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涟钢焦化配煤智能优化配比控制系统

作者 :李超斌1,2,吴敏1更新时间:2012-11-12

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(1.中南大学信息科学与工程学院. 长沙 410083 2.湖南华菱涟源钢铁集团有限公司计控厂,湖南 417009)


摘要:为提高焦炭质量,必须对系统硬件、控制策略和程序进行重新设计。本文简要介绍了改造后的系统构成和系统功能。改造后系统运行稳定,经济效益非常显著。
关键词:自动配煤;智能优化;神经网络
中图分类号: 文献标识码:A 文章编号:1672—545X(2007)02— —
前言
涟钢焦化厂原有7套配煤设备,采用老式的 Honeywell的控制系统,各单种煤的配比是由有关人员根据各单种煤的特性,结合焦炭需要达到的指标,通过一些简单的手工计算得出各单种煤的粗略配比,操作人员将这些配比手工输入操作员工作站,操作员工作站再将这些配比参数下载到PLC,由PLC根据配比控制园盘给煤机完成配煤操作。原配煤控制系统不仅效率低而且配煤不准,手工计算和手工操作又将人为因素引入配煤环节,使工艺配方难以精确。随着生产规模的逐渐扩大,老的控制系统对很多新工艺不能实现,故障率高,配煤精度低,焦炭质量达不到要求,严重阻碍了生产的顺利进行。因此,必须对配煤系统进行改造,以确保系统配煤精度,提高焦炭的产品质量。
1系统结构
改造后的系统网络配置如图1所示。


图1 改造后的系统配置网络图

自动配煤控制系统主要由焦化L3数据服务器、数据服务器、操作员工作站和控制站组成,该系统可分为焦炭质量预测和配比计算、物料计量、微机操作、控制、变频调速五大部分。从工艺要求方面考虑,新增5套配煤设备,为了各控制系统统一,相互通讯方便,去掉原有控制设备,PLC可编程控制器采用MODICON公司的产品QUANTUM系列。工作站采用WIN2000软件平台,选用Intellution公司的iFIX工业自动化控制组态软件,该软件是一个全集成式工业自动化实时监控软件(Fully Integrated Control System),具有高效性和实用性,是真正的分布式网络处理系统。配煤工段的两台操作员站,采用双网络方式,当正在工作的网络出现故障时,会自动切换到另一个网络中,从而保证生产正常进行。两台操作员站具有主从关系,主站有操作、修改和监视功能,而从站只能进行监视,当主站出现故障时,从站自动接管主站所有功能,直到主站排除故障正常工作为止。
焦化L3数据服务器、数据服务器、配煤控制主控站组成光纤网结构,焦化厂L3数据服务器同时又与涟钢公司L3网络通过光纤相连,从公司技术中心、品质部等单位取得各单种煤的成分和库存等信息。配合煤质量预测模型、焦炭质量预测和配比优化计算模型在焦化厂L3数据服务器中运行。
2系统功能
2.1配合煤质量预测和焦炭质量预测
由于结焦过程是一个物理化学过程,配合煤中的粘结性指标 、挥发分 、硫分 、灰分 、水分 和细度Q都对焦炭质量指标产生影响,这一过程呈现出一种非线性函数关系。本系统根据焦化反应机理,采用基于遗传算法的改进BP神经网络建立焦炭质量预测模型。焦炭质量预测中采用了遗传算法和神经网络两种方法,其中神经网络用于建模,遗传算法用于对神经网络的权系数进行优化,实现模型的在线修正。由于BP算法本身容易陷入局部极小,收敛速度慢,且网络的隐节点个数选取尚无理论上的指导,因此为了避免陷入局部最小,采用遗传算法对BP神经网络的权系数进行优化,确定神经网络的结构,提高模型的自适应性。确定焦炭质量预测模型的输入变量为:配合煤质量预测模型的输出(配合煤的粘结性指标 、挥发分 、硫分 、灰分 、水分 )和细度Q。模型的输出为:焦炭的抗碎强度 、耐磨强度 、硫分 、灰分 、反应性指数CSI和反应后强度CSR。
配合煤质量预测模型和焦炭质量预测模型都采用了BP神经网络模型。BP神经网络模型是一种有监督学习模型,具有很强的自组织、自适应、自学习和容错能力,因此质量预测模型是具有学习功能的。本系统充分利用BP神经网络的这种优点,将优化配煤的各种知识存贮在神经网络的各个单元中,可实现知识的自动获取。同时也采用专家策略,不断地总结配煤和炼焦生产过程中的历史数据和经验知识,形成新的规则模型,以提高计算配煤比和预测焦炭质量的准确性。
2.2配比优化计算模型
由于焦化厂采用的单种煤品类繁多、品位参差不齐、库存大小不同、价格差异较大,对于一定的配合煤和焦炭指标要求,采用多种不同的配煤方法均可达到要求。本模型将企业的经济指标作为各单种煤的配比优化指标,由于它的变量及约束条件较多,要找到最优配比是个计算量很大的工作,如果采用传统的方法很难找到最优解。快速模拟退火算法是一种适合于求解混合离散化问题和目标函数不可微的复杂非线性问题的随机性方法。它先按Powell算法快速搜索到某一个局部极小值,再从已获得的局部极值点出发用模拟退火算法按照随机策略进行全局搜索。事先指定一个允许搜索次数n(n较大),若在n次之内搜索到一点的目标函数值小于上述局部极值点,则从此点出发按直接发进行优化;如在n次搜索中找不到更优点,迭代停止,所得极值解就可认为是全局最优解。快速模拟退火算法既可有效地获得全局最优解,又可减少大量的迭代次数,大大提高了优化的效率。
2.3自动配煤
自动配煤根据配比优化计算模型得出的各单种煤的最优配比,由上位机设定各单种煤配煤量的给定值,通过分别置于各台圆盘给煤机下的电子皮带秤,秤量各台给煤机给煤量,并将信号反馈给上位机,与各单种煤配煤给定值进行比较,然后经过PID调节运算,输出4~20mA控制信号驱动变频调速器,实现对各定量圆盘给料机的闭环变频调速,调整给煤量,使之与设定值相等,从而达到自动配煤的目的。因此下煤量设定值的大小决定了定量圆盘给料机的转速。通过圆盘转速调节给料,调节简单、运行可靠。
PLC控制器实现系统的启动和停止;电机、皮带的顺序控制;圆盘速度的自动控制,实现配料自动控制; 为减小误差,对各皮带称流量信号进行加权平均和滤波处理;分别计算0#~11#每个配料槽的库存量、累计量、准确率和11个配煤槽的总库存量、总累计量、总准确率、瞬时流量总和、总配比以及瞬时料流给定总和,针对每个班进行实时计算,提供给上位机显示,当到达下一个班开始时间,则由上位机发送一清零标志,所有累计量清零,又重新开始累计。
3系统实现与运行效果
系统中焦炭质量预测、配煤质量预测和各单种煤配比优化计算是由VC编写的软件包实现。配煤流量控制由PLC系统完成。
表1 试运行情况相对误差统计表
时间 配合煤指标 平均值 预测值 相对误差 焦炭指标 平均值 预测值 相对误差
9月份 水分 11.24 10.18 -9.45% 灰分 12.61 13.17 4.25%
灰分 10.02 10.16 1.39% 硫分 0.57 0.54 -4.13%
挥发分 26.61 26.68 0.27% 抗碎强度 92.56 92.34 -0.24%
硫分 0.60 0.65 7.94% 耐磨强度 5.42 5.65 4.11%
粘结性指数 78.00 77.00 -1.28% 反应性指数 28.27 28.63 1.25%
反应后强度 65.23 63.15 -3.19%
10月份 水分 10.52 10.27 -2.34% 灰分 12.61 13.17 4.25%
灰分 10.04 10.14 0.98% 硫分 0.57 0.54 -4.13%
挥发分 26.69 26.56 -0.47% 抗碎强度 92.07 92.07 0%
硫分 0.61 0.63 3.16% 耐磨强度 5.73 5.62 -1.85%
粘结性指数 74.00 75.24 1.65% 反应性指数 28.9 29.87 3.24%
反应后强度 62.90 60.55 -3.74%
11月份 水分 10.95 10.15 -7.29% 灰分 12.69 13.19 3.79%
灰分 10.11 10.16 0.54% 硫分 0.58 0.55 -4.39%
挥发分 26.94 26.70 -0.88% 抗碎强度 92.04 92.21 0.18%
硫分 0.64 0.65 1.15% 耐磨强度 5.63 5.64 0.10%
粘结性指数 75.44 75.09 -0.45% 反应性指数 29.00 30.00 3.34%
反应后强度 62.55 60.15 -3.84%
反应后强度 56.15 60.52 7.21%

表2 配合煤质量指标统计概率
灰分 硫分 挥发分 水分 粘结性指数
概率 97.04% 96.45% 98.82% 99.17% 96.97%
表3 焦炭质量指标统计概率
灰分 硫分 抗碎强度 耐磨强度 反应性指数 反应后强度
概率 98.05% 98.05% 97.87% 98.70% 96.67% 100%
炼焦配煤智能优化配比控制系统自2006年9月投入运行以来,运行稳定,焦炭质量预测准确率达到90%以上,有效地降低了配煤生产成本,提供了配煤质量过程能力控制分析,减小了实际操作人员的劳动强度。实际运行效果证明本系统的运行结果切合了工业现场的实际情况,达到了预期要求。

参考文献
[1]汪晓光.可编程控制器应用技术[M].北京:机械工业出版社,2001.
[2]Modicon TSX Quantum 硬件手册[K].施耐德自动化公司,1998.
[3]吴敏,沈德耀,桂卫华.钢铁工业配煤过程的神经网络专家系统[J]. Processings of the 19th Chinese control conference, 2000, 2: 615-619
[4]阳春华,沈德耀,吴敏,刘健勤. 焦炉配煤专家系统的定性定量综合设计方法[J].自动化学报, 2000, 2 (26): 226-232
[5]阮伟.优化配煤专家系统的研究以及电厂优化配煤数学模型的建立[D].浙江大学博士论文, 2000
收稿日期:2006—11—26
作者简介:李超斌 (1969—),男,湖南华菱涟源钢铁集团有限公司,电气工程师,主要从事电气系统控制程序的开发。
吴敏(1954—),男,中南大学信息科学与工程学院教授,博士生导师,主要从事控制理论在控制中的应用,基于3C技术的计算机控制与系统集成等方面的研究。


Brief introduction of author:Li Chaobin (1969-),Male, bachelor,Valing Lianyuan Iron&Steel Group Co., LTD, Hunan ,.Electric engineer。Lecturer is mainly engaged in
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