一种自动烧炉眼的方法与流程

本发明一种自动烧炉眼的方法，属于工业自动控制领域。

背景技术：

在电石的工业生产过程中，电石出炉是指将熔融电石(1600-2000℃)从高温电石炉中通过电石炉炉眼流出到冷却成电石块的整个操作过程，传统的电石出炉主要以人工进行手动操作，主要包括烧眼、开眼、捅眼、清炉舌、修眼和堵眼等工艺流程，存在着工人劳动强度大，工作环境恶劣(高温、粉尘)、安全隐患大等问题。其中，烧眼是整个出炉过程中耗时最多的环节。人工烧眼，由操作工人手握笨重的烧穿器顶着电石炉炉眼并不断地调节烧穿器的角度及位置，利用烧穿器电极产生的高温电弧将炉眼中的电石加热至软化状态或流动状态，以便开眼和捅眼。

目前，国内外少数企业已开发了出炉作业机器人(专利201520728419.9)，已能够实现出炉作业大部分工艺流程的自动化，但均没有实现电石出炉的完全自动化烧眼。现有技术仍然停留在人工参与操作开眼的半自动操作状态，如何实现全自动自动烧炉眼仍然是产业空白。《交流电弧炉电弧模型研究及其应用》(王琰，东北大学)等一些论文提出了电弧模型，为利用电弧电流控制烧眼提供了一定的理论依据。

技术实现要素：

为了实现电石的工业生产过程中全自动烧炉眼作业，本发明提出一种自动烧炉眼的方法，能够实现烧炉眼过程中全自动烧炉眼作业。

一种自动烧炉眼的方法，主要用于电石炉自动烧眼控制，采用以下技术放案：

包括以下单元：

给定电流设定单元，用于设定给定初始电弧电流值；

路径设置单元，根据炉眼表面形状规划烧穿路径；

控制器单元，给运动执行单元运动指令，与路径设置单元共同决定运动执行单元下一时刻的待运动位置；

运动执行单元，根据路径设置单元和控制器单元的指令执行运动；

烧穿器单元，烧炉眼的执行单元，产生电弧，安装在运动执行单元执行端；

供电单元，给烧穿器供电；

电流检测单元，检测电弧电流，输出电弧电流有效值，电弧电流有效值由电弧弧长决定；

电流控制策略单元，处理检测电弧电流有效值，按照电流控制策略给出反馈电流值；

设定初始状态，给定电流设定单元设定给定电流值，路径设置单元给定表面形状规划烧穿路径，运动执行单元带动烧穿器单元运动到烧穿路径起点；

控制过程，供电单元给烧穿器单元供电产生电弧，电流检测单元检测实时电弧电流并输出电弧电流有效值，电流控制策略单元处理电弧电流有效值，按照电流控制策略给出反馈电流值，反馈电流值与给定电流值叠加得到偏差值e，e输入控制器单元，控制器单元与路径设置单元共同决定运动执行单元下一时刻的待运动位置，路径设置单元限定烧穿路径，控制器单元控制运动执行单元运动速度，反馈电流值小于给定初始电弧电流值时烧穿器单元沿规划烧穿路径前进，反馈电流值大于给定初始电弧电流值时烧穿器单元沿规划烧穿路径后退，反馈电流值与给定初始电弧电流值相等时烧穿器单元运动速度为零，烧穿器单元随控制器单元一起运动，改变了电弧弧长，电流检测单元检测到电弧弧长改变后的电弧电流并输出电弧电流有效值，重复控制过程直到烧眼完成。

给定初始电弧电流值为烧穿器产生电弧加热功率最大时的电流

式中：

u0为变压器侧的电压的有效值，r2为线路电阻，xd为短路电抗。

控制器单元使用bp-pid控制器时，其控制步骤包括：

步骤1，设置规划烧穿路径，控制烧穿器单元运动到规划烧穿路径初始位置；

步骤2，确定bp神经网络结构，给出神经网络的初始加权系数、初始阀值、学习速率及动量因子；

步骤3，给定初始电弧电流值，检测反馈电流值，计算bp神经网络的输入x1，x2，x3：

式中，e(k)、e(k-1)和e(k-2)分别为采样时刻k、k-1和k-2反馈电流值与给定初始电弧电流值的偏差值；

步骤4，bp神经网络按照设定程序更新自身的加权系数、阀值；

步骤5，将x1，x2，x3输入bp神经网络,得到输出结果c1，c2，c3，作为pid控制的三个参数；

式中，kp，ki，kd分别为比例、积分、微分常数；

步骤6，由bp-pid控制器给出烧穿器单元运动速度，反馈电流值小于给定初始电弧电流值时烧穿器单元沿规划烧穿路径前进，反馈电流值大于给定初始电弧电流值时烧穿器单元沿规划烧穿路径后退，反馈电流值与给定初始电弧电流值相等时烧穿器单元运动速度为零；

步骤7，烧穿器单元按照bp-pid控制器的给定的速度沿规划烧穿路径运动；

步骤8，判断烧穿器单元是否完成了规划烧穿路径，若完成，烧穿器单元返回规划烧穿路径初始位置；若未完成，重复步骤3-步骤7，直到烧穿器完成规划烧穿路径。

控制器单元使用pid控制器时，控制步骤包含：

步骤a，设置规划烧穿路径，控制烧穿器单元运动到规划烧穿路径初始位置；

步骤b，给定初始电弧电流值，检测反馈电流值，计算x1，x2，x3：

式中，e(k)、e(k-1)和e(k-2)分别为采样时刻k、k-1和k-2实际电弧电流与给定初始电弧电流的偏差值；

步骤c，将计算结果x1，x2，x3作为pid控制的三个参数：

式中，kp，ki，kd分别为比例、积分、微分常数；

步骤d，由pid控制器给出烧穿器单元运动速度，反馈电流值小于给定初始电弧电流值时烧穿器单元沿规划烧穿路径前进，反馈电流值大于给定初始电弧电流值时烧穿器单元沿规划烧穿路径后退，反馈电流值与给定初始电弧电流值相等时烧穿器单元运动速度为零；

步骤e，烧穿器单元按照pid控制器的给定的速度沿规划烧穿路径运动；

步骤f，判断烧穿器单元是否完成了规划烧穿路径，若完成，烧穿器单元返回初始位置；若未完成，重复步骤b-步骤e，直到烧穿器单元完成规划烧穿路径。

bp-pid控制器由两部分组成：a.pid控制器：直接对被控对象进行闭环控制，且kp、ki、kd三个参数可调；b.神经网络bp：通过其自学习能力，根据系统的运行状态在线调整pid控制器的三个参数。

pid控制的增量型算式为δu(k)＝kp[e(k)-e(k-1)]+kie(k)+kd[e(k)-2e(k-1)+e(k-2)]。

bp神经网络有三层网络结构，有三个输入节点，四个隐含节点和三个输出节点。

bp网络隐含层第i个神经元的输入netbi和输出bi为：

bi＝f(netbi-θi)

式中，vhi为输入层的第h神经元个对隐含层第i个神经元的加权系数；θi为隐含层第i个神经元的阈值；f(x)为隐含层和输出层的激励函数：

网络输出层第j个神经元的输入netcj和输出cj为：

cj＝f(netcj-γj)

式中，wij为隐含层的第i个对输出层的第j个神经元的加权系数；γj为输出层第i个神经元的阈值。

运动执行单元为开炉眼机器人，电流检测单元利用罗氏线圈检测电弧电流。

本发明的有益效果是：

1、实现了全自动烧炉眼作业；

2、提供了全自动烧炉眼作业的自动控制方法；

3、提供了全自动烧炉眼作业控制器的使用方法。

附图说明

图1，自动烧炉眼控制原理图；

图2，自动烧炉眼控制流程图；

图3，烧穿器规划运动路径示意图；

图4，bp-pid控制器基本结构图；

图5，三层bp神经网络结构；

图6，阶跃电弧弧长变化；

图7，正弦电弧弧长变化；

图8，阶跃电弧对应pid参数变化；

图9，正弦电弧对应pid参数变化；

图10，阶跃电弧电流响应；

图11，正弦电弧电流响应。

具体实施方式

结合附图说明本发明一种自动烧炉眼的方法的具体实施方式，本实施方式包括以下单元：

给定电流设定单元，用于设定给定初始电弧电流值；

路径设置单元，根据炉眼表面形状规划烧穿路径；

控制器单元，给运动执行单元运动指令，与路径设置单元共同决定运动执行单元下一时刻的待运动位置；

运动执行单元，根据路径设置单元和控制器单元的指令执行运动；

烧穿器单元，烧炉眼的执行单元，产生电弧，安装在运动执行单元执行端；

供电单元，给烧穿器供电；

电流检测单元，检测电弧电流，输出电弧电流有效值，电弧电流有效值由电弧弧长决定；

电流控制策略单元，处理检测电弧电流有效值，按照电流控制策略给出反馈电流值；

设定初始状态，给定电流设定单元设定给定电流值，路径设置单元给定表面形状规划烧穿路径，运动执行单元带动烧穿器单元运动到烧穿路径起点；

控制过程，供电单元给烧穿器单元供电产生电弧，电流检测单元检测实时电弧电流并输出电弧电流有效值，电流控制策略单元处理电弧电流有效值，按照电流控制策略给出反馈电流值，反馈电流值与给定电流值叠加得到偏差值e，e输入控制器单元，控制器单元与路径设置单元共同决定运动执行单元下一时刻的待运动位置，路径设置单元限定烧穿路径，控制器单元控制运动执行单元运动速度，反馈电流值小于给定初始电弧电流值时烧穿器单元沿规划烧穿路径前进，反馈电流值大于给定初始电弧电流值时烧穿器单元沿规划烧穿路径后退，反馈电流值与给定初始电弧电流值相等时烧穿器单元运动速度为零，烧穿器单元随控制器单元一起运动，改变了电弧弧长，电流检测单元检测到电弧弧长改变后的电弧电流并输出电弧电流有效值，重复控制过程直到烧眼完成。

给定初始电弧电流值为烧穿器产生电弧加热功率最大时的电流

式中：

u0为变压器侧的电压的有效值，r2为线路电阻，xd为短路电抗。

控制器单元使用bp-pid控制器，其控制步骤包括：

步骤1，设置规划烧穿路径，控制烧穿器单元运动到规划烧穿路径初始位置；

步骤2，确定bp神经网络结构，给出神经网络的初始加权系数、初始阀值、学习速率及动量因子；

步骤3，给定初始电弧电流值，检测反馈电流值，计算bp神经网络的输入x1，x2，x3：

式中，e(k)、e(k-1)和e(k-2)分别为采样时刻k、k-1和k-2反馈电流值与给定初始电弧电流值的偏差值；

步骤4，bp神经网络按照设定程序更新自身的加权系数、阀值；

步骤5，将x1，x2，x3输入bp神经网络,得到输出结果c1，c2，c3，作为pid控制的三个参数；

式中，kp，ki，kd分别为比例、积分、微分常数；

步骤6，由bp-pid控制器给出烧穿器单元运动速度，反馈电流值小于给定初始电弧电流值时烧穿器单元沿规划烧穿路径前进，反馈电流值大于给定初始电弧电流值时烧穿器单元沿规划烧穿路径后退，反馈电流值与给定初始电弧电流值相等时烧穿器单元运动速度为零；

步骤7，烧穿器单元按照bp-pid控制器的给定的速度沿规划烧穿路径运动；

步骤8，判断烧穿器单元是否完成了规划烧穿路径，若完成，烧穿器单元返回规划烧穿路径初始位置；若未完成，重复步骤3-步骤7，直到烧穿器完成规划烧穿路径。

pid控制的增量型算式为δu(k)＝kp[e(k)-e(k-1)]+kie(k)+kd[e(k)-2e(k-1)+e(k-2)]。

bp神经网络有三层网络结构，有三个输入节点，四个隐含节点和三个输出节点。

bp网络隐含层第i个神经元的输入netbi和输出bi为：

bi＝f(netbi-θi)

式中，vhi为输入层的第h神经元个对隐含层第i个神经元的加权系数；θi为隐含层第i个神经元的阈值；f(x)为隐含层和输出层的激励函数：

网络输出层第j个神经元的输入netcj和输出cj为：

cj＝f(netcj-γj)

式中，wij为隐含层的第i个对输出层的第j个神经元的加权系数；γj为输出层第i个神经元的阈值。

运动执行单元为开炉眼机器人，电流检测单元利用罗氏线圈检测电弧电流。

实施例

给定下表中的参数

计算电弧电流为iref＝5.47×10⁴a

以阶跃(图6)或正弦(图7)的形式模拟电弧长度因加热等原因而发生的随机变化，以bp-pid控制器直接输出的电弧弧长的改变量模拟实际中机器人控制烧穿器电极以控制器给出的速度沿着已知路径运动所实现的电弧弧长的改变量。系统的电弧电流响应分别为图10和图11，kp，ki，kd的变化分别为图8和图9。从图8、图9可以看出，pid的三个参数随系统的变化而变化，实现了实时的整定；从图10、图11可以看出，当电弧弧长因加热等原因而发生改变时，电弧电流会发生改变，但bp-pid控制器能够通过直接改变电弧弧长使得电弧电流为恒定值。因此，当利用烧穿器单元产生电弧烧眼时，因各种因素导致的电弧长度的随机变化会导致电弧电流发生改变，通过对电弧电流的检测和反馈，机器人能够通过控制烧穿器电极以bp-pid控制器给出的速度沿着已知的路径的运动来实现对烧穿器单元电弧的弧长的控制，进而实现了自动烧炉眼作业。