鋼包精煉爐電極調節系統的優化設計

田 海，趙 芳

（內蒙古科技大學 信息工程學院，包頭 014010）

近幾年來，伴隨著經濟的快速發展，對鋼材的要求越來越高，越來越嚴格，這樣對煉鋼的生產率、鋼的種類、純凈度、質量以及成本也提出了新的要求，因此冶煉技術的提高尤為重要。爐外精煉技術較爐內精煉技術而言，具有產量更大、質量更高、生產成本較少、環境的污染較輕等優點，使其在鋼鐵行業中迅速的發展起來。鋼包精煉爐是一種鋼水爐外精煉技術，擁有易操作、成本低、冶金質量好、冶煉用途廣泛等特點，使其成為鋼鐵界的新寵，應用十分廣泛。鋼包爐的電極調節器的控制在鋼包精煉爐控制系統中占據著重要地位。

1 鋼包精煉爐的電極調節器

包頭煉鋼廠（包頭鋼鐵股份有限公司）內的鋼包精煉爐公稱容量為210 t，平均處理鋼水210 t。在整個冶煉過程中，電極升降調節系統起關鍵作用，而電極的調節對于電弧功率的穩定也是非常重要的，精煉爐的電功率與電弧長度有關。在精煉爐的加熱過程中，電弧放電間隙變化頻繁，如果偏離正常工作狀態就會出現各種偏差現象，導致電弧長度改變，從而使精煉爐的輸入功率發生變化，破壞精煉工藝。另外，電極與鋼包爐包壁損耗、冶煉效率、加熱效率、升溫速率都有關系。

電極調節器的主要作用是使電弧功率穩定在一定范圍[1]。鋼包爐的功率數值由電弧長度[2]、電弧的等效電阻決定，而當鋼包爐變壓器的二次電壓為定值時，僅由電弧的等效電阻決定。如果電弧變化，輸入功率會隨之變化，工藝規范則遭到破壞。因此，在最佳用電的標準下，調節電極以保持規定的電弧長度是關鍵。保持弧長不變，可通過調節每個電極的弧隙長度，即通過移動電極或者改變電極位置來達到目的。由此，通過對三相電極與鋼水液面位置的控制，使電弧長度保持一定的數值，找到最佳的工作點來進行電弧加熱，是長期以來各國專家研究的重點目標。

電極調節器是一個具有多變量、滯后、時變、非線性、強耦合特性的系統。通過計算推導，在電極進行加熱拉弧過程中，理想情況下，系統中電流與電壓的關系歸結為與弧長之間的關系，由此可知電流與電壓對應的弧長關系；三相電極之間的對應關系與各相阻抗有關，進而可知阻抗的變化量與弧長變化量之間的關系。在實際控制中，液壓系統設備參數、機械設備參數、鋼的種類、加熱過程階段、吹氬條件下的狀況、電網電壓的波動、鋼包的冷熱程度等都會影響電弧長度。

2 傳統的控制方式

隨著鋼包爐的發展，PID控制器以及模糊控制器已取得廣泛應用。

采用PID控制，需要對PID控制器的參數進行設定，通過湊試法、擴充響應曲線法或者擴充臨界比例度法對PID參數預整定。這些方法確定的PID參數，在整個過程中都是不變的，無法跟隨系統做出相應的調整。而電極調節器是一個具有時變特點的系統，要求PID控制參數應隨著系統變化而做出調整。PID控制算法僅僅是基于數學模型的控制算法，適用于模型參數為非時變的情況，不適用于參數時變的系統模型，不能滿足鋼包精煉爐電極調節系統的控制要求。

模糊控制器的系統簡單且透明，不需要建立被控制對象的數學模型，但由于沒有積分環節，穩態精度不高，而且控制規則一旦確定，無法在線調整，不能很好地根據情況做出相應的變化，同樣也不適用于具有時變特點的電極調節系統。

針對上述情況，在PI控制器的基礎上加入模糊控制器[3]，對鋼包精煉爐的電極控制系統使用模糊-PI復合控制器進行控制，同時將動態響應和穩態精度兩方面的性能完美結合。

3 精煉爐電極調節模糊-PI控制系統

模糊-PI控制器由模糊控制器和PI控制器并聯而成，通過控制程序實現兩者間的切換。模糊控制器在系統誤差較大時被接通，用于克服不確定因素的影響，以便獲得良好的動態性能；PI控制器在系統誤差較小時接通，以消除穩態誤差[4]。

近年來，對于精煉爐的控制，模糊控制、PID控制、神經網絡控制等多種控制[5]方式都有所采用，其控制器均為單模型控制。采用多模型控制的設計方案，也不過是根據精煉爐的不同冶煉特點進行控制，在不同的冶煉期采用不同的控制模型。在此通過了解，不同的電極位置對控制精度以及靈敏度的要求不同，對電極的控制過程是一個非線性的過程，故采用模糊-PI復合控制器，通過多模型控制方法，用多個線性模型逼近非線性過程。

3.1 控制系統的網絡結構與配置

鋼包精煉爐采用PLC控制。PLC的控制系統為主從式控制系統，有上位機和下位機兩部分：上位機為控制中心的PC，主要有數據采集、監控以及算法計算等功能；下位機為PLC，主要功能為數據采集、邏輯判斷以及輸出信號。兩者共同實現對鋼包精煉爐的實時監控。

精煉爐的控制網絡結構如圖1所示。系統控制的網絡核心選用基于西門子PLC系統的Profibus現場總線體系?？刂凭W絡主要由西門子S7-300和PC上的Wincc 6.0組態軟件組成。從站由西門子S7-300 PLC、通訊模塊IM 153-1和現場I/O站ET 200組成。現場I/O站ET 200實現對弧壓、阻抗、弧流信號的采集，其后根據采集到的信號驅動液壓缸的移動從而驅動電極，調節電極與鋼水之間的位置。通過PLC對鋼包精煉爐的加料系統、上料系統、吹氬系統、水冷系統、高壓主回路計量與保護系統進行控制。

圖1 精煉爐的控制網絡Fig.1 Control network diagram of the refining furnace

西門子S7-300 CPU 315-2DP內有許多的PID模塊，通過PID編程向導或者定義PID控制回路的參數，以及填寫PID控制回路的參數，可以形成PI控制器。采用離散化位置式的功能塊FB41，可實現PI控制器的功能。同樣，通過PLC系統可實現模糊控制器。

3.2 模糊-PI控制器的構造

電極位置的調節是一個非線性的過程，電極在不同的位置，對精度和靈敏度有著不同的要求。具體如下：

（1）非起弧狀態下的電極，要求電極有較快的速度進行升降，要求有較高的響應速度。

（2）起弧初始狀態下的電極，要求有快速跟蹤的特點，需要有較高的響應速度。

（3）接近目標弧長的電極，要求有較高的控制精度。

（4）吹氬條件下會出現強擾動，需要較準地調節，要求有較高的控制精度，否則可能發生電極短路。

在不同的電極位置，相應地采用不同的控制方法，模糊-PI控制器的具體控制如下：

（1）在電極剛下降的時候，此時偏移量比較大，電極與鋼液面之間尚未產生電弧，需要提高起弧的速度，電極需要較快的速度下降。起弧后，吹氬會使鋼液面的起伏較大，此時負偏移量也會較大，如果電極不能做出快速反應，可能導致短路。因此，需要較快的響應速度，對控制精度的要求不高。通過模糊控制器的控制，加快響應速度，達到快速調整的目的。

（2）電極的起弧長度接近目標弧長時，吹氬的影響相對較小，相對于反應速度，重點為控制精度。通過PI的控制，可實現對控制精度的提高。

（3）白渣精煉時，爐況較穩定，但需要有更高的控制精度，同樣切換為PI控制。通過PI控制可滿足對控制精度的高要求。

模糊-PI控制器的控制算法流程如圖2所示。

圖2 模糊-PI控制器控制算法流程Fig.2 Fuzzy-PI controller control algorithm flow chart

3.3 模糊控制器

采用的模糊器為二維模糊器，電流偏差e、電流偏差變化率ec作為模糊器的輸入變量，將模糊器進行模糊化、模糊邏輯推理、解模糊化等一系列操作，最后得到模糊控制器輸出控制量即電極升降位移量u。

系統偏差與偏差變化率分別由語言變量模糊集合E和EC表示，輸出模糊論域變量為U；系統偏差的量化因子、系統偏差變化率的量化因子以及輸出比例因子分別為Ke，Kec，Ku。系統偏差的量化因子、系統偏差率的量化因子以及輸出比例因子的取值不同，對控制器的影響極大，Ke選擇的不同，會影響系統的超調；Kec的取值不同，同樣會改變系統的超調，對系統的響應也會有區別；Ku的取值不合適時，有可能影響系統的振蕩。因此，每個變量的取值需要綜合多方面進行考慮，最終確定各個取值。

輸入變量e的基本論域為

輸入變量ec的基本論域為

輸入變量e的模糊集為

輸入變量ec的模糊集為

控制量u的模糊集為

之后，確定各變量的語言值及其隸屬函數，并且根據工作人員的專業知識和操作經驗確定合適的模糊規則表[6]。

4 模糊-PI復合控制器的仿真

1）模糊推理系統的建立

在Matlab命令窗口中點擊fuzzy的選項進入模糊邏輯工具箱，在FIS Editor窗口中Edit選項下輸入輸入變量、輸出變量的論域范圍，設定e、ec、u的隸屬函數等。

2）模糊控制規則的建立

點擊Edit菜單下的rules，打開模糊規則編輯器，編輯“IF…THEN”形式的模糊控制規則，并保存在自定義的文件中[7]。

3）仿真框圖的建立

點擊進入Simulink環境，建立模糊-PI復合控制器的仿真系統結構[8]，如圖3所示。

圖3 模糊-PI復合控制器Simulink仿真模型FFig.3 Fuzzy-PI compound controller Simulink simulation model

4）仿真結果的對比

模糊-PI復合控制器與PID控制器的仿真[9]結果對比如圖4所示。

圖4 仿真結果對比Fig.4 Simulation results comparison

5 結語

對于鋼包精煉爐的電極控制，采用模糊-PI復合控制器，多個控制器在不同的情況下使用，可以更好地控制電極升降。對比模糊-PI控制器以及PID控制器在Matlab、Simulink環境下的仿真結果，模糊-PI控制器在動態性能，穩態性能方面都有較好的控制效果。

[1]馬廷溫.電弧爐煉鋼學[M].北京：冶金工業出版社，1990：89-95.

[2]劉小河，程少庚，蘇文成.三相電弧爐電氣系統的模型探討[J].西安理工大學學報，1988，4（1）：76-85.

[3]李士勇.模糊控制、神經控制和智能控制論[M].哈爾濱：哈爾濱工業大學出版社，1998.

[4]王耀，孫煒.智能控制理論及應用[M].北京：機械工業出版社，2014：40-41.

[5]李正國，羅安，陳瑞諾.智能集成控制在大功率電弧爐系統中的應用研究[J].信息與控制，2003，32（4）：309-313.

[6]黃輝先.WEN Long-yue一類大滯后時間系統的智能PID控制[J].湘潭大學自然科學學報，2008，30（3）：121-125.

[7]Zadeh L.A Fuzzy Sets and Their Application[M].New York：Academic Press，1975.

[8]趙導，齊曉慧.模糊-PI雙?？刂婆c模糊控制的仿真比較[J].科學技術與工程，2009，9（11）：3097-3100.

[9]Tardiff D，Barton T H.A summary of resonant snubber circuits for transistors and GTOs[R].Industry Applications Society Annual Meeting，1989：1176-1180.