若不需要则输出相应的控制规则转至步骤S04。
[0060] Ei=Uxi-Ci)
[0061] 式中=E1为模糊化后的状态参数；X为状态参数的实测值；c为状态参数的设定值； 1为模糊化的比例因子；下标i可分别表示TRP、BRP和BTP。
[0062] 步骤S03 :模糊控制
[0063] 以BRP的实测值和目标值作为输入，以主抽风机变频调整量作为输出建立模糊控 制器，其基本结构如图3所示。
[0064] 首先，计算BRP的偏差及偏差变化，并进行尺度变化和模糊化计算，
[0065]
[0066] 式中：EC为BRP的偏差变化的模糊变量；ke。为模糊化的比例因子；X BRP为BRP实测 值；X' BRP为上一时刻的BRP实测值；Δ t为采样时间间隔；
[0067] 根据两个模糊化后的输入，进行模糊推理可得到一个模糊集合，采用加权平均法 进行模糊决策得到输出量u。
[0068] 最后将输出量进行清晰化计算和尺度变换，即可得到所需要的主抽风机变频调整 量，如式
[0069] 式中：u为控制变量清晰化后的实际调整值；U为专家经验控制器输出的模糊化的 控制变量；为清晰化的量化因子。
[0070] 步骤S04 :控制量下发
[0071] 在保证输出量不超出操作参数的允许范围下，将控制量下发到烧结过程，通过调 节主抽风机频率等操作参数实现烧结过程状态的优化控制。
[0072] 实施例1 :
[0073] 实例中所研究的烧结机有效长度为42m、宽2. 5m，一共有16个风箱，其中1#~3#、 14#~16#风箱宽度为2m，4#~13#风箱宽度为3m。
[0074] 步骤SOl :烧结过程状态参数软测量
[0075] 采集一段时期内烧结机的各个风箱的废气温度，按照软测量模型的要求组成以下 三组数列：
[0076]
[0077]
[0078]
[0079] 分别对三组数列进行二次曲线拟合，并分别求出切线斜率为Strp、纵坐标为T brp，以 及曲线最高点（如图1所示），结果如表3所示。
[0080] 表3烧结过程状态软测量结果（m)
[0081]
[0082] 步骤S02 :专家经验控甑
[0083] 实例所研究的烧结机，其理想的TRP、BRP和BTP位置分别为：27m、32m、39m。对各 个状态参数的偏差进行模糊化，结果如表4所示：
[0084] 表4烧结过程状态的偏差状态
[0085]
[0086] 从表中可以看出，当前TRP和BRP的状态较为滞后，但BTP的状态只是略为滞后。 根据上述状态分析，搜索专家经验知识库，执行步骤03。
[0087] 步骤S03 :模糊控制
[0088] 查询数据库，获得上一时刻的BRP值为33. 10m，计算BRP的偏差及偏差变化并进行 模糊化处理，可得BRP偏差为PM，BRP偏差变化为ZE，即：BRP当前状态为滞后，而其趋势变 化不明显。通过模糊推理可得主抽风机频率调整值的模糊化输出，将控制输出清晰化，主抽 风机频率调整值为：+〇. 5Hz。
[0089] 步骤S04 :控制量下发
[0090] 在当前主抽风机设定值为47Hz，调整值为+0. 5Hz，即建议值为47. 5Hz，未超出操 作参数的允许范围[35Hz, 50Hz]，可以执行风机频率调整。
[0091] 采用本发明所提供的方法编制烧结过程状态控制方法，在国内某钢铁厂的烧结车 间进行闭环控制，人工与系统控制效果对比如表5所示。
[0092] 该结果表明：该方法可以使得烧结终点温度的标准偏差在±30°C之内，烧结终点 位置的标准偏差在±〇. 3m之内，且相比人工控制更为稳定。
[0093] 表5烧结终点参数对比
[0094]
[0095] 在工业应用期期间，烧结矿质量及烧结电耗对比如表6所示。可知，智能控制前后 烧结矿转鼓强度的均值相近，但智能控制期的波动更小；采用智能控制后主抽风机的电耗 下降明显，日均节电达1万度。
[0096] 表6烧结矿质量指标及烧结电耗对比
[0097]
[0098] 参考文献
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[0100] [2]ffatanaba M, Sasaki Y, et al. Development of operation guide system and it application to Chiba No. 4Sintering Plant[C]//4th International Symposium on Agglomeration, Tornto Canada, 1985:147-152.
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[0102] [4]黄河清.重钢2X360m2烧结主抽风机变频调速的应用[J].科技信息，2009， (16) ：276
[0103] [5]李强.太钢烧结主抽风机转速的智能控制[J].钢铁，2013,48⑷：18-23。
【主权项】
1. 一种基于主抽风机变频调控的烧结过程状态智能控制方法，其特征在于，包括以下 步骤： 步骤1:根据在线检测的风箱废气温度对过程状态及过程状态变化参数进行软测量； 所述过程状态参数包括废气温度上升点TRP、废气温度拐点BRP和烧结终点BTP; 步骤2 :将过程状态及过程状态变化率参数的测量结果按照表1进行级别划分，并对其 进行模糊处理，获取其所属级别及对应的模糊子集： 表1过程状态的模糊子集划分其中，y和〇分别表示前述过程状态参数在预测前一小时内的均值和标准偏差； 步骤3 :根据过程状态对应的模糊子集，与下述专家规则进行匹配，并输出相应调控措 施： (1) 若废气温度上升点TRP及烧结终点BTP的模糊变量级别在[-2,+2]的范围内波动， 则根据BRP模糊控制器调整主抽频率，使得BTP的实时测量值对应的模糊子集为ZE; (2) 若烧结终点BTP的模糊变量级别量处于异常区间，则调整风箱风门开度与台车速 度，使得BTP的实时测量值对应的模糊子集为ZE; (3) 若废气温度上升点TRP的模糊变量级别处于异常区间，且废气温度拐点BRP的模糊 子集为ZE，则根据废气温度上升点TRP状态预先调整主抽频率，使得TRP的实时测量值对应 的模糊子集为ZE; 若废气温度拐点BRP处于与废气温度上升点TRP为同向状态，则根据BRP模糊控制器 调整主抽频率； 所述同向状态是指废气温度上升点TRP的模糊变量级别为+3,废气温度拐点BRP的模 糊变量级别属于范围[+1，+3]中；或者是废气温度上升点TRP的模糊变量级别为-3,废气 温度拐点BRP对应的模糊变量级别属于范围[-1，-3]中； 若废气温度拐点BRP处于与废气温度上升点TRP不为同向状态，则降低主抽频率调整 幅度，同时调整料层厚度； (4) 若余热锅炉压力、大烟道温度及风机电流参数处于厂家设定的生产临界值范围，则 将当前控制模式设置为料层厚度、台车速度调控模式； 过程状态模糊变量处于异常区间是指过程状态模糊变量级别为+3或_3 ; 步骤4 :根据专家系统和BRP模糊控制器确定最终输出的调控措施，并将调控参数的模 糊量按其基本论域清晰化后，下发至执行器进行调整； 其中，主抽风机频率调整量的基本论域为[-1. 5, 1. 5]Hz; 风门开度为开或关，料层厚度以5mm为一个基本调整单元； 台车速度的基本论域为[〇,SPmax]，SPmax为生产允许的台车速度最大值。2. 根据权利要求1所述的一种基于主抽风机变频调控的烧结过程状态智能控制方法， 其特征在于，所述BRP模糊控制过程如下： 步骤A:BRP的偏差和偏差变化分别按式（1)和式（2)进行模糊化：(1) 式中：E为BRP的偏差模糊变量；xBRP为BRP实测值；sBRP为BRP的设定值；k6为E的模 糊化的比例因子；(2：) 式中：EC为BRP的偏差变化的模糊变量；ke。为模糊化的比例因子；x' BRP为上一时刻 的BRP实测值；At为采样时间间隔； 步骤B:根据BRP的偏差E和偏差变化EC，按表2进行模糊推理，得到一个模糊集合，采 用加权平均法进行模糊决策得到输出量U; 表2BRP模糊控制器器的规则步骤C:最后将输出量按式（3)进行清晰化计算和尺度变换，即可得到所需要的主抽风 机变频调整量：(3 ) 式中：u为控制变量清晰化后的实际调整值；U为BRP模糊控制器输出的模糊化的控制 变量；ku为清晰化的量化因子； 在BRP模糊控制器中，BRP偏差E、偏差变化EC和主抽风机频率调整量的模糊子集均 为：{NB，NM，NS，0,PS,PM，PB}，模糊论域为：{-6, -5, -4, -3, -2, -1，0, 1，2, 3, 4, 5, 6}; BRP偏差E的基本论域eG[-3, 3]，单位为m，量化因子Ke= 6/3 = 2 ; BRP偏差变化的基本论域ecG[-〇. 4, 0. 4]，单位为m/min，量化因子心。=6/0. 4 = 15 ; 主抽风机频率输出增量uG[-1. 5, 1. 5]，单位为Hz，比例因子Ku= 1. 5/6 = 0. 25。
【专利摘要】本发明公开了一种基于调控主抽风机变频的烧结过程状态智能控制方法，根据风箱废气温度对上升点TRP、拐点BRP和烧结终点BTP进行在线软测量，采用专家系统与模糊控制相结合的方法，以主抽风机频率的调控为主、风箱风门开度、料层厚度、机速的调控为辅，实现了烧结过程状态的整体协调控制，稳定了烧结终点的位置和温度，降低了烧结生产的电耗。
【IPC分类】G05B13/02
【公开号】CN105093928
【申请号】CN201510526333
【发明人】陈许玲, 范晓慧, 甘敏, 黄晓贤, 姜涛, 李光辉, 郭宇峰, 杨永斌, 袁礼顺, 杨桂明, 黄柱成, 张元波, 李骞, 许斌
【申请人】中南大学
【公开日】2015年11月25日
【申请日】2015年8月25日