基于先进控制技术的竖炉燃烧室温度优化控制

-1-竖炉焙烧过程综合自动化系统（不超过19个字）严爱军，丁进良，柴天佑(东北大学自动化研究中心,辽宁沈阳110004)（写到二级单位）摘要：针对竖炉焙烧过程的工艺特点及技术要求，基于智能技术提出了实现综合生产指标优化的竖炉焙烧过程综合自动化系统，讨论了由智能优化、过程控制和过程管理三层结构组成的综合自动化系统的结构、功能和控制策略。用智能优化设定模型、炉况诊断模型、智能预报模型及回路控制实现了优化综合生产指标的目标。所提出的系统成功应用于某选矿厂竖炉焙烧生产过程，实现了竖炉焙烧生产过程的优化控制、优化运行和优化管理，取得了明显的应用成效。（达到200字左右）关键词：竖炉焙烧，生产指标，综合自动化系统，智能优化中图分类号：TP文献标识码：AIntegratedAutomationSystemforShaftFurnaceRoastingProcessYANAi-jun,DINGJin-liang,CHAITian-you(ResearchCenterofAutomation,NortheasternUniversity,Shenyang110004,China)Abstract:Theintegratedautomationsystembasedonintelligenttechnologiesconsistingofthreelayers:IntelligentOptimizationControl,ProcessControlandProcessManagementisdevelopedtofitthecharacteristicandrequirementoftheShaftFurnaceRoastingprocess.Thestructure,functionsandcontrolstrategyofthissystemarediscussed.Overallproductionindexisachievedusingintelligentoptimalsettingmodel,faultdiagnosismodel,intelligentpredictionmodelandloopcontrol.ThesystemproposedinthispaperhasbeensuccessfullyappliedtotheroastingprocessofaMineralsProcessingFactorytorealizeprocessoptimalcontrol,processoptimaloperationandprocessoptimalmanagement.Ithasbeenproventoprovidebenefitstothismineralsprocessingfactory.Keywords:ShaftFurnaceRoasting;ProductionIndex;IntegratedAutomationSystem;IntelligentOptimization1引言竖炉焙烧是我国目前处理弱磁性矿物的有效途径之一。其生产现状是自动化程度低，生产成本高，资源消耗大，环境污染严重。竖炉焙烧过程具有机理复杂，多变量强耦合，过程中不确定因素多，磁选管回收率难以在线连续测量等特性。因此采用传统的控制结构及方法难以对其进行有效的控制。欧洲钢铁工业技术发展指南指出：“对于降低生产成本、提高产品质量、减少环境污染和资源消耗只能通过全流程自动控制系统的优化设计来实现[1]”。采用计算机控制系统是对竖炉焙烧过程实现成功控制的关键，采用新的合适的控制结构的过程综合自动化系统是解决上述问题的关键。文[2]提出了采用过程控制、过程优化、生产调度、企业管理和经济决策五层结构的综合自动化系统。文[3]提出了由过程稳定化、过程优化、过程管理三层结构组成的选矿生产过程自动化系统。文[4]提出了基于企业资源计划（ERP）/制造执行系统（MES）/过程控制系统（PCS）三层结构的金矿企业综合自动化系统，并成功应用于中国排山楼金矿，取得了显著成效。本文结合某选矿厂的实际，针对竖炉焙烧过程的特点，采用智能优化、过程控制和过程管理三层结构的综合自动化系统体系架构，提出了竖炉焙烧过程综合自动化系统，并成功应用于该选矿厂竖炉焙烧过程，取得了显著的成效，为选矿厂综合自动化系统[5]的成功实施奠定了基础。2竖炉焙烧过程描述竖炉是将弱磁性铁矿石（主要成分Fe2O3）在加热带进行加热，然后落入还原带，在一定浓度还原剂、一定温度下，使Fe2O3还原成强磁性的磁铁矿Fe3O4的热工设备，工艺过程俗称磁化焙烧[6]。坚炉炉体的简易结构，如图1所示。基金项目：国家973重大基础研究计划（2002CB312201）；国家863高技术研究计划（2004AA412030）作者简介：严爱军（1970－），男，湖北当阳人，东北大学博士生，研究方向为复杂工业过程的建模与智能控制等；柴天佑（1947－），男，甘肃兰州人，工程院院士，东北大学教授，博士生导师。（籍贯要写至市、县级）-2-Fig.1Flowchartofshaftfurnacetechnics竖炉焙烧的简单流程为：原矿经过给矿→预热→加热→还原→冷却→搬出等几个步骤被处理为磁化焙烧矿，供磨矿和选矿之用。对焙烧矿质量(以磁选管回收率衡量)、产量及能耗等生产指标影响最大的是加热，还原和搬出三个环节。影响综合生产指标的首要之点是操作工况是否合理，即竖炉焙烧过程的三个关键工艺参数（燃烧室温度、还原煤气流量及搬出制度）的设定值是否合理，其次是过程能否及时稳定跟踪设定值。3竖炉焙烧过程综合自动化系统由于竖炉焙烧过程中存在着多变量强耦合、机理复杂、磁选管回收率等关键工艺参数难以在线连续测量等问题，使得单一的常规控制方法难以实现竖炉焙烧复杂的控制，其原因是因为基础回路控制级难以找到合适的设定值[7]，所以需根据工况的变化对关键工艺参数进行优化设定并稳定控制，以实现产品质量及其它工艺指标的优化。近年来，随着工厂自动化程度的不断提高以及先进控制技术的发展，各企业越来越重视工艺过程的自动控制实现，这样不仅能提高控制精度，而且节约了能源，使产品质量得到了大幅提高。3.1系统结构与功能结合选矿厂竖炉焙烧过程的特点，为了适应过程的复杂性，实现操作的方便性，达到人机优势互补的目的，采用智能优化、过程控制和过程管理三层结构的综合自动化系统体系架构，提出了竖炉焙烧过程综合自动化系统，如图2所示。Fig.2Structureofintegratedautomationsysteminshaftfurnaceroastingprocess其主要功能描述如下：1)智能优化系统根据生产指标要求，根据选矿厂制定的指标：磁选管回收率、能耗、产量等指标，采用基于案例推理的智能优化设定技术，通过燃烧室温度智能优化设定模块、还原煤气流量智能优化设定模块和搬出制度智能优化设定模块的协调运行，实现三个关键工艺参数的优化设定，消除它们之间的强耦合作用。当系统处于维护周期时，可由操作员代替此系统工作，从而实现人机结合、优势互补。2)过程控制系统采用EIC(ElectricInstrumentComputer)一体化计算机集散控制系统集成设计技术，具有回路控制模块、逻辑控制模块和关键工艺参数的监控模块，其中回路控制模块实现燃烧室温度与还原煤气流量的稳定控制，逻辑控制模块实现搬出制度的实时控制，从而实现综合生产指标的优化。3)过程管理系统采用综合生产指标为目标的生产过程优化运行与优化管理技术，具有运行管理和系统管理两部分。运行管理具有系统监测、故障诊断、设备管理、生产安全管理、系统通讯和操作指导等功能。系统监测功能对数据进行采集、处理以及生产过程的监控；故障诊断功能对故障进行实时预测、及时发现生产故障；设备管理功能对设备故障进行报警，对设备的维护进行管理，帮助制定维修计划，保证设备的安全运行；生产安全管理功能包括设备间的连锁保护，关键操作执行前确认，以保证生产安全；系统通讯功能实现各个控制子系图1竖炉工艺流程图给矿冷却加热还原预热搬出制度W3还原煤气Y2燃烧室温度Y1加热空气干扰量：给矿性质波动煤气成分波动阀门开度U2电机起停加热煤气阀开度U1图2竖炉焙烧过程综合自动化系统体系结构生产过程信息处理系统燃烧室温度加热煤气加热空气还原煤气的回路控制鼓风机排烟机等电气设备逻辑控制其他关键工艺参数的监控如炉膛负压还原煤气速断阀的开关等计量系统过程控制系统竖炉焙烧生产过程块矿焙烧矿系统监测故障诊断设备管理系统导航过程管理系统计算机支撑系统系统安全用户管理操作指导生产安全管理系统通讯运行管理系统管理燃烧室温度智能优化设定还原煤气流量智能优化设定搬出制度智能优化设定智能优化系统-3-回路控制层优化设定层图3竖炉焙烧智能优化控制结构原理图Fig.3Schematicdiagramofshaftfurnaceroastingprocessintelligentoptimizationcontrolstructure-Cs++多变量智能DCS控制系统人工测量模型前馈补偿自适应机构智能预报模型多变量智能优化设定模型反馈补偿炉况诊断模型+竖炉焙烧过程-FBECpCdI-W1~W3统和各级计算机网络之间的通讯；操作指导功能是系统根据采集的数据和人工输入、设定信息判断当前的生产状况和操作条件，由基于案例推理的专家系统给出操作指导。系统管理具有系统安全管理、用户管理和系统导航等功能。系统安全管理保证系统不被恶意破坏和记录所发生过的事件和所进行的操作，系统的进入需要用户和密码，同时对运行中的活动和报警进行记录；用户管理用来增加和删除用户，对用户的权限进行设定和用户密码进行修改；系统导航实现系统内部导航功能，实现监控画面之间的切换和各个子系统间的切换。4)计算机支撑系统有监控软件、实时数据库和计算机网络系统组成，通过计算机支撑系统实现智能优化系统、过程控制系统和过程管理系统的信息集成，从而实现竖炉焙烧过程的综合自动化。通过监控软件提供的强大组态功能、先进的OPC接口功能以及DDE数据交换功能，计算机网络与实时数据库的支持，编制了过程控制及智能优化设定软件，将竖炉焙烧过程的控制、优化和管理集成，实现生产过程管理和过程控制的一体化，从而保证竖炉焙烧生产过程的优化控制、优化运行和优化管理。3.2控制策略由于竖炉焙烧过程具有多变量强耦合、强非线性、磁选管回收率等关键工艺参数不能连续在线测量等问题，而且，难以用控制回路的输入与输出的解析式子来表示，因此难以采用常规的优化控制方法进行优化控制。本文采用智能优化控制技术，通过两层结构：回路控制层和优化设定层来实现竖炉焙烧过程的优化控制。竖炉焙烧智能优化控制结构，如图3所示。优化设定层主要通过基于案例推理技术的多变量智能优化设定模型和前馈、反馈补偿来设定燃烧室温度W1、还原气流量W2及搬出制度W3的控制范围(将另文详述)。多变量智能优化设定模型综合考虑生产过程的各种信息，如炉况诊断模型[8]的输出信息F、边界条件的变化B、生产线信息I、能耗计量E等。利用过程的输入、输出量，通过智能预报模型[9]，产生难以测量的磁选管回收率预报值Cp，并与设定的期望值Cs进行比较，产生的误差经过前馈补偿模型来校正回路优化设定值。通过人工化验过程产生的磁选管回收率化验值Cd，与其期望值Cs进行比较后反馈校正回路设定值。燃烧室温度回路控制[10]和还原煤气流量回路控制通过多变量智能DCS控制系统实现，使得过程的被控变量稳定跟随优化设定值。这样就可以通过具有两层结构的智能优化控制方法实现复杂工业过程的优化控制，并解决了过程具有多变量强耦合、机理复杂、磁选管回收率等关键工艺参数难以在线连续测量的问题。4系统的实施及应用效果某选矿厂年处理铁矿石500万吨，矿石含铁品位33%。全厂用于矿石焙烧的竖炉22座。竖炉焙烧生产过程基本采用人工根据经验进行操作，有关的电机设备都是在现场操作箱进行起停控制，造成生产人员多，效率低，成本高，竖炉区温度高，工人的工作环境差，劳动强度大。结合该选矿厂竖炉焙烧生产过