            ②当前处于软开关程序控制正常结束

                            THEN程序控制分步骤减煤启动

程序控制分步骤减煤启动子模式d2：IF①当前处于全自动方式下模糊控制状态

                            ②程序控制分步骤减煤过程已结束，当前用煤水平超过

用煤水平目标值一定阈值M01(如80)

                            ③30分钟前窑尾温度等级正常或高

                            ④当前满足第一种或第二种或第三种或第四种软开关程

序控制结束请求条件

                            THEN程序控制分步骤减煤启动

程序控制分步骤减煤过程子模式e1：IF①当前处于全自动方式下模糊控制状态

                            ②程序控制分步骤减煤余额超过M02(如80)

                            ③程序控制分步骤减煤启动后累计减煤量未超过

                            M03(如130)

                            ④在N1(如4)分钟内烧成带温度连续高于设定值

                            THEN程序控制分步骤减煤(过程动作)

程序控制分步骤减煤过程子模式e4：IF①当前处于全自动方式下模糊控制状态

                            ②程序控制分步骤减煤余额未超过M02(80)

                            ③程序控制分步骤减煤启动后累计减煤量超过

                            M03(130)

                            ④在N2(如3)分钟内烧成带温度连续高于上限设

定值

                            THEN程序控制分步骤减煤(过程动作)

程序控制分步骤减煤结束子模式f1：IF①当前处于全自动方式下模糊控制状态

                            ②当前处于程序控制分步骤减煤过程

                            ③若有人工干预动作

                            THEN程序控制分步骤减煤结束

程序控制分步骤减煤结束子模式f2：IF①当前处于全自动方式下模糊控制状态

                            ②当前处于程序控制分步骤减煤过程

                            ③若减煤余额为0

                            THEN程序控制分步骤减煤结束

(三)控制算法集

控制算法集部分针对特征模式集部分定义的生产工况各种模式，分别设计基于相应特征模式的控制器。图4为控制方式、控制动作示意图。

1.软开关程序控制器

回转窑生产过程长期依赖于人工看火操作，看火操作经验证明了及时准确判断窑况，及时正确调整风量煤量的重要性。设计软开关程序控制器的主要特点在于：其一，鉴于本方案中烧成带温度检测手段的特殊性，基于30s的特征信息如烧成带温度等级及下降趋势进行综合判断，在短时间内快速触发控制器及时加减煤量；其二，加减煤量幅度是根据控制器记忆的用煤水平目标值、当前用煤水平及人工预设用煤幅度，按一定规则计算出来的；且考虑了软开关误判断情况下的处理方法。这样设计的优点是，保证了用煤水平在一定基准上的平稳调整，不会因为烧成带温度检测干扰造成用煤水平的大幅度抬高或降低，从而保证窑热工制度的长期稳定。软开关程序控制器包括以下子模式控制器：

定义：

人工预设用煤幅度：在烧成带温度大幅度降低过程中，软开关程序控制器将大幅度加煤，在这一过程中，加煤的总量是应随着煤质、窑况的不同相应变化的。由于煤质波动还没有合适的实时检测手段，操作人员可以为控制系统设定不同的用煤幅度如划分为“强”“中”“弱”。

软开关程序控制启动子模式控制器：

step1：根据软开关程序控制启动时人工预设用煤幅度R_I1、减煤余额R_I2，计算本次

       软开关程序控制总加煤幅度R_O；

本次软开关程序控制总加煤幅度算法：

step2：取本次软开关程序控制总加煤幅度的r1(如40％)作为本次软开关程序控制启动时预设加煤量；

step3：①若本次软开关程序控制启动时预设加煤量低于R1(如100)，则取本次软

       开关程序控制启动时预设加煤量作为本次软开关程序控制启动时加煤量。

       ②若本次软开关程序控制启动时预设加煤量不低于R1(如100)，则取R1

       (如100)作为本次软开关程序控制启动时加煤量。

软开关程序控制分步骤加煤子模式控制器：

step1：根据软开关程序控制启动时人工预设用煤幅度R_I1、减煤余额R_I2，计算本次软开关程序控制总加煤幅度R_O(算法同上)；

step2：取本次软开关程序控制总加煤幅度的r2(如15％)作为本次软开关程序控制分步骤加煤过程预设加煤量；

step3：①若合计软开关程序控制分步骤加煤过程预设加煤量，软开关程序控制累计

       加煤量达到本次软开关程序控制总加煤幅度R_O，则调整软开关程序控制分步

       骤加煤量使软开关程序控制累计加煤量达到本次软开关程序控制总加煤幅

       度。

       ②若合计软开关程序控制分步骤加煤过程预设加煤量，软开关程序控制累计

       加煤量未达到本次软开关程序控制总加煤幅度R_O，则取软开关程序控制分步

       骤加煤预设加煤量作为软开关程序控制分步骤加煤量。

软开关程序控制正常结束子模式控制器：

step1：根据本次软开关程序控制正常结束时用煤量Ra、启动时用煤量Rb和启动

       时的减煤余额Rc，计算本次软开关程序控制结束时总减煤幅度Rd；

本次软开关程序控制总减煤幅度算法：

       Rd＝Ra-Rb+Rc

step2：取本次软开关程序控制结束时总减煤幅度的r3(如55％)作为本次软开关程序控制结束时预设减煤量；

step3：若窑尾温度低于窑尾温度设定值，则取本次软开关程序控制结束时预设减煤

       量的90％作为本次软开关程序控制结束时预设减煤量；

step4：①若本次软开关程序控制结束时预设减煤量低于R2(如60)，则取本次软

       开关程序控制结束时预设减煤量作为本次软开关程序控制结束时减煤量。

       ②若本次软开关程序控制结束时预设减煤量不低于R2(如60)，则取R2(如

       60)作为本次软开关程序控制结束时减煤量。

软开关程序控制误判断结束子模式控制器：

step1：根据本次软开关程序控制误判断结束时用煤量Ra，启动时用煤量Rb，计算

       软开关程序控制误判断结束时减煤量Re。

        Re＝Ra-Rb

 2.自适应(智能)预测控制器(或称程序控制分步骤减煤控制器)-(基于模式的预测控制)

控制输入发生改变后，往往需要相当长一段时间后，回转窑过程才开始发生反应。回转窑当前的过程响应通常是过去相当长一段时间内控制输入共同作用的结果，因此它是一个大惯性过程；同时，烧成带温度检测手段的特殊性使得检测值用于反馈控制具有一定的纯滞后性。采用常规的控制方法会导致过程发生大的超调与振荡。

本方案中设计的自适应(智能)预测控制器的一个突出特点是基于特征的，它借助于这一事实：在有纯滞后和大惯性因素存在的情况下，一个熟练的操作工经过学习与总结经验之后，会正确识别被控对象的现状，或更长一段时间内对象的变化情况，从而能给出相应的带预估作用的操作，避免调节过度。人在控制过程中，虽然对被控对象并不完全的了解，并不知道对象的精确数学模型，但通过多次的控制实践，可以逐渐地了解对象的一些基本特征。通过积累、总结对象在一定输入作用下的反应情况，人可以估计出对象的惯性和滞后的大致情况，在大脑中建立起关于对象的预测模型。借助于这种模型，人的控制效果可以做到十分理想，具有极强的鲁棒控制特性。可以说没有这样的预测模型，就没有好的控制效果。这种模型不同于常规的数学模型，它是一种特征模型。

另外，能量传递守恒原理在控制大滞后、大惯性过程时具有着重要指导意义。对于回转窑过程，通常在喂料量、生料成分、煤质相对稳定的情况下，用煤水平也应当相对稳定。在自适应(智能)预测控制器引入了当前用煤水平这一特征和用煤水平目标值这一记忆特征，用煤水平目标值指在喂料量、生料成分、煤质相对稳定的一段时间内所对应的用煤水平。在当前用煤水平偏离用煤水平目标值的差值超过一定阈值时即触发自适应(智能)预测控制器，一方面可以克服测温干扰造成用煤水平的大幅度提高；另一方面，当在一段时间内大幅度加煤后，如果继续保持较高的用煤水平，将导致窑内热量供大于需，这时，就应在过程符合某一要求的特征条件下，恢复原有的用煤水平，这是一种带预估作用的操作，可以避免调节过，其主要目标是长时间保持窑内热量的供需平衡。

程序控制分步骤减煤控制器包括以下子模式控制器：

参数的定义：t分钟，p周期，r比例系数，T温度变化量，R用煤量

程序控制分步骤减煤启动子模式控制器：

step1：计算程序控制分步骤减煤目标值即用煤水平目标值：

       A在本次程序控制分步骤减煤启动后(且未结束)t1(如40)分钟内，用煤水平

       目标值的算法如下：

       a若为程序控制分步骤减煤启动子模式d1启动，则

       用煤水平目标值＝软开关程序控制启动时用煤量-r1(如0.9)^*软开关程序控制启

       动时减煤余额。

       b若为程序控制分步骤减煤启动子模式d2启动，则

       用煤水平目标值的算法如下：

       A在程序控制分步骤减煤结束后t2(如30)分钟内，且未重新进入新的程序

       控制分步骤减煤过程，则

       用煤水平目标值＝程序控制分步骤减煤结束时的用煤量；

       B在程序控制分步骤减煤结束后每隔t3(如30)分钟，且未重新进入新的程

       序控制分步骤减煤过程，则

       用煤水平目标值＝(当前用煤量+原用煤水平目标值)/2

       B在本次程序控制分步骤减煤启动后(且未结束)每隔t4(如40)分钟，则

       用煤水平目标值＝(当前用煤量+原用煤水平目标值)/2。

step2：计算程序控制分步骤减煤起始值，同时设置程序控制分步骤减煤启动标志；

       若为程序控制分步骤减煤启动子模式d1或d2启动，则

       程序控制分步骤减煤起始值＝当前用煤量

程序控制分步骤减煤过程子模式控制器：

step1：计算减煤余额：

       减煤余额＝当前用煤量-用煤水平目标值

step2：①若减煤余额超过R1，则取R1作为本次程序控制分步骤减煤量。

       ②若减煤余额未超过R1，则取减煤余额作为本次程序控制分步骤减煤量。

3.(智能)自适应(模糊)控制器

当过程响应的特征是烧成带温度等级处于正常或高等级，过程通常处于模糊控制方式下，此时由自适应模糊控制器计算煤量调节量，它包括2个环节：基础控制器和自适应修正控制器，下面分别加以举例说明：

①基础控制器(智能参数自适应控制器)

基础控制器在模糊控制方式下启动并运行，控制周期为2～3分钟，基本控制算法可采用PID控制或模糊控制等常规控制算法，根据烧成带温度偏差、偏差变化量，计算煤量调节量。

由于烧成带温度测量的特殊性如具有随机波动性以及物料的正烧结温度具有一定的范围，可以由烧成带温度上限设定值和设定值来界定。因此，需要在基础控制算法上引入死区处理功能，即若烧成带温度偏差或偏差变化量小于规定的死区时，控制器输出的煤量调节量为0。

另外，当烧成带温度处于正常水平尤其在设定值附近时，要重视烧成带温度的下降趋势，若温度出现下降应及时加煤，可以通过提高这一特征下的控制器的微分增益增大加煤幅度。

当烧成带温度处于较高水平如在上限设定值以上时，则应重视烧成带温度偏差，若温度偏差正大，且偏差变化为正应及时减煤，可以通过提高这一特征下的控制器的比例增益和微分增益增大减煤幅度。

因此，为了在快速性与稳定性如抗测量噪声干扰能力方面达到比较满意的择衷，就可以通过在基本控制算法基础上增加死区处理和参数自适应功能，根据过程响应不同的特征模式，实现控制器不同结构及参数的自适应切换，实现快速性和稳定性的优化兼顾。

特征模式的定义主要利用了烧成带温度偏差、偏差变化量。下面对设计思路举例加以说明。

下面的设计例子中基本控制算法采用模糊控制算法。

常规模糊控制器的基本结构：

模糊控制器的输入变量为烧成带温度偏差E(＝设定值-测量值)和偏差变化量C，输出变量为煤量调节量U，是一个双输入单输出的二维PD增量型模糊控制器。

对偏差E、偏差变化量C及控制量U的模糊集及其论域定义如下：

E和C的模糊集均为：{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}

U的模糊集为：{NB2，NB1，NM2，NM1，NS2，NS1，ZO，PS1，PS2，PM1，PM2，PB1，PB2}

E和C的论域均为：{-3，-2，-1，0，1，2，3}

U的论域为：{-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6}

E、C和U的隶属度函数均为三角形。

设控制器的量化因子或称输入偏差增益为g₁，输入偏差变化量增益为g₂，控制器的比例因子或称输出量增益为g₀。

模糊控制规则库如表1所示。

表1 模糊控制规则表

U		E
									3	2	1	0	-1	-2	-3
		C	3	6	5	4	3	2								1	0
2	5								4	3	2	1	0	-1
			1	4	3	2	1	0							-1	-2
0	3								2	1	0	-1	-2	-3
			-1	2	1	0	-1	-2							-3	-4
-2	1								0	-1	-2	-3	-4	-5
			-3	0	-1	-2	-3	-4							-5	-6

由于量化因子和比例因子的改变对模糊控制器的控制特性有较大影响，因此，调整这几个参数是改善模糊控制器品质的重要手段。可以在过程不同的特征模式下采用不同的量化因子和比例因子，以调整不同阶段的控制特性如上述说明。还可以根据当前的用煤水平，设计不同的控制器增益，如：以“软开关程序控制结束后已减煤量达R(如100)单位”标志为一调度变量，设置两组不同的高温特征下控制器的减煤增益，即若用煤水平相对高，则增大g₂，g₀，增大减煤幅度；若用煤水平相对较低，则减小g₂，g₀，减小减煤幅度。

②自适应修正控制器

本控制器在基础控制器计算的煤量调节量基础上，根据过程处于12种不同的工况特征模式下对煤量调节量进行自适应修正。

由于物料的正烧结温度有一定范围，相应于某生料成分的烧成带温度范围设定具有模糊性，如果完全基于温度偏差及变化来计算控制作用，很容易导致控制器频繁动作，导致调煤幅度过大，过程出现振荡；因此同时考虑采用“用煤水平”作为调度变量，实现自适应、变结构的多模态切换，从而提高稳定性，以模仿人操作的模糊性、容忍度，如用煤水平相对高时，侧重减煤；用煤水平越低，减煤越谨慎，侧重预加煤。例如工况7，8，9特征模式下谨慎减煤策略主要是根据用煤水平、烧成带温度及窑尾温度等级及变化情况设计，工况7，8，9特征模式下煤量调节量自适应修正算法举例如下：

设基础控制器输出的煤量调节量为R_{AI_coal}，自适应修正控制器输出的煤量调节量为R_{AO_coal}。

step1若“软开关程序控制结束后或程序控制分步骤减煤启动子模式d2启动后已减煤达R

     (如180)单位”标志Flag1＝1，且烧成带温度为特特高(如可定义为烧成带温度≥

     上限设定值±25℃)，则R_{AO_coal}＝R_{AI_coal}，否则R_{AO_coal}＝0；

Step2若Flag1＝0，则R_{AO_coal}＝R_{AI_coal}，否则若Flag1＝1，进入step3；

Step3若烧成带温度特高(如可定义为烧成带温度≥上限设定值+10℃)，则R_{AO_coal}＝R_{AI_coal}；

Step4若窑尾温度变化小于如-4℃，且窑尾温度低于如设定值，则R_{AO_coal}＝预加煤(如+10r/min)；

Step5若窑尾温度低于如(设定值-20℃)，则R_{AO_coal}＝0；

Step6若窑尾温度高于如(设定值+20℃)，则R_{AO_coal}＝R_{AI_coal}；

Step7若窑尾温度高于如(设定值-20℃)且低于如(设定值+20℃)，且窑尾温度变化≥0，

     则R_{AO_coal}＝R_{AI_coal}；否则，R_{AO_coal}＝0。

例如工况5特征模式下，除了考虑烧成带温度下降快情况下大幅度加煤外，在烧成带温度正常且变化幅度不大时，根据窑尾温度的变化趋势微调节煤量，因为窑尾温度的变化也反映了窑内热量供应的变化情况。工况5特征模式下煤量调节量自适应修正算法举例如下：

设基础控制器输出的煤量调节量为R_{AI_coal}，自适应修正控制器输出的煤量调节量为R_{AO_coal}。

step1若烧成带温度下降快，或烧成带温度低于设定值，则R_{AO_coal}＝R_{AI_coal}；

step2否则，若窑尾温度下降变化达一定阈值，且窑尾温度低于如(设定值+20℃)，则R_{AO_coal}＝加煤(如+10r/min)；

step3否则，若窑尾温度上升变化达一定阈值，且窑尾温度高于如(设定值-20℃)，且Flag1＝0，则R_{AO_coal}＝减煤(如-10r/min)。

4.调度器

在模糊控制方式下，分别有自适应模糊控制器和自适应预测控制器同时在工作计算煤量调节量。自适应模糊控制器计算相应工况特征模式下的煤量调节量。自适应预测控制器(即程序控制分步骤减煤控制器)的主要目标是保持窑内热量输入输出平衡，在当前用煤水平偏离用煤水平目标值的差值超过一定阈值时触发，计算相应特征模式下的煤量调节量。调度器主要负责自适应模糊控制器与自适应预测控制器之间的协调问题，基于多目标决策，按目标优先权将二者集成起来，输出煤量调节量至工况匹配风煤协调控制器。在软开关程序控制方式下，调度器输出软开关程序控制器计算的煤量调节量。

下面对设计思路举例加以说明。设自适应模糊控制器计算输出的煤量调节量为A1，自适应预测控制器计算输出的煤量调节量为A2(＜0)，在工况5特征模式下(烧成带温度正常，窑尾温度正常)，集成算法如下：

step1若烧成带温度下降快，或烧成带温度低于设定值，则选择A1输出。

step2否则，若A1＞0，则输出A1+A2。

step3若A1＜0，则输出min(A1，A2)。

5.工况匹配风煤协调控制器

本方案在确定了保证熟料质量、保持窑热工制度稳定、改善燃烧状况三个方面多目标优化指标的基础上，采用智能优化协调技术，从整个回转窑生产过程中互相影响的各变量整体考虑，根据被控变量烧成带温度、窑尾温度、烟气O₂含量组合的不同工况，对控制变量给煤量、二次风量进行协调控制。

下面说明本方案中确定的三个最重要的关键被控变量和两个控制变量的依据以及协调控制的重要性。根据回转窑过程操作机理，烧成带温度对熟料质量有决定性影响，烟气O₂含量反映窑内燃烧气氛及燃烧效率，氧气过剩量理论上应在0.7～3.5％范围，此时烧成带区域的火焰相对变化比较小，有利于窑皮的稳定且火焰比较集中。窑尾温度反映了烘干带的烘干能力，影响窑操作的稳定性。如果窑尾温度波动范围较大，窑操作将陷入周期循环。

周期循环是一种不稳定的状况，为了保持烧成带内应有的温度，通常不得不调整燃料用量。但是烧成带仅占窑长的1/10，而在烧成带后面的干燥带、预热带和分解带长达70至80米。当我们由于烧成带温度过高而减少燃料用量时，就减少了对预热带和分解带的热量供应。当这批物料约在1小时后到达烧成带时，由于预热不够而需要更多的燃料用量来保持烧成带温度。这时，更多的燃料量向约70至80米长的干燥带、预热带和分解带内的物料供给比通常更多的热量。当这批物料约在1个小时后到达烧成带时，由于预热过度而使烧成带温度又一次升高。因而周期循环连续不断。实践证明：运转平稳而在控制调节上很少变动或者没有变动的回转窑，比在控制调节上经常变动的回转窑会有较高的产量、较低的燃料消耗和较长的衬料寿命。

根据回转窑对象特性，增加用煤量将引起窑尾温度升高、烟气中O₂含量降低和烧成带温度升高；开大排烟机入口风门或加快排烟机速度将引起窑尾温度升高，烟气中O₂含量升高和烧成带温度降低。针对回转窑过程控制存在的强耦合性及不确定性，基于对象模型的传统的解耦控制方法不适用。本方案采用智能协调控制方法有效实现对三个关键被控变量的综合控制。

软开关程序控制器、自适应模糊控制器、自适应预测控制器主要是根据烧成带温度的等级及变化、窑尾温度的等级及变化、(用煤水平偏离用煤水平目标值的偏差)进行煤量调节量的计算，通过调度器输出送至工况匹配风煤协调控制器，再根据整个过程划分的12种工况特征模式，进一步协调决策给出煤量调节量和风量调节量。

设调度器输出的煤量调节量为R_{I_coal}，工况匹配风煤协调控制器输出的煤量调节量为R_{O_coal}，风量调节量为R_{O_fan}。工况匹配风煤协调控制器包括基本策略和扩充策略。

(1)风煤协调控制器基本策略举例说明如下：

工况1特征模式下，加煤：R_{O_coal}＝R_{I_coal}

工况2特征模式下，加煤：R_{O_coal}＝R_{I_coal}

工况3特征模式下，稍加煤，减风：R_{O_coal}＝(如+20r/m)，R_{O_fan}＝(如-1％开度)

工况4特征模式下，煤量不变，加风：R_{O_coal}＝0，R_{O_fan}＝(如+1％开度)

工况5特征模式下，保持：R_{O_coal}＝R_{I_coal}

工况6特征模式下，稍减煤，减风：R_{O_coal}＝(如-10r/m)，R_{O_fan}＝(如-1％开度)

工况7特征模式下，减煤，加风：R_{O_coal}＝R_{I_coal}，R_{O_fan}＝(如+1％开度)

工况8特征模式下，减煤：R_{O_coal}＝R_{I_coal}

工况9特征模式下，减煤：R_{O_coal}＝R_{I_coal}

工况10特征模式下，加煤，加风(1次)：R_{O_coal}＝R_{I_coal}，R_{O_fan}＝(如+1％开度)

工况11特征模式下，风煤保持：R_{O_coal}＝0，R_{O_fan}＝0，报警提示。

工况12特征模式下，稍减煤：R_{O_coal}＝(如-20r/m)

其中，煤量调节周期为2min；风量调节周期为4min。

由于在烧成带温度低情况下，加风不利于火焰的集中控制，因此，在工况10特征模式下，加风动作只执行1次。

(2)风煤协调控制器扩充策略举例说明如下：

给煤量和二次风量在调节过程中，不可避免可能达到调节的限值，这种情况下，针对相同工况对给煤量或二次风量的调整策略应该不同。因此本方案将控制变量达到限值作为协调控制策略的一个调度参数，针对不同工况对协调控制策略进行扩充。比如：

正常工况6特征模式下风煤协调控制器的协调策略是稍减煤，减风，但若排烟机风门开度已经达到下限开度限值，减风的目的不能达到，则减煤量要酌情减少。正常工况10特征模式下风煤协调控制器的协调策略是加煤，加风，但若排烟机风门开度已经达到上限开度限值，加风的目的不能达到，为了保证设备安全，提高燃烧效率，需要稍减煤量。

风门受限情况下，风煤协调控制器扩充策略如下：

工况3特征模式下，稍加煤：R_{O_coal}＝(如+20r/m)

工况4特征模式下，煤量不变：R_{O_coal}＝0

工况6特征模式下，稍减煤：R_{O_coal}＝(如-5r/m)

工况7特征模式下，减煤：R_{O_coal}＝R_{I_coal}

工况10特征模式下，稍减煤：R_{O_coal}＝(如-20r/m)

(四)推理机构部分

推理机根据当前时刻的特征变量的取值去特征模式集中搜索能够相匹配的特征模式，然后执行控制算法集中的相应的匹配控制算法。本方案采用前向推理机制，对于特征变量与特征模式由前向后逐条匹配，匹配成功则启动相应控制算法。为简单起见，设计的推理规则集R＝{R₁，R₂，……，R_n}由产生式规则组成。推理形式是以特征模式集M为条件，控制算法集U为结论，例如，第一条推理规则为R₁：IF M₁ then U₁，其余如表2所示。

                          表2  推理规则表

推理规则集R	R1	R2	R3	R4	R5	R6	R7	R8	……	Rn
											特征模式集M	M1	M2	M3	M4	M5	M6	M7	M8	……	Mn
控制算法集U	U1	U2	U3	U4	U5	U6	U7	U8	……	Un

(五)人机协调接口

由于熟料烧成回转窑生产边界条件如生料浆成分、煤质波动频繁且幅度较大，回转窑内衬、窑皮、结圈、结疤状况经常发生变化，为了保证专家控制系统在各种生产条件下都能连续可靠运行，在本专家控制系统中设计了人机协调接口，主要功能有三。其一，本方法中确定的三个关键被控变量烧成带温度、窑尾温度、烟气O₂含量的合理控制范围必须根据生料成分、生料浆小时下料量、窑速、窑的密封情况、通风能力等因素由操作人员给定。如烧成带温度正常波动范围设定，窑尾温度正常波动范围设定等，再如由于针对煤质波动还没有合适的实时检测手段，操作人员可以为控制系统设定不同的用煤幅度。其二，操作人员可以根据生产设备状况及生产经验对专家控制系统的自动调节范围给予约束限定如风门开度上下限，用煤量上下限等，确保控制系统的可靠运行。其三，操作人员可以在控制系统运行于自动控制方式下时进行必要的人工干预操作，而不需要切换为手动控制方式，使得操作人员可以连续地最大限度地利用专家控制系统的功能，提高了系统的用户友好性和适应能力，实现了人机紧密结合，人机优势互补。

在自动控制方式下若发生人工干预操作，系统将输出人工干预的调节量，同时，若系统正运行于自动下的软开关程序控制过程时，则软开关程序控制分步骤加煤过程停止，直至软开关程序控制过程结束；若系统正运行于自动下的模糊控制方式下，则分步骤减煤过程停止，且以人工干预值重新设置用煤水平目标值。

本发明的控制系统运行流程如下。

第一步，在运行专家控制系统，给煤机、排烟机由手动切为自动控制方式前，必须设置给煤机、排烟机相关控制参数，比如烧成带温度、窑尾温度的设定值范围，排烟机风门开度的上下限值等。

第二步，给煤机、排烟机由手动切为自动控制方式，专家控制系统开始运行。

Step1数据采集、特征信息预处理。

1.烧成带温度低通滤波、智能滤波处理

2.烧成带温度、窑头温度、窑尾温度和烟气O₂含量等检测变量在各自时间尺度上进行数据采集和特征信息加工处理。

Step2模式识别。根据各特征信息的取值，逐层递阶判断与匹配特征模式。

1.判断烧成带温度、窑尾温度以及烟气O₂含量等级特征模式；

2.判断烧成带温度变化和窑头温度变化工况特征模式；

3.判断工况(共12种)特征子模式；

4.判断软开关程序控制工况综合判断条件；

5.判断当前的自动控制方式：软开关程序控制方式或模糊控制方式；

6.若当前为软开关程序控制方式，则判断各软开关程序控制子模式，转Step3；

7.若当前为模糊控制方式，则判断各程序控制分步骤减煤子模式，转Step3；

Step3控制计算。根据具体匹配模式，执行相应控制算法，计算控制输出。

1.根据具体软开关程序控制子模式或程序控制分步骤减煤子模式和工况(共12种)特征子模式，启用软开关程序控制器或程序控制分步骤减煤控制器和自适应模糊控制器中相应的煤量调节量控制算法，计算煤量调节量；

2.上述煤量调节量通过调度器输出；

3.根据工况(共12种)特征子模式，启用风煤协调工况匹配控制器中的煤量风量协调控制算法，计算煤量和二次风量调节量，作为最终控制输出。

本发明在回转窑上进行了生产应用验证，运行实践表明，本发明的控制系统在改善燃烧状况、维持窑操作稳定性、保证熟料质量三个方面都取得了令人满意的效果。运行情况表明该系统具有良好的实用性、适应性和较高的控制性能。看火人员仅需在计算机控制系统实时控制的基础上，根据料浆成分、煤质等生产条件大的波动进行必要的人工干预，因此劳动强度大大降低。同时减少了由于人为主观因素对窑热工制度和运行条件造成的破坏，保证了熟料烧成生产的科学性、平稳性，达到长期稳定热工制度，稳定了熟料质量，提高熟料窑运转率，提高燃烧效率，减少环境污染，降低煤耗的长期效果，并为提高窑的台时产能奠定了基础。

Claims (8)

1.氧化铝熟料烧结回转窑智能控制方法，其特征在于该方法是采用智能预测、协调、自适应、多目标决策、多模态控制技术在工业控制计算机上应用控制系统软件；该方法是通过下面的软、硬件控制设置来实现的，硬件控制设置有检测仪表、执行机构、工业控制计算机；软件控制设置-即控制系统软件，由特征信息预处理、特征模式集、控制算法集、推理机构、人机协调接口组成；其中特征信息预处理包含烧成带温度低通滤波、智能滤波，变时间尺度处理特征信息，特征数据包含烧成带温度及变化，窑尾温度及变化，烟气O₂含量，用煤水平；特征模式集包括软开关程序控制器触发特征模式类、自适应模糊控制器触发特征模式类、自适应预测控制器触发特征模式类、工况匹配风煤协调控制器触发特征模式类；控制算法集由软开关程序控制器、自适应模糊控制器、自适应预测控制器、调度器和工况匹配风煤协调控制器组成；人机协调接口允许操作人员根据生产设备状况及生产条件对控制系统的自动调节范围给予约束限定，确保控制系统的可靠运行，同时可以在控制系统运行于自动控制方式下时进行必要的人工干预操作，而不需要切换为手动控制方式，使得操作人员可以连续地最大限度地利用专家控制系统的功能，提高了系统的用户友好性和适应能力，实现了人机紧密结合，人机优势互补。

2.据据权利要求1所述控制方法，其特征在于检测仪表主要包括在回转窑窑头前安装红外或光纤比色测温仪或任意一种非接触式测温仪表；还包括烟气O₂含量取样分析仪表装置。

3.根据权利要求1所述控制方法，其特征在于控制算法集中的软开关程序控制器：其一，基于相对快时间尺度处理的特征信息如烧成带温度等级及下降趋势进行综合判断，可以快速触发控制器及时加减煤量；其二，加减煤量幅度是根据控制器记忆的用煤水平目标值、当前用煤水平及人工预设用煤幅度，按窑热量供需平衡原则计算；且考虑了软开关误判断情况下的处理方法。

4.根据权利要求1所述控制方法，其特征在于控制算法集中的自适应模糊控制器基于相对慢时间尺度处理的特征信息如烧成带温度偏差及变化，包括2个环节：基础控制器和自适应修正控制器；基础控制器的基本控制算法可采用PID控制或模糊控制算法，可以通过在基本控制算法基础上增加死区处理和参数自适应功能，在快速性与稳定性如抗测量噪声干扰能力方面达到满意的择衷；自适应修正控制器根据过程处于12种不同的工况特征模式下对煤量调节量进行自适应修正，同时考虑采用“用煤水平”作为调度变量，实现自适应、变结构的多模态切换，从而提高稳定性，以模仿人操作的模糊性、容忍度，如用煤水平相对高时，侧重减煤；用煤水平越低，减煤越谨慎，侧重预加煤。

5.根据权利要求1所述控制方法，其特征在于控制算法集中的自适应预测控制器利用“用煤水平目标值”特征记忆信息，根据当前用煤水平与目标值之间的偏差及烧成带温度的特征信息调节用煤水平，克服窑过程控制对象具有的测量特殊性、干扰严重、大滞后、大惯性，保证窑热量供需平衡，热工制度稳定。

6.根据权利要求1所述控制方法，其特征在于控制算法集中的调度器，负责软开关程序控制器、自适应模糊控制器与自适应预测控制器之间的协调问题，基于多目标决策，按目标优先权将三者集成起来，输出煤量调节量至工况匹配风煤协调控制器。

7.根据权利要求1所述控制方法，其特征在于控制算法集中的工况匹配风煤协调控制器，基于保证熟料质量、保持窑热工制度稳定、改善燃烧状况三个方面多目标决策，根据被控变量烧成带温度、窑尾温度、烟气O₂含量组合的27种工况并归类简化为12种工况，对控制变量给煤量、二次风量进行协调控制。

8.根据权利要求1所述控制方法，其特征在于推理机构采用前向推理方法。

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