基于模糊控制的氣化爐溫度控制系統

羅偉

(湖南鐵道職業技術學院 交通系，湖南 株洲 412001)

基于模糊控制的氣化爐溫度控制系統

羅偉

(湖南鐵道職業技術學院 交通系，湖南 株洲 412001)

介紹了一種基于模糊控制的氣化爐溫度控制系統的設計方法。采用灰色算法建立氣化爐溫度預測模型，引入模糊控制算法對氣化爐一次風量進行控制，降低可燃氣體含氧量，使氣化爐內的溫度按照設定的最佳控制曲線而變化，從而提高了氣化爐內溫度的控制精度，提高了工作效率。

氣化爐；溫度控制；模糊控制

0 引言

隨著人們對能源需求與日俱增，資源日益枯竭。同時，隨著人們大量開采和使用石油燃料，環境被不斷污染，石化燃料資源也日趨緊張。生物質能是指綠色植物通過葉綠素將太陽能轉換為化學能而儲存在生物質內部的能量[1-2]，其主要來源是：農林廢棄物、工業廢水和廢渣、城市生活垃圾以及人畜糞便等，具有清潔、可再生的優點，正逐漸受到廣泛關注[3-4]。氣化技術是利用生物質能的重要手段，目前采用氣化技術將植物燃料的碳與游離氧、結合氧進行熱化學反應，生成可燃氣體，是利用生物質能的重要手段。而我國生物質氣化技術起步較晚，處于簡單控制階段，氣化過程中爐溫波動大、成分不穩定，限制了生物質能的推廣，亟需一種控制算法提高氣化過程的產量和品質。

1 工藝分析及控制結構

生物質氣化是指生物質原料(薪柴、鋸末、麥秸、稻草等)壓制成型或經簡單的破碎加工處理后，在缺氧條件下，送入氣化爐中進行氣化裂解，得到可燃氣體并進行凈化處理而獲得氣體產品的過程。其原理是在一定的熱力學條件下，借助于部分空氣(或氧氣)、水蒸氣的作用，使生物質的高聚物發生熱解、氧化、還原、重整反應，熱解產生的焦油等成分進一步熱裂化或催化裂化為小分子碳氫化合物，獲得含H2，CO，CO2和 CH4的氣體。

文中以秸稈作為生物質原料，以下流式固定床氣化爐作為研究對象。燃料在爐內按照干燥、熱解、氧化、還原4個階段逐步進行氣化反應。氣化爐的控制目標是提高生物質能的轉換效率的同時，提升可燃氣體的品質。氣化爐轉換效率主要取決于爐溫；而可燃氣體品質主要反映在其含氧量高低。當爐頂溫度處于300℃時，其他各層均能達到較佳的溫度區間。因此氣化爐控制目標是爐頂溫度穩定在300℃附近，同時限制可燃氣體含氧量<1%。

結合控制目標，文中所設計的雙閉環控制結構，如圖1所示，分別對生物質燃料與一次風的投放量進行控制，達到穩定氣化爐爐頂溫度和降低出口處可燃氣體的含氧量的目的。

圖1 控制系統整體框圖

2 硬件系統的設計

圖2是系統硬件配置圖，上位機服務器與操作站通過以太網相聯，由系統上位機和下位機兩部分組成，上位機裝有WINDOWS NT服務器操作系統和PlantScape組態軟件的戴爾計算機，設有1臺服務器和4臺操作站，各上位機通過以太網進行通信。下位機則以HoneyWell公司C200 控制器為核心，由通信網卡、輸入、輸出、冗余、熱電偶、熱電阻等模塊組成。上位機和下位機通過以通信網卡構成的Control Net控制網進行數據交互，可連到外網。

圖2 系統硬件配置圖

服務器與控制器通過冗余控制網相連。現場通過遠程機架上的網卡和主機架網卡構成現場控制網。控制器選用HONEYWELL公司C200 控制器，冗余結構。每一個主機架都由電源模塊、網絡接口模塊、中央處理模塊(C200)構成。主機架上任何一模塊出現問題將會自動切換到從機架，不會導致生產中斷。遠程機架由I/O模塊構成。其中模擬量處理模塊和數字量處理模塊主要將現場4～20 mA信號、溫度信號、壓力信號、流量信號轉換為中央處理模塊所能識別的信號進行運算處理，并提供給操作人員一個準確的運行參數。同時操作人員的指令通過各輸出模塊輸出相應的信號來控制現場的設備。

氣化爐控制機房有操作站A、B機兩臺，A機作為機室的主機，在正常工作狀態下，A機主要完成系統正常的監控功能，B機作為輔機主要完成多媒體語音提示報警功能，也具有監視功能。當A機出現故障時，將B機切換為主機完成系統監視及控制功能。控制程序的組態和工業流程畫面的顯示、棒狀圖、報警顯示、歷史趨勢記錄等功能主要由操作站完成。通過基于TCP/IP協議的Ethernet網與標準的計算機網絡相連，操作站還可實現基礎控制、過程控制和信息管理的自動化。

3 工作原理及軟件設計

3.1 模糊控制器的設計

在實際的生產工藝中，模糊控制器依據生物質氣化爐溫度的檢測值和設定值之間的偏差及其偏差變化率，模糊規則經推理得到最優的給料量設定值。溫度模糊控制模塊的輸入變量為溫度檢測值與設定值的偏差e及其變化率ec，輸出變量為給料量的增量Δu。

本控制器中，溫度偏差e∈ [-50, +50]，論域E=[8, 8]，模糊變量的詞集選擇為{NL，NM，NS，O，PS，PM，PL}。

濃度偏差變化率ec∈ [-3, 3]，論域為EC= [ -4,4]，EC的模糊變量為{NL，NS，O,PS，PL}。

類似的，給料增量輸出Δu∈ [-2, 2]，論域U=[ -6，6]，U的模糊變量為：{NL，NM，NS，O，PS，PM，PL}

依據現場實際情況，只有較大時，溫度偏差變化率ec才能體現生物質氣化爐溫度的改變趨勢。因此，控制增量U與偏差E的關系較為緊密，而EC則當作U的一個輔助參考變量。本模糊控制器把實際的控制策略歸納為控制規則表，如表1所示。

表1 推理語言規則表

為了在傳感器檢測中降低異常值，將輸入輸出變量隸屬度函數用梯形函數表示：

(1)

通過上面的模糊推理規則及隸屬度，采用Mamdani模糊推理的重心法解模糊，得到模糊控制查詢表。系統將濃度偏差e及其變化率ec模糊化后求得E、EC，通過查詢表，得出控制輸出U，經過清晰化接口，求得給料量的增量Δu。

3.2 軟件設計

根據多座生物質氣化爐生產過程控制系統的總體設計要求和過程，系統軟件主要包括兩部分：組態軟件和應用軟件。

組態軟件采用是基于基于32 位操作系統Windows NT的HoneyWell公司的PlantScape R400，它為用戶提供了基于全面開放式接口的解決方案，通過標準的應用程序接口ODBC，OPC能夠訪問PlantScape R400所采集的過程數據，還可借助腳本語言直接采用Windows 提供的Win32 API 的全部優勢。通過PlantScape R400，用戶可以配置系統及編寫、調試程序；在線診斷HoneyWell硬件狀態；控制DCS和I/O通道的狀態等。

在生物質氣化爐生產過程控制系統中，控制算法主要由2部分組成，包括溫度環控制子系統的實現、可燃氣體含氧量控制環控制子系統的實現。而這2部分的工作頻率差異比較大，因而可將它們獨立封裝在不同的類中，實現軟件功能。

1) 溫度環控制子系統的實現

溫度環控制子系統算法的流程圖如圖3所示。在生物質氣化爐處于溫度自動控制狀態下，判斷是否有新的干燥層溫度反饋，即決定是否應進入溫度自動控制周期進行氣化爐上料速度的計算；同時，在溫度自動控制中，根據目前氣化爐的溫度反饋，結合歷史數據，利用灰色遺傳算法、計算出氣化爐上料量的最佳給定，折算成上料速度下發量，考慮到實際生產過程中實時更新模型可能會導致計算量劇增，因此，灰色遺傳預測模型每5min更新一次。

圖3 溫度環控制子系統流程圖

2) 可燃氣體含氧量控制環控制子系統的實現

可燃氣體含氧量控制環控制子系統流程如圖4所示。在生物質氣化爐處于溫度自動控制狀態下，判斷是否有新的干燥層溫度反饋和可燃氣體含氧量反饋，當采集到相應的反饋數據時，讀取模糊控制器的參數設置，計算變論域伸縮因子，進行模糊推理得到最佳的一次風機轉速，下發至執行機構。模糊控制器，控制周期較小，會導致風機轉速波動頻繁，氣化爐溫度抖動，較大時，系統的動態性能較差。通過實驗控制周期設置為15s。

4 結語

實驗證明,在氣化爐溫度控制系統這種復雜被控對象的控制中,模糊控制在對象參數變化時具有較強的抗干擾能力,能夠對其進行較好的控制,故具有很好的工程應用價值。

圖4 可燃氣體含氧量控制環控制子系統流程圖

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Temperature Control System for Gasifiesr Based on Fuzzy Control

LUO Wei

(Hunan Railway Professional Technology College， Zhuzhou 412001，China)

This text introduces a design method of temperature control system for Gasifier based on fuzzy control. The gray prediction algorithm is used to establish the predictive model of its temperature. The variable universal fuzzy control algorithm is used in the oxygen content sub-control system. The gasifying air is controlled according to the optimal control curve to stabilize the temperature of the gasifier, and reduce the oxygen content of the combustible gases. Thus, improving the control precision of the temperature and working efficiency greatly.

gasifier; temperature control; fuzzy control

2013年度湖南省教育廳科學研究項目(13C591)

羅偉(1979-)，男，湖南株洲人，副教授，工程碩士，研究方向：控制工程。

TP273+.4

B

1671-5276(2015)05-0222-03

2014-02-24