基于模糊PID的預熱器分解爐溫度控制

姚連國 陳燕伏 劉 超 周立東 喬俊奇

中材建設有限公司（100176）

1 分解爐溫度控制系統的核心參數

分解爐的預分解技術是窯外分解技術的核心，其利用噴入煤粉的燃燒提供大量的熱量，并通過分解爐內的氣固懸浮狀態進行熱量交換，保證生料中的碳酸鹽分解，減輕回轉窯的燒成負荷，提高燒成質量。因此，穩定的分解爐溫度是這一環節的重中之重，一旦分解爐溫度過低，會使生料中的碳酸鹽分解率太低，增加回轉窯負荷，影響燒成質量。而分解爐溫度過高，會使部分生料液化，黏附在分解爐壁，造成分解爐與預熱器之間的阻塞，影響正常生產。所以，保證分解爐溫度的穩定是水泥生產過程中的重要環節。

圖1 預熱器分解爐生產工藝

分解爐不僅依靠煤的燃燒放熱實現碳酸鹽的分解，其內部還有著大量的交換氣體，通過高溫風機的抽風，在負壓的狀態下保障了預分解過程在懸浮狀態下順利進行。

生料下料量是分解爐溫度變化的另一因素。生料量較大時，碳酸鹽分解所需熱量增加，爐內溫度會相應下降。其中，分解爐內的噴煤量對爐內溫度起著直接而深刻的影響，是溫度控制的核心因素，所以以喂煤量為模糊PID的控制參量來實現分解爐的溫度控制。

圖2 基于模糊PID的系統結構圖

2 基于模糊PID控制器的系統組成

模糊PID控制是在傳統PID算法的基礎上，以偏差e及偏差變化率ec（dE/dt）為輸入，利用模糊控制規則進行模糊推理，查詢模糊矩陣表，在線實時地對PID參數進行調整，以滿足不同偏差和偏差變化率對PID參數的不同要求。

3 模糊PID控制器的設計

3.1 推理機制

模糊控制的基本思想是If X1 is A1，AND X2 is A2，THEN Y1 is A3 （這里 X1，X2 代表分解爐溫度偏差e和溫度變化率ec，Y1代表PID的3個參數Kp，Ki，Kd， 而 A1，A2，A3 則代表論域中的模糊集合）。模糊控制類似于人類的直覺思考，可以通過事先掌握的一組推理規則實現從輸入到輸出的推理計算，從而建立準確的辨識系統。它是一種語言控制器，便于操作人員使用自然語言進行人機對話，并且具有較好的魯棒性、適應性以及容錯性。文章采用經典的Mamdani模糊推理法為基本推理機制。

3.2 模糊化

模糊控制與傳統的以精確數學模型為基礎的控制方式不同，它擺脫了對于數學模型精確度的過度依賴，以模擬人腦的思維方式來達到智能控制。經典集合使用0和1的特征函數，強調非此即彼的關系，是硬性的精確的分法；模糊集合使用0到1的隸屬度函數，接受亦此亦彼的關系，是軟性的模糊的分法。對于一個模糊集來說，隸屬度函數是其模糊性的具體反映，其取值為0到1之間的任意值。分別構造 e、ec與 Kp，Ki，Kd各自的隸屬度函數。令其 模糊集均為:{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}（{負大，負中，負小，零，正小，正中，正大}），論域均為:{-6，6}。并且采用對稱的三角形隸屬度函數。

圖3 隸屬度函數

3.3 模糊規則的確定

模糊規則的確定就是在歸納總結經驗的基礎上，利用文章所使用的推理機制Mamdani模糊推理法，建立 Kp，Ki，Kd 與 e，ec 的模糊控制規則表。 比例系數Kp的作用是加快系統的響應速度，提高系統的調節精度；積分系數Ki可以消除系統的穩態誤差；微分系數Kd可以改善系統的動態特性，對偏差變化提前預報。模糊規則的確定不僅要考慮到e和ec對PID 3個參數的直接影響，還要考慮到3個參數相互之間的互聯關系，需要從整體出發，系統、全局地分析和推敲。表1為e，ec對比例系數Kp的模糊控制規則表，相應地根據積分微分環節各自的特點和控制經驗也可以列出Ki,Kd的模糊控制規則表，整體完成后，展現的是一個二輸入三輸出的模糊控制器的形式。模糊控制規則表不是一成不變的，它可以根據經驗改進，也可以利用仿真模型不斷試錯，加以完善。

3.4 精確化

精確化是將輸出的Kp，Ki，Kd的隸屬度函數轉化為具體的數值，以調整現有參數，此處采用重心法精確化，取模糊隸屬度函數曲線與橫坐標圍成面積的重心為模糊推理的最終輸出值，即模糊控制論域內的值與對應的隸屬度值乘積之和，其特點是可以實現更平滑的輸出推理控制。

表1 Kp的模糊控制規則表

4 模糊PID控制器仿真結果及總結

由圖4圖5可知，模糊PID控制器較于傳統PID控制器，具有相應速度快、超調小的優點，此外，模糊控制器的抗干擾能力和適應能力也更加出色，利用模糊PID控制的強魯棒性，可以較好的解決分解爐控制中滯后性和耦合性的問題，實現對分解爐溫度的更優控制。

圖4 PID控制響應曲線

圖5 模糊PID控制響應曲線