基于分布式控制的球磨機(jī)系統(tǒng)控制方案研究

基于分布式控制的球磨機(jī)系統(tǒng)控制方案研究

1仿射非線性系統(tǒng)的自動(dòng)控制中央儲(chǔ)液管理系統(tǒng)廣泛應(yīng)用于火力發(fā)電系統(tǒng)。它不僅是大型火力廠的重要設(shè)備，也是大型能源行業(yè)的之一。目前,由于系統(tǒng)的非線性多變量強(qiáng)耦合及模型時(shí)變特性,使這一系統(tǒng)的自動(dòng)控制問題一直未能得到較好的解決。文對(duì)制粉系統(tǒng)的耦合情況進(jìn)行了分析,結(jié)論是,鋼球磨制粉系統(tǒng)各變量間存在著相當(dāng)嚴(yán)重的耦合,不解耦的系統(tǒng)不可能實(shí)現(xiàn)良好的控制,解耦設(shè)計(jì)是必須的。文、、設(shè)計(jì)了一些解耦控制算法,但都是基于局部工作點(diǎn)線性模型設(shè)計(jì)的線性控制方法,無(wú)法滿足球磨機(jī)系統(tǒng)的強(qiáng)非線性和時(shí)變特性。可見,以往設(shè)計(jì)的控制方法沒有考慮到制粉系統(tǒng)的非線性特性和各種擾動(dòng)因素(如煤質(zhì)煤種變化,天氣影響以及由此而產(chǎn)生的堵磨情況)的影響。問題的原因是多方面的,作者認(rèn)為原因之一在于沒有合適的非線性系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型或者沒有找到有效的控制方法。因此,研究制粉系統(tǒng)的自動(dòng)控制和優(yōu)化運(yùn)行,具有重要的理論意義和實(shí)用價(jià)值。微分幾何方法解決了一類仿射非線性系統(tǒng)的控制問題,但該方法需要李導(dǎo)數(shù)、李括號(hào)、矢量場(chǎng)等數(shù)學(xué)概念,應(yīng)用時(shí)還需求解微分方程,其應(yīng)用普及性受到一定的限制。而最近發(fā)展起來(lái)的逆系統(tǒng)方法物理意義直觀,求解時(shí)只需代數(shù)運(yùn)算,比較容易應(yīng)用。本文通過機(jī)理分析的方法建立了中間儲(chǔ)倉(cāng)式制粉系統(tǒng)球磨機(jī)的動(dòng)態(tài)數(shù)學(xué)模型,給出了解析表達(dá)式,并針對(duì)制粉系統(tǒng)運(yùn)行的不同模式(包括正常模式和故障模式),提出了分布式人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆系統(tǒng)控制方法,并對(duì)逆系統(tǒng)控制進(jìn)行PID綜合。2磨煤機(jī)模型假設(shè)本文所建立的數(shù)學(xué)模型主要是為了研究球磨機(jī)的控制問題,在模型建立過程中基于以下簡(jiǎn)化前提或基本假設(shè):模型僅從整體上反映磨煤機(jī)特性,不涉及磨筒內(nèi)復(fù)雜的磨煤過程;將磨筒、下降干燥管、回粉管合并考慮;磨煤機(jī)出口溫度是筒體煤、風(fēng)混合物溫度;不考慮制粉系統(tǒng)內(nèi)熱損失;磨筒內(nèi)鋼球視為定值;漏風(fēng)集中在磨煤機(jī)入口。2.1砂機(jī)動(dòng)態(tài)數(shù)學(xué)模型的構(gòu)建(1)煤的可磨性系數(shù)巖Bj-Bm3.6=dBbtdτ(1)Bj?Bm3.6=dBbtdτ(1)式中Bj為給煤量t/h;Bbt為筒體內(nèi)存煤量,kg;Bm為磨煤機(jī)出力,t/h,按(2)式計(jì)算Bm=BbKtmKmmKtfKcf(2)式中Bb為由磨煤機(jī)型號(hào)計(jì)算的出力,t/h;Ktm,Kmm,Ktf,Kcf分別指磨煤機(jī)出口溫度、磨煤機(jī)筒體內(nèi)存煤量、磨煤機(jī)內(nèi)通風(fēng)量、粗粉分離器折向門開度變化對(duì)磨煤機(jī)影響出力的修正系數(shù)Bb=0.11D2.4Ln0.8KhjKmsΨ0.6S2Kgkmgkm(3)式中D、L、n分別為筒體直徑,m;長(zhǎng)度,m;轉(zhuǎn)速r/min;Khj為護(hù)甲形狀修正系數(shù),通常對(duì)波浪型護(hù)甲Khj=1,階梯型護(hù)甲Khj=0.9;Kms為考慮護(hù)甲和鋼球磨損對(duì)影響出力的修正系數(shù)(一般取0.9);Ψ為鋼球充滿系數(shù);S2為原煤質(zhì)量換算系數(shù),即將水分為Mpj的磨煤機(jī)出力換算到Mar的原煤出力;Kgkmgkm為工作燃料的可磨性系數(shù)Ψ=Ggq/(ρgqV)(4)式中Ggq、ρgq、V分別為磨筒內(nèi)鋼球裝載量,kg;鋼球的堆積密度,kg/m3;球磨機(jī)筒體容積,m3。S2=(100-Mpj)/(100-Mar)(5)式中Mpj為筒內(nèi)煤的平均水分(質(zhì)量分?jǐn)?shù)),%;Mar為煤的應(yīng)用基水分(質(zhì)量分?jǐn)?shù)),%。Mpj=(M′m+3Mmf)/4(褐煤)(6.1)Mpj=(M′m+6Mmf)/7(煙煤)(6.2)式中M′m為進(jìn)磨煤機(jī)前煤的水分(質(zhì)量分?jǐn)?shù)),%;Mmf為煤粉水分(質(zhì)量分?jǐn)?shù)),%。M′m=(Mar-100ΔM′m)/(1-ΔM′m)(7)式中ΔM′m為在下降干燥管內(nèi)原煤失去的水分(質(zhì)量分?jǐn)?shù)),%。ΔM′m=0.4ΔM(8)式中ΔM為磨煤過程中蒸發(fā)掉的水分(質(zhì)量分?jǐn)?shù)),%。ΔM=(Mar-Mmf)/(100-Mmf)(9)Kgkmgkm=K0km0kmS1/Sps(10)式中K0km0km為燃料的實(shí)驗(yàn)室可磨性系數(shù);S1為水分對(duì)燃料可磨性修正系數(shù);Sps為原煤粒度修正系數(shù),按進(jìn)入磨煤機(jī)前原煤的破碎程度確定,當(dāng)原煤平均直徑不超過30mm時(shí),可取1.05S1=√[(Μar,max)2-(Μpj)2]/[(Μar)2-(Μpj)2](11)S1=[(Mar,max)2?(Mpj)2]/[(Mar)2?(Mpj)2]????????????????????????????????√(11)式中Mar,max為煤的應(yīng)用基最大水分(質(zhì)量分?jǐn)?shù)),%。Mar,max=1.06Mar+4(12)(2)數(shù)kf①運(yùn)行時(shí),磨煤機(jī)出口溫度tm(℃)被控制在設(shè)定值trmrm附近,修正系數(shù)Ktm可由下式的函數(shù)關(guān)系近似確定Κtm=f1(tm)=2.11+e-((tm-5)/30)2-1.05(13)②Kmm的函數(shù)關(guān)系式為Κmm=k1BbtBbt,max-k2(BbtBbt,max)2(14)式中k1,k2為常數(shù)系數(shù),通常取k1=2,k2=1;Bbt,max為筒形球磨機(jī)最大存煤量,kg。③Ktf的函數(shù)關(guān)系式為Κtf=f2(Qgj/Qzj)≈10.7+0.3Gzjtf/Gtf(15)式中Qzj、Qgj分別為最佳通風(fēng)量和實(shí)際系統(tǒng)通風(fēng)量,m3/s;Gzjtf、Gtf分別為最佳通風(fēng)質(zhì)量流量和系統(tǒng)通風(fēng)質(zhì)量流量kg/s。Gzjtf=Qzj273273+tmρ0k(16)式中ρ0k為標(biāo)準(zhǔn)狀態(tài)下濕空氣密度,ρ0k=1.285kg/m3。Qzj=0.0105Vn√D(10003√Κkm+36R90√Κkm3√Ψ)(17)Gtf=Grk+Gzx+Glf+ΔwBj/3.6=(1+Klf)(Grk+Gzx)+ΔwBj/3.6(18)式中Grk、Gzx、Glf分別指熱風(fēng)量、再循環(huán)風(fēng)量、漏風(fēng)量,kg/s;Klt為漏風(fēng)系數(shù)。④Kcf的函數(shù)關(guān)系式為Κcf=1/√ln(100/R?90)=1/√ln[100/(10+40xcf)](19)式中R″90為粗粉分離器出口煤粉細(xì)度,%;xcf指粗粉分離器折向門開度,%。(3)磨煤過程的熱CrkGrktrk+CzxGzxtzx+ClfGlftlf+BjCgmtc/3.6+Q0-BmCmtm/3.6-Ctf(1+Κlf)(Grk+Gzx)tm-BjΔΜ?4.1816(595+0.45tm-tc)/3.6=ddτ[(CgqGgq+CmBbt)tm](20)式中Crk、Czx、Clf、Ctf分別為熱風(fēng)比熱、再循環(huán)風(fēng)比熱、漏風(fēng)比熱和系統(tǒng)通風(fēng)比熱,kJ/(kg·K);Cgm、Cm、Cgq分別為給煤比熱、煤粉比熱、鋼球比熱,kJ/(kg·K);tc,tlf,trk分別指磨煤溫度、漏風(fēng)溫度、熱風(fēng)溫度,℃;tzx為乏氣溫度,℃;Q0為磨煤過程中產(chǎn)生的凈機(jī)械熱,kJ/s。Cm=4.19Mmf/100+(100-Mmf)Cgm/100(21)Q0=41.57Bj/3.6=11.55Bj(22)(4)煤粉濃度1+0.8umΔHm=fm(1+0.8um)G2tf/KS(23)式中fm為磨煤機(jī)環(huán)節(jié)的阻力系數(shù),Pa/(kg/s)2;um為通過磨煤機(jī)的煤粉濃度,(1+0.8um)表示通過磨煤機(jī)的煤粉濃度對(duì)壓差的影響;KS為磨筒內(nèi)空氣流通面積對(duì)ΔHm的影響。um=KxhBm/(3.6Gtf)(24)式中Kxh為粗粉分離器循環(huán)倍率。Kxh=17-65xcf+70x2cf(25)ΚS=CS-GgqρgqV-BbtρmV(26)式中ρm為煤的密度,kg/m3;CS近似地為一常數(shù),經(jīng)過試算如取CS=0.55,在全工況范圍內(nèi)磨煤機(jī)所反映的ΔHm-Gtf特性與實(shí)測(cè)曲線相當(dāng)吻合。(5)煤粉機(jī)出口壓力嚴(yán)格來(lái)講,Hm應(yīng)由整個(gè)制粉系統(tǒng)的流動(dòng)模擬圖通過兩個(gè)非線性代數(shù)式迭代求解得出,為了導(dǎo)出球磨機(jī)進(jìn)出口差壓、磨入口負(fù)壓和出口溫度的關(guān)系方程,即要控制的3個(gè)變量,為此本文做一些簡(jiǎn)化,即將粗粉分離器阻力、細(xì)粉分離器阻力、煤粉提升阻力視為常數(shù),同時(shí)將熱風(fēng)門入口壓力、排粉機(jī)出口壓力也視為常數(shù),這樣推導(dǎo)得到磨煤機(jī)出口壓力為Hm0=ζG2tf+Hzx-H0p(27)式中ζ為綜合阻力系數(shù);Hzx為排粉機(jī)出口壓力,Pa;H0p為排粉風(fēng)機(jī)的零位壓力,Pa。則Hm=Hm0+ΔHm=ζG2tf+Hzx-H0p+ΔHm=ζG2tf+Hzx-H0p+fm(1+0.8um)G2tf/KS(28)綜合上述的式(1)、式(20)、式(23)、式(28)即為制粉系統(tǒng)球磨機(jī)的動(dòng)態(tài)數(shù)學(xué)模型。2.2運(yùn)行特性將某DTM350/600型球磨機(jī)的有關(guān)設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)代入式(1)、(20)、(23)、(28)得到具體的數(shù)學(xué)模型如式(29)～(32)式,然后通過對(duì)此模型的計(jì)算機(jī)仿真結(jié)果表明所建模型在全工況范圍內(nèi)反映了制粉系統(tǒng)球磨機(jī)的運(yùn)行特性(部分結(jié)果見文)。˙Bbt=Bj3.6-22.02Κtm(4×10-4Bbt-4×10-8B2bt)?Grk+Gzx+0.0202Bj0.875(Grk+Gzx+0.0202Bj)+10.7(29)˙tm=[399.676Grk-2.644Gzx-1.265tmGrk-0.2427tmGzx-38.62Bj-0.4678tmBj]/(26606+1.5274Bbt)(30)ΔΗm=[0.2984+8.4116Κtm(4×10-4Bbt-4×10-8B2bt)0.875(Grk+Gzx+0.0202Bj)+8.0897]?(Grk+Gzx+0.0202Bj)20.3626-2.6057×10-5Bbt(31)Ηm=10.7969(Grk+Gzx+0.0202Bj)2-9000+ΔΗm(32)3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆系統(tǒng)控制結(jié)構(gòu)根據(jù)多變量系統(tǒng)的逆系統(tǒng)控制方法原理,可以通過式(29)～(32)求得如式(33)所示的球磨機(jī)系統(tǒng)的α階積分逆系統(tǒng)為{˙X=F[X,Η-1(X,φ)]U=Η-1(X,φ)(33)其中各變量應(yīng)為X=[x1,x2]T=[tm,Bbt]T,U=[u1,u2,u3]T=[Bj,Grk,Gzx]T,φ=[y(1)1,y2,y3]T=[t(1)m,ΔHm,Hm]TF(·)和H(·)表示通過解析求得的某種非線性表達(dá)式,因?yàn)閷?duì)式(29)～(32)的分析表明,得到式(33)的顯式表達(dá)式在非線性方程求解時(shí)比較困難,基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)較強(qiáng)的非線性逼近能力,這里的F(·)和H(·)就表示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)映射關(guān)系。從而所設(shè)計(jì)的帶PID綜合的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆系統(tǒng)控制結(jié)構(gòu)如圖1。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆系統(tǒng)中,本文采用作者在文中提出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測(cè)量結(jié)果作為狀態(tài)量磨內(nèi)負(fù)荷Bbt的反饋。由于球磨機(jī)被控對(duì)象在全工況范圍內(nèi)的嚴(yán)重非線性特性,為了減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練時(shí)間并獲得更好的控制性能,本文提出如圖2的分布式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆系統(tǒng)控制方案?？刂破?、2、3是根據(jù)對(duì)制粉系統(tǒng)主要工況所劃分的,本文根據(jù)差壓的變化在3段工況范圍分別訓(xùn)練3個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆控制系統(tǒng),最后輸出通過加權(quán)求和的形式給出。即U=w1·控制器1(·)+w2·控制器2(·)+w3·控制器3(·)具體確定權(quán)值w1、w2、w3見下文。4神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù)的確定根據(jù)圖2的控制方案,NN逆控制系統(tǒng)的控制器的劃分依據(jù)磨差壓進(jìn)行,經(jīng)過分析,采用ΔHm的如下3分段:1800Pa以下,1800～2600Pa和2600Pa以上分別對(duì)控制器1,2,3的NN逆系統(tǒng)進(jìn)行訓(xùn)練而得到相應(yīng)的NN逆控制系統(tǒng),圖2中的加權(quán)取值如下式ΔHm≤1600Pa:w2=0,w1=1,w3=01600Pa<ΔHm<2000Pa:w2=1-e-k1(ΔHm-1600)2,w1=1-w2,w3=02000Pa≤ΔHm≤24000Pa:w2=1,w1=0,w3=0ΔHm>2400Pa:w2=1-e-k2(ΔHm-2400)2,w1=0,w3=1-w2式中k1=3×10-5,k2=8×10-6。每個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆系統(tǒng)中遞歸網(wǎng)絡(luò)的隱層均為11個(gè)節(jié)點(diǎn),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練規(guī)則及網(wǎng)絡(luò)初始參數(shù)的確定方法與文相同。溫度、差壓及負(fù)壓控制回路均采用P+I綜合,對(duì)控制器1、2、3分別設(shè)計(jì)的PID參數(shù)如表1。對(duì)溫度定值的階躍跟蹤控制仿真結(jié)果如圖3所示。圖中實(shí)線為本文方法的控制仿真結(jié)果,虛線為常規(guī)PID控制仿真結(jié)