工業燃氣窯爐爐膛溫度的仿人智能控制策略

黃 偉

(重慶工業職業技術學院 智能制造技術學院， 重慶 401120)

工業燃氣加熱窯爐如玻璃窯爐、軋鋼燃氣加熱爐等的爐膛溫度直接關系到生產產品的質量品質以及環境保護和能源消耗等，如果對爐膛溫度控制失當，偏離其控制精度要求范圍，那么就可能產生廢品，嚴重時甚至導致窯爐的損毀。由于不同類型的工業窯爐加熱過程有其特殊性，其加熱過程是一個具有不確定性的復雜過程，并且具有大慣性和大滯后的控制論特性，因此爐膛溫度控制被認為是控制工程中的控制難題之一[1-4]。采用PID控制，即使是采用Smith補償器控制[5]，其超調量仍高達16%，這在控制工程中是難以令人接受的。又如玻璃窯爐[6]，由于過程參數的不確定性與非線性難以進行數學建模，外界干擾又復雜多變，采用傳統控制方法不可能實現強魯棒性的高品質控制。隨著智能儀表的高速發展，搭建控制系統所需的硬件已不是問題，高品質控制的實現有賴于配套的軟件系統，也就是如何選取與過程控制論特性匹配的控制策略才是解決問題的關鍵。

1 控制中存在問題與過程控制論特性

工業窯爐爐膛溫度控制的本質是燃燒過程的控制問題。除工業電加熱爐外，爐膛溫度的熱量是由燃料燃燒轉換而來，無論是氣體燃料(如天然氣、各種煤氣等)、液體燃料(如油),還是固體燃料(如煤)，其燃燒過程中產生的發熱量不僅與燃料本身的熱值有關，而且與空氣、燃料的比例(即空燃比)緊密相關，是一個極其復雜的變化過程，其加熱速度的快慢與熱交換介質和窯爐爐膛自身的特性有關。爐膛溫度控制中存在的問題主要表現在：

1) 燃燒過程具有極大的不確定性。對于不確定、“未知”或者知之甚少的控制問題，傳統控制方法難于實施數學建模，因此傳統控制幾乎不可能對燃燒過程實現有效的控制。因為傳統控制方法認為爐膛燃燒過程模型是通過系統辯識得到的，或者控制、過程及干擾的模型都是已知的，事實上，由于不確定性所致，不可能采用數學手段進行數學建模，因此失去了采用傳統控制方法的前提條件，至于采用什么方法控制正是人們要研究解決的問題。

2) 受眾多不確定性因素影響，窯爐燃燒是一個高度非線性的復雜過程。非線性控制往往由于方法過分復雜，在傳統控制中難以使用。

3) 傳統控制屬于基于數學描述和分析的定量控制范疇，本質是一種數值計算方法，對控制問題的結構化程度要求高，而爐膛燃燒過程是半結構化與非結構化的，因此不可能采用傳統方法實現對爐膛溫度的精準控制。

4) 外部干擾環境復雜。過程、各子過程相互之間關系錯綜復雜，控制要素之間既相互制約又高度耦合，而傳統控制方法沒有解決問題的有效手段。

5) 常規控制方法面臨魯棒性與靈敏度之間的矛盾，由于過程的強非線性特性，對復雜過程控制(如果控制條件改變)，可能由于可靠性問題突出而導致系統瓦解崩潰。

由上述存在的控制問題，可以概括出窯爐爐膛燃燒過程的控制論特性：燃燒過程是一個具有大滯后、大慣性特性的過程，其過程參數具有未知性、時變性、隨機性和分散性；燃燒過程時滯特性具有未知性和時變性；過程變量之間具有關聯性，并且燃燒過程存在嚴重的非線性特性；此外，由于現場處于工業環境，其干擾也具有隨機性、多樣性和未知性。鑒于工業窯爐爐膛燃燒的過程特性難于數學描述，因此采用傳統控制方法如PID控制或者近代控制理論的MIMO控制方法實現高動、靜態品質的控制是非常困難的，有必要探討新的過程控制策略[7-9]。

2 控制策略、控制模型與控制算法

2.1 控制策略

燃燒過程控制論特性表明，傳統控制方法缺乏解決燃燒過程控制的有效手段，可供選擇的只能是智能控制策略。所謂智能是指在實踐中經過“去粗取精、去偽存真”長期積累的人們“觀察、學習、理解和認識的能力”，智能控制是指在無人干預的情況下智能機器可以自主地驅動系統使其過程狀態達到控制目標的技術，如模糊邏輯控制、專家系統控制、神經網絡控制、分層遞階控制、學習控制與仿人智能控制等技術。智能控制涵蓋了諸多智能優化控制方法的內容，但是它們都各自局限于某些特定領域的應用。對不確定性復雜爐膛燃燒過程控制而言，值得關注的是仿人智能控制HSIC(human simulated intelligent controller)[10]。HSIC控制體現在模仿人類的智能行為上，如在高速公路上駕駛車輛的優秀駕駛員，可以憑借其豐富的駕駛經驗，根據車輛期望行駛軌跡與車輛實際行駛軌跡的偏差及其變化率連續不斷地修正其行駛軌跡，保證車輛在期望的正確軌跡上行駛。事實上駕駛員在控制功能上就等效于一個人控制器，他在控制功能和控制結構兩個方面有效地模仿了人類控制行為。在駕駛車輛過程中，駕駛員根據不同的運動軌跡動態特征，交替地采用不同的控制模式，這種控制策略是非常貼近控制工程實踐的。HSIC控制策略有以下基本特征：在邏輯推理方面采用啟發和直覺式推理；在控制模態方面采用定性決策與定量控制、開閉環控制結合的多模態控制；在信息特征方面選取在線特征識別和特征記憶；在信息處理方面選取分層遞階的信息處理和決策機構。基本特征表明，HSIC控制策略的著重點在于模仿控制專家的控制行為，其控制方式是多模態的，顯得非常靈活，如同優秀駕駛員靈活自如地駕駛車輛一樣。選擇基于仿人智能的控制策略其優勢在于：可以比較完美地協調快速性與平滑性以及精確性與魯棒性等相互難以兼容的控制品質要求，因此對爐膛燃燒過程控制選擇仿人智能控制策略是明智的。

2.2 控制模型

圖1 基于知識的廣義控制模型

2.3 控制算法

圖2 典型的過程響應

按照上述動態特征分析，根據自動控制和HSIC控制原理，可概括為2種基本控制算法：

基于基本控制算法，復雜過程可進一步總結控制經驗，建立一套適合于動態特征的控制規則集[11-12]。其方法是根據前一個控制周期的過程誤差及其變化趨勢，按照動態特征識別結果選擇下一個控制周期的控制模式與控制執行算法，它實際上是對人動覺智能的簡單模仿，操作者對過程無須更多的先驗知識就可實現魯棒性強、控制精度高及響應速度快的優化控制。

3 過程仿真實驗及其結果分析

3.1 仿真實驗

為便于比較不同控制策略、控制品質的優劣，仿真實驗中分別采用PID、PID+Smith預估器(最優控制器)、HSIC(基本控制算法)等3種控制算法對同一爐溫控制過程實施控制。設某窯爐燃燒過程模型為

在過程為單位階躍輸入的情況下，當模型中的τ分別選取2 s和10 s，其過程響應分別如圖3和圖4所示。在15 s時刻，τ=10 s時，加入一個振幅為0.5、寬度為0.2 s的脈沖干擾信號，其過程響應如圖5所示。對比圖3中的3條過程響應曲線，無論從過程響應的平穩性與快速性還是過程超調比較，HSIC的控制品質都遠優于PID+Smith預估器和PID控制的品質。觀察對比圖4中的3條過程響應可知：在延遲時間增加5倍的情況下，HSIC的上升時間與到達穩態時間比PID+Smith預估器控制好。在外部脈沖干擾下，比較圖5的3條過程響應曲線可知： HSIC控制仍然可以進行較好的控制，并獲得良好的控制品質，說明HSIC控制策略有很強的外部抗干擾能力，并表現出很強的魯棒性能。

圖3 3種算法在τ=2 s時的過程響應比較

圖4 3種算法在τ=10 s時的過程響應比較

圖5 脈沖干擾下的過程響應比較

對燃燒過程的控制而言，上述仿真實驗表明：仿人智能控制HSIC策略應列為首選策略。

3.2 仿真結果分析

從圖3～5的3條過程響應曲線對比可以看出：HSIC控制策略遠優于其他控制算法的控制品質。HSIC基本控制算法對爐膛燃燒過程溫度控制的過渡過程時間短，控制精確高，上升時間快且不存在超調，抗干擾能力強，并且具有很好的魯棒性能，可以克服各種不確定性因素造成的爐溫波動。

4 結束語

仿真實驗結果分析說明:基于仿人智能的控制策略對過程參數等的各種變化不敏感，即使過程控制參數發生變化，仍然能單調地跟蹤設定值，并且不產生超調，穩態控制精度高，并且在快速性、平穩性與控制精度方面對時滯過程有很好的跟蹤性能。實驗結果分析表明：對工業燃氣窯爐爐膛溫度的控制，采用仿人智能控制策略是合理、可行與有效的。