本实用新型属于管式加热炉领域，尤其涉及一种管式加热炉的冗余调炉决策系统。
背景技术：
调炉决策系统通过对采集得到的烟气数据进行分析，得出相应的调炉建议，辅助现场技术人员对加热炉进行调节。管式加热炉是一个多变量、工况复杂、时滞、大惯性的系统，其中多个变量变化频繁并相互耦合，如空气和燃料的发热值。使用普通的PID控制方法对管式加热炉进行控制操作很难达到控制要求。并且目前国内石油化工企业对管式加热炉的自动控制研究还是停留在工艺控制方面，对于加热炉的热效率控制还是通过人工调炉的方法，工作人员通过离线检测的方法取得加热炉的烟气数据，再通过经验对管式加热炉进行调节。离线检测得到的数据必然存在时延，不能及时的对加热炉进行有效调节。
技术实现要素：
本实用新型旨在解决上述问题，提供一种管式加热炉冗余调炉决策系统和方法。
本实用新型所述的一种管式加热炉的冗余调炉决策系统,包括中控室工控机、与中控室工控机连接的数据采集装置、与数据采集装置连接的数据分析装置，其特征在于：所述数据分析装置连接两套冗余调炉决策装置，所述两套冗余调炉决策装置分别为基于规则库的调炉策略装置和基于模型的调炉策略装置，所述基于规则库的调炉策略装置以现场技术人员的调炉经验为基础，建立管式加热炉调炉规则库，为工作人员调炉提供建议，所述基于模型的调炉策略则是以管式加热炉模型为基础，采用广义预测控制算法对氧含量进行预测控制，在加热炉平稳运行的状况下给出定量的控制建议。
本实用新型所述管式加热炉的冗余调炉决策系统,所述中控室工控机控制基于规则库的调炉策略装置，所述基于规则库的调炉策略装置的规则库能根据现场加热炉炉况的变化进行修改。
本实用新型所述管式加热炉的冗余调炉决策系统,所述基于模型的调炉策略装置应用广义预测算法对管式加热炉的烟气输出值进行预测控制；所述基于模型的调炉策略装置通过OPC与Matlab辅助计算设备连接；所述Matlab辅助计算设备读取中控室工控机动态组件中的烟气数据，将读取到的数据存入数据矩阵中；然后对数据矩阵中的样本数进行判断。
本实用新型所述管式加热炉的冗余调炉决策系统,所述对数据矩阵中的样本数进行判断是：当数据矩阵中样本数大于50组时，使用支持向量机的方法建立管式加热炉的模型，并将模型进行线性化处理。
本实用新型所述管式加热炉的冗余调炉决策系统,所述数据采集装置为烟气数据采集装置，所述烟气数据采集装置采集氧气、一氧化碳以及二氧化碳含量数据。
本实用新型所述管式加热炉的冗余调炉决策系统,所述数据分析装置为数据分析比较器，其比较的依据为预设值。
本实用新型所述的一种管式加热炉的冗余调炉决策方法，该方法包括：
1）数据采集
数据采集是采集氧气、一氧化碳以及二氧化碳含量数据；
2）炉况分析
炉况分析比较的依据为预设值；
3）炉况判断
3.1）若失稳，采用基于规则库的调炉策略；
3.2）若平稳，采用基于模型的调炉策略；
3.3）上述两种策略的切换过程是：通过加热炉烟气采集系统获取20组烟气数据，包括氧气含量，二氧化硫含量和一氧化碳含量；首先去除20组数据中的最大值与最小值，并计算余下数据的平均值；将得到的氧气含量、一氧化碳含量和二氧化硫含量的平均值与管式加热炉平稳运行时的基准值进行比较，得出比较结果，若任意一种烟气数据平均值在基准值之外则计数器P加1，否则计数器P清零并计算下一组数据；当P大于30时，则可以认为加热炉处于非平稳运行状态，选择基于规则库的调炉策略，若P小于30时，则认为加热炉处于平稳运行状态，采用基于模型的调炉策略。
本实用新型所述管式加热炉的冗余调炉决策方法，所述基于模型的调炉决策是以管式加热炉模型为基础，利用Matlab进行辅助计算，将需要计算的原始数据通过OPC技术发送到Matlab中，完成运算后再将得到的结果返回到中控室工控机组态软件中并通过组态界面进行显示；
首先，应用OPC技术读取中控室工控机组态软件中的烟气数据，将读取到的数据存入数据矩阵中；
然后对数据矩阵中的样本数进行判断，当数据矩阵中样本数大于50组时，使用支持向量机的方法建立管式加热炉的模型，并将模型进行线性化处理；
最后通过OPC技术读取组态王中氧含量的给定值，应用广义预测算法控制跟踪给定的氧含量值并将控制量写入中控室工控机组态软件中。
本实用新型所述的管式加热炉的冗余调炉决策系统及方法，通过设置冗余调炉的方式，基于现场技术人员的调炉经验，建立管式加热炉调炉规则库，为工作人员调炉提供建议；基于管式加热炉模型为基础，采用广义预测控制算法对氧含量进行预测控制，在加热炉平稳运行的状况下给出定量的控制建议，以此提高管式加热炉的自动控制性能，使得操作人员便于及时采取应对措施，减少延迟，且本实用新型所述的管式加热炉的冗余调炉决策系统结构简单，易于操作；所述管式加热炉的冗余调炉决策方法操作流程简单，使得工作效率得到有效提升，适于推广应用。
附图说明
图1为本实用新型所述管式加热炉的冗余调炉决策系统原理框图；
图2为切换条件选择流程图；
图3为基于规则库的调炉策略；
图4 为基于规则库的调炉策略组态界面图；
图5 为OPC服务器3种层次的对象关系图；
图6 为OPC客户端与OPC服务器之间的关系图；
图7 为基于模型的调炉策略流程图；
图8为基于模型的调炉决策组态界面图。
具体实施方式
下面结合附图及实施例对本实用新型做详细说明：
本实用新型所述的一种管式加热炉的冗余调炉决策系统,如图1所示，包括中控室工控机、与中控室工控机连接的数据采集装置、与数据采集装置连接的数据分析装置，其特征在于：所述数据分析装置连接两套冗余调炉决策装置，所述两套冗余调炉决策装置分别为基于规则库的调炉策略装置和基于模型的调炉策略装置，所述基于规则库的调炉策略装置以现场技术人员的调炉经验为基础，建立管式加热炉调炉规则库，为工作人员调炉提供建议，所述基于模型的调炉策略则是以管式加热炉模型为基础，采用广义预测控制算法对氧含量进行预测控制，在加热炉平稳运行的状况下给出定量的控制建议。所述中控室工控机控制基于规则库的调炉策略装置，所述基于规则库的调炉策略装置的规则库能根据现场加热炉炉况的变化进行修改。
通过管式加热炉烟气采集系统得到的烟气数据对加热炉的运行状况进行判断。当加热炉处于平稳运行状态时，采用基于模型的调炉策略；在加热炉处于非平稳运行状态时，采用基于规则库的调炉策略，切换条件选择流程图如图2所示。
通过加热炉烟气采集系统获取20组烟气数据，包括氧气含量，二氧化硫含量和一氧化碳含量。首先去除20组数据中的最大值与最小值，并计算余下数据的平均值。将得到的氧气含量、一氧化碳含量和二氧化硫含量的平均值与管式加热炉平稳运行时的基准值进行比较，得出比较结果，若任意一种烟气数据平均值在基准值之外则计数器P加1，否则计数器P清零并计算下一组数据。当P大于30时，则可以认为加热炉处于非平稳运行状态，选择基于规则库的调炉策略，若P小于30时，则认为加热炉处于平稳运行状态，采用基于模型的调炉策略。三种数据的基准值如表1所示：
基于规则库的调炉策略适用于处于非平稳运行状态的加热炉，通过对平时现场技术人员的经验进行总结制定出的相应的规则库。规则库中的规则可以根据现场加热炉炉况的变化进行修改。
基于规则库的调炉策略控制原理框图如图3所示，通过加热炉烟气采集系统得到相应的烟气数据，通过对规则库的查询，给出相应的调炉建议，进行人工调炉。因此，基于规则库的调炉策略是对加热炉的粗放调节。
以上功能均在中控室工控机中通过组态软件自身的编程来实现。查询程序通过：IF <条件1> AND <条件2> AND <条件…>THEN <结论>的格式编写，结论通过查询规则库得出，从而给出调炉建议。基本调炉规则库如表2所示：
表2 基本调炉规则库
基于规则库的调炉策略组态界面如图4所示。
本实用新型所述管式加热炉的冗余调炉决策系统,所述基于模型的调炉策略装置应用广义预测算法对管式加热炉的烟气输出值进行预测控制；所述基于模型的调炉策略装置通过OPC与Matlab辅助计算设备连接；所述Matlab辅助计算设备读取中控室工控机动态组件中的烟气数据，将读取到的数据存入数据矩阵中；然后对数据矩阵中的样本数进行判断。所述对数据矩阵中的样本数进行判断是：当数据矩阵中样本数大于50组时，使用支持向量机的方法建立管式加热炉的模型，并将模型进行线性化处理。
基于模型的调炉决策是以管式加热炉模型为基础，并应用广义预测算法对管式加热炉的烟气输出值进行预测控制。但由于管式加热炉模型的参数寻优以及广义预测算法需要大量的计算，而组态软件的后台计算能力较弱，故本文利用Matlab进行辅助计算，将需要计算的原始数据通过OPC技术发送到Matlab中，完成运算后再将得到的结果返回到组态软件中并通过组态界面进行显示，弥补了组态王不能进行大量复杂计算的缺点。
OPC（OLE for Process Control）是一个常用的工业控制标准，应用OPC技术可以实现在现有工业标准下的不同设备间的通信。主要应用于数据采集、历史数据访问、报警和事件处理、数据冗余技术、远程数据访问等工业控制。OPC技术优点如下所示：
（1）与传统的DDE通信模式相比，通信速率明显提升；
（2）减少了数据设备间的不兼容；
（3）节省了系统集成的开发成本；
（4）便于控制软件独立于硬件进行开发设计；
（5）系统的可靠性较高；
OPC服务器主要由服务器(server)、组(group)和数据项(item) 3类对象组成， 3种对象的层次关系如图5所示。
在Matlab仿真软件中提供了OPC工具箱Matlab OPC Toolbox，它可以作为OPC客户端进行数据访问，从支持OPC标准的设备软件中读取数据。OPC服务器与OPC客户端之间的关系如图6所示。因此应用OPC工具箱可以方便的将作物OPC服务器的组态王中的数据通过OPC方式读取到Matlab中来。
通过Matlab软件平台用户可以应用三种方式实现Matlab与组态王软件之间的OPC通信：编写命令行、应用Simulink仿真与图形化界面。通过这三种方式都可以实现连接组态王OPC服务器，读取烟气数据的功能。本文应用编写命令行的方式建立Matlab与组态王OPC服务器之间的连接，此种方法更加灵活方便。用于构建OPC通信的主要函数有：
(1)opcda：用于构建OPC服务器存储地址；
(2)connect：用于连接OPC服务器；
(3)addgroup：用于创建OPC组；
(4)additem：用于添加OPC数据项；
(5)writeasync：用于将数据写入OPC服务器。
应用以上函数编写Matlab命令行即可实现Matlab与组态王之间的OPC数据通信。主要程序如下所示：
%Matlab读取组态王数据
da=opcda('localhost'，'KingView.View.1');
connect(da);
grp1=addgroup(da);
itm1=additem(grp1，'氧量.Value');
a=itm1.Value;
%Matlab向组态王写入数据
da=opcda('localhost'，'KingView.View.1');
connect(da);
grp1=addgroup(da);
itm1=additem(grp1，'氧量.Value');
writeasync(itm1，yy(k));
应用Matlab与组态王混合编程的基于模型的调炉策略流程图如图7所示：
首先，应用OPC技术读取组态王中的烟气数据，将读取到的数据存入数据矩阵中。然后对数据矩阵中的样本数进行判断，当数据矩阵中样本数大于50组时，使用支持向量机的方法建立管式加热炉的模型，并将模型进行线性化处理。最后通过OPC技术读取组态王中氧含量的给定值，应用广义预测算法控制跟踪给定的氧含量值并将控制量写入组态王中。基于模型的调炉策略如图8所示。
通过烟气采集系统得到的氧含量值为2.7%，现将氧含量给定值设置为3%，通过Matlab后台计算得出管式加热炉的输入控制量增量：鼓风机入口压强为+5KPa；燃气流量为+100t/h；相应的烟气挡板开度为+2%和-1%。
本实用新型所述管式加热炉的冗余调炉决策系统,所述数据采集装置为烟气数据采集装置，所述烟气数据采集装置采集氧气、一氧化碳以及二氧化碳含量数据。所述数据分析装置为数据分析比较器，其比较的依据为预设值。
本实用新型所述的管式加热炉的冗余调炉决策方法，该方法包括：
1）数据采集
数据采集是采集氧气、一氧化碳以及二氧化碳含量数据；
2）炉况分析
炉况分析比较的依据为预设值；
3）炉况判断
3.1）若失稳，采用基于规则库的调炉策略；
3.2）若平稳，采用基于模型的调炉策略；
3.3）上述两种策略的切换过程是：通过加热炉烟气采集系统获取20组烟气数据，包括氧气含量，二氧化硫含量和一氧化碳含量；首先去除20组数据中的最大值与最小值，并计算余下数据的平均值；将得到的氧气含量、一氧化碳含量和二氧化硫含量的平均值与管式加热炉平稳运行时的基准值进行比较，得出比较结果，若任意一种烟气数据平均值在基准值之外则计数器P加1，否则计数器P清零并计算下一组数据；当P大于30时，则可以认为加热炉处于非平稳运行状态，选择基于规则库的调炉策略，若P小于30时，则认为加热炉处于平稳运行状态，采用基于模型的调炉策略。
本实用新型所述管式加热炉的冗余调炉决策方法，所述基于模型的调炉决策是以管式加热炉模型为基础，利用Matlab进行辅助计算，将需要计算的原始数据通过OPC技术发送到Matlab中，完成运算后再将得到的结果返回到中控室工控机组态软件中并通过组态界面进行显示；
首先，应用OPC技术读取中控室工控机组态软件中的烟气数据，将读取到的数据存入数据矩阵中；然后对数据矩阵中的样本数进行判断，当数据矩阵中样本数大于50组时，使用支持向量机的方法建立管式加热炉的模型，并将模型进行线性化处理；最后通过OPC技术读取组态王中氧含量的给定值，应用广义预测算法控制跟踪给定的氧含量值并将控制量写入中控室工控机组态软件中。