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高炉喷煤系统中的优化控制

来源:用户上传      作者: 陈文奎

  摘要:介绍了优化控制在高炉喷煤系统中发挥的功效,充分体现了优化控制在科技攻关等各个环节中的应用。
  关键词:高炉 喷煤系统 优化控制
  
  高炉喷煤不仅是高炉调剂的一项重要手段,同时还弥补焦炭不足的主要措施。喷煤技术的发展趋势是喷煤最大幅度提高,焦比大幅度降低。某炼铁厂高炉喷煤系统运行后,由于数据采集模式及现场操作需要对系统进行优化,将模糊数学、神经自适应有效结合,使得网络中各个结点及所有参数均有明显的物理意义。这其中就包括对繁琐的阀门调节控制由手动模式改为PID自动控制,对喷吹量的数值累计采用流量监测与重量模糊控制相结合的方式等等。
  1 系统简介
  “粒化喷吹”具有节焦省电,对煤炭质量要求低,粉尘污染小,操作安全性大等特点。高炉粒化喷煤系统的生产运行,不仅节约大量焦炭,降低生产成本,而且强化冶炼,调剂炉况,提高生铁质量,可以在不增加高炉容积的条件下达到增产10%-20%的目的。
  高炉喷煤系统分成喷吹系统和制粉系统两部分,其系统设置为三电一体化(EIC)控制,主要由PLC完成全过程的数据采集、处理及顺序逻辑控制和回路控制;计算机控制技术在自适应控制中引入模糊神经网络,将进一步改善神经网络自适应控制的鲁棒性和实时性,特别适用于具有不确定性的非线性系统跟踪控制问题。
  2 现状分析
  现有高炉喷煤系统要求操作人员有丰富的操作经验及对设备运行状况的充分掌握,这种操作模式严重的影响操作的可控性,使操作人员与设备紧紧的捆绑在一起,无法体现自动控制的精神,与现有的生产模式严重不符。
  现有高炉喷煤流量监测设备出现故障而未回复正常情况下,操作人员已无法读取喷吹流量的实际数值,不能准确反映工况,影响高炉工长对煤比的计算,继而影响焦矿配比,无法及时调剂炉况。
  3 技术改进
  模糊逻辑是一种处理不确定性、非线性问题的有力工具,它比较适合于表达那些模糊或定性的知识。神经网络具有并行计算、分布式信息存储、容错能力强以及具备自适应学习能力等一系列有点。模糊逻辑与神经网络结合,使得网络中各个结点及所有参数均有明显的物理意义,因此这些参数的初值可以根据系统的模糊活定性的知识来加以确定,然后利用学习算法可以很快收敛到要求的输入输出关系。
  3.1 仪表自动调整
  通过到处搜集资料,查询相关信息,了解到当被控对象的结构和参数不能完全掌握,或得不到精确的数学模型时,控制理论的其他技术难以采用时,系统控制器的结构和参数必须依靠经验和现场调试来确定,这时应用PID控制技术最为方便。这种技术恰恰符合制粉气体循环回路的控制方式,于是决定在单一控制的基础上,配合使用PID调解技术,使操作人员从频繁的设定阀门开度、操作阀门动作中解脱出来,解决其他设备的棘手问题;同时使阀位调整摆脱人为因素的控制,设备的运行失误率就爱那个地,也加快了设备的反映速度,提高了生产效率,使制粉总量在相同的时间内得到增加,继而使喷煤数量及质量都提高。
  PID调解技术可以根据画面设定的数据进行自整定运行,使现场仪表能根据系统的实际情况进行自动演算;人工操作简单、设备响应速度快,并且能在规定范围内稳定动作,降低了设备事故和故障率,能最大限度满足高炉生产需要;改进后的系统实现了免维护,设备自动化水平提高,维修人员的劳动强度和危险性相应降低。
  PID调节在调试过程中确定好调节参数,确保系统的稳定性即可,而且这种调试,基本上不需要耗费成本,真正实现了低成本高效益。
  3.2 喷吹量精确
  单独采用的流量检测,喷吹量的数值累计可以根据流量数值大小来进行自动调节,但是当检测设备出现故障而无法显示流量检测数值时,自动调节就无法实现。
  单独采用喷吹量的重量检测,通过采集上千组数据,发现喷吹量的大小、旋转给料机的转速、变频器的频率三者之间存在着一定的数值比例关系,即Y=KX+B,其中Y为实际喷吹量,X为变频器的频率,B为扰动量,固定变频器的频率为8HZ、10HZ、15HZ、20HZ、25HZ、30HZ、40HZ时,分别计算K系数,然后取其平均值,得到实际的喷吹量与变频器频率之间的一定的函数关系,同时在采样过程中,以30S为采样周期来计算小时的喷煤量,此数据作为实际测量值,但在实际调试过程中,由于现场的震动,采样数值往往波动较大,且在装填过程中,采样数值还会出现负值,给自动调节带来一定的困难,采用峰谷值相抵法,当出现较大的峰值或较小的谷值时,通过计算来处理这类数据,将其稳定在设定值范围内,这样通过比较来进行自动调节,系统稳定性大大增强。于是采用以上两种控制方式相结合,如选择重量控制时,流量检测可作为参考,若选择流量控制是,重量变化可作为参考,二者可进行相互修正,更能保证喷煤量的准确。
  两种控制方式相结合,数据的采集过程稳定、精度提高,制粉、喷煤乃至高炉的生产效率与产量都得到大幅度的提高。
  4 结束语
  模糊逻辑是一种处理不确定性、非线性问题的有力工具,与神经网络相结合,使参数的学习和调整比较容易,能够提供更加有效的智能行为、学习能力、自适应特点、并行机制和高度灵活性。优化程序控制,提高自动化控制水平,对提高高炉制粉能力,增加喷煤量具有现实意义。
  作者简介:
  陈文奎,助理工程师,男,大学本科,1981年5月生,现工作于山东省冶金设计院股份有限公司,主要从事钢铁冶金行业电气及自动控制设计及研究。


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