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摘要：转炉炼钢在吹炼时，会产生大量转炉煤气，转炉煤气成分中CO含量很高。特别是在吹炼中期CO的浓度可达80%左右。CO具有很高的回收价值。通过转炉煤气的回收，节约大量能源和对烟尘利用，能够变废为宝，又净化了自然环境。精确地控制炉口的压力是提高煤气的回收量的前提。炉口的压力控制一些采用传统PID控制方法，但煤气回收效果差，将模糊PID控制器进行实际应用。
关键词： 炉口微差压；模糊PID；煤气
中图分类号：TP393 文献标识码：A
文章编号：1009-3044（2019）07-0250-02
转炉炼钢在吹炼时，会产生大量转炉煤气，转炉煤气成分中CO含量很高。特别是在吹炼中期CO的浓度可达80%左右。CO具有很高的回收价值。通过转炉煤气的回收，节约大量能源和对烟尘利用，能够变废为宝，又净化了自然环境。精确地控制炉口的压力是提高煤气的回收量的前提。如炉内压力大于大气压力，则烟气喷出，污染环境，降低煤气的回收量；如炉内压力小于大气压力，则从炉口吸入空气使CO燃烧而变成CO2，也降低了合格煤气的回收量。从理论上讲，微差压控制应在±0Pa左右，但在实际运行中，根据排烟效果及回收煤气的质量微差压一般控制在±10Pa。要想回收和利用转炉煤气，就必须控制好炉口微差压。
1 炉口微差压控制系统的描述
在转炉炼钢过程中，冶炼初期从兑钢水和加废钢后，开始吹氧气，烟气量会迅速提高，RD阀口开度也较大；在吹氧停止后烟气量较少，RD阀口开度也较小。这里有个关键的设备是RD阀，它是连接转炉炼钢与煤气回收的关键设备，它的控制决定着转炉煤气的回收。所以，RD阀的自动控制在整个过程里显得很重要。首先人工设定炉口微差压数值为（-10～ 10Pa），测量转炉炉口实际值，当设定值和实际值有了差值以后，PLC会发出调节信号，液压伺服阀动作根据调节信号动作，最后实际值与设定值几乎一样，达到炉口微差压的精确控制，通过炉口微差压的精确控制，可以提高回收煤气的品质和煤气回收量。
根据模糊控制的优缺点，本课题中在炉口微差压控制中采用模糊PID控制。
2 炉口微差压控制
在冶炼初期从兑钢水和加废钢后，开始吹氧气，烟气量会迅速提高，RD阀口开度也较大；在吹氧停止后烟气量较少，RD阀口开度也较小。这里有个关键的设备是RD阀，它是连接转炉炼钢与煤气回收的关键设备，它的控制决定着转炉煤气的回收。所以，RD阀的自动控制在整个过程里显得很重要。下图为模糊PID控制的炉口微差压控制系统结构图。
从上图可以看出，对RD阀的自动控制就显得尤为重要。
3 炉口微差压模糊PID控制
模糊控制的核心是利用模糊理论将人的模糊的策略转化为计算机可执行的语言，通常情况下，被控变量的误差及其变化率较为容易获取，将模糊控制的思想引入PID控制，即为模糊PID控制，其系统框图如图2所示。
在模糊PID控制系统中，输入为控制变量的误差及其变化率，模糊推理根据输入量所映射的语言变量值得到输出变量的语言变量值，每个输出语言变量值映射一组PID控制参数修正量，系统依据修正量实时调整PID控制参数，对受控对象实施控制，以上即为模糊PID的基本思想。
4 模糊PID控制设计
模糊PID控制的设计一般包含结构设计和控制规则设计。操作过程：需选择描述输入、输出变量的词集，确定模糊变量的模糊集合并且建立模糊控制规则。模糊控制的精细程度取决于输入变量，输入变量为控制变量的误差及其高阶变化率，阶数越高控制的越精细，然而控制执行的复杂程度越高，因而需要对精细程度和复杂程度综合权衡和考量。人在执行控制过程中，一般会对输入量偏差的大中小有个模糊的概念，根据对这个模糊的认知按照既定规则得到模糊的策略，再将这个模糊的策略执行处具体的动作，以精确的量表征出来。确切地讲，将偏差e及其变化率ec从基本论域映射到模糊论域中，得到模糊量E和EC，经过模糊推理得到模糊控制输出U，再经过去模糊化得到可执行的控制动作u，完成控制循环。
5 模糊PID控制的结构与规则
模糊控制器的结构涉及控制器的输入与输出变量的确定。模糊控制器是模拟人的控制行为，因而可将人在执行控制过程中的输入、输出量作为模糊控制器的输入输出。一般而言，人在执行控制的过程中可以感知的是控制变量的误差及其高阶变化率。因而可将误差、误差变化率以及更高阶的变化作为模糊控制器的输入。兼顾控制的精细程度和控制算法的复杂程度，二维模糊控制器为本论文研究的首选。
模糊控制器的规则制定，包含输入输出变量模糊论域的选择和确定、隶属函数曲线的选择和控制规则的制定。
精确量的模糊化是将输入变量、输出变量从其基本论域映射到模糊论域的过程，实际上是将具有精确数字大小的量转换成用模糊量表征的形式，可以通过变换系数（量化因子）实现由基本论域到模糊论域的变换。例如对于人类男性身高而言，可以将不高于1.6（单位米）转换成矮，将1.6～1.8转换成中，将1.8以上转换成高，这是将男性身高模糊化的过程。模糊化处理后得到的模糊量才可用于模糊控制的算法之中。模糊化的另一个方面是获取输入模糊变量的隶属度。通常而言，将精确量离散化有助于模糊化过程的简化。一般地，误差和误差的变化都是连续变化的量，通过模糊化处理，可将连续量模糊化成有限个数的离散模糊量，利于后续模糊推理过程的简化处理。
模糊控制规则表的制定，可以凭借经验总结得到。对于模糊PID控制而言，由于选用二维模糊控制器，因而输入变量选定为控制变量的误差及其变化率。在模糊化的过程中，将误差及其变化率均映射到大小为7的模糊论域中，因此，误差的模糊论域与误差变化率的模糊论域合成的论域是大小为49的模糊论域。即每次输入变量均满足49种情况之一。而输出变量也模糊化到大小为7的模糊论域中，每次有一個输入，模糊控制器在模糊规则的推理下获取一个输出。由此，二维模糊控制器，输入输出变量的模糊度均为7的情况下，可以构建一个包括49条子规则的规则集合。例如，一条子规则可以表述成如下形式： 如果E是NB and EC是NB则U是NB
（if E is NB and EC is NB， then U is NB）
其中，E、EC、U分别为输入变量误差、输入变量误差变化率和输出控制的模糊化的离散变量。在模糊PID控制中，U是模糊化的输出控制，其每个模糊值可以表示为一组PID控制参数，也可理解为对初始PID控制器的一个修正。
構建如上所述的模糊规则之后，给定输入变量，在模糊规则下可以经过模糊推理得到决策控制的模糊变量，模糊控制变量不能直接控制被控对象，需要将其翻译成可以执行的精确量，用于对被控变量实施控制动作。
6 结论
在研究过程中，通模糊控制的原理，对偏差和偏差变化率进行处理控制，当环境因素发生变化时，能够实现系统的适应能力，所以，在转炉炉口微差压的控制过程中，采用模糊PID控制器，使之具有很好的鲁棒性，达到对转炉炉口微差压的最优控制。
整个控制程序以传统PID控制器的参数为基础，对偏差和偏差变化率经过处理后，即控制输出的△P、△I、△D值，与传统PID参数进行相加处理，最后把参数送到程序中控制变量。在实验验证时，模糊的实现是通过AB RSView32软件中脚本C语言的编写实现的。模糊对PID参数进行了实时控制验证时，达到了对RD阀调节的更高要求。
随着现代科学技术的进步，转炉炉口微差压自动化控制系统也需要不断地完善和进步，做到与时俱进，使其达到更高的控制精度和水平。
参考文献：
[1] 张国范，顾树生，王明顺.计算机控制系统[M].北京：冶金工业出版社，2010：11-21.
[2] 耿美玲，曹炜.转炉干法、湿法除尘工艺及计算机控制系统的比较[D].2009：4-8.
[3] 吴晓峰，费敏锐.转炉干法除尘智能控制系统的设计应用[J].冶金自动化，2010（07）：94-98.
[4] 董春宵，赵元黎.Fuzzy-PID算法在气体流量控制中的应用[J].微计算机信息，2008（1）：26-29.
[5] Zhao chunjiang.Research and Application of Platform for Agricultural Intelligent Systems[C].In ISIA IT2000 Beijing China. 2008（03）：40-41.
[6] 郝艳红，邱丽霞，王永耀.基于模糊神经网络PID算法的液位串级控制[J].电力学报，2005（2）：116-125.
[7] P.J.King，E.H.Mamdani.The application of fuzzy control system to industrial process[J]. Automatic，1997（12）：235-242.
[8] 任国战，徐长江.实现一键式自动化炼钢[N].河南日报，2010（07）：112-116.
[9] 李斌，何济民.现代控制理论[M].重庆：重庆大学出版社，2008：21-24.
[10] 张秀玲，郑翠翠，贾春玉.基于模糊神经网络PID控制的污水处理应用研究[J].化学自动化及仪表，2010（4）：17-25.
[11] Simens A G.Process Control System PCS7 Engineering System[M]. SIEMENS，2004：36-49.
【通联编辑：光文玲】
关键词： 炉口微差压；模糊PID；煤气
中图分类号：TP393 文献标识码：A
文章编号：1009-3044（2019）07-0250-02
转炉炼钢在吹炼时，会产生大量转炉煤气，转炉煤气成分中CO含量很高。特别是在吹炼中期CO的浓度可达80%左右。CO具有很高的回收价值。通过转炉煤气的回收，节约大量能源和对烟尘利用，能够变废为宝，又净化了自然环境。精确地控制炉口的压力是提高煤气的回收量的前提。如炉内压力大于大气压力，则烟气喷出，污染环境，降低煤气的回收量；如炉内压力小于大气压力，则从炉口吸入空气使CO燃烧而变成CO2，也降低了合格煤气的回收量。从理论上讲，微差压控制应在±0Pa左右，但在实际运行中，根据排烟效果及回收煤气的质量微差压一般控制在±10Pa。要想回收和利用转炉煤气，就必须控制好炉口微差压。
1 炉口微差压控制系统的描述
在转炉炼钢过程中，冶炼初期从兑钢水和加废钢后，开始吹氧气，烟气量会迅速提高，RD阀口开度也较大；在吹氧停止后烟气量较少，RD阀口开度也较小。这里有个关键的设备是RD阀，它是连接转炉炼钢与煤气回收的关键设备，它的控制决定着转炉煤气的回收。所以，RD阀的自动控制在整个过程里显得很重要。首先人工设定炉口微差压数值为（-10～ 10Pa），测量转炉炉口实际值，当设定值和实际值有了差值以后，PLC会发出调节信号，液压伺服阀动作根据调节信号动作，最后实际值与设定值几乎一样，达到炉口微差压的精确控制，通过炉口微差压的精确控制，可以提高回收煤气的品质和煤气回收量。
根据模糊控制的优缺点，本课题中在炉口微差压控制中采用模糊PID控制。
2 炉口微差压控制
在冶炼初期从兑钢水和加废钢后，开始吹氧气，烟气量会迅速提高，RD阀口开度也较大；在吹氧停止后烟气量较少，RD阀口开度也较小。这里有个关键的设备是RD阀，它是连接转炉炼钢与煤气回收的关键设备，它的控制决定着转炉煤气的回收。所以，RD阀的自动控制在整个过程里显得很重要。下图为模糊PID控制的炉口微差压控制系统结构图。
从上图可以看出，对RD阀的自动控制就显得尤为重要。
3 炉口微差压模糊PID控制
模糊控制的核心是利用模糊理论将人的模糊的策略转化为计算机可执行的语言，通常情况下，被控变量的误差及其变化率较为容易获取，将模糊控制的思想引入PID控制，即为模糊PID控制，其系统框图如图2所示。
在模糊PID控制系统中，输入为控制变量的误差及其变化率，模糊推理根据输入量所映射的语言变量值得到输出变量的语言变量值，每个输出语言变量值映射一组PID控制参数修正量，系统依据修正量实时调整PID控制参数，对受控对象实施控制，以上即为模糊PID的基本思想。
4 模糊PID控制设计
模糊PID控制的设计一般包含结构设计和控制规则设计。操作过程：需选择描述输入、输出变量的词集，确定模糊变量的模糊集合并且建立模糊控制规则。模糊控制的精细程度取决于输入变量，输入变量为控制变量的误差及其高阶变化率，阶数越高控制的越精细，然而控制执行的复杂程度越高，因而需要对精细程度和复杂程度综合权衡和考量。人在执行控制过程中，一般会对输入量偏差的大中小有个模糊的概念，根据对这个模糊的认知按照既定规则得到模糊的策略，再将这个模糊的策略执行处具体的动作，以精确的量表征出来。确切地讲，将偏差e及其变化率ec从基本论域映射到模糊论域中，得到模糊量E和EC，经过模糊推理得到模糊控制输出U，再经过去模糊化得到可执行的控制动作u，完成控制循环。
5 模糊PID控制的结构与规则
模糊控制器的结构涉及控制器的输入与输出变量的确定。模糊控制器是模拟人的控制行为，因而可将人在执行控制过程中的输入、输出量作为模糊控制器的输入输出。一般而言，人在执行控制的过程中可以感知的是控制变量的误差及其高阶变化率。因而可将误差、误差变化率以及更高阶的变化作为模糊控制器的输入。兼顾控制的精细程度和控制算法的复杂程度，二维模糊控制器为本论文研究的首选。
模糊控制器的规则制定，包含输入输出变量模糊论域的选择和确定、隶属函数曲线的选择和控制规则的制定。
精确量的模糊化是将输入变量、输出变量从其基本论域映射到模糊论域的过程，实际上是将具有精确数字大小的量转换成用模糊量表征的形式，可以通过变换系数（量化因子）实现由基本论域到模糊论域的变换。例如对于人类男性身高而言，可以将不高于1.6（单位米）转换成矮，将1.6～1.8转换成中，将1.8以上转换成高，这是将男性身高模糊化的过程。模糊化处理后得到的模糊量才可用于模糊控制的算法之中。模糊化的另一个方面是获取输入模糊变量的隶属度。通常而言，将精确量离散化有助于模糊化过程的简化。一般地，误差和误差的变化都是连续变化的量，通过模糊化处理，可将连续量模糊化成有限个数的离散模糊量，利于后续模糊推理过程的简化处理。
模糊控制规则表的制定，可以凭借经验总结得到。对于模糊PID控制而言，由于选用二维模糊控制器，因而输入变量选定为控制变量的误差及其变化率。在模糊化的过程中，将误差及其变化率均映射到大小为7的模糊论域中，因此，误差的模糊论域与误差变化率的模糊论域合成的论域是大小为49的模糊论域。即每次输入变量均满足49种情况之一。而输出变量也模糊化到大小为7的模糊论域中，每次有一個输入，模糊控制器在模糊规则的推理下获取一个输出。由此，二维模糊控制器，输入输出变量的模糊度均为7的情况下，可以构建一个包括49条子规则的规则集合。例如，一条子规则可以表述成如下形式： 如果E是NB and EC是NB则U是NB
（if E is NB and EC is NB， then U is NB）
其中，E、EC、U分别为输入变量误差、输入变量误差变化率和输出控制的模糊化的离散变量。在模糊PID控制中，U是模糊化的输出控制，其每个模糊值可以表示为一组PID控制参数，也可理解为对初始PID控制器的一个修正。
構建如上所述的模糊规则之后，给定输入变量，在模糊规则下可以经过模糊推理得到决策控制的模糊变量，模糊控制变量不能直接控制被控对象，需要将其翻译成可以执行的精确量，用于对被控变量实施控制动作。
6 结论
在研究过程中，通模糊控制的原理，对偏差和偏差变化率进行处理控制，当环境因素发生变化时，能够实现系统的适应能力，所以，在转炉炉口微差压的控制过程中，采用模糊PID控制器，使之具有很好的鲁棒性，达到对转炉炉口微差压的最优控制。
整个控制程序以传统PID控制器的参数为基础，对偏差和偏差变化率经过处理后，即控制输出的△P、△I、△D值，与传统PID参数进行相加处理，最后把参数送到程序中控制变量。在实验验证时，模糊的实现是通过AB RSView32软件中脚本C语言的编写实现的。模糊对PID参数进行了实时控制验证时，达到了对RD阀调节的更高要求。
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参考文献：
[1] 张国范，顾树生，王明顺.计算机控制系统[M].北京：冶金工业出版社，2010：11-21.
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[6] 郝艳红，邱丽霞，王永耀.基于模糊神经网络PID算法的液位串级控制[J].电力学报，2005（2）：116-125.
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[8] 任国战，徐长江.实现一键式自动化炼钢[N].河南日报，2010（07）：112-116.
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[10] 张秀玲，郑翠翠，贾春玉.基于模糊神经网络PID控制的污水处理应用研究[J].化学自动化及仪表，2010（4）：17-25.
[11] Simens A G.Process Control System PCS7 Engineering System[M]. SIEMENS，2004：36-49.
【通联编辑：光文玲】