模糊理论在均质炉燃烧控制的应用价值范文

摘要：对均质炉的燃烧控制原理进行了分析，提出了一种基于模糊控制策略的均质炉燃烧系统控制模型，对炉温和空燃比进行优化设定，实现炉温均衡稳定控制，保证燃气充分燃烧，改善了燃烧性能，减少了钢材的氧化烧损及提高了热处理的质量。

关键词：模糊控制；空燃比；燃烧控制；均质炉

均质炉是生产中常见的一种加热炉，其主要任务是按生产工艺要求，对炉内的钢坯进行加热和控制。在满足热轧所需要的钢坯温度的前提下，实现最小的钢坯表面烧损；在提高加热质量及产量的前提下，节省能源[1]。均质炉具有慢时变、高耦合、纯滞后、大惯性等非线性特点。炉气、钢坯、炉壁之间的热传导过程复杂，还有很多影响燃烧控制的不确定因素，比如压力、温度的滞后效应、燃烧热值的波动等，因此想建立精确的数学模型是非常困难的，几乎是不可能。目前均质炉温度控制普遍采用传统的双交叉限幅PID控制，对燃烧过程的控制有一定的作用，但也存在一些问题，比如无法抑制燃气热值与压力的波动，造成炉温控制不均衡，负载变化大时响应速度慢，所以整个燃烧过程很难达到理想的效果。针对存在的问题，对均质炉的燃烧特性进行了深入分析，提出了一种基于模糊控制策略的燃烧系统控制模型，对均质炉的燃烧过程控制系统进行优化，将自动寻优策略与模糊控制策略相结合，实现均质炉燃烧过程燃气流量和空燃比的优化控制，有效提高均质炉的热效率，实现节能降耗、高产优质，对整个钢铁工业具有重要的意义。

1模糊控制系统的构造方法

模糊控制系统以模糊数学为基础，用语言规则表示方法和先进的计算机技术，由模糊推理进行决策的一种高级控制策略，利用操作人员或专家的控制经验和知识制定控制规则，然后利用这些规则对控制对象进行控制[2]。它适用于难以建立数学模型、复杂时变非线性系统的被控对象，被广泛应用与工业过程控制。模糊控制系统的基本结构如图1所示。模糊控制系统的基本结构包括规则库、模糊化、模糊推理及解模糊四部分。规则库也称知识库，主要包括模糊控制器参数与模糊控制规则，一般根据操作者或专家的经验知识来确定，也可以在试验过程中不断地获取信息，通过自学习专家控制器进行调整和完善。模糊化主要是将精确的输入量偏差和偏差变化率转化为模糊量，其输出值与输入值相对应的各语言值的隶属度，即e、ec进行模糊化后，得到相应的模糊变量分别为E、Ec。模糊推理是根据输入的语言变量，针对各条规则进行推理，然后将各个推理结果总合而得到最终的推理结果，得出输出语言变量U。解模糊将推理得到的输出语言变量U转换为精确值，以得到最终控制量输出u。

根据以上分析，一般按照以下步骤来设计模糊控制器：

（1）确定模糊控制器的结构，即根据具体的系统确定其输入、输出变量；

（2）输入变量的模糊化，即把输入的精确量转化为对应语言变量的模糊集合；

（3）设计模糊推理算法，即根据模糊控制规则进行模糊推理，决策算出输出模糊量；

（4）对输出模糊量进行模糊判决，完成其模糊量到精确量的转化。

2控制系统模型设计及工作原理

针对传统控制方式存在的问题，利用现代控制理论的方法，建立了均质炉的燃烧过程优化控制系统，对炉温进行精确跟踪控制，其功能结构如图2所示。该系统的核心组成部分是温度模糊控制器与空燃比控制器，整个系统包含两个回路：内环控制回路与外环控制回路。外环控制回路也称炉温控制回路，根据均质炉的炉温设定值与实际值的偏差，在考虑燃气流量的情况下，结合温度模糊控制器及空燃比寻优控制器，计算出燃气流量和空气流量的设定值；内环控制回路也称流量阀门控制回路，通过调节燃气调节阀与空气调节阀的开度，并实时检测燃气流量与控制流量的实际反馈值，控制燃气流量与空气流量稳定在设定值，使燃气充分燃烧。这样便构成了基于温度与流量反馈的自动控制系统，实现炉温跟踪的优化控制，保证控温的稳定性和动态性能，提高燃气流量设定精度与系统响应速度，实现均质炉的最佳燃烧过程控制。

3系统控制策略分析

3.1温度模糊控制器的设计

均质炉的温度控制是整个燃烧系统控制的核心。在实际应用中，模糊控制算法先是根据PLC采集实际温度值，通过计算得到温度变化率，然后将温度偏差ΔT及其偏差变化率ΔTc作为模糊控制器的输入量，输入量经过模糊化之后，得到模糊量，再用相应的模糊语言表示，形成温度偏差的模糊语言集合的一个子集E和温度偏差变化率Ec，根据E、Ec和模糊控制规则R推理合成规则进行模糊决策，得到模糊控制量U，最后通过解模糊算出燃气流量控制量的输出值Δr。

根据模糊控制器的设计方法，结合均质炉操作工的实际操作经验与专家的知识，温度模糊控制器的设计步骤如下：

（1）确定温度模糊控制器的输入与输出对均质炉燃烧系统分析后，确定输入变量为温度的偏差ΔT及其偏差变化率ΔTc，输出变量为燃气流量的修正值Δu。

（2）确定模糊变量、模糊状态及论域对应ΔT、ΔTc、Δu的模糊变量分别为E、Ec、U。每个模糊变量可分为若干个模糊状态，模糊状态数量又取决于实际应用的要求，如控制精度、变量种类等。根据实际情况，本文将每个模糊变量的模糊状态定义如下：E的模糊变量为{NB,NM,NS,ZO,PS,PM,PB}；Ec的模糊变量为{NB,NS,ZO,PS,PB}；U的模糊变量为{NB,NS,ZO,PS,PB}。每个模糊变量在其论域内又分成以下等级：E={<=-30,>-30,>-20,>-10,>0,>10,>20,>30}；Ec={-5，-3,-1，0，1,3,5};U={-10%，-7%，-5%，-3%，-2%，-1%，0，1%，2%，3%，5%，7%，10%}。

（3）模糊控制规则的确定模糊控制规则是操作工通过学习、试验及长期的经验积累而逐渐形成的，存在于操作工头脑里的一种技术集合，利用模糊集合论和语言变量，将语言归纳的控制策略变成数值运算，方便用计算机进行控制[3]。由控制经验总结出模糊控制规则，如表1所示。

（4）隶属度函数的确定隶属函数反映了论域中的元素属于该集合的程度，用于模糊概念的定量描述。常用的有三角形隶属函数、梯形隶属函数、高斯形隶属函数、Sigmoid形隶属函数。由于三角形隶属函数计算简单，且性能优良，在实际工业控制领域广泛应用，本文采用三角形隶属函数作为设计的隶属度函数。

（5）模糊推理、解模糊及计算模糊控制查询表模糊控制器的主要工作是依据语言规则进行模糊推理，通过模糊推理，决策出控制变量。本文采用工业过程模糊控制常用的Mamdani推理法，即加权平均法。解模糊是根据输出模糊子集的隶属度函数计算得出确定的输出数值。本文先根据模糊逻辑运算规则计算出模糊查询表，再结合实际应用，修改该模糊查询表，如表2所示。通过温度模糊控制器，将温度设定值与实际值的偏差ΔT及其偏差变化率ΔTc模糊化后，计算出E和Ec，通过查询表得出控制输出变量U，并将此值经过解模糊后，得到燃气流量的修正值Δr，再根据燃气流量原先的值，即可优化出该温度下的燃气流量设定值。

3.2空燃比寻优策略

空燃比是均质炉燃烧控制的重要参数，根据燃烧理论，空燃比是否合理，将反映在炉温上，合理的空燃比将使炉温快速的到达设定值。当燃气流量一定时，空燃比的调节实际上是对空气流量进行调节，若空气过量，将会产生过多的废气，不仅损失了大量的热量，而且会导致炉内氧气过多，造成钢坯表面严重烧损；若空气缺少，燃气过量，则会导致燃烧不完全，降低了热效率，且会产生大量的黑烟，污染环境。均质炉燃烧过程复杂，一般很难建立炉温与燃气流量、空气流量的数学模型。目前使用的交叉限幅控制，只能保证空燃比在设定的范围内，不能根据实际情况实时动态的调节，影响了均质炉燃烧过程的热效率。本文采用模糊控制理论来进行空燃比的优化，将均质炉的实际温度与设定温度的偏差作为输入，通过空燃比模糊寻优控制器计算出空气流量，从而控制阀门，实现空燃比的优化。

4结语

针对均质炉燃烧过程的复杂性，本文提出了基于温度模糊控制策略和空燃比寻优控制策略的燃烧系统控制模型，通过优化控制软件，使均质炉温度控制趋于稳定，有效降低了温度的波动，达到了项目预定的技术要求；避免了空气过量或者燃气过量，使空燃比更趋于合理化，保证了燃气的充分燃烧，减少了钢坯表面的氧化烧损，有效地提高了燃烧效率，节约了能源，减少了环境污染。

参考文献：

[1]王少．马钢CSP加热炉板坯氧化烧损的控制[J]．安徽冶金，2006（4）：53-55.

[2]王士同.模糊系统、模糊神经网络及应用程序设计[M].上海：上海科学技术文献出版社，1998.

[3]刘明哲.加热炉燃烧模糊控制系统及其应用[J].轧钢，2003，20（2）:12-15.

作者：黄坚 赵木来 谢鑫 单位：中国联合工程有限公司