多座不对称焦炉集气过程智能解耦与协调控制算法

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焦炭是冶金工业炼铁的主要原料,炼焦生产过程中同时伴随产生大量的副产品——焦炉煤气。集气过程回收利用副产煤气,不仅节约能源,而且降低环境污染,是钢铁生产的重要环节。集气管压力稳定与否,影响到煤气质量、设备寿命以及生产环境。研究多座不对称焦炉集气过程控制对钢铁工业生产有着重要的意义。多座不对称焦炉集气过程是一个高度复杂的工业过程,具有多变量强耦合、不对称、非线性、时变、难以建立数学模型等控制难点,用常规控制方法难以达到有效控制。本文引入耦合度的概念,提出基于耦合度的智能解耦与协调控制算法,通过融合自适应模糊控制算法、专家控制算法、智能解耦算法等先进技术,逐层实现解耦。在基础级,针对不同的工况分别采用模糊控制和PID控制器,并利用自适应思想对模糊控制输出进行调整;同时设计前馈补偿控制算法,快速抑制大扰动。在解耦级,利用基于概率统计法的耦合度计算法计算各焦炉集气管之间的耦合强度,并以此对多座不对称焦炉集气管进行决策分层,采用基于专家规则的模糊解耦控制算法,根据各座焦炉集气管压力之间耦合情况的不同,利用模糊理论克服回路间的相互干扰,分别实现多座不对称焦炉集气过程的强耦合层解耦和弱耦合层解耦控制。在协调级,针对异常工况压力不可调的情况,设计协调控制器,对压力设定值进行优化,并根据蝶阀的流量特性曲线设计了蝶阀专家控制器,使蝶阀更好的响应控制量,提高了控制品质。控制算法在某钢铁公司的三座焦炉集气过程中得到了实际应用。运行结果表明,算法具有简便、易行、可靠、易扩充及抗干扰能力强等优点,在控制对象的数学模型难以确定的情况下,实现了多座不对称焦炉集气管压力的稳定,创造了显著的经济效益和社会效益,为多座不对称焦炉集气过程的解耦与协调控制提供了一种有效的途径。
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