燃氣爐窯爐膛壓力計算機智能模糊控制節(jié)能方法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明屬于工業(yè)爐窯自動化過程控制中的智能控制領域，具體屬于計算機智能模 糊控制技術。具體涉及燃氣爐窯爐膛壓力計算機智能模糊控制節(jié)能方法。
【背景技術】
[0002] 目前，燃氣爐窯所采用的節(jié)能技術如下：
[0003] 1.采用空氣、煤氣換熱器及蓄熱式燃燒技術等實現(xiàn)高溫煙氣的余熱回收；
[0004] 2.采用隔熱、輕質、耐火保溫的爐襯材料，通常選用節(jié)能的硅酸鋁纖維棉；
[0005] 3.采用節(jié)能型燃燒器技術，即選用節(jié)能燒嘴；
[0006] 4.采用紅外輻射涂料技術可提高傳熱速度；
[0007] 5.通過空氣過剩系數(shù)對空燃比進行自動調節(jié)，保證燃氣充分燃燒；
[0008] 6.采用計算機集散控制方式提高系統(tǒng)控制精度。
[0009] 上述節(jié)能技術相對成熟，被廣泛應用于燃氣爐窯的現(xiàn)代化改造項目中，并且取得 了較好的節(jié)能效果。在以上節(jié)能技術單獨使用或組合使用后，對燃氣爐窯的爐膛壓力控制 算法進行改進，通過計算機軟件對燃氣爐窯的爐膛壓力實施控制，使爐膛壓力P始終保持 在所允許的正偏差：pie范圍內，通過提高爐膛的平均壓力來增大爐內高溫煙氣的平均密度 P，從而加快高溫煙氣與工件之間的對流傳熱和輻射傳熱速度，可進一步降低燃氣爐窯的能 耗。
[0010] 傳統(tǒng)爐膛壓力控制示意圖如圖1所示，為了防止執(zhí)行機構頻繁動作，傳統(tǒng)的爐膛 壓力控制算法通常減弱或去掉微分環(huán)節(jié)而采用PI控制算法，該算法屬于滯后性控制，爐膛 壓力在平衡點附近容易出現(xiàn)來回震蕩現(xiàn)象，因此，當爐膛壓力設定值為〇仏時，容易出現(xiàn)爐 膛負壓狀態(tài)，爐膛負壓狀態(tài)會導致冷空氣被吸入爐膛內而降低爐溫，浪費能源，同時，由于 爐膛內處于負壓狀態(tài)，因此爐膛內的高溫煙氣密度相對較小，降低了高溫煙氣與工件之間 的熱交換速度，一部分熱量來不及與工件進行熱交換就從煙道被抽走，降低了燃氣爐窯的 熱效率。

【發(fā)明內容】

[0011] 本發(fā)明的目的是為了在單獨使用或組合使用上述節(jié)能技術之后，通過改進燃氣 爐窯的爐膛壓力控制算法，進一步降低燃氣爐窯的能耗，而提供一種燃氣爐窯爐膛壓力計 算機智能模糊控制節(jié)能方法。本發(fā)明通過溫度智能模糊控制算法實現(xiàn)了對爐膛溫度的精確 控制；通過設計壓力超前智能模糊控制算法不僅提高了爐膛壓力控制的穩(wěn)定性，而且可使 爐膛壓力P始終保持在所允許的正偏差pie范圍內，通過提高爐膛的平均壓力來增大爐內 高溫煙氣的平均密度P，從而加快高溫煙氣與工件之間的對流傳熱和輻射傳熱速度，可進一 步降低燃氣爐窯的能耗，其理論依據(jù)是：根據(jù)對流傳熱及輻射傳熱理論，當其它條件相同的 情況下，熱流體密度越小，熱流體與工件之間的傳熱速度越慢，熱流體密度越大，熱流體與 工件之間的傳熱速度越快。
[0012] 本發(fā)明技術方案：
[0013] 燃氣爐窯爐膛壓力計算機智能模糊控制節(jié)能方法，其特征是按以下步驟進行：首 先是將溫度偏差和溫度偏差變化模糊化后，通過溫度智能模糊控制算法得出控制量的模糊 量值，對控制量的模糊量值解模糊也就是清晰化處理得到溫度控制輸出值，將溫度控制輸 出值以PWM方式進行輸出，直接作用于被控制對象，被控對象為燃氣爐窯各控溫點所對應 的大燃氣閥和小燃氣閥，然后對所有控制點的溫度控制輸出值之和求平均值，將該平均值 與壓力偏差模糊化后，通過壓力超前智能模糊控制算法得出壓力控制量的模糊量值，對壓 力控制量的模糊量值解模糊也就是清晰化處理得到壓力控制輸出值，壓力控制輸出值經(jīng)過 D/A轉換后輸出4~20mA位置控制信號，將位置控制信號與位置反饋信號相比較，最后輸出 正、反轉控制信號作用于執(zhí)行機構，執(zhí)行機構為燃氣爐窯的電動執(zhí)行器。
[0014] 所述的溫度智能模糊控制算法包括基于控制規(guī)則自調整的模糊算法和智能積分 兩部分，其表達式為：U=α E-(l-a E，其中，E為偏差，EC為偏差變化，U為控制 量的模糊量值，E、EC、U e[-6,6]，α為自尋優(yōu)權值，其取值規(guī)則如下：設基本權值α1 = (|Ε|+6)/12,修正權值a2=((|E|+6)/12+|E|A|E| + |EC|))/2,當|E|+|EC|= 0 時：α =0· 5;當|E| + |EC|乒0時：如果|EC|>|E|并且|EC-E|增大或不變，那么α=Min(aρ a2)，否則如果|EC|〈|E|并且|EC-E|增大或不變，那么aa2)，否則a= (a1+a 2) /2,其中Min、Max分別為取最小值和取最大值函數(shù)，IE I、I EC I分別為E和EC的絕 對值，α取值不同，則可得到不同的控制規(guī)則，以實現(xiàn)對控制規(guī)則的自調整，&為智能積分 系數(shù)，積分條件為：當|E| >2時停止積分；當|E| <2且|E|增大或不變時積分，否則停止 積分，該智能積分方式可進一步縮短系統(tǒng)的穩(wěn)定時間，通過上述智能模糊控制算法，使系統(tǒng) 具備了良好的動靜態(tài)特性。
[0015] 所述的壓力超前智能模糊控制算法包括基于控制規(guī)則自調整的模糊控制算法和 智能積分兩部分，其表達式為：
分別為壓力偏差、所有控制點的溫度控制輸出值之和的平均值和控制量的模糊量值，Ep、UpG [-6,6], Ι? 6 [Ο；：6] ，U = KVi X (11丄+ :11.2 + U多+ …+ + .U《g-4) .+ un ) /η Ku為模糊化系數(shù)，un為各點溫度控制輸出值，unG[0, 1]，n為控制點數(shù)，ap為 自尋優(yōu)權值，其取值規(guī)則如下：設基本權值apl=(|Ep|+6)/12,修正權值
|Ep| + |?|矣0時：如果ΕρjmEp增大，如果Π增大或不變，那么ap=Max(apl， αp2)，否則αp=(αpl+αp2)/2;如果Ep>?并且Ep不變，如果?增大，那么αP=Max(αpl，〇|52)，如果〇不變，那么<1|：)=((1|：)1+(1 |：)2)/2，否則（1|：)=]\^11((1|：)1，（1|：)2) ;如果￡{12 1]并 且 小，如果Π增大，那么ap=(apl+ap2)/2,否則ap=Min(apl，ap2);如果Ep<U 并且Ep增大，如果〇增大或不變，那么ap=Min(apl，ap2)，否則ap=(apl+ap2)/2;如 果Ερ<??并且Ep不變，如果iJ增大，那么ap=Min(aρ1，αρ2)，如果U不變，那么αρ = (αΡι+αΡ2)/2,否則ap=Max(aρ1，αρ2);如果Ερ<U并且Ε,小，如果u增大，那么αρ =(%1+%2)/2，否則€[|5=|&?(€[|51，€ [|52)，其中組11、1&?分別為取最小值和取最大值函 數(shù)，|Ej、|H|分別為匕和0的絕對值，％取值不同，則可得到不同的控制規(guī)則，以實現(xiàn)對控 制規(guī)則的自調整，心為智能積分系數(shù)，積分條件為：當壓力控制輸出值大于零并且|EP|增大 或不變時，如果Ep>0并且壓力控制輸出值減小或不變或者Ep〈0并且壓力控制輸出值增大或 不變時積分，否則停止積分。
[0016] 本發(fā)明技術效果：
[0017]L采用壓力超前智能模糊控制算法所得爐膛壓力控制的理論效果
[0018] 設爐膛壓力最大允許誤差為e，當爐膛壓力設定值為（0土e)Pjt，圖2為傳統(tǒng)方案 所得爐膛壓力控制理論效果圖，控制算法選擇PI調節(jié)，爐膛壓力控制范圍為（_e~e)Pa，圖 3為本方案所得爐膛壓力控制理論效果圖，爐膛壓力控制范圍為（0~e)Pa。
[0019] 2.采用壓力超前智能模糊控制算法所得爐膛壓力控制的實際效果
[0020] 當爐膛壓力設定值為（5±5)匕時，圖4為傳統(tǒng)方案所得爐膛壓力控制實際效果 圖，控制算法選擇PI調節(jié)，爐膛壓力實際控制范圍為（0~10)Pa，圖5為本方案所得爐膛壓 力控制實際效果圖，爐膛壓力實際控制范圍為（5~10)Pa。由圖4、圖5比較得出：壓力超 前智能模糊控制算法不僅提高了爐膛壓力控制的穩(wěn)定性和準確性，而且在爐內溫度偏差e 減小的過程中，爐膛