王恒兵 陸小松 王松華
(安徽海螺信息技術工程有限責任公司,安徽 蕪湖 241000)
水泥專家優化控制系統指代替操作員進行風、煤、料等的調節操作,設備的正常啟動、停止、設備故障跳停等仍由操作員根據需要在DCS 中進行控制。水泥專家優化控制系統與DCS 系統通過OPC 協議進行雙向數據交換,將DCS 系統相關的控制變量數據讀入專家系統,通過模型計算得出操作變量數值,寫入DCS 系統,DCS 系統將該操作變量數值給定到現場控制設備進行調節。
先進過程控制(APC,Advanced Process Control):先進過程控制是對那些不同于常規單回路控制,比常規PID 控制效果更好的控制策略的統稱,而非專指某種計算機控制算法。先進過程控制的任務是用來處理那些采用常規控制效果不好,甚至無法控制的復雜工業過程控制問題[1]。
模型預測控制(MPC,Model Predictive Control):模型預測控制是一類特殊的控制。它的當前控制動作是在每一個采樣瞬間通過求解一個有限時域開環最優控制問題而獲得。過程的當前狀態作為最優控制問題的初始狀態,解得的最優控制序列只實施第一個控制作用,這是它與那些使用預先計算控制率的算法的最大不同。本質上模型預測控制求解一個開環最優控制問題。它的思想與具體的模型無關,但是實現則與模型有關。
操作變量(MV,Manipulated Variable):操作變量是指在自動控制系統中,用來克服干擾對被控變量的影響,實現控制作用的變量。
控制變量(CV,Controlled Variable):受操作變量和干擾變量影響的過程輸出。
干擾變量(DV,Disturbance Variable):不能設置的過程輸入,相當于關掉控制的操作變量。
時間常量(TC,Time Constant):操作變量發生變化時,控制變量開始有響應至基本達到穩定狀態的時間。
軟儀表(VOA,Virtual Online Analyzers):預測性軟件過程工具,稱為虛擬在線分析儀。
中控操作界面有切換按鈕,操作員可根據實際情況選擇由人工操作還是由專家自動操作系統操作,在系統出現報警時會自動退出專家自動操作系統,保持最后設定值,同時提示操作員進行人工干預。按照水泥生產“三磨一燒”的工藝系統劃分,水泥專家優化控制系統相對應的建立了原料粉磨、原煤粉磨、水泥粉磨及熟料燒成四個控制系統,獨立運行,配置靈活[2]。
水泥生產控制技術,歷經了模糊控制、專家規則控制到如今的模型預測控制。
模型預測控制是上世紀70 年代左右提出的新型控制理論,預測控制的產生并非來源于理論發展的需要,而是從實踐中發展起來的。很長一段時期以來,PID 幾乎作為一種全能的控制器,應用于過程控制中,因其無需知道控制對象模型,參數較少且易調試的特點,應用非常廣泛,當控制從回路發展到系統時,單回路的PID 控制很難保持全局良好的性能,對約束處理能力的提升,以及由回路調節發展到優化時,PID 則難以實現。這個時候模型預測控制得到大力發展,應用越來越廣泛,成為最具代表性的一種算法,它具有多變量和滾動優化的特性,可以在實際應用過程中不斷完善預測控制,使預測控制更加有效。該系統具有以下特點:
(1)模型精度要求不高,建模方便,過程描述可由簡單實驗獲得;
(2)采用非最小化的模型,系統穩定性較好;
(3)采用滾動優化策略,而非全局一次優化,能及時彌補由于模型失配、畸變、干擾等因素引起的不確定性,動態性能較好;
(4)易將算法推廣到有約束、大遲延、非最小相位、非線性等實際過程,尤為重要的是,它能有效地處理多變量、有約束的問題。
水泥工藝流程通常分為原料粉磨系統、熟料燒成系統和水泥粉磨系統三個部分,俗稱“兩磨一燒”,具有非線性、大滯后、強耦合等特點,一直以來都是專家優化控制的難點。目前,國內大多水泥生產企業對于水泥生產過程的控制仍以操作員手動操作控制為主。結合各種控制方式的特點,傳統的PID 算法、單一的專家控制或模糊控制,難以對水泥生產過程進行較好地控制。而預測控制算法是一種非常適合復雜工業控制的優化控制算法,并已在多個領域取得成功應用[3]。
模型預測水泥專家優化控制系統可實現對水泥生產過程風、煤、料等關鍵參數的多變量自動操作控制,以自動導航的方式、高頻小幅地逼近最優參數,實現燒成、原料磨、煤磨、水泥磨系統的專家級控制,達到節能環保、提產增效的效果,極大地降低操作員的勞動強度,減少人為因素的影響。
水泥生產過程追求的是穩產、優產。但是原燃材料波動、架倉、斷料、煤質波動以及固廢漿渣、垃圾焚燒等協同處置都給系統穩定控制帶來了擾動,同時主機設備、分析儀器、執行器死區、煤粉秤壓力波動等也給系統調節帶來了挑戰。水泥專家優化控制系統從模糊邏輯控制,到專家系統控制再到模型預測優化控制,在探索中不斷發展,但總體系統投運率不高,究其原因主要存在以下難點問題:
(1)控制軟件設計與生產操作脫節。水泥專家優化控制系統是由專業軟件公司進行開發、調試,一般都是標準產品,開發人員缺少現場操作工藝知識,對水泥生產工藝機理不熟悉,無法從生產操作角度解決問題。生產人員又不懂軟件開發,需要雙方深入地溝通交流。
(2)控制需求與生產管理指標的平衡矛盾。各公司的管理指標側重點不同,有些公司要求生產線降煤耗,又要求增加余熱發電量,這兩者存在矛盾;有些公司對過程控制參數要求不一,系統控制時要求嚴格,操作員手動控制時又能接受更高的邊界,這為專家優化控制系統的成功應用帶來了難度。
(3)原燃材料質量波動大,協同處置擾動強。部分水泥公司石灰石為外購,質量控制難度大,原煤等材料來源廣,品質波動大,源頭上無法進行有效的質量管控。隨著生產線協同處置固、危廢等,給生產系統帶來了較強的擾動,這些擾動又無法測量和控制,操作員手動操作也是憑經驗進行嘗試調整。
(4)關鍵測點儀器儀表工作不理想,設備響應存在死區。國內水泥熟料生產線普遍存在窯尾高溫氣體分析儀運行不理想的狀況,閥門與執行器間存在死區,即執行器動作了而實際閥門沒有動作,另一方面下料不暢也是制約系統穩定運行的主要因素。
(5)系統運維不及時,用戶體驗差。水泥工廠一般只是系統的使用者,運維工作大多進行外包。當原燃材料出現大的質量波動,或者因工藝設備技改導致的控制方式變化,原有控制模型難以適應,如果運維工作不能及時跟進,將會嚴重影響系統的投運,讓用戶體驗變差,系統使用意愿降低。
上述系統運行過程中常遇到的問題,是制約水泥專家優化系統穩定運行的關鍵所在。其中工藝、設備是基礎,在系統實施前,應充分梳理工藝、設備等方面存在的問題,進行相應的改造,提高系統的適用性。同時管理思路也需要同步轉變。水泥專家優化控制系統是一套系統工程,需要各專業的協調配合才能高效推進,有效使用。
針對系統運行存在的問題,我們嘗試做了以下幾方面改進,并取得了一定的成效[4]。
(1)軟件開發應用。選擇技術成熟、系統開放度高的軟件平臺進行深度合作,跟蹤學習軟件開發調試過程,掌握軟件應用能力,自主開展系統推廣實施,利用對水泥生產工藝機理熟悉、應用場景多的優勢,結合不同類型算法的特點,不斷對系統軟件進行優化、迭代,解決軟件設計與生產操作脫節以及運維不及時的問題。
(2)原燃材料管理。原燃材料品質波動,垃圾處理裝置投運給生產控制帶來較強的擾動,系統控制受其影響,效果欠佳,針對原燃材料波動,我們要求工廠加強物料、物流和品控管理,盡可能減少品種切換頻次,保證物料穩定,做好原燃材料預均化、垃圾處理搭配,保證原燃材料品質穩定,進一步提高系統穩定性。
(3)異常工況處理。主機設備異常和工藝異常工況是影響系統穩定運行的主要因素,異常工況出現頻次低,持續時間短,且大部分有規律可循,但個別異常工況,如喂煤秤壓力波動、預熱器塌料、斷料等,存在較大的隨機性和不可預知性,系統分析建模時我們針對具體異常工況建立特定算法模型,配合規則控制、邏輯判斷進行異常工況檢測、判斷和處理,以提高系統適用性。
我們選取了2 個典型的應用場景,對煤磨出口溫度和分解爐喂煤秤壓力進行了分析。煤磨出口溫度投運前平均波動幅度8.5℃,投運后平均波動幅度5.1℃,波動幅度下降40%,分解爐喂煤秤壓力投運前平均波動幅度1.5kPa,投運后平均波動幅度0.5kPa,波動幅度下降60%以上,分解爐溫度受喂煤秤壓力影響波動幅度由21℃下降到15℃以內,波幅下降28%。通過多回路、多場景的應用,系統控制穩定性逐步提升,適應性進一步加強。
(1)建立系統運維保障機制。把系統功能優化和參數調優作為一個常態性工作來抓,系統投運后需要根據原燃材料,設備運行狀態、系統工況等條件的變化而進行不斷優化調整。因此,系統運行維護是一項長期持續性的工作,需要堅持不懈地持續下去,才能最大程度地發揮系統的作用[5]。
(2)不斷優化提升裝備運行質量。加大對煤粉秤、噴煤管道、氣體分析儀等關鍵設備的改造、優化和升級,改善系統運行環境,提升系統運行質量。
(3)加強進廠原燃材料管控。實行精細化管理,盡可能保證輔材品質穩定,顆粒符合研磨要求;保證原煤均化效果,穩定煤粉熱值;保證物流通道通暢,減少斷料發生頻次。
水泥專家優化控制系統的應用可以從很大程度上減少由操作員水平和情緒對生產線穩定的影響,可以有效地對生產線的指標進行優化。水泥專家優化控制系統的控制方法也在不斷地更新,現在所用的模型預測控制簡單方便,易于操作,穩定性好,能有效地處理問題而被廣泛推廣應用。進一步降低操作人員的勞動強度,減少人為因素帶來的影響。同時要對水泥專家優化控制系統運行的問題積極改進,從軟件開發應用、原材料管理、異常工況處理等方面入手進行改進,不斷優化。建立系統運維保障機制,不斷優化提升裝備運行質量,及時發現系統存在的問題并給予解決,才能發揮控制系統的最大作用,以此保證水泥的生產質量。