基于T—S模糊神經網絡分解爐燃燒控制系統設計

李濤+梁凱+高若塵+申琦+張慧杰+宜文

摘 要：針對分解爐分解是非線性、大滯后、多擾動及多變量過程，難以實現其對溫度自動控制的問題，提出了一種基于T-S神經網絡的控制方法。針對這一問題，文章首先對水泥預分解工藝進行分析以及對燃燒理論進行研究，然后再利用T-S模糊控制理論確定規則數目和輸入變量的隸屬度函數，采用神經網絡的自學習和自適應能力實現模糊推理。仿真結果表明：該控制器對分解爐燃燒控制起到很好的控制效果，并且比傳統PID控制器具有更好的效果。在實際生產應用當中，具有很好地穩定性和魯棒性，并且節省了煤的消耗和降低了環境污染。

關鍵詞：分解爐；模糊神經網絡；T-S模糊；控制

中圖分類號：TP271 文獻標識碼：A

Optimal Combustion System Design Based on T-S Fuzzy Neural Network Decomposing

LI Tao，LIANG Kai，GAO Nuo-chen，SHEN Qi，ZHANG Hui-jie，YI Wen

（College of Computer Science and Eleetroaic Engineering，Hunan University，Changsha，Hunan 410082，China）

Abstract：A new control method based on T-S neural network is proposed to solve the problem that the decomposition of the calciner is nonlinear，large-lag，multi-disturbance and multivariable process，and it is difficult to realize the automatic control of temperature.In order to solve this problem，this paper firstly analyzes the process of cement pre-decomposition and studies the combustion theory，then uses TS fuzzy control theory to determine the number of rules and the membership function of input variables，using neural network self-learning and self-adaptability Fuzzy reasoning.The simulation results show that the controller has a good control effect on the combustion control of the precalciner and has a better effect than the traditional PID controller.In the actual production applications，with good stability and robustness，and save the consumption of coal and reduce environmental pollution.

Key words：decomposition furnace；neural network；T-S fuzzy；control

1 引 言

新型干法水泥生產方法采用懸浮預熱器和預分解爐技術為核心，現代科技廣泛應用于水泥生產過程中。分解爐溫控制是質量的關鍵因素水泥生產穩定性[1-2]。分解爐溫度控制過程具有非線性、大滯后、多擾動及多變量，很難實現對其溫度進行自動控制。當前，水泥生成過程中普遍采用的控制策略是PID控制和模糊控制。文獻[3]采用的是PID控制器，其結構簡單、調整簡單，廣泛適用于工作穩定過程控制當中，但是不能應用于具有非線性、大滯后的環境當中。文獻[4-6]提到了模糊控制器能夠解決傳統基于線性系統理論難以解決的控制問題時，能夠得到較好的動態響應特性，且無需知道被控對象的數學模型、適應性強、魯棒性好的特點。但模糊控制容易受模糊規則的限制而引起誤差，并且模糊規則很難獲取。T-S神經網絡在處理非線性、大滯后、多擾動及多變量問題方面，具有一定的研究。文獻[7]提出了基于模糊神經網絡的環境分析策略用于輪椅智能避障控制，方法可行且降低功耗。文獻[8]利用T-S模糊神經網絡控制方法對水下機器人進行自動控制，在環境惡劣的情況下，其控制性能能保持在較高水平。文獻[9]采用其方法對退火爐進行控制，能夠提高其退火爐質量和降低能源損耗及減少環境污染。

本文針對分解爐出口溫度控制過程是非線性、滯后、多擾動及多變量，根據燃燒理論和煤粉在鍋爐中燃燒研究[10-12]，提出了一種T-S模糊神經網絡的控制方法。具有很好的溫度穩定性，能降低煤耗，提高熟料強度和降低一氧化碳和氮化物的排放，具有很好的經濟效益和環境效益。

2 水泥預分解工藝分析

分解爐過程的基本工藝如圖1所示，水泥生料由塔架提升機傳送進入五級懸浮預熱器，生料喂入C1-C2級旋風筒的連接管道的進料口，隨后物料被來自C2級旋風筒的熱風帶入C1級旋風筒進行分離，并且再由C1級旋風筒底部的鎖風閥排出，進入C2-C3級旋風筒的連接管道上的進料口，被氣流帶入C2級旋風筒內繼續氣固熱交換。如此反復，經過逐級加熱和分離以實現預熱生料的目的。預熱后的物料經由C4級旋風筒錐部進入分解爐。預熱器出來的高溫生料物料經由底部從分解爐中部進入分解爐，煤粉由分解爐中部給煤口進入分解爐，由于煤粉顆粒很小并且充分同物料混合故在分解爐中煤粉以無焰狀態燃燒。在分解爐內部氣流的作用下煤粉與生料物料充分混合。煤粉燃燒的放熱過程與生料的碳酸鹽分解的吸熱過程，在分解爐內以懸浮態或流化狀態下迅速進行，使生料中大部分碳酸鹽被分解。煤粉燃燒所釋放的熱量被碳酸鹽吸收，導致碳酸鹽吸收熱量而發生分解反應。從分解爐出來的物料分解率高達85%-95%，從分解爐出來的物料經分解爐上部的鵝頸管進入C5級旋風筒。最后，經過 C5 級旋風筒的錐部進入回轉窯進行熟料煅燒。endprint

燃燒理論告訴我們，評價和表明工業窯爐燃燒狀況優劣，燃燒是否合理的唯一指標是空氣過剩系數，而空氣過剩系數又是由燃料消耗氧氣的量計算出來的。因此控制煙氣的殘氧量，也就相當于控制了空氣量和空氣過剩系數，一般而言，空氣過剩系數μ和煙氣中含氧量O2的基本關系為

μ=2121-O2（1）

從公式（1）中得知煙氣中含氧量越大，則空氣過剩系數越大，煙氣中含氧量越小，則空氣過剩系數越小。首先，空氣過剩系數的增加將降低火焰溫度。其次，空氣過剩系數的增加將增加爐窯廢氣的熱損失。如果供給的空氣量太少，爐溫降低，而且會使燃料消耗大為升高，同時還會污染環境。除此之外，由于空氣過剩系數太小，爐窯供風不足，使爐窯內壁嚴重結焦、積灰，造成爐窯內壁結皮的危害。

經過以上分析，結合現場操作人員的經驗以及為了保證產保證產量，故保持入料量不變。所以該系統采用高頻風機和三次風閥門以及入煤量為控制量，控制目標為窯尾煙氣中的含量以及出口溫度為被控制量，對分解爐燃燒系統進行優化智能控制。

3 模糊神經網絡結構與過程

3.1 T-S模糊神經網絡結構

T-S型模糊神經網絡是模糊邏輯與神經網絡相互融合的一種網絡結構，它具備了模糊控制和神經網絡兩者的優點，能夠很好地處理不確定性和非線性問題。如圖2所示。輸入信號x1為分解爐溫度與設定溫度的差值，其模糊化層數m1=7；輸入信號x2為分解爐溫度偏差變化率，其模糊化層數m2=3；輸入信號x3為分解爐廢氣CO含量與設定含量的差值，其模糊化層數m3=5；輸入信號x4為分解爐廢氣CO含量偏差變化率，其模糊化層數m4=3。輸入信號為：xi=[x1，x2，x3，x4]，各個輸入信號的模糊化個數為mi=[m1，m2，m3，m4]；輸出信號y1、y2、y3分別為窯頭喂煤量、高溫風機頻率、三次風閥門開度故輸出信號為yj=[y1，y2，y3]。

T-S型模糊神經網絡分為前件網絡和后件網絡。

3.1.1 前件網絡

第一層為輸入層，每個節點的作用是將輸入向量xi=[x1，x2，x3，x4]T的各個分量傳入到下一層，該層節點數N1=4。

第二層為模糊化層，將輸入層的計算成模糊子集的隸屬度函數μji（xi）。

μji（xi）=exp-（xi-cij）22*b2ij（2）

其（2）式中，bij、cij和xi分別代表隸屬函數的寬度和中心以及輸入信號，其中i∈（1，2，3，4），j∈（m1，m2，m3，m4）。該層節點數為

N2=∑4i=1mi。

第三層為適用度計算層，將隸屬函數進行每條規則的適應度計算，該層節點數N3=m；規則計算采用相乘計算，其每條規則適應度為：

ak=μj11μj22μj33μj44（3）

式中k=1，2，..，m，ji∈（1，2，..mi）

m=∏4i=1mi。

第四層為歸一化層，進行歸一化計算，該層節點數為N4=m。

ak=ak∑mi=1ai （4）

3.1.2 后件網絡

第一層為輸入層，該層節點數N1=5。

第二層為模糊規則計算，有m個節點，每個節點代表一個規則：

yij=pij0+pij1x1+pij2x2+pij3x3+pij4x4 第三層為綜合計算輸出層：

yi=∑mij=1yijaj （5）

3.2 模糊神經網絡學習算法

對權值pijl以及前件網絡的隸屬函數的中心cij和寬度bij進行學習。其中i=1，2，3，j=1，2..，m，l=0，1，..，4，常規的BP算法如下，取誤差函數E=-12∑3i=1（ti-yi），ti和yi分別表示期望輸出和實際輸出。其計算結果如下：Eplij=-（tl-yl）ajxi（6）

plij（k+1）=plij（k）+β（tl-yl）ajxi （7）

δ（5）j=ti-yi；δ（4）j=∑ri=1yijδ（5）j （8）

δ（3）j=δ（4）j∑mj=1，i≠jaj/（∑mj=1aj）2（9）

δ（2）ij=∑mj=1δ（3）jsijexp[-（xi-cij）2bij]，當δ（3）j包含cij和bij時，sij=1否則sij=0。

Ecij=-δ（2）ij2（xi-cij）bij（10）

Ebij=-δ（2）ij（xi-cij）2b2ij（11）

cij（k+1）=cij（k）-βEcij （12）

bij（k+1）=bij（k）-βEbij（13）

4 仿真結果和現場應用效果

用 Matlab 對T-S模糊神經網絡控制進行仿真，其設定溫度為860 ℃，與常規的PID控制系統的效果進行比較，如圖3所示。

由圖3可以得出與常規的PID比較，T-S模糊神經網絡控制具有過渡過程時間短、超調小的特點，且具有較好的魯棒性。廣西某水泥廠一條生廠線分解爐使用該智能優化控制系統，效果非常明顯，與前系統比較效果如下圖4和圖5所示。

從圖4得出，現系統分解爐廢氣出口中氧氣的含量低于5%，并且其波動范圍小。從圖5可以得出現系統分解爐出口溫度較為穩定，大致在860±2 ℃波動。

5 結 論

針對分解爐溫度控制難點問題，設計了基于T-S模糊神經網絡分解爐優化燃燒控制系統，采用T-S模糊理論進行控制，并且用BP神經算法對其進行學習，并與傳統PID控制進行仿真比較，具有過渡過程時間短、超調小，較好的魯棒性等特點。在實際生產過程中具有相當明顯的優勢，不僅降低了能源的消耗和提高了熟料質量，增加經濟效益，而且對研究節能減排有重大的意義endprint

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