焦爐集氣管壓力模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng)

（1）焦爐集氣管壓力系統(tǒng)是一個耦合嚴重、具有嚴重非線性、時變特性、擾動變化激烈的多變量系統(tǒng)，一般的pid調(diào)節(jié)很難滿足要求。

（2）當媒質(zhì)較好、鼓風(fēng)機后媒氣負荷穩(wěn)定時，
自動控制效果較好；當媒質(zhì)較差、鼓風(fēng)機后壓力變化大時，常常出現(xiàn)振蕩現(xiàn)象，迫使系統(tǒng)無法投入自動控制。

（3）作為控制機構(gòu)之一的鼓風(fēng)閘閥存在嚴重的非線性、滯后大，常規(guī)伺服放大器加執(zhí)行結(jié)構(gòu)很難適應(yīng)。

近年來，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、模糊技術(shù)和遺傳算法已成為智能計算的三大信息科學(xué)，是智能控制領(lǐng)域的三個重要基礎(chǔ)工具，將三者有機地結(jié)合起來，取長補短，不僅在理論上顯示出誘人的前景，在實際應(yīng)用也取得了突破。本系統(tǒng)采用一種基于遺傳算法和模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能模糊控制器，實現(xiàn)了模糊規(guī)則的在線修改和隸屬函數(shù)的自動更新，使模糊控制具有自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力。本文將系統(tǒng)的硬件高可靠性、軟件靈活性與現(xiàn)代智能控制相結(jié)合，在分析控制對象的基礎(chǔ)上采智能協(xié)調(diào)解耦控制方案，應(yīng)用plc的邏輯梯形圖語言編程實現(xiàn)，保證了集氣管壓力穩(wěn)定在工藝要求范圍內(nèi)。

1 工藝簡介

圖1是焦爐集氣管系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)。焦爐媒氣從各炭化室通過上升管時被循環(huán)氨氣冷卻到80～90℃，然后進入集氣管。焦爐某氣從焦爐到初冷器分為兩個吸氣系統(tǒng)，即1號和2號焦爐為一個系統(tǒng)，3號焦爐為一個系統(tǒng)。1號和2號焦爐的煤氣從各自的集氣管進入共用吸氣管后，在初冷器前與3號焦爐的煤氣會合后進入初冷器。通過初冷器被冷卻到35～40℃，然后由鼓風(fēng)機送往下道工序。

2 系統(tǒng)硬件結(jié)構(gòu)及系統(tǒng)功能

焦爐集氣管壓力控制系統(tǒng)采用高可靠性的兩級計算機集散控制系統(tǒng)，由監(jiān)控、控制器和通訊網(wǎng)及儀表系統(tǒng)構(gòu)成，如圖2所示。監(jiān)控站由研華工業(yè)控制計算機和高性能工業(yè)控制軟件構(gòu)成，完成對焦爐集氣管壓力系統(tǒng)的監(jiān)視和操作，對歷史數(shù)據(jù)進行存檔，是控制系統(tǒng)的主要機界面?？刂破鞑捎萌毡救夤就瞥龅腶2a擬量輸入模塊、數(shù)字量輸入輸出模塊和基板組成，通過智能控制算法對三座焦爐的集氣管壓力和鼓風(fēng)機壓力進行控制。儀表系統(tǒng)由變送器、配電器、隔離器、調(diào)節(jié)器和執(zhí)行器等構(gòu)成，主要完成壓力信號的獲取和閥門的控制執(zhí)行。

系統(tǒng)主要功能為：

（1）實現(xiàn)3焦爐集氣管壓力的解耦控制，
實現(xiàn)初冷器前和鼓風(fēng)機前及鼓風(fēng)后壓力智能協(xié)調(diào)控制，保證4臺鼓風(fēng)機安全穩(wěn)定運行。在推焦裝媒及鼓風(fēng)機后負荷變化等擾動較大的情況下，集氣管壓力穩(wěn)定在設(shè)定值±20pa內(nèi)。

（2）實現(xiàn)過程的實時數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、顯示、報警、故障監(jiān)測及診斷功能，手、自動無擾切換和設(shè)定操作，對歷史趨勢數(shù)據(jù)進行存儲（存儲240天的歷史數(shù)據(jù)）和顯示。具備報表打印功能和與上位機（管理系統(tǒng)）聯(lián)網(wǎng)功能。

3 控制原理

針對焦爐集氣管系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和特點，本文提出一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能協(xié)調(diào)控制方案?？刂葡到y(tǒng)的結(jié)構(gòu)如圖3所示。它分為兩級：專家智能控制協(xié)調(diào)級（虛線框內(nèi)）和基本實時智能控制級。專家智能控制協(xié)調(diào)級在線實時監(jiān)測被控系統(tǒng)過程，根據(jù)不同爐況，協(xié)調(diào)控制策略，進行有效控制?；緦崟r智能控制級分為單輸入單輸出（siso）模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器fnc1～fnc4和多變量解耦控制器fnc5兩部分，由徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)（rbfn）逼近過程模型。此模型用于計算過程輸出對過程輸入的一階偏導(dǎo)數(shù)ay/au和離線尋優(yōu)，由多量解耦控制器根據(jù)解耦參考模型2進行解耦控制，與被控對象一道構(gòu)成解耦后的廣義被控對象，在此基礎(chǔ)上分別采用siso模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器控制被控對象的動態(tài)特性：采用智能協(xié)調(diào)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器fnc4，以鼓風(fēng)機閘閥開度為控制量，控制初冷器前吸力；采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器fnc1～3，以各焦爐集氣管蝶閥開度為控制量，控制相應(yīng)焦爐集氣管壓力。

3.1 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

3座焦爐集氣管壓力和初冷器前壓力控制算法fnc1～fnc4采用同樣的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，取誤差e、誤差變化率δe及其導(dǎo)數(shù)δ2e作為模糊推理控制器輸入，e為δe分別劃分為7個模糊子集，δ2e劃分為3個模糊子集，模糊子集隸屬度采用高斯型函數(shù)表示。上述的模糊推理控制器可用一個如圖4所示的初始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成。初始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)共有四層：輸入層、隸屬函數(shù)生成層、推理層和去模糊化層。輸入節(jié)點數(shù)n為3，第一層隱含節(jié)點（模糊化）為17，第二層隱含節(jié)點（推理）l為7×7×3=147，一個輸出點節(jié)。模糊化到推理連接權(quán)重為1。

多變量解耦控制器fnc5采用t-s模糊模型[4]，取fnc1～fnc4輸出作為模糊控制器的輸入，三座焦爐焦氣管蝶閥和鼓風(fēng)機前閘閥實際控制輸出作為模糊控制器的輸出，考慮到系統(tǒng)的動態(tài)解耦，每個輸入分別取當前三個時刻值，從而構(gòu)成12輸入、4輸出多變量解耦模糊控制模型。

3.2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ga優(yōu)化學(xué)習(xí)

對于單變量和多變量解耦模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可用遺傳算法（ga）來調(diào)整和優(yōu)化參數(shù)和結(jié)構(gòu)，而推理規(guī)則的結(jié)論部分中的權(quán)值wi較為多地具有局部性，可采用智能梯度算法在線調(diào)節(jié)。把兩種學(xué)習(xí)算法結(jié)合起來，可發(fā)揮ga算法的全局搜索結(jié)構(gòu)優(yōu)化能力和梯度算法局部優(yōu)化塊速性。

采用遺傳算法離線訓(xùn)練模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的步驟如下：

（1）采用實數(shù)編碼方式，隨機產(chǎn)生n個實數(shù)字符串，每個字符串表示整個網(wǎng)絡(luò)的一組參數(shù)；

（2）將各實數(shù)字符串譯碼成網(wǎng)絡(luò)的各參數(shù)值，然后計算每一組參數(shù)的適合度值fi=1/ei(i=1,2……，n)，式中ei為定義的誤差指標函數(shù)，按下列步驟產(chǎn)生新的群體，直到新群體中串總數(shù)達到n：

①以概率fi/∑fi,fj/∑fj從群體中選出兩個串si，sj；

②以概率pc對si，sj進行交換，得到新串si,sj；

③以概率pm使si，sj中的各位產(chǎn)生突變（取隨機數(shù)）；

④返回第①步，直到產(chǎn)生（n-1）個新一代的個體；

⑤所產(chǎn)生的（n-1）個新一代的個體連同一代中性能最好的那個個體，共同組成新的群體。

（3）返回第（2）步，直到群體中的個體性能滿足要求為止。群體中適應(yīng)度最好的字符串譯碼后的參數(shù)即為所求參數(shù)。

這里采用一種自適應(yīng)pc和pm方法。用適合度函數(shù)來衡量算法的收斂狀況，其表達式為：

pc=k1(fmax-f)

pm=k2(fax-f)

式中，fmax、f分別是群體中的最大適合度和平均適合度。由于篇幅的關(guān)系，有關(guān)siso模糊網(wǎng)絡(luò)控制器和多變量解耦控制器的梯度在線學(xué)習(xí)算法請參考文獻[5]，在本系統(tǒng)中由模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器用編程控制器提供的浮點運算指令完成，在線學(xué)習(xí)算法由上位機用vc編程，通過通訊修改模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。

4 控制系統(tǒng)實現(xiàn)

4.1 專家智能協(xié)調(diào)控制的實現(xiàn)

控制過程開始時啟動基于智能的專家控制系統(tǒng)，通過過程特征提取將系統(tǒng)運行過程的特征信息如各級壓力、誤差等送入推理結(jié)構(gòu)，推理機構(gòu)根據(jù)知識庫中的規(guī)則和事實執(zhí)行推理，給出控制策略。當推理得出參數(shù)變化需啟動模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)功能時，保存原參數(shù)，并啟動模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)機制，根據(jù)系統(tǒng)的性能好壞決定是否接受學(xué)習(xí)后的整體參數(shù)。

根據(jù)工藝過程特點、工藝工程師和熟練操作工的知識和經(jīng)驗，初冷器前壓力專家設(shè)定采取如下協(xié)調(diào)原因：首先保護設(shè)備的安全運行，如果鼓風(fēng)機機前吸力p4高于工藝允許上限制值p4max，則降低鼓風(fēng)機閘閥開度；如果鼓風(fēng)機控制閘閥控制輸出u4低于喘震閘閥開度v4min,則維持v4min閘閥開度。然后將鼓風(fēng)機機后壓力大小分8段折線，根據(jù)經(jīng)驗和實驗數(shù)據(jù)給出初冷器前壓力初步設(shè)定值，并根據(jù)實際狀態(tài)進行調(diào)整，如果集氣管壓力超過設(shè)定上限制值pmax，閥位超過靈敏區(qū)上限制值vqmax，則降低初冷器前壓力給定；如果3個集氣管壓力均超過設(shè)定上限制值psmax，則增大鼓風(fēng)機閘閥控制輸出；如果集氣管壓力小于設(shè)定下限制值pmin，閥位低于靈敏區(qū)下限制值vqmin，則增加初冷器前壓力給定；如果3個集氣管壓力小于設(shè)定一下限制值psmin，則降低鼓風(fēng)機閘閥控制輸出。以產(chǎn)生式規(guī)則“if conditions then results”形成的主要規(guī)則為：

r1：if（p5≥xi-1）and（p5

then r4=(yi-yi-1)/(xi-xi-1)+yi-1

r2：if（p1>p1max）and（v1>vlqmax）

then r4=r4-δr

r3:if (p2>p2max)and（v2>v2qmax）

then r4=r4-δr

r4:if (p3>p3max)and (v3>v3qmax)

then r4=r4-δr

r5:if (p1>psmax)and(p2>psmax) and(p3>psmax)

then u*04=u04+limit

r6：if（p1

then r4=r4+δr

r7：if （p2

then r4=r4+δr

r8:if(p3

then r4=r4+δr

r9:if（p1

then u*04=u04-limit

r10：if p4>p4max

then u*4=u4-limit

r11:if u4

上述規(guī)則中xi、yi(i=1,2,…,,7)為初冷器前壓力設(shè)定經(jīng)驗數(shù)據(jù)，r4為初冷器前壓力設(shè)定值，δr為設(shè)定增量，u04為集氣管模糊神經(jīng)控制器輸出值，u*04為前級合成控制輸出，u4為解耦控制鼓風(fēng)機閘閥控制輸出，u*4為鼓風(fēng)機閘閥控制最后合成輸出，limit為可能的最小閘閥開度調(diào)節(jié)量，取決于執(zhí)行機構(gòu)的調(diào)節(jié)精度?？删幊炭刂破魈菪螆D很適合上述規(guī)則的編程。四套鼓風(fēng)機機組均采用智能專家協(xié)調(diào)控制系統(tǒng)，只是參數(shù)不同。不同機組運行時自動選用相應(yīng)參數(shù)。

4.2 時間比例數(shù)字輸出控制的實現(xiàn)

經(jīng)過專家智能協(xié)調(diào)控制后的輸出，還要經(jīng)過非線性修正，然后采用時間比例數(shù)字輸出算法并用固態(tài)繼電器直接控制閥門?？刂戚敵鼋?jīng)過標度變換，轉(zhuǎn)換成相應(yīng)的時間。由于小于某一值的脈沖不但不會驅(qū)動伺服電機，還會使電機過熱，因此需極小值切除，并且根據(jù)上次開閥方向和本次開閥方向進行死區(qū)補償，并根據(jù)閥位測量數(shù)據(jù)進行故障處理。其框圖如圖5所示。

本系統(tǒng)于1999年6月在湘潭鋼鐵集團有限公司焦化廠投入運行，實際應(yīng)用表明，該系統(tǒng)工作可靠、性能穩(wěn)定、功能齊全、操作方便，控制精度達到要求。單座焦爐的調(diào)節(jié)對其它焦爐壓力的影響較控制前明顯削弱，對壓力的最大擾動幅度從±200pa下降到±10pa，當出現(xiàn)擾動時，能快速調(diào)節(jié)達到穩(wěn)定，保證壓力穩(wěn)定在工藝要求的范圍內(nèi)。