專利名稱：豎爐焙燒過程智能優(yōu)化設(shè)定方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于自動控制技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種豎爐焙燒過程優(yōu)化設(shè)定方法。
背景技術(shù)：
在鐵礦選礦生產(chǎn)過程中，將塊狀弱磁性礦物經(jīng)過高溫還原處理，變成強(qiáng)磁性礦物(Fe3O4)的過程，稱為磁化焙燒。焙燒過程使用的設(shè)備為豎爐焙燒系統(tǒng)。衡量豎爐焙燒質(zhì)量的工藝指標(biāo)是磁選管回收率。影響豎爐運(yùn)行和焙燒質(zhì)量的三個主要工藝參數(shù)是燃燒室溫度、還原煤氣流量和搬出機(jī)搬出時間。目前，常規(guī)的豎爐焙燒系統(tǒng)的控制方法僅能實(shí)現(xiàn)燃燒室溫度、還原煤氣流量和搬出機(jī)搬出時間的基礎(chǔ)回路控制，而無法根據(jù)工藝指標(biāo)磁選管回收率的目標(biāo)給出基礎(chǔ)控制回路的優(yōu)化設(shè)定值。在目前的焙燒過程中，對這三個基礎(chǔ)控制回路的設(shè)定，主要是根據(jù)以往的生產(chǎn)經(jīng)驗(yàn)人為進(jìn)行。但是人為設(shè)定的參數(shù)很難或者根本不能使豎爐在最佳的狀態(tài)下運(yùn)行，焙燒質(zhì)量很難保證，磁選管回收率很難達(dá)到一個較高的水平，造成原料的浪費(fèi)和金屬回收率的降低。

發(fā)明內(nèi)容
為了解決以上對豎爐焙燒過程基礎(chǔ)控制回路的優(yōu)化設(shè)定問題，本發(fā)明提供了一種智能優(yōu)化設(shè)定的方法，用于對豎爐的基礎(chǔ)控制回路燃燒室溫度、還原煤氣流量和搬出機(jī)搬出時間進(jìn)行優(yōu)化設(shè)定，從而提高豎爐焙燒質(zhì)量，以利于進(jìn)行后續(xù)選別，提高金屬回收率和精礦品位。
本發(fā)明的智能優(yōu)化設(shè)定方法技術(shù)方案是這樣實(shí)現(xiàn)的本發(fā)明所提出的智能優(yōu)化設(shè)定方法由硬件平臺及軟件組成，硬件平臺核心由豎爐及其附屬設(shè)備組成，同時配備了測量儀表，執(zhí)行機(jī)構(gòu)以及進(jìn)行軟件計(jì)算的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。其中硬件的核心部分是用于焙燒礦石的豎爐、將焙燒礦從豎爐中排出的排礦輥和將礦石搬出的搬出機(jī)，排礦輥和搬出機(jī)的運(yùn)行停止時間同步(工藝過程如圖1所示)。
獲得豎爐焙燒過程的工藝數(shù)據(jù)，是通過安裝在豎爐焙燒系統(tǒng)上的測量儀表來實(shí)現(xiàn)。在豎爐燃燒室的不同位置裝有熱電偶或紅外測溫儀，用來測量燃燒室兩側(cè)的溫度Ts和Tn；在還原煤氣管路、加熱煤氣管路和加熱空氣管路上分別安裝流量計(jì)，分別用來測量還原煤氣流量LHY、加熱煤氣流量LHY和加熱空氣流量LKQ；在爐頂廢氣管上安裝真空表，用來測量豎爐爐膛內(nèi)負(fù)壓PLN；在加熱煤氣管上安裝壓力計(jì)，用于測量加熱煤氣的壓力PJR；在混合煤氣總管上安裝煤氣熱值儀，用來測量加熱煤氣的熱值HRZ。
其執(zhí)行機(jī)構(gòu)包括電動調(diào)節(jié)閥，用來調(diào)節(jié)加熱煤氣LHY和還原煤氣的流量LHY，安裝在加熱煤氣管和還原煤氣管上；變頻器，用來調(diào)節(jié)鼓風(fēng)機(jī)的頻率FGF，與鼓風(fēng)機(jī)相接。
該豎爐焙燒系統(tǒng)同時配置了分布式計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)(DCS)，并按照如下對應(yīng)關(guān)系組成基本控制回路還原煤氣調(diào)節(jié)閥控制還原煤氣的流量LHY；加熱煤氣調(diào)節(jié)閥控制加熱煤氣的流量LHY，鼓風(fēng)機(jī)頻率FGF控制加熱空氣的流量LKQ，二者共同作用，可以控制燃燒室的溫度TRS。
本發(fā)明的軟件既可以運(yùn)行在計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)的監(jiān)控計(jì)算機(jī)上，也可以運(yùn)行于獨(dú)立的計(jì)算機(jī)上，該軟件通過分布式計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)(DCS)與控制回路進(jìn)行通訊，獲得實(shí)時的過程數(shù)據(jù)，然后根據(jù)輸入的邊界條件進(jìn)行智能優(yōu)化，從而得到燃燒室溫度、還原煤氣流量和搬出時間的優(yōu)化設(shè)定值。
本發(fā)明方法包括以下步驟步驟一、邊界條件的輸入在焙燒過程中，邊界條件的確定十分重要。邊界條件主要有礦石的種類，礦石焙燒難易程度，礦石的粒度等級，搬出機(jī)排礦量，豎爐老化程度。這些邊界條件需要從現(xiàn)場中得到。
步驟二、磁選管回收率期望值的確定在進(jìn)行優(yōu)化設(shè)定之前，需要輸入磁選管回收率的期望值，以便進(jìn)行基于磁選管回收率預(yù)報的前饋校正。
步驟三、豎爐焙燒系統(tǒng)實(shí)時過程數(shù)據(jù)的取得選定邊界條件之后，程序從監(jiān)控機(jī)中取得豎爐的實(shí)時過程數(shù)據(jù)，包括當(dāng)前的燃燒室溫度設(shè)定TRSSP，燃燒室兩側(cè)的溫度Ts和Tn以及平均溫度TRSAV，當(dāng)前加熱煤氣流量的設(shè)定LJRSP、實(shí)際流量LJR、壓力PJR和閥開度VJRKD，豎爐的負(fù)壓PLN，加熱煤氣的熱值HRZ，加熱空氣流量的設(shè)定值LKQSP、實(shí)際流量LKQ和鼓風(fēng)機(jī)變頻器頻率FGF，還原煤氣流量的設(shè)定值LHYSP、實(shí)際流量LHY和閥開度VHYKD。
步驟四、基于案例推理的工藝參數(shù)設(shè)定(一)案例表示由于豎爐的情況各不相同，所以每一臺豎爐對應(yīng)一個案例數(shù)據(jù)庫，每一個數(shù)據(jù)庫由若干條案例記錄組成。案例數(shù)據(jù)庫中的每條案例記錄Ck，k＝1，2…由豎爐的邊界條件、實(shí)時過程數(shù)據(jù)和對應(yīng)的燃燒室溫度設(shè)定值、還原煤氣流量設(shè)定值和搬出機(jī)搬出時間設(shè)定值組成。其中豎爐邊界條件和實(shí)時過程數(shù)據(jù)組成豎爐的狀況描述Xk，燃燒室溫度設(shè)定、還原煤氣流量設(shè)定和搬出機(jī)搬出時間組成案例的解Yk。另外，為了便于案例檢索與匹配及其它案例操作的需要在案例數(shù)據(jù)庫表中再增加兩條屬性時間和相似度，其中時間為案例獲得時間，相似度為當(dāng)前工況描述與案例庫中該條案例的相似度。案例的表示可見表1表1案例Ck的表示

案例數(shù)據(jù)庫是由以上的案例組成，每條案例的結(jié)構(gòu)都是由上述的八條豎爐狀況描述和三條案例的解組成。
(二)案例相似度的計(jì)算設(shè)實(shí)際的豎爐狀況為XSF＝{Bi}，i＝1，…8。
對于案例Ck，k＝1，2…中每一個豎爐狀況描述的記錄xi(i＝1，…8)與實(shí)際的豎爐邊界條件和實(shí)時過程數(shù)據(jù)之間Bi(i＝1，…8)的相似度為
sim(Bi,xi)=1-|Bi-xi|Max(Bi,xi),i=1,...8---(1)]]>對于豎爐的狀況描述中的礦石種類、礦石焙燒難易程度、礦石粒度等級、搬出機(jī)排礦量和爐體老化程度，其數(shù)據(jù)記錄的相似度只有0和1，所以容易計(jì)算，查詢簡單。對于豎爐狀況描述中的燃燒室溫度實(shí)際值和還原煤氣實(shí)際值，其相似度取值范圍則在0和1之間。
對于實(shí)際的豎爐狀況描述XSF和每一條案例Ck，其相似度為SIM(XSF,Ck)=Σi=18ωisim(Bi,xi,k),k=1,2...---(2)]]>其中，Xi,k表示案例Ck中的數(shù)據(jù)記錄，ωi表示豎爐狀況描述的加權(quán)系數(shù)，ωi滿足Σi=18ωi=1]]>(三)閾值的確定設(shè)SIMmax為所有上述求得的相似度的最大值，即SIMmax=Maxk=1,2...(SIM(XSF,Ck)),]]>那么閾值SIMv可通過下式確定SIMv=V,SIMmax≥VSIMmax,SIMmax<V]]>其中閾值V根據(jù)每臺豎爐的情況由具體工藝或經(jīng)驗(yàn)確定。
(四)案例的檢索與匹配從案例數(shù)據(jù)庫中檢索出所有相似度SIM(XSF，Ck)≥SIMv的案例記錄，并記錄案例的解，以用于下一步的處理。
(五)案例重用一般情況下案例庫中不存在與當(dāng)前工況描述完全匹配的案例，因而檢索出的匹配工況的解并不能直接作為當(dāng)前工況的解，這就需要對檢索得到的相似案例進(jìn)行重用。具體方法如下從匹配案例中挑選出具有最大相似度SIMmax的案例并確定其個數(shù)Num。
若Num＝1，即具有最大相似度的案例只有一個，設(shè)這個案例為Cm，1≤m≤n，記匹配案例數(shù)據(jù)表中案例Cm的下一個案例為Ck，1≤k≤n，由于匹配案例檢索出來的時候按“相似度”、“時間”(案例存儲時間)屬性值降序排序，所以Ck應(yīng)具有第二大相似度并且是時間最新的一個。記案例Cm的解為Jm、相似度為SIMm，案例Ck的解為Jk、相似度為SIMk，那么當(dāng)前工況描述MGK的解JGK為JGK=SIMm×Jm+SIMk×JkSIMm+SIMk---(3)]]>若Num＞1，即具有相同最大相似度的案例有多個，不妨設(shè)有l(wèi)，(l＞1，l∈Z)個，假設(shè)這些案例Ci，i＝1…l按“時間”(案例存儲時間)屬性值降序排列為C1，C2…Cl，J1，J2…Jl為其相應(yīng)的解，那么當(dāng)前工況描述的解JGK為JGK=Σi=1lθi×JiΣi=1lθi---(4)]]>其中θi為本次案例重用的時間加權(quán)系數(shù)，滿足θ1≥θ2≥…≥θl，可根據(jù)具體情況或經(jīng)驗(yàn)確定。
(六)案例的解的修正將所有檢索得到的解進(jìn)行求取平均值的計(jì)算，得到燃燒室溫度、還原煤氣流量和搬出時間的初步設(shè)定。然后再根據(jù)實(shí)時過程數(shù)據(jù)進(jìn)一步修正，即由當(dāng)前的燃燒室溫度設(shè)定TRSSP，燃燒室的平均溫度TRSAV和兩側(cè)的溫度Ts和Tn，當(dāng)前加熱煤氣流量的設(shè)定LJRSP、實(shí)際流量LJR、壓力PJR和閥開度VJRKD，豎爐的負(fù)壓PLN，加熱煤氣的熱值HRZ，加熱空氣流量的設(shè)定值LKQSP、實(shí)際流量LKQ和鼓風(fēng)機(jī)變頻器頻率FGF，還原煤氣流量的設(shè)定值LHYSP、實(shí)際流量LHY和閥開度VHYKD進(jìn)行案例評價與修正；步驟五、前饋校正或反饋校正前饋校正與反饋校正模塊的原理相同，都是利用模糊自適應(yīng)PI控制，實(shí)現(xiàn)對案例解—燃燒室溫度、還原煤氣流量、搬出時間的校正，使豎爐焙燒的質(zhì)量指標(biāo)達(dá)到期望值。二者不同的是前饋校正的目標(biāo)是使磁選管回收率的預(yù)報值接近期望值；而反饋校正的目標(biāo)是是使磁選管回收率的化驗(yàn)值接近期望值。
以前饋校正為例，主要控制策略是應(yīng)用如(3)式所示的PI控制。
u(k)＝u(k-1)+kp(k)·((e(k)-e(k-1))+ki(k)·e(k) (5)其中，u＝{NT，NF，TB}為控制向量，NT為燃燒室溫度控制量，NF為還原煤氣流量控制量，TB為還原搬出時間控制量，kp為比例系數(shù)，ki為積分系數(shù)，e為磁選管回收率的誤差，k為迭代次數(shù)。
但是，豎爐的工況較復(fù)雜，參數(shù)調(diào)節(jié)方法很難統(tǒng)一?？紤]控制效果，以及根據(jù)現(xiàn)場的經(jīng)驗(yàn)，對燃燒室溫度和還原煤氣流量設(shè)計(jì)了PI參數(shù)的模糊自適應(yīng)調(diào)節(jié)方法，對搬出時間采用單步調(diào)整方法。
表2和表3所示分別為kp和ki的模糊規(guī)則表。其中，e為誤差，Δe為誤差變化率，字母組合表示調(diào)整量。
表2kP的控制規(guī)則表 表3ki的控制規(guī)則表 這里進(jìn)行磁選管回收率預(yù)報軟件是基于專家系統(tǒng)結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開發(fā)的，其輸入值是燃燒室溫度、還原煤氣流量和搬出機(jī)總搬出時間，輸出值為磁選管回收率。
步驟六、案例的存儲和維護(hù)經(jīng)過前饋校正之后，得到最終的優(yōu)化設(shè)定值。然后，記錄此次的豎爐狀況描述和燃燒室、還原煤氣實(shí)際值，作為新的案例記錄的豎爐狀況描述，此次的優(yōu)化設(shè)定值做為新案例的解，從而生成一條新的案例。
隨著時間的推移，案例數(shù)量必然增加。需要對案例進(jìn)行維護(hù)。根據(jù)案例記錄的時間，定期刪除一些很早的案例記錄，以減少運(yùn)算量。
本發(fā)明的優(yōu)化設(shè)定方法是由智能優(yōu)化軟件的方式實(shí)現(xiàn)的，其流程圖如圖2。詳細(xì)步驟如下(A)程序開始；(B)選擇將要進(jìn)行優(yōu)化的豎爐；每臺豎爐都有其代號，選擇其代號就意味著將要對該豎爐進(jìn)行智能優(yōu)化；(C)輸入豎爐的邊界條件；包括礦石的種類，礦石焙燒難易程度，礦石的粒度等級，搬出機(jī)排礦量，以及豎爐的老化程度；(D)輸入期望的磁選管回收率；(E)取得實(shí)時過程數(shù)據(jù)；即程序從監(jiān)控機(jī)中取得豎爐的實(shí)時過程數(shù)據(jù)，包括當(dāng)前的燃燒室溫度設(shè)定TRSSP，燃燒室兩側(cè)的溫度Ts和Tn以及平均溫度TRSAV，當(dāng)前加熱煤氣流量的設(shè)定LJRSP、實(shí)際流量LJR、壓力PJR、閥開度VJRKD，豎爐的負(fù)壓PLN、加熱煤氣的熱值HRZ，加熱空氣流量的設(shè)定值LKQSP、實(shí)際流量LKQ、鼓風(fēng)機(jī)變頻器頻率FGF，還原煤氣流量的設(shè)定值LHYSP、實(shí)際流量LHY、閥開度VHYKD；(F)進(jìn)行案例相似度的計(jì)算；即通過(1)式計(jì)算當(dāng)前案例與案例庫中的案例的相似程度，以及通過(2)式找出相似程度最大的案例；(G)確定閾值；即確定一個案例庫中的案例與當(dāng)前案例匹配的程度的界限；(H)案例檢索與匹配；從案例數(shù)據(jù)庫中檢索出所有相似度大于閾值的案例記錄，并記錄案例的解，以用于下一步的處理；(I)案例重用；將上一步的得到的多個案例解進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，構(gòu)造成一個新的案例解；(J)案例解的修正；根據(jù)豎爐的實(shí)際情況對案例的解進(jìn)行調(diào)整；(K)磁選管回收率化驗(yàn)值存在？是，進(jìn)行L；否，轉(zhuǎn)到M；(L)反饋校正。根據(jù)磁選管回收率的化驗(yàn)值和期望值的差異，利用模糊PI方法對燃燒室溫度、還原煤氣流量和搬出時間進(jìn)行調(diào)整；(M)前饋校正。根據(jù)磁選管回收率的預(yù)報值和期望值的差異，利用模糊PI方法對燃燒室溫度、還原煤氣流量和搬出時間進(jìn)行調(diào)整；(N)將設(shè)定值數(shù)據(jù)下裝；將處理好的案例的解通過DCS傳遞給豎爐的基礎(chǔ)控制回路，對燃燒室溫度、還原煤氣流量和搬出機(jī)搬出時間進(jìn)行優(yōu)化設(shè)定，(O)案例的存儲與維護(hù)；將本次的案例解以及對應(yīng)的豎爐工況描述最為一個新的案例，加入到案例庫中；根據(jù)案例記錄的時間，定期刪除一些很早的案例記錄，以減少運(yùn)算量。
(P)繼續(xù)優(yōu)化？是，轉(zhuǎn)到B；否，繼續(xù)Q；(Q)結(jié)束。
其中步驟M的流程圖如圖3。詳細(xì)過程如下a)程序開始；b)前饋或反饋校正？如果是前饋校正，則繼續(xù)c，如果是反饋校正，則轉(zhuǎn)向d；c)預(yù)報磁選管回收率ε；利用磁選管回收率預(yù)報軟件對當(dāng)前情況下對應(yīng)的磁選管回收率進(jìn)行預(yù)報；d)輸入磁選管回收率ε；e)|ε-ε0|＜0.05？如果磁選管回收率的化驗(yàn)值或預(yù)報值與磁選管回收率期望值之差小于0.05，則轉(zhuǎn)向j，反之則進(jìn)行f；f)計(jì)算KTp(k)、KTi(k)、KFp(k)、KFi(k)、ΔTB(k)；g)計(jì)算ΔNT(k)＝KTp(k)Δe(k)+KTi(k)e(k)，ΔNF(k)＝KFp(k)Δe(k)+KFi(k)e(k)；h)計(jì)算NT(k)＝NT(k-1)+ΔNT(k)，NF(k)＝NF(k-1)+ΔNF(k)，TB(k)＝TB(k-1)+ΔTB(k)；i)k＜K0？判斷迭代次數(shù)是否小于給定值，如果是，則進(jìn)行j，如果否，則轉(zhuǎn)向c；j)結(jié)束。
本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)在于利用計(jì)算機(jī)系統(tǒng)和常規(guī)的檢測儀表提供的在線過程數(shù)據(jù)，基于案例推理的方法實(shí)現(xiàn)了復(fù)雜工業(yè)過程——豎爐焙燒系統(tǒng)的優(yōu)化控制。實(shí)現(xiàn)了基礎(chǔ)控制難以達(dá)到的用戶對復(fù)雜工業(yè)生產(chǎn)過程的最終需求，如對產(chǎn)品質(zhì)量的期望等。與常規(guī)控制相比，這種方法不過分依賴于生產(chǎn)過程的數(shù)學(xué)模型，容易適應(yīng)復(fù)雜工況條件的變化。與人工操作相比，減少了操作人員的工作量，避免了依靠經(jīng)驗(yàn)生產(chǎn)的主觀性和隨意性，使產(chǎn)品質(zhì)量及其它生產(chǎn)指標(biāo)得到了有效可靠的保證。由于案例庫不斷有代表最新工況的新的案例加入，不適應(yīng)工況的舊案例又不斷刪減替換，所以本發(fā)明的智能優(yōu)化設(shè)定方法具有很強(qiáng)的自適應(yīng)和自學(xué)習(xí)能力。另外，由于本發(fā)明針對不同的邊界條件用不同的案例來進(jìn)行推理，所以適用面廣，優(yōu)化設(shè)定量也更精確。該方法能夠?qū)崿F(xiàn)豎爐焙燒系統(tǒng)的優(yōu)化控制和優(yōu)化運(yùn)行。給生產(chǎn)帶來巨大的經(jīng)濟(jì)效益與社會效益，并在復(fù)雜工業(yè)過程中具有推廣應(yīng)用價值。


圖1豎爐焙燒的流程、測量儀表及計(jì)算機(jī)配置圖；圖2豎爐焙燒智能優(yōu)化設(shè)定程序流程圖；圖3前饋校正與反饋校正程序流程圖；圖1中所用標(biāo)記符號如下TRS燃燒室溫度，LJR加熱煤氣流量，PJR加熱煤氣壓力，LKQ加熱空氣流量，HRZ煤氣熱值，LHY還原煤氣流量，PLN爐內(nèi)負(fù)壓，tBC搬出時間，KT熱電偶，HT熱值儀，PT壓力計(jì)，NT真空計(jì)，AT、LT、QT流量計(jì)，LP鼓風(fēng)機(jī)，JV、HV調(diào)節(jié)閥。
圖3中所用標(biāo)記符號如下k迭代次數(shù)，KTp燃燒室溫度控制的比例系數(shù)，KTi燃燒室溫度控制的積分系數(shù)，KFp還原煤氣流量控制的比例系數(shù)，KFi還原煤氣流量控制的積分系數(shù)，ΔTB搬出時間的調(diào)整量，ΔNT燃燒室溫度控制增量，e(k)磁選管回收率的偏差，Δe(k)＝e(k)-e(k-1)磁選管回收率偏差的增量，NT燃燒室溫度控制的調(diào)整量，NF還原煤氣流量的調(diào)整量，TB搬出時間的調(diào)整量，K0給定的迭代次數(shù)。
具體實(shí)施例方式
以某大型鐵礦選礦廠的豎爐磁化焙燒工段為例，該選礦廠的主要鐵礦石為黃鐵礦、褐鐵礦，脈石以重晶石、石英、碧玉及鐵白云石為主，礦石實(shí)際含鐵品位33％，豎爐焙燒的目的是將弱磁性的赤鐵礦(Fe2O3)還原成強(qiáng)磁性的磁鐵礦(Fe3O4)，使它能在選別強(qiáng)磁性礦物的低磁場強(qiáng)度的磁選機(jī)上進(jìn)行選別，達(dá)到提高金屬回收率。
按照本說明書的要求安裝如下的測量儀表，包括四個鎳鉻硅—鎳硅鎂熱電偶，用于在線測量燃燒室溫度TRS；一個威力巴流量計(jì)，用于在線測量加熱煤氣流量LJR；一個威力巴流量計(jì)，用于在線測量加熱空氣流量LKQ；一個3051差壓變送器，用于在線測量加熱煤氣壓力PJR；
一個威力巴流量計(jì)，用于在線測量還原煤氣流量LHY；一個1151壓力變送器，用于在線測量爐內(nèi)負(fù)壓PLN；一個煤氣熱值分析儀，用于在線測量煤氣熱值HRZ。
以可編程控制器(PLC)實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)控制回路和搬出時間tBC的自動控制，并讀取上述的過程數(shù)據(jù)。在監(jiān)控計(jì)算機(jī)中以RSView32軟件實(shí)現(xiàn)監(jiān)控人機(jī)界面。該豎爐焙燒系統(tǒng)的正常工作范圍為臺時處理量——22～27噸/(臺·小時)燃燒室溫度——1050～1200℃還原礦石溫度——550～600℃廢氣溫度——＜100℃煤氣熱值——4600～5000KJ/m3煤氣壓力——4800～5200Pa優(yōu)化設(shè)定程序用RSView32提供的VBA應(yīng)用軟件編制。優(yōu)化設(shè)定軟件在單獨(dú)的優(yōu)化計(jì)算機(jī)上運(yùn)行，該計(jì)算機(jī)上裝有RSLinx通訊程序負(fù)責(zé)與PLC和上位機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)通訊，RSLinx與優(yōu)化設(shè)定程序之間通過DDE方式進(jìn)行雙向通訊。
按照本說明書所述的實(shí)現(xiàn)方法，首先選擇要優(yōu)化的豎爐，然后輸入邊界條件和期望的磁選管回收率，進(jìn)而進(jìn)行優(yōu)化設(shè)定。
本發(fā)明方法的具體實(shí)現(xiàn)過程如下步驟一、邊界條件的輸入，輸入礦石的種類＝1，礦石焙燒難易程度＝1，礦石的粒度等級＝0.5，1號搬出機(jī)排礦量＝0.5，2號搬出機(jī)排礦量＝0.5，豎爐老化程度＝0.5；步驟二、磁選管回收率期望值＝83.0步驟三、豎爐焙燒系統(tǒng)實(shí)時過程數(shù)據(jù)的取得當(dāng)前的燃燒室溫度設(shè)定TRSSP＝1095，燃燒室兩側(cè)的溫度Ts＝1042，Tn＝1038，平均溫度TRSAV＝1040，當(dāng)前加熱煤氣流量的設(shè)定LJRSP＝4238，實(shí)際流量LJR＝4156，壓力PJR＝5.8，閥開度VJRKD＝0.75，豎爐的負(fù)壓PLN＝2.8，加熱煤氣的熱值HRZ＝5700，加熱空氣流量的設(shè)定值LKQSP＝4200、實(shí)際流量LKQ＝4213，鼓風(fēng)機(jī)變頻器頻率FGF＝40，還原煤氣流量的設(shè)定值LHYSP＝2300、實(shí)際流量LHY＝2109和閥開度VHYKD＝75。
步驟四、基于案例推理的工藝參數(shù)設(shè)定(一)案例表示表1案例C78的表示

(二)案例相似度的計(jì)算根據(jù)(1)(2)兩式算得SIM(XSF，C78)＝0.9885；其中，豎爐狀況描述加權(quán)系數(shù)的取值為礦石種類加權(quán)系數(shù)——ω1＝0.2；礦石焙燒難易程度加權(quán)系數(shù)——ω2＝0.2；礦石粒度等級加權(quán)系數(shù)——ω3＝0.2；搬出機(jī)排礦量加權(quán)系數(shù)——ω4，ω5＝0.05；爐體老化程度加權(quán)系數(shù)——ω6＝0.05；燃燒室溫度實(shí)際值加權(quán)系數(shù)——ω7＝0.15；還原煤氣流量實(shí)際值加權(quán)系數(shù)——ω8＝0.1。
(三)閾值的確定SIMv＝0.98(四)案例重用根據(jù)(3)(4)兩式計(jì)算出案例解JGK＝{1159，2324，244}；(五)案例的解的修正根據(jù)實(shí)際現(xiàn)場的數(shù)據(jù)調(diào)整案例解，例如當(dāng)前還原煤氣的閥門開度已經(jīng)接近最大，而其實(shí)際流量較設(shè)定值差距較大，因此，還原煤氣流量的設(shè)定值調(diào)整為2290，即修正后的案例解為JGK＝{1159，2290，244}；步驟五、前饋校正根據(jù)(5)式算得前饋校正后的結(jié)果為JGK＝{1160，2290，277}，此時的磁選管回收率預(yù)報值為82.96，比較接近期望值。
步驟六、案例的存儲和維護(hù)經(jīng)過前饋校正之后，得到最終的優(yōu)化設(shè)定值。然后，記錄此次的豎爐狀況描述和燃燒室、還原煤氣實(shí)際值，作為新的案例記錄的豎爐狀況描述，此次的優(yōu)化設(shè)定值做為新案例的解，從而生成一條新的案例。
本軟件在豎爐焙燒系統(tǒng)正常運(yùn)行期間，對其主要工藝參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化設(shè)定，使磁選管回收率的化驗(yàn)值能夠達(dá)到或超過期望值，焙燒質(zhì)量得到很大提高，成為一個低成本卻有很高實(shí)用價值的豎爐焙燒主要參數(shù)設(shè)定方法。
權(quán)利要求
1.一種豎爐焙燒過程智能優(yōu)化設(shè)定方法，其特征在于在豎爐焙燒系統(tǒng)安裝檢測儀表和執(zhí)行機(jī)構(gòu)，通過與控制計(jì)算機(jī)或數(shù)據(jù)采集器進(jìn)行通訊，獲得實(shí)時的過程數(shù)據(jù)，對豎爐焙燒系統(tǒng)工藝參數(shù)進(jìn)行智能優(yōu)化設(shè)定，其方法包括以下步驟(1)輸入邊界條件，(2)確定磁選管回收率期望值，(3)獲取豎爐焙燒系統(tǒng)實(shí)時過程數(shù)據(jù)，(4)基于案例推理的參數(shù)設(shè)定，(5)基于磁選管回收率預(yù)報或化驗(yàn)值的前饋校正，(6)案例的存儲與維護(hù)。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的豎爐焙燒過程智能優(yōu)化設(shè)定方法，其特征在于步驟(4)所述基于案例推理的參數(shù)設(shè)定包括案例表示，案例相似度計(jì)算，閾值的確定，案例的檢索與匹配，案例重用，案例的解的修正。
3.權(quán)利要求2所述豎爐焙燒過程智能優(yōu)化設(shè)定方法，其特征在于所述案例表示包括案例獲得時間、豎爐狀況描述、案例的解，其中豎爐狀況描述包括豎爐邊界條件和實(shí)時過程數(shù)據(jù)，案例的解包括燃燒室溫度設(shè)定，還原煤氣流量設(shè)定和搬出機(jī)搬出時間。
4.權(quán)利要求2所述豎爐焙燒過程智能優(yōu)化設(shè)定方法，其特征在于所述案例相似度計(jì)算依下式進(jìn)行設(shè)實(shí)際的豎爐狀況為XSF＝{Bi}，i＝1，…8，對于案例Ck，k＝1，2…中每一個豎爐狀況描述的記錄xi(i＝1，…8)與實(shí)際的豎爐邊界條件和實(shí)時過程數(shù)據(jù)之間Bi(i＝1，…8)的相似度為sim(Bi,xi)=1-|Bi-xi|Max(Bi,xi),i=1,...8---(1)]]>對于實(shí)際的豎爐狀況描述XSF和每一條案例Ck，其相似度為SIM(XSF,Ck)=Σi=18ωisim(Bi,xi,k),k=1,2...---(2)]]>其中，xi，k表示案例Ck中的數(shù)據(jù)記錄，ωi表示豎爐狀況描述的加權(quán)系數(shù)，ωi滿足Σi=18ωi=1.]]>
5.權(quán)利要求2所述豎爐焙燒過程智能優(yōu)化設(shè)定方法，其特征在于所述閾值的確定設(shè)SIMmax為所有上述求得的相似度的最大值，即SIMmax=Maxk=1,2···(SIM(XSF,Ck)),]]>則閾值可通過下式確定SIMv=V,SIMmax≥VSIMmax,SIMmax<V]]>其中閾值V根據(jù)每臺豎爐的情況由具體工藝或經(jīng)驗(yàn)確定。
6.根據(jù)權(quán)利要求2所述豎爐焙燒過程智能優(yōu)化設(shè)定方法，其特征在于所述案例重用是從匹配案例中挑選出具有最大相似度SIMmax的案例并確定其個數(shù)Num，若Num＝1，即具有最大相似度的案例只有一個，設(shè)這個案例為Cm，1≤m≤n，記匹配案例數(shù)據(jù)表中案例Cm的下一個案例為Ck，1≤k≤n，由于匹配案例檢索出來的時候按“相似度”、案例存儲時間屬性值降序排序，所以Ck應(yīng)具有第二大相似度并且是時間最新的一個，即案例Cm的解為Jm、相似度為SIMm，案例Ck的解為Jk、相似度為SIMk，那么當(dāng)前工況描述MGK的解JGK為JGK=SIMm×Jm+SIMk×JkSIMm+SIMk---(3)]]>若Num＞1，即具有相同最大相似度的案例有多個，不妨設(shè)有l(wèi)，(l＞1，l∈Z)個，假設(shè)這些案例Ci，i＝1…l按案例存儲時間屬性值降序排列為C1，C2…Cl，J1，J2…Jl為其相應(yīng)的解，那么當(dāng)前工況描述的解JGK為JGK=Σi=1lθi×J1Σi=1lθi---(4)]]>其中θi為本次案例重用的時間加權(quán)系數(shù)，滿足θ1≥θ2≥…≥θl。
7.根據(jù)權(quán)利要求2所述豎爐焙燒過程智能優(yōu)化設(shè)定方法，其特征在于所述案例解的修正，是將所有檢索得到的解進(jìn)行求取平均值的計(jì)算，得到燃燒室溫度、還原煤氣流量和搬出時間的初步設(shè)定；然后再根據(jù)實(shí)時過程數(shù)據(jù)進(jìn)一步修正，即由當(dāng)前的燃燒室溫度設(shè)定TRSSP，燃燒室的平均溫度TRSAV和兩側(cè)的溫度Ts和Tn，當(dāng)前加熱煤氣流量的設(shè)定LJRSP、實(shí)際流量LJR、壓力PJR和閥開度VJRKD，豎爐的負(fù)壓PLN，加熱煤氣的熱值HRZ，加熱空氣流量的設(shè)定值LKQSP、實(shí)際流量LKQ和鼓風(fēng)機(jī)變頻器頻率FGF，還原煤氣流量的設(shè)定值LHYSP、實(shí)際流量LHY和閥開度VHYKD進(jìn)行案例評價與修正。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的豎爐焙燒過程智能優(yōu)化設(shè)定方法，其特征在于實(shí)施該方法按以下步驟執(zhí)行(A)程序開始；(B)選擇將要進(jìn)行優(yōu)化的豎爐；每臺豎爐都有其代號，選擇其代號就意味著將要對該豎爐進(jìn)行智能優(yōu)化；(C)輸入豎爐的邊界條件；包括礦石的種類，礦石焙燒難易程度，礦石的粒度等級，搬出機(jī)排礦量，以及豎爐的老化程度；(D)輸入期望的磁選管回收率；(E)取得實(shí)時過程數(shù)據(jù)；即程序從監(jiān)控機(jī)中取得豎爐的實(shí)時過程數(shù)據(jù)，包括當(dāng)前的燃燒室溫度設(shè)定TRSSP，燃燒室兩側(cè)的溫度Ts和Tn以及平均溫度TRSAV，當(dāng)前加熱煤氣流量的設(shè)定LJRSP、實(shí)際流量LJR、壓力PJR、閥開度VJRKD，豎爐的負(fù)壓PLN、加熱煤氣的熱值HRZ，加熱空氣流量的設(shè)定值LKQSP、實(shí)際流量LKQ、鼓風(fēng)機(jī)變頻器頻率FGF，還原煤氣流量的設(shè)定值LHYSP、實(shí)際流量LHY、閥開度VHYKD；(F)進(jìn)行案例相似度的計(jì)算；即通過(1)式計(jì)算當(dāng)前案例與案例庫中的案例的相似程度，以及通過(2)式找出相似程度最大的案例；(G)確定閾值；即確定一個案例庫中的案例與當(dāng)前案例匹配的程度的界限；(H)案例檢索與匹配；從案例數(shù)據(jù)庫中檢索出所有相似度大于閾值的案例記錄，并記錄案例的解，以用于下一步的處理；(I)案例重用；將上一步的得到的多個案例解進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，構(gòu)造成一個新的案例解；(J)案例解的修正；根據(jù)豎爐的實(shí)際情況對案例的解進(jìn)行調(diào)整；(K)磁選管回收率化驗(yàn)值存在？是，進(jìn)行L；否，轉(zhuǎn)到M；(L)反饋校正，根據(jù)磁選管回收率的化驗(yàn)值和期望值的差異，利用模糊PI方法對燃燒室溫度、還原煤氣流量和搬出時間進(jìn)行調(diào)整；(M)前饋校正，根據(jù)磁選管回收率的預(yù)報值和期望值的差異，利用模糊PI方法對燃燒室溫度、還原煤氣流量和搬出時間進(jìn)行調(diào)整；(N)將設(shè)定值數(shù)據(jù)下裝；將處理好的案例的解通過DCS傳遞給豎爐的基礎(chǔ)控制回路，對燃燒室溫度、還原煤氣流量和搬出機(jī)搬出時間進(jìn)行優(yōu)化設(shè)定，(O)案例的存儲與維護(hù)；將本次的案例解以及對應(yīng)的豎爐工況描述最為一個新的案例，加入到案例庫中；根據(jù)案例記錄的時間，定期刪除一些很早的案例記錄，以減少運(yùn)算量，(P)繼續(xù)優(yōu)化？是，轉(zhuǎn)到B；否，繼續(xù)Q；(Q)結(jié)束。
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的豎爐焙燒過程智能優(yōu)化設(shè)定方法，其特征在于所述步驟(M)包括以下具體步驟a)程序開始；b)前饋或反饋校正？如果是前饋校正，則繼續(xù)c，如果是反饋校正，則轉(zhuǎn)向d；c)預(yù)報磁選管回收率ε；利用磁選管回收率預(yù)報軟件對當(dāng)前情況下對應(yīng)的磁選管回收率進(jìn)行預(yù)報；d)輸入磁選管回收率ε；e)|ε-ε0|＜0.05？如果磁選管回收率的化驗(yàn)值或預(yù)報值與磁選管回收率期望值之差小于0.05，則轉(zhuǎn)向j，反之則進(jìn)行f；f)計(jì)算燃燒室溫度控制的比例系數(shù)KTp(k)，燃燒室溫度控制的積分系數(shù)KTi(k)，還原煤氣流量控制的比例系數(shù)KFp(k)，還原煤氣流量控制的積分系數(shù)KFi(k)以及搬出時間的調(diào)整量ΔTB(k)；g)計(jì)算ΔNT(k)＝KTp(k)Δe(k)+KTi(k)e(k)，ΔNF(k)＝KFp(k)Δe(k)+KFi(k)e(k)；h)計(jì)算NT(k)＝NT(k-1)+ΔNT(k)，NF(k)＝NF(k-1)+ΔNF(k)，TB(k)＝TB(k-1)+ΔTB(k)；i)k＜K0？判斷迭代次數(shù)是否小于給定值，如果是，則進(jìn)行j，如果否，則轉(zhuǎn)向c；j)結(jié)束。
全文摘要
一種豎爐焙燒過程智能優(yōu)化設(shè)定的方法，包括邊界條件的輸入、磁選管回收率期望值的確定、豎爐焙燒系統(tǒng)實(shí)時過程數(shù)據(jù)的取得、基于案例推理的參數(shù)設(shè)定、基于磁選管回收率預(yù)報的前饋校正、基于磁選管回收率化驗(yàn)值的反饋校正、案例的存儲與維護(hù)等步驟。該方法利用常規(guī)計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)和常規(guī)的檢測儀表提供的在線過程數(shù)據(jù)結(jié)合人工采樣數(shù)據(jù)，建立了基于案例分析的豎爐焙燒系統(tǒng)主要工藝參數(shù)智能優(yōu)化設(shè)定模型，實(shí)現(xiàn)了面向生產(chǎn)指標(biāo)的豎爐焙燒系統(tǒng)的優(yōu)化控制，與人工操作相比，減少了操作人員的工作量，避免了依靠經(jīng)驗(yàn)生產(chǎn)的主觀性和隨意性，使產(chǎn)品質(zhì)量及其它生產(chǎn)指標(biāo)得到了有效可靠的保證。該方法具有很強(qiáng)的自適應(yīng)和自學(xué)習(xí)能力。適用面廣，優(yōu)化設(shè)定量更精確。
文檔編號F27B1/00GK1746604SQ20051004744
公開日2006年3月15日 申請日期2005年10月19日 優(yōu)先權(quán)日2005年10月19日
發(fā)明者柴天佑, 田雪詠, 嚴(yán)愛軍, 吳峰華, 岳恒, 丁進(jìn)良 申請人:東北大學(xué)