[发明专利]基于模型辨识和预测控制的立磨先进控制方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及水泥流程工业领域的生料粉磨领域，特别是涉及基于模型辨识和预测控制的立磨先进控制方法及系统。

背景技术

目前，水泥流程工业的生料粉磨过程占据了水泥生产过程总能耗的30%～40%，原始的生料生产过程仍以球磨机粉磨为主，但是球磨机不仅单机产量低，且生产过程扬尘大、噪声大、产出能耗比高。立磨采用烘干风扫技术，将磨机与选粉机集成在一起，提高了粉磨效率，单机设计产量接近同体积球磨机的2倍；磨内始终保持高负压状态，大量减少了扬尘；采用料床辊压技术替代原有钢球碰撞挤压，大大降低了噪音。因此立磨逐渐取代球磨机成为生料粉磨的首选设备。

但是，现阶段，立磨系统的控制主要有以下两种形式：1、DCS监控系统+操作员经验调节；2、DCS监控系统+PID反馈调节+操作员经验调节。方式1完全依靠操作员的经验判断来进行立磨系统的控制，缺点如下：(1)立磨生产效率通常无法达到最大；(2)立磨运行状态波动大，降低设备的使用寿命；(3)误操作几率大，不仅损害设备，系统持续运行时间短；(4)产品主要质量参数，如粒度、细度等，波动性较大。方式2虽然加入了一定的控制策略，但对于立磨系统这种具有非线性、大滞后、强耦合的复杂系统，传统的PID的控制效果很差，对操作员的依赖性仍然很强，且具有与方式1类似的缺陷。

现有的先进控制策略包括：模糊PID控制、模糊控制、专家控制、神经网络控制、预测控制等。模糊PID控制、模糊控制和专家控制均在工业过程控制领域得到推广应用，但仍然适用于工况较简单、系统耦合性弱、线性特征明显、控制目标单一的工业过程系统，对于具有大延时、非线性、强耦合特点的复杂工业过程，以上控制方法不仅在控制器构建时会遇到很多困难，且无法达到期望的控制效果。

预测控制被认为是一种非常适合流程工业的优化控制算法，对于复杂控制问题，预测控制技术能够取得比传统控制方式更好的控制效果，并已得到广泛的应用。动态矩阵控制作为预测控制的一种，不但具有滚动优化、反馈校正等预测控制的传统特点，而且具有对模型要求较低、处理约束方便、鲁棒性强等特性，非常适合应用在具有大滞后、非线性和强耦合等特点的立磨系统中。

国内外，已经有很多学者对预测控制理论在球磨机控制方面的应用做了大量理论研究工作，并在一些现场投入试运行，取得不错的运行效果。现有的立磨DCS监控系统，可以监测立磨关键运行参数，并采集记录其实时数值（每秒采集一次），这为预测控制器的设计提供了很好的基础平台。

发明内容

本发明要解决的技术问题是，提供一种基于模型辨识和预测控制的立磨先进控制方法及系统，以改善水泥立磨系统现有控制方式落后、设备生产效率及运转率低、操作人员工作强度大等现状，并克服其自身具有的大滞后、强耦合、非线性等缺陷。本发明提供了一种针对立磨粉磨过程的先进控制系统，以模型辨识和预测控制理论为基础，以提高磨机运行过程稳定性、增大台时产量和提高成品合格率为目标，并力求设计结构合理、操作维护方便、运行可靠。

为了克服现有技术的缺陷并最大化利用立磨工业现场的现有基础条件，本发明所采用的技术方案是：

提供一种基于模型辨识和预测控制的立磨先进控制方法，包括以下步骤：

(1) 流程监控模块通过数据通讯接口OPC从DCS监控系统获取立磨粉磨过程的实时数据；在对操作和工艺参数的变化趋势进行分析后，病态工况预警模块调用病态工况专家库进行趋势匹配；如果匹配结果显示立磨系统出现病态工况，发出预警显示，并给出定性调节建议提醒；如匹配结果未提示存在病态工况，则进行下一步骤；

(2) 目标优化模块根据立磨基本运行条件和产品质量要求的变化情况，给出料层厚度、循环负荷、液压辊压力和磨机出口温度的最佳目标设定值，并写入预测控制器；

(3) 负荷控制模块根据最佳目标设定值，设定喂料量、选粉机转速、喷水阀开度、液压辊压力和冷热风阀开度的最佳控制量输出，并由预测控制器输出至DCS监控系统，进而控制现场执行器动作。

本发明的步骤(2)中，若所述最佳目标设定值的变化幅度超出预设值，则提醒进行模型重新辨识；模型辨识模块重新辨识立磨粉磨过程的数学模型，并更新至预测控制器；否则，保留预测控制器中的原有数学模型不变。

本发明中，所述病态工况专家库的构建方法为：从存储于DCS监控系统的立磨操作和生产工艺的历史数据中提取立磨运行所有病态工况，并通过数据分析来确定各病态工况出现时反映工况变化的监测量及变化趋势，以此构建立磨粉磨过程的病态工况专家库。