PDF《基于案例与规则推理的热风炉燃烧控制方法与应用》

・62 ・ 计算机测量与控制 .

2008 .

16 ( 1) Computer Measurement &

Control 控制技术 中华测控网 chinamca. com 收稿日期 :2007 -

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01 ;

修回日期 :2007 -

04 - 25. 基金项目 :国家杰出青年科学基金资助项目(60425310) . 作者简介 :许永华(1974 - ) ,男 ,湖南永兴人 ,博士研究生 ,主要从事 过程控制、 图像处理和智能系统方向的研究. 文章编号 :1671 -

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04 中图分类号 : TP273 文献标识码 :B 基于案例与规则推理的热风炉燃烧控制方法与应用 许永华 , 吴敏,曹卫华 , 马智慧 (中南大学 信息科学与工程学院 , 湖南 长沙 410083) 摘要 : 热风炉自动烧炉对于节约能源、降低人力劳动强度、延长使用寿命十分关键 ;

针对某钢铁企业热风炉检测设备简单、易损坏 的特点 , 通过热风炉燃烧的特性分析 , 建立了燃烧控制专家决策模型 , 它通过模仿人工烧炉经验制定燃烧控制策略 , 利用案例推理结合 模糊修正补偿的方式优化设定空燃比 , 采用模糊专家控制器控制煤气流量 , 实现热风炉的自动燃烧控制 ;

工业应用表明 , 系统投资少 , 运行稳定 , 适应强 , 取得增产降耗的显著功效. 关键词 : 热风炉 ;

案例推理 ;

专家规则 ;

模糊控制 Burning Control Method of Hot Blast Stove Based on Case and Rule Reasoning and Its Application Xu Yonghua , Wu Min , Cao Weihua , Ma Zhihui (School of Information Science and Engineering , Changsha

410083 , China) Abstract : The automation of burning control in a hot blast stove play a key role on saving energy , reducing labor and prolonging its oper2 ational life. Considering its simple and brittle measurement devices in the hot blast stoves of a steel factory , the burning characters are ana2 lyzed. To perform automatic burning process , an expert decision model is proposed , in which a burning control strategy based on imitating human operational experiences and an optimal strategy of the air - to - gas ratio by case reasoning combined with fuzzy amend compensation are discussed and a fuzzy - expert controller to control the gas flow is implemented. Its industrial application indicates that the burning control system is less invested with good stability and adaptability. It increases the production of the blast furnace while reducing its energy consumption. Key words : hot blast stove ;

case reasoning ;

expert rules ;

fuzzy control

0 引言 热风炉是高炉冶炼过程中重要的热交换装置 , 它的作用是 把鼓风加热到要求的温度.热风炉燃烧控制模型的目标是实现 热风炉燃烧过程控制的自动化 , 核心是实时优化空燃比和煤气 流量 , 保证燃烧过程的高效、节能、稳定 , 延长热风炉使用寿 命,其控制品质直接影响高炉焦炭消耗量和炉况稳定. 目前 , 我国绝大多数热风炉风温低于日本、德国、韩国等 国外先进高炉使用的风温 , 造成风温低的原因是多方面的 , 包 括煤气热值低、炉体设计因素、操作制度、炉况不稳等因素 , 但是燃烧控制是影响热风炉燃烧效率的关键因素之一 , 因此 , 近年来国内外都很重视对热风炉燃烧控制的研究与应用.热风 炉燃烧控制比较典型的方法如下所示. (1) 比例极值调节法 、烟气氧含量串级比例控制法等 . 其中 , 比例极值调节法对检测点要求不多 , 但在煤气热值 变化时不能及时改变空燃比 , 难实现热风炉的最佳燃烧 . 烟气氧含量串级比例控制法是以比例调节作为粗调 , 以烟 气中氧气含量反馈控制作为细调 , 对空气 、煤气量进行控 制,使烟气残氧量处于或接近于依据经验设定的目标值 , 但由于含氧量分析仪寿命有限 , 易损坏 , 难维护 , 应用效 果也不理想[1 ] . (2) 利用热平衡计算来优化设计煤气和空气的流量 , 控制 热风炉燃烧和操作制度 , 达到节能和提高风温的目标.此方法 的缺点是检测点多 , 投资大 , 在生产条件不稳定、装备水平较 低的热风炉中难实现 , 限制了方法的广泛应用[2 ] . (3) 针对热风炉燃烧过程复杂、难于直接建模的特点 , 采 用模糊控制理论设计控制器 , 通过专家知识修正控制器参数 , 这种模糊专家控制器方案国内外都有成功的应用[3 -

4 ] , 适用于 中、小热风炉燃烧控制. (4) 利用物理模型计算出热风炉的作业条件 , 设定热风炉 必须投入的热量、煤气、空气流量 , 采用模糊模型将拱顶、废 气温度管理的经验知识转换到神经网络中 , 构成模糊神经网络 构成的混合型控制系统 , 修正物理模型的参数[5 ] . (5) 采用专家系统等智能控制技术实现热风炉的全自动控 制,这是目前高炉控制系统的研究热点 , 但还没有形成一种规 范的系统开发方法[6 -

7 ] . 本文以涟钢

1 号高炉为研究对象 , 它由

4 座热风炉交替送 风,目前其热风炉燃烧过程控制以人工控制为主 , 燃烧效率 低,因此本文采用专家规则和模糊控制理论模仿人工烧炉的炉 况估计与控制决策 , 通过案例推理结合模糊修正补偿建立空燃 比优化策略 , 采用一类模糊专家控制器来建立热风炉燃烧控制 模型 , 实现热风炉自动烧炉.

1 热风炉燃烧特性分析 热风炉是燃烧 - 闷炉 - 送风 - 闷炉 - 燃烧的重复工作过 程,其工作原理是蓄热室格子砖在燃烧期间吸收热量 , 送风期 间将热量传递给冷空气 , 加热送到高炉的冷空气. 热风炉的燃烧主要有如下特性 : 在燃烧初期 , 蓄热室拱顶 的温度很低 , 废气的热量大部分被拱顶吸收 , 拱顶的温度上升 第1期许永华 , 等:基于案例与规则推理的热风炉燃烧控制方法与应用 ・63 ・ 中华测控网 chinamca. com 较快 , 蓄热室中下部的温度则上升缓慢 ;

当拱顶温度上升到一 定值后 , 其温度几乎不再上升 , 废气所带的热量主要被蓄热室 中下部吸收 , 中下部格子砖几乎以一种稳定的热流传热 , 并且 拱顶温度越高 , 则蓄热室热流传热的效率越高 , 中下部格子砖 的温度迅速上升 ;

然而由于煤气热值的变化 , 热风炉拱顶温度 不是总能到达预定值 , 在拱顶温度难以上升时需要及时调整燃 烧制度 , 使蓄热室下部的格子砖温度迅速上升 ;

废气温度是反 映蓄热室热交换能力的重要因素 , 废气温度低说明炉内热交换 能力强 , 随着蓄热室温度的上升 , 从蓄热室排放的废气温度随 时间延长而增加 , 为了避免蓄热室的耐火砖被烧坏 , 废气温度 必须控制在操作规程规定范围内[8 -

9 ] .

2 燃烧控制模型设计

211 系统控制结构 针对涟钢

1 号高炉的检测条件 , 热风炉燃烧控制系统的结 图1热风炉系统控制结构 构图如图

1 所示.热风炉生产过程的基础自动化为热风炉燃烧 控制系统提供了方便的数据通信功能 , 燃烧控制模型运行在控 制系统的上位机 , 它通过 WinCC 组态软件连接 PLC 控制模 块,实时采集热风炉燃烧过程数据和下发控制指令.由图

1 可知,燃烧控制模型可以分为燃烧状态参数检测模块、专家决策 模型、煤气流量控制模块、空气流量控制模块

4 个部分.燃烧 状态参数检测模块对从生产过程中采集的实时数据进行预处 理,主要包括拱顶和废气温度检测值 Ta 、Tw , 空气和煤气........