[发明专利]一种水泥回转窑煅烧预测控制系统及方法

说明书

技术领域

本发明涉及水泥生产过程的先进控制领域，特别是涉及一种水泥回转窑煅烧过程预测控制系统和方法。

背景技术

水泥回转窑煅烧是水泥生产过程中一个很典型很重要的环节，对它的操作质量直接影响着水泥的品质、产能和生产成本。水泥回转窑煅烧操作的好坏很大程度上又决定于对它的控制方法，所以水泥回转窑煅烧的先进控制方法也就越来越受到国内外的关注和重视。

水泥回转窑煅烧之所以难以控制，主要在于其具有复杂的变量耦合性、非线性和时滞性，加之其最重要的被控变量——窑内温度，无法准确选取其检测点也是难点之一，因为传统的经验调节法、PID调节法、模糊控制法等控制方法都很难得到较好且稳定的控制效果。由于国家对经济结构进行调整，对节能减排提出了较高的要求，这就使得水泥回转窑煅烧过程控制的研究显得越来越重要。

许多国内外的工艺、自控专家对此做了大量的研究工作，提出了许多先进的控制理论，也取得了一些令人鼓舞的进展。但是鉴于水泥回转窑煅烧过程的复杂性和先进控制理论对控制对象的局限性，使得一些先进的控制算法和控制方案，未能在水泥回转窑煅烧过程控制中取得实质的突破性进展。

发明内容

为了克服已有的水泥回转窑控制方案的不能适应煅烧过程变量之间强耦合性、强烈的非线性、变量之间的时滞性和不能得到良好控制效果的不足，本发明提供一种能够解决煅烧过程的变量耦合性、大时滞性、系统非线性问题，并能得到良好控制效果的基于组合模型的水泥回转窑煅烧过程预测控制方法及系统。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：

一种基于BP-ARX时滞模型的水泥回转窑煅烧过程预测控制方法，该预测控制方法包括以下步骤：

步骤一：确定煅烧过程的主要输入输出量并获得分类辨识数据，影响煅烧过程的主要输入量窑头喷煤量和高温风机挡板开度，输出量窑内NO_x含量和氧气含量，采集相应变量的现场运行数据存放于数据存储装置，并将其分类为稳态数据和动态数据；

步骤二：建立预测模型，利用BP神经网络对分类出的稳态数据进行辨得到水泥回转窑煅烧过程的非线性BP稳态模型，利用最小二乘法对分类出的动态数据进行辨识得到煅烧过程的线性时滞ARX动态模型，并通过将稳态模型和动态模型进行有机并联组合，得到水泥回转窑煅烧过程的MIMO时滞系统BP-ARX预测模型；

步骤三：预测未来输出状态，在当前时刻k，利用水泥回转窑煅烧过程的历史和未来数据的输入输出信息，通过基于BP-ARX模型的预测控制模型，并将其进行迭代对水泥回转窑煅烧过程未来一段时间的输出状态窑内NO_x含量y_1n(k+j)、氧气含量y_2n(k+j)进行预测；

步骤四：误差反馈校正，将从步骤三中得到的回转窑煅烧过程未来的输出状态y_in(k+j)和k时刻的输出误差e_i(k)相加，得到基于k时刻回转窑煅烧过程未来的闭环预测输出窑内NO_x含量y_1c(k+j)、氧气含量y_2c(k+j)；

步骤五：设定输出量参考轨迹，为使煅烧过程未来输出量能够沿着预先设定轨迹平稳地达到设定值，引入参考输出轨迹窑内NO_x含量y_1r(k+j)、氧气含量y_2r(k+j)；

步骤六：滚动优化求解，将得到的预测闭环输出y_ic(k+j)与设定的参考轨迹y_ir(k+j)进行比较，构建带约束的二次型目标函数，并通过序列二次规划法对其进行滚动优化求解，计算出当前时刻应加于水泥回转窑的喷煤量u₁(k)、高温风机挡板开度u₂(k)；

步骤七：根据步骤六计算出的当前时刻输入量控制现场智能执行器，实现现场水泥回转窑煅烧过程的自动控制。