CN114063674B - 一种在通讯受限情况下的分解炉温度切换控制方法 - Google Patents

一种在通讯受限情况下的分解炉温度切换控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种在通讯受限情况下的分解炉温度切换控制方法，通过建立分解炉出口温度ARMAX模型，设计预测控制器一，来控制实际分解炉出口温度；通过建立第5级预热器一锥部温度ARMAX模型，设计预测控制器二，来控制实际第5级预热器一锥部温度；通过建立第5级预热器二锥部温度ARMAX模型，设计预测控制器三，来控制实际第5级预热器二锥部温度；判断通讯受扰，设置预测控制器优先级，切换预测控制器。在对分解炉出口温度、C5A锥部温度、C5B锥部温度变化趋势识别的基础上，针对通讯受扰情况采取相应的控制策略。

Description

一种在通讯受限情况下的分解炉温度切换控制方法
技术领域
本发明涉及分解炉温度控制技术领域，尤其涉及一种在通讯受限情况下的分解炉温度切换控制方法。
背景技术
分解炉是实现水泥窑预分解技术的核心设备，而分解炉出口温度是表征分解炉稳定运行的主要参考指标，其温度的有效控制有利于实现预分解***的热力分布稳定，保证生料中碳酸盐分解率达标。
由于水泥厂运行环境恶劣，电气和仪表在运行过程中会受到各种干扰。若分解炉出口温度信号受到干扰，则温度自动控制回路品质不好，严重影响生产的安全经济运行。
第5级预热器锥部温度在某种程度也可以衡量分解炉稳定运行的指标。
发明内容
本发明目的就是为了弥补已有技术的缺陷，提供一种在通讯受限情况下的分解炉温度切换控制方法。
本发明是通过以下技术方案实现的：
一种在通讯受限情况下的分解炉温度切换控制方法，具体包括以下步骤：
(1)通过建立分解炉出口温度ARMAX模型，设计预测控制器一，来控制实际分解炉出口温度；
(2)通过建立第5级预热器一锥部温度ARMAX模型，设计预测控制器二，来控制实际第5级预热器一锥部温度；
(3)通过建立第5级预热器二锥部温度ARMAX模型，设计预测控制器三，来控制实际第5级预热器二锥部温度；
(4)判断通讯受扰，设置预测控制器优先级，切换预测控制器。
步骤(1)所述的通过建立分解炉出口温度ARMAX模型，设计预测控制器一，来控制实际分解炉出口温度，具体如下：
1.1实时采集分解炉***数据{TFJL(k),um(k)}，k＝1,...,N，其中TFJL(k)为分解炉出口温度，um(k)为喂煤量；
首先，采用移动平均滤波器预处理水泥烧成***的数据，获得滤波后数据
Figure BDA0003351539440000021
k＝1,...,N，采用min-max归一化算法，对滤波后数据进行归一化，获得归一化后数据
Figure BDA0003351539440000022
k＝1,...,N；
其次，根据获得的输入输出数据，采用赤池信息准则确定模型阶次n1,m1，采用均方差误差作为误差性能准则确定时滞τ1；
最后，采用最小二乘法辨识模型参数a11,a12,...,a1n1,b10,b11,b12,...,b1m1，获得分解炉出口温度ARMAX模型，A1(z-1)TFJL(k)＝B1(z-1)um(k-τ1)，其中
Figure BDA0003351539440000023
Figure BDA0003351539440000024
其中z是z变换算子；
1.2根据分解炉温度出口温度ARMAX模型，预测分解炉出口温度未来的输出曲线，跟期望分解炉出口温度设定值进行比较，进行GPC预测控制优化，获得喂煤量的优化值序列{um(k),um(k+1),...,um(k+Nc)}，来控制实际分解炉出口温度其中，Nc为控制步长。
步骤(2)所述的通过建立第5级预热器二锥部温度ARMAX模型，设计预测控制器三，来控制实际第5级预热器二锥部温度，具体如下：
2.1实时采集水泥烧成***数据{TC5A(k),um(k)}，k＝1,...,N，其中TC5A(k)为第5级预热器一锥部温度；
首先，采用移动平均滤波器预处理水泥烧成***的数据，获得滤波后数据
Figure BDA0003351539440000025
k＝1,...,N，采用min-max归一化算法，对滤波后数据进行归一化，获得归一化后数据
Figure BDA0003351539440000026
k＝1,...,N；
其次，根据获得的输入输出数据，采用赤池信息准则确定模型阶次n2,m2，采用均方差误差作为误差性能准则确定时滞τ2；
最后，采用最小二乘法辨识模型参数
Figure BDA0003351539440000027
获得第5级预热器一锥部温度ARMAX模型，A2(z-1)TC5A(k)＝B2(z-1)um(k-τ2)，其中
Figure BDA0003351539440000031
Figure BDA0003351539440000032
2.2根据第5级预热器一锥部温度ARMAX模型，预测第5级预热器一锥部温度未来的输出曲线，跟期望第5级预热器一锥部温度设定值进行比较，进行GPC预测控制优化，获得喂煤量的优化值，来控制实际第5级预热器一锥部温度。
步骤(3)所述的通过建立第5级预热器二锥部温度ARMAX模型，设计预测控制器三，来控制实际第5级预热器二锥部温度，具体如下：
3.1实时采集水泥烧成***数据{TC5B(k),um(k)}，k＝1,...,N，其中TC5B(k)为第5级预热器二锥部温度；
首先，采用移动平均滤波器预处理水泥烧成***的数据，获得滤波后数据
Figure BDA0003351539440000033
k＝1,...,N，采用min-max归一化算法，对滤波后数据进行归一化，获得归一化后数据
Figure BDA0003351539440000034
k＝1,...,N；
其次，根据获得的输入输出数据，采用赤池信息准则确定模型阶次n3,m3，采用均方差误差作为误差性能准则确定时滞τ3；
最后，采用最小二乘法辨识模型参数
Figure BDA0003351539440000035
获得第5级预热器二锥部温度ARMAX模型，A3(z-1)TC5B(k)＝B3(z-1)um(k-τ3)，其中
Figure BDA0003351539440000036
Figure BDA0003351539440000037
3.2根据第5级预热器二锥部温度ARMAX模型，预测第5级预热器二锥部温度未来的输出曲线，跟期望第5级预热器二锥部温度设定值进行比较，进行GPC预测控制优化，获得喂煤量的优化值，来控制实际第5级预热器二锥部温度。
所述的通讯受扰的判断，具体内容如下：
当水泥预分解温度***温度波动过大时，则认为温度传感器信号受到了干扰，无法表征真实的预分解***的工况；
当TFJL(k+1)-TFJL(k)≥Tmax时，则认为分解炉出口温度传感器受到了干扰，令SFJL＝1，其中SFJL为分解炉出口温度传感器故障标志位；
当TC5A(k+1)-TC5A(k)≥Tmax时，则认为第5级预热器一锥部温度传感器受到了干扰，令SC5A＝1，其中SC5A为第5级预热器一锥部温度传感器故障标志位；
当TC5B(k+1)-TC5B(k)≥Tmax时，则认为第5级预热器二锥部温度传感器受到了干扰，令SC5B＝1，其中SC5B为第5级预热器二锥部温度传感器故障标志位；
所述的切换预测控制器，具体如下：在对分解炉出口温度、第5级预热器一锥部温度、第5级预热器二锥部温度变化趋势识别的基础上，针对通讯受扰情况采取相应的控制策略。
本发明的优点是：本发明针对分解炉出口温度、第5级预热器一锥部温度、第5级预热器二锥部温度，设计了三个预测控制器，在通讯受扰情况下，可自动进行切换，保证整个优化控制***工作正常。
附图说明
图1为本发明算法示意图。
具体实施方式
如图1所示，一种在通讯受限情况下的分解炉温度切换控制方法，具体包括以下步骤：
步骤(1)通过建立分解炉出口温度ARMAX模型，设计预测控制器一，来控制实际分解炉出口温度；
1.1建立分解炉出口温度ARMAX模型
现场实时采集分解炉***数据{TFJL(k),um(k)}，k＝1,...,N，其中TFJL(k)为分解炉出口温度，um(k)为喂煤量。
首先，采用移动平均滤波器预处理水泥烧成***的数据，获得滤波后数据
Figure BDA0003351539440000041
k＝1,...,N。采用min-max归一化算法，对滤波后数据进行归一化，获得归一化后数据
Figure BDA0003351539440000042
k＝1,...,N。
其次，根据获得的输入输出数据，采用赤池信息准则确定模型阶次n1,m1，采用均方差误差作为误差性能准则确定时滞τ1。
最后，采用最小二乘法辨识模型参数a11,a12,...,a1n1,b10,b11,b12,...,b1m1，获得分解炉出口温度ARMAX模型，A1(z-1)TFJL(k)＝B1(z-1)um(k-τ1)，其中
Figure BDA0003351539440000051
B1(z-1)＝b10+b11z-1+b12z-2+...+b1m1z-m1。
1.2预测控制器一
根据分解炉温度出口温度ARMAX模型，预测分解炉出口温度未来的输出曲线，跟期望分解炉出口温度设定值进行比较，进行GPC预测控制优化，获得喂煤量的优化值序列{um(k),um(k+1),...,um(k+Nc)}(其中Nc为控制步长)，来控制实际分解炉出口温度。
步骤(2)通过建立第5级预热器一锥部温度ARMAX模型，设计预测控制器二，来控制实际第5级预热器一锥部温度；
2.1建立C5A(第5级预热器一)锥部温度ARMAX模型
现场实时采集水泥烧成***数据{TC5A(k),um(k)}，k＝1,...,N，其中TC5A(k)为C5A锥部温度。
首先，采用移动平均滤波器预处理水泥烧成***的数据，获得滤波后数据
Figure BDA0003351539440000052
k＝1,...,N。采用min-max归一化算法，对滤波后数据进行归一化，获得归一化后数据
Figure BDA0003351539440000053
k＝1,...,N。
其次，根据获得的输入输出数据，采用赤池信息准则确定模型阶次n2,m2，采用均方差误差作为误差性能准则确定时滞τ2。
最后，采用最小二乘法辨识模型参数
Figure BDA0003351539440000054
获得C5A锥部温度ARMAX模型，A2(z-1)TC5A(k)＝B2(z-1)um(k-τ2)，其中
Figure BDA0003351539440000055
Figure BDA0003351539440000056
2.2预测控制器二
根据C5A锥部温度ARMAX模型，预测C5A锥部温度未来的输出曲线，跟期望C5A锥部温度设定值进行比较，进行GPC预测控制优化，获得喂煤量的优化值，来控制实际C5A锥部温度。
步骤(3)通过建立第5级预热器二锥部温度ARMAX模型，设计预测控制器三，来控制实际第5级预热器二锥部温度；
3.1建立C5B(第5级预热器二)锥部温度ARMAX模型
现场实时采集水泥烧成***数据{TC5B(k),um(k)}，k＝1,...,N，其中TC5B(k)为C5B锥部温度。
首先，采用移动平均滤波器预处理水泥烧成***的数据，获得滤波后数据
Figure BDA0003351539440000061
k＝1,...,N。采用min-max归一化算法，对滤波后数据进行归一化，获得归一化后数据
Figure BDA0003351539440000062
k＝1,...,N。
其次，根据获得的输入输出数据，采用赤池信息准则确定模型阶次n3,m3，采用均方差误差作为误差性能准则确定时滞τ3。
最后，采用最小二乘法辨识模型参数
Figure BDA0003351539440000063
获得C5B锥部温度ARMAX模型，A3(z-1)TC5B(k)＝B3(z-1)um(k-τ3)，其中
Figure BDA0003351539440000064
Figure BDA0003351539440000065
3.2预测控制器三
根据C5B锥部温度ARMAX模型，预测C5B锥部温度未来的输出曲线，跟期望C5B锥部温度设定值进行比较，进行GPC预测控制优化，获得喂煤量的优化值，来控制实际C5B锥部温度。
步骤(4)判断通讯受扰，设置预测控制器优先级，切换预测控制器。
4.1通讯受扰判断
由于水泥预分解温度***是一个大惯性***，温度的波动不会很剧烈。故当温度波动过大时，则认为传感器信号受到了干扰，无法表征真实的预分解***的工况。
当TFJL(k+1)-TFJL(k)≥Tmax时，则认为分解炉出口温度传感器受到了干扰，令SFJL＝1，其中SFJL为分解炉出口温度传感器故障标志位。
当TC5A(k+1)-TC5A(k)≥Tmax时，则认为C5A锥部温度传感器受到了干扰，令SC5A＝1，其中SC5A为C5A锥部温度传感器故障标志位。
当TC5B(k+1)-TC5B(k)≥Tmax时，则认为C5B锥部温度传感器受到了干扰，令SC5B＝1，其中SC5B为C5B锥部温度传感器故障标志位。
4.2预测控制器优先级
设置预测控制器一、二、三的优先级，假设预测控制器一优先级>预测控制器二优先级>预测控制器三优先级。
4.3通讯受扰切换
在对分解炉出口温度、C5A锥部温度、C5B锥部温度变化趋势识别的基础上，针对通讯受扰情况采取相应的控制策略。
Figure BDA0003351539440000071

Claims (5)

1.一种在通讯受限情况下的分解炉温度切换控制方法，其特征在于：具体包括以下步骤：
(1)通过建立分解炉出口温度ARMAX模型，设计预测控制器一，来控制实际分解炉出口温度；
(2)通过建立第5级预热器一锥部温度ARMAX模型，设计预测控制器二，来控制实际第5级预热器一锥部温度；
(3)通过建立第5级预热器二锥部温度ARMAX模型，设计预测控制器三，来控制实际第5级预热器二锥部温度；
(4)判断通讯受扰，设置预测控制器优先级，切换预测控制器；
所述的通讯受扰的判断，具体内容如下：
当水泥预分解温度***温度波动过大时，则认为温度传感器信号受到了干扰，无法表征真实的预分解***的工况；
当TFJL(k+1)-TFJL(k)≥Tmax时，则认为分解炉出口温度传感器受到了干扰，令SFJL＝1，其中SFJL为分解炉出口温度传感器故障标志位；
当TC5A(k+1)-TC5A(k)≥Tmax时，则认为第5级预热器一锥部温度传感器受到了干扰，令SC5A＝1，其中SC5A为第5级预热器一锥部温度传感器故障标志位；
当TC5B(k+1)-TC5B(k)≥Tmax时，则认为第5级预热器二锥部温度传感器受到了干扰，令SC5B＝1，其中SC5B为第5级预热器二锥部温度传感器故障标志位。
2.根据权利要求1所述的一种在通讯受限情况下的分解炉温度切换控制方法，其特征在于：步骤(1)所述的通过建立分解炉出口温度ARMAX模型，设计预测控制器一，来控制实际分解炉出口温度，具体如下：
1.1实时采集分解炉***数据{TFJL(k),um(k)}，k＝1,...,N，其中TFJL(k)为分解炉出口温度，um(k)为喂煤量；
首先，采用移动平均滤波器预处理水泥烧成***的数据，获得滤波后数据
Figure FDA0003651449620000021
采用min-max归一化算法，对滤波后数据进行归一化，获得归一化后数据
Figure FDA0003651449620000022
其次，根据获得的输入输出数据，采用赤池信息准则确定模型阶次n1,m1，采用均方差误差作为误差性能准则确定时滞τ1；
最后，采用最小二乘法辨识模型参数
Figure FDA0003651449620000023
获得分解炉出口温度ARMAX模型，A1(z-1)TFJL(k)＝B1(z-1)um(k-τ1)，其中
Figure FDA0003651449620000024
其中z是z变换算子；
1.2根据分解炉温度出口温度ARMAX模型，预测分解炉出口温度未来的输出曲线，跟期望分解炉出口温度设定值进行比较，进行GPC预测控制优化，获得喂煤量的优化值序列{um(k),um(k+1),...,um(k+Nc)}，来控制实际分解炉出口温度其中，Nc为控制步长。
3.根据权利要求1所述的一种在通讯受限情况下的分解炉温度切换控制方法，其特征在于：步骤(2)所述的通过建立第5级预热器一锥部温度ARMAX模型，设计预测控制器二，来控制实际第5级预热器一锥部温度，具体如下：
2.1实时采集水泥烧成***数据{TC5A(k),um(k)}，k＝1,...,N，其中TC5A(k)为第5级预热器一锥部温度；
首先，采用移动平均滤波器预处理水泥烧成***的数据，获得滤波后数据
Figure FDA0003651449620000025
采用min-max归一化算法，对滤波后数据进行归一化，获得归一化后数据
Figure FDA0003651449620000026
其次，根据获得的输入输出数据，采用赤池信息准则确定模型阶次n2,m2，采用均方差误差作为误差性能准则确定时滞τ2；
最后，采用最小二乘法辨识模型参数
Figure FDA0003651449620000027
获得第5级预热器一锥部温度ARMAX模型，A2(z-1)TC5A(k)＝B2(z-1)um(k-τ2)，其中
Figure FDA0003651449620000031
2.2根据第5级预热器一锥部温度ARMAX模型，预测第5级预热器一锥部温度未来的输出曲线，跟期望第5级预热器一锥部温度设定值进行比较，进行GPC预测控制优化，获得喂煤量的优化值，来控制实际第5级预热器一锥部温度。
4.根据权利要求1所述的一种在通讯受限情况下的分解炉温度切换控制方法，其特征在于：步骤(3)所述的通过建立第5级预热器二锥部温度ARMAX模型，设计预测控制器三，来控制实际第5级预热器二锥部温度，具体如下：
3.1实时采集水泥烧成***数据{TC5B(k),um(k)}，k＝1,...,N，其中TC5B(k)为第5级预热器二锥部温度；
首先，采用移动平均滤波器预处理水泥烧成***的数据，获得滤波后数据
Figure FDA0003651449620000032
采用min-max归一化算法，对滤波后数据进行归一化，获得归一化后数据
Figure FDA0003651449620000033
其次，根据获得的输入输出数据，采用赤池信息准则确定模型阶次n3,m3，采用均方差误差作为误差性能准则确定时滞τ3；
最后，采用最小二乘法辨识模型参数
Figure FDA0003651449620000034
获得第5级预热器二锥部温度ARMAX模型，A3(z-1)TC5B(k)＝B3(z-1)um(k-τ3)，其中
Figure FDA0003651449620000035
3.2根据第5级预热器二锥部温度ARMAX模型，预测第5级预热器二锥部温度未来的输出曲线，跟期望第5级预热器二锥部温度设定值进行比较，进行GPC预测控制优化，获得喂煤量的优化值，来控制实际第5级预热器二锥部温度。
5.根据权利要求1所述的一种在通讯受限情况下的分解炉温度切换控制方法，其特征在于：所述的切换预测控制器，具体如下：在对分解炉出口温度、第5级预热器一锥部温度、第5级预热器二锥部温度变化趋势识别的基础上，针对通讯受扰情况采取相应的控制策略。
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