专利名称：具有自学习控制功能的高炉布料控制系统的制作方法
技术领域：
本发明涉及一种高炉多环布料自动控制系统，用于无料钟炉顶高炉的多环布料方式，使得在炼铁过程中实现布料过程中均匀布料，特别是用于控制料流阀开度的智能控制。
背景技术：
目前的高炉布料，特别是在大型高炉，主要的布料方式是多环布料。它实现了等面积布料对稳定炉况、提高煤气利用、降低焦比起到了明显作用。合理布料能提高产量，有利于高炉顺行，降低燃料消耗。由于炉内料柱的空隙度约在0.35—0.45，且上升的煤气对炉料的阻力约占料柱有效重量的40% 50%，导致煤气分布不均匀。通过改变煤气分布，减少对炉料的阻力，从而保证高炉稳定、顺行、提高冶炼强度、增加产量。通过合理布料能延长高炉寿命。边缘气流过分发展时，必然加剧炉墙侵蚀。通过布料控制边缘气流，既能保护炉墙，又能改善煤气利用。合理布料还可以预防和处理一些同类型高炉冶炼时发生的事故，如:高炉憋风、处理炉墙结厚、边缘过重，引起渣皮进一步脱落等。由于高炉布料的原料配比、质量、粒度变化频繁，增加了布料难度。高炉布料的被控对象相对复杂，系统扰动较多，例如称量罐称重偏差，原料粒度变化造成了布料难以均匀，料流阀和溜槽等设备误差等，要实现每环的布料稳定，保证设定时间布料正好就相对困难。目前，高炉布料方式基本采用人工手动布料，每次根据称量罐的原料重量，通过简单的公式计算出一个料流阀开度。这种控制方式不仅增加了操作者的工作量，而且开度的计算也很难精确，经常会出现提前料空或者设定时间剩料，这样势必会导致高炉的炉况恶劣。所以，研究出一种智能化的高炉布料方法就非常迫切。
发明内容
本发明的目的是提供一种具有自学习控制功能的高炉布料控制系统，可有效解决现有控制方式既增加工作量又不准确的缺点，本发明基于专家自学习的多环布料控制系统，通过专家自学习系统来控制料流阀开度，一旦出现布料时间偏差，则根据偏差情况自动修正专家知识库，直到满足工艺要求为止。为实现上述目的，本发明通过以下技术方案实现:I)根据现场的相关历史数据，拟合出多条由各种原料布料过程中的流量和料流阀开度的关系曲线，并把这个特性曲线离散化保存；2)由设定的布料时间和称量罐的重量计算出原料理论流量，根据每次的原料理论流量计算料流阀开度；3)为保证专家知识库的更新收敛速度和稳定性，采用自学习算法以适应原料种类、原料重量、布料时间、布料倾角等参数的变化；3)当出现其他未知 变量或者无法检测的因素对布料造成影响时，会造成提前料空或者设定时间剩料，本系统通过自学习方法更新自学习知识库；
4)对于多环布料这个多扰动的被控对象，本方法具有良好的自适应能力；5)本发明适用于铁矿石和焦炭等原料的布料，在根据原料理论流量布料，利用人工智能的方式，调整料流阀开度，完成布料的优化控制。6)对于自学习表格的修改，采用模糊控制方式，加快收敛速度，减少误差。与现有技术相比，本发明的优点是:本发明可有效解决现有控制方式既增加工作量又不准确的缺点，本发明基于专家自学习的多环布料控制系统，通过专家自学习系统来控制料流阀开度，一旦出现布料时间偏差，则根据偏差情况自动修正专家知识库，直到满足工艺要求为止。对于多环布料这个多扰动的被控对象，本方法具有良好的自适应能力；本发明适用于铁矿石和焦炭等原料的布料，在根据原料理论流量布料，利用人工智能的方式，调整料流阀开度，完成布料的优化控制。对于自学习表格的修改，采用模糊控制方式，加快收敛速度，减少误差。
图1是本发明的控制结构框图；图2是本发明的专家控制器控制原理具体实施例方式本发明基于专家自学习的多环布料控制系统，通过专家自学习系统来控制料流阀开度，一旦出现布料时间偏差，则根据偏差情况自动修正专家知识库，直到满足工艺要求为止。多环布料的专家自学习系统依据不同原料地流量特性和料流阀开度建立多条关系曲线。初始专家系统通过理论布料知识建立，随着系统投入运行使用后，根据现场工艺设备及实际布料情况逐步修正专家知识规则，最终完善专家知识库。1、理论依据:通过对高炉布料工艺的了解，决定料流阀开度的主要因素有设定的布料时间、原料种类、原料的重量、料流阀机械特性等。布料时间直接影响料流阀开度。一般情况下，原料重量等其他条件一定，设定布料时间越长，料流阀开度应越小，设定的布料时间越短，料流阀开度越大。布料时间通常由操作者设定，正常运行的话可根据料面情况定期按预期设定的布料时间布料。对于高炉布料而言，原料种类有铁矿石和焦炭。由于其本身密度不同而导致料流速度不同。由于原料种类不同料流存在差异，所以在设定料流阀开度时，也务必考虑到原料自身的料流特性。原料的重量可从称量罐中获取。一般情况下，在布料时间等其他条件一定，原料重量与料流阀开度呈正比。料流阀的机械特性是虽然料流阀开度与原料布料时的流量呈正比关系，但往往其关系并不是完全线性的。由于阀门开度特性本身，在开度为O到100%区间内，与流量的特性往往呈曲线关系。鉴于上述特征，对于难以建立精确的高炉布料数学模型，采用专家系统加自学习的控制方法是比较合理的。`2、高炉布料的专家自学习控制原理
专家自学习控制利用很多被控对象的相关知识和经验，使用人工智能技术或者计算机技术进行模拟人类专家决策，最终得出系统的最佳输出。专家系统通常由人机交互界面、知识库、推理机、解释器、综合数据库、知识获取等6个部分构成。高炉布料专家自学习控制系统的基本原理描述如下:1、专家知识库的初步建立。高炉布料的记录中的数据可作为专家数据库的基本专家知识。其中包括高炉的料流阀开度、多环布料的时间及环数、称量罐的重量、原料的种类等。2、专家系统控制料流阀的过程。当布料条件满足时，根据称量罐反馈的原料重量、操作者通过手动或者自动方式设定的布料时间计算出布料的理论流量，把这个理论流量和原料种类等信息发送到专家系统控制器中，专家系统控制器找到保存的对应流量和料流阀开度的关系曲线，得出最佳的料流阀开度，最后把这个开度发送给料流阀控制器，由此开度执行布料。3、专家知识库自学习的过程。高炉布料专家知识库根据原料重量、种类和布料时间对应专家知识库中的关系曲线并计算出料流阀开度，在执行布料后，根据实际布料时间与设定布料时间比较，根据模糊控制算法，把时间差值模糊化，由模糊控制规则推理出曲线修正量。这样，即可使专家知识库按实际布料时间情况修改，又可以适当的控制修改幅度。4、专家系统控制周期专家系统的控制周期可由布料时间决定，每次布料前控制料流阀使其达到专家系统控制器计算的料流阀开度。
3、高炉布料的专家自学习系统控制设备组成专家自学习控制布料设备由两大部分组成，即高炉布料的专家自学习控制部分和布料控制部分。专家自学习控制部分由专家控制系统、自学习系统和上位机监控系统组成。专家自学习控制部分的硬件基础是PLC与工控机。布料控制由布料控制器、料流调节设备
1、溜槽倾动控制设备2和溜槽旋转控制设备3组成。4、设备运行方式高炉布料的专家自学习控制设备投入运行后，在运行的初期阶段，根据所布料的原料重量和布料时间建立的专家规则找出其在数据库中的状态值输出料流阀开度。同时，由定时器计算按此次料流阀开度的实际布料时间。布料完成后，对比设定布料时间与实际布料时间，并进行自学习，若实际布料时间大于设定布料时间，则对增加对应布料的原料重量和布料时间的输出料流阀开度，反之则减少对应布料的原料重量和布料时间的输出料流阀开度。具体修改自学习表中料流阀开度的修正量采用模糊控制的方式计算，把布料时间差模糊化，推理出模糊输出量，最后解模糊化，作为系统的最后输出。但是，如果自学习算法出现问题，例如收敛速度较慢，或者出现震荡等，可通过操作者对自学习表的输出料流阀开度或者专家自学习的控制参数进行修改，以保证专家自学习系统的合理性。这样，由专家自学习智能控制与操作者的现场经验结合，再经过一段较长的时间实际运行，所建的专家数据库就会逐渐形成一个完善的控制数据库。本发明的优点是:采用专家自学习控制系统对高炉布料的料流阀进行控制，提炼出布料的原料重量和布料时间与料流阀开度的关系曲线，并根据实际布料效果改变专家自学习输出的料流阀开度，可以有效的解决高炉布料的料流阀开度计算不准确而带来的高炉生产质量下降。本发明适用性、可移植性强，对于不同的无料钟炉顶高炉，通过初步建立专家知识数据库，系统运行一段时间后专家知识数据库通过自学习就可以逐步完善，不受高炉布料特性限制。下面结合附图对本发明的具体实施例作进一步说明。在图1中，本发明的控制结构主要由三层结构组成:智能控制层、PLC监控层和执行机构层。在执行机构层由料流调节设备1、溜槽倾动控制设备2、溜槽旋转控制设备3组成。传递的信息数据有Dl (原料种类、原料重量数据用Dl表示)、D2 (溜槽倾角数据用D2表示)、D3 (溜槽旋转角度用D3表示)、D4 (PLC与上位机之间的信息数据用D4表示，该数据D4包括Dl，D2，D3的信息及设定的布料时间，执行料流阀开度等)、D5 (上位机与专家系统之间的信息数据用D5表示，主要包括Dl，D2，D3，D4的信息及输出的执行料流阀开度)，检测仪表通过以太网的形式把D1、D2、D3与PLC系统传递模拟量信息数据，PLC根据专家自学习系统的计算的料流阀开度输出模拟量控制信号到D3给溜槽旋转控制设备。如图2所示，把称量罐测量原料重量和操作者设定的布料时间一起发送到前馈控制器，前馈控制器根据计算得理论布料流量传给专家自学习控制，专家自学习控制器根据流量计算出理想下料阀开度再由前馈控制器确认后，控制料流阀执行相应开度。布料开始时，定时器即开始计时，布料完成后计时结束，把这个时间传给专家自学习控制器，专家自学习控制器判断实际布料时间是否合理，如果不合理则根据布料时间的偏差修正自学习表，以备下次使用。
权利要求
1.具有自学习控制功能的高炉布料控制系统，其特征在于，多环布料的专家自学习系统依据不同原料地流量特性和料流阀开度建立多条关系曲线，初始专家系统通过理论布料知识建立，随着系统投入运行使用后，根据现场工艺设备及实际布料情况逐步修正专家知识规则，最终完善专家知识库；具体步骤如下: 1)根据现场的相关历史数据，拟合出多条由各种原料布料过程中的流量和料流阀开度的关系曲线； 2)由设定的布料时间和称量罐的重量计算出原料理论流量，根据每次的原料理论流量计算料流阀开度； 3)为保证专家知识库的更新收敛速度和稳定性，采用自学习算法以适应原料种类、原料重量、布料时间、布料倾角等参数的变化； 4)当出现其他未知变量或者无法检测的因素对布料造成影响时，会造成提前料空或者设定时间剩料，本系统通过自学习方法更新自学习知识库；根据实际布料时间与理想布料时间差采用模糊控制的方式修正自学习表格，以便下次使用；所述的模糊控制，是把理想时间与实际时间的差值作为模糊控制的输入，把更改自学习表格的变化量作为输出，采用模糊控制算法，建立论域、模糊化、模糊控制逻辑推理、解模糊化； 5)也可以操作者经验手动更改，通过更改料流阀开度输出值或者专家自学习控制相关参数而更准确的计算料流阀开度，使得料流阀的控制更为准确、合理。
2.根据权利要求1所述的具有自学习控制功能的高炉布料控制系统，其特征在于，控制结构主要由三层结构组成:智能控制层、PLC监控层和执行机构层，在执行机构层由料流调节设备、溜槽倾动控制设备、溜槽旋转控制设备组成，传递的信息数据有原料种类、原料重量数据Dl、溜槽倾角数据D2、溜槽旋转角度D3、PLC与上位机之间的信息数据D4，上位机与专家系统之间的信息数据D5，检测仪表通过以太网的形式把Dl、D2、D3与PLC系统传递模拟量信息数据传递，PLC根据专家自学习系统的计算的料流阀开度输出模拟量控制信号到D3给溜槽旋转控制设备； 控制方法为:把称量罐测量原料重量和操作者设定的布料时间一起发送到前馈控制器，前馈控制器根据计算得理论布料流量传给专家自学习控制，专家自学习控制器根据流量计算出理想下料阀开度再由前馈控制器确认后，控制料流阀执行相应开度；布料开始时，定时器即开始计时，布料完成后计时结束，把这个时间传给专家自学习控制器，专家自学习控制器判断实际布料时间是否合理，如果不合理则根据布料时间的偏差修正自学习表，以备下次使用。
全文摘要
本发明涉及具有自学习控制功能的高炉布料控制系统，其特征在于，多环布料的专家自学习系统依据不同原料地流量特性和料流阀开度建立多条关系曲线，初始专家系统通过理论布料知识建立，随着系统投入运行使用后，根据现场工艺设备及实际布料情况逐步修正专家知识规则，最终完善专家知识库；系统根据原料的理论流量由专家自学习控制器计算最佳开度，料流阀由此开度布料，当布料时间不合理时，根据其偏差修正专家自学习控制器。这种布料方式降低了操作者工作量，使得高炉料面均匀，有较大的实际意义。
文档编号C21B5/00GK103173584SQ20131011204
公开日2013年6月26日 申请日期2013年4月1日 优先权日2013年4月1日
发明者徐少川, 孙吉, 孙海洋, 闫欣, 阮程 申请人:鞍山市海汇自动化有限公司, 辽宁科技大学