孟圣坤 张耀 向启令 李正旺 杨应和

摘 要：科技的进步，促进工程建设事业得到快速发展。水泥作为当今世界应用最广泛的建筑材料，一直受到人们的广泛关注。水泥的生产对于一个国家的基础设施建设起着至关重要的作用。随着科学技术的发展，制造业转型升级的迫切需要，水泥行业智能化生产成为水泥行业内的前沿趋势。本文就先进控制系统在水泥生产中的应用展开探讨。

关键词：先进控制系统;水泥;引言

由于先进控制技术在水泥生产优化控制方面具有明显的优势，研发先进控制软件是当前水泥工业研发领域的热点问题。依靠水泥厂先进控制软件能够优化水泥生产过程控制，提高产量，降低能耗，保证产品质量，达到环保要求，稳定系统控制，最大程度地提高水泥生产企业的利润，进而增强水泥生产企业的核心竞争力。

1 生产流程及工艺要求

生产水泥熟料采用的主要原料是石灰石、粘土和铁粉，将这些原料按一定比例配合粉磨后，制成生料，然后，以煤为燃料用水泥回转窑对生料连续加热，使其经过一系列物理化学反应变成熟料。整个熟料生产过程可以分为以下四个阶段：①干燥、预热：生料经卸料、计量系统，再经气力输送和高效斗提机喂入五级旋风筒预热器，由热风进行干燥、加热到一定温度;②分解：经干燥预热后的物料进入分解炉，从冷却机抽来的热风送入分解炉旋涡室，使物料进一步升温，完成分解;③煅烧：经预热器、分解炉后大体完成了碳酸盐分解的物料进入水泥回转窑进行煅烧;④冷却：煅烧后的熟料进入窑头蓖冷机系统进行熟料冷却，再经盘式输送机输送到熟料储库。为保证窑系统的良好的燃料燃烧和热传递条件，从而保证窑系统的最佳的稳定的热工制度，工艺要求模拟量输入（AI）165点，模拟量输出（AO）32点，数字量输入（DI）282点，数字量输出（DO）163点。模拟量输入信号包括设备调速、挡板开度、温度、压力、流量、电机功率、电机电流等信号的输出给定;模拟量输出信号包括设备调速、挡板开度等信号的输出给定;数字量输入信号包括备妥、设备运行、故障、各种限位开关、保护开关等发出的信号;数字量输出信号包括各台设备的驱动信号。

2 先进控制系统能套件

先进控制系统集控制和优化于一体，不仅能提高生产过程的控制品质，减少过程变量的波动，同时利用优化模块，可以实时的优化生产，使企业的生产效益最大化。先进控制系统平台提供了全套先进控制系统控制的工具，以满足各种系统设计的要求，主要包括以下几个功能套件：①模型预测控制技术：模型预测控制是一种多变量高级控制技术，通过数学模型预测控制程序的将来行为。模型预测能在实际的限制下计算出最佳作动，使实际和所希望的程序行为间的误差减到最少从而达到精确控制;②神经网络技术：神经网络技术的应用包括非线性的限制管理和推论性的测量预测;③模糊逻辑控制技术：模糊逻辑控制器能够应付各式各样的工业控制問题。模糊逻辑用语言变量而非分析的方程式来描述控制行动。模糊化界面用以将输入转成模糊化数据;用推论引擎执行所有模糊化输出计算去模糊化界面用以将模糊化输出转成实际输出数据;④最优化技术：通过制定经济目标函数，利用线性规划和非线性规划技术，得出装置经济利益最大化的目标。保证每一个控制周期，均将装置向最优操作点推进;⑤软测量技术：主要针对工业过程中各种无法直接测量的变量。由于测量设备限制样本测量周期过长的变量。通过软测量技术，可以得到上述变量的实时值，为过程控制提供重要依据;⑥自适应功能技术：窑磨软件的在线自适应模块，在MPC控制器对装置实现控制的同时，可实时监测当前模型对于过程的偏差情况。

3 预测控制发展现状

控制系统由控制对象（或者被控过程）和控制器组成。在控制对象和控制器之间要有执行器来执行控制器的决策，同时要有传感器为控制器提供控制对象的信息。控制器如果是人，这个控制系统就是手动控制;如果控制器是电子或者机械的自动装置，就组成了自动控制系统。而大多数过程控制系统的设计过程都可以归结为控制器的设计实现。过程控制中有两种控制器的设计方法：一种是基于经验的方法，设计者根据控制对象的动态特性和以往的经验选择控制器，通常是PID控制器，安装好控制系统后再调整控制器的参数;另一种方法是基于模型的方法，根据控制对象的模型设计控制器，通过计算机仿真和现场调试确定控制器参数。几乎所有的高级控制技术都是基于模型的，这种方法最大的优点在于它的严谨，因此，我们的问题才有可能更加明确，最后得到满意的解决。先进控制实质就是设计一种基于模型的控制器。在先进控制领域，预测控制是应用最成功、最广泛的策略之一。

预测控制是根据对象的历史信息和未来输入预测系统的未来输出，并根据被控变量与设定值之间的误差确定当前时刻的控制作用，这比仅由当前误差确定控制作用的常规控制具有更好的控制效果。预测控制的主要算法包括模型算法控制（MAC）、动态矩阵控制（DMC）、广义预测控制（GPC）、滚动时域控制（RHC）、二次动态矩阵控制（QDMC）以及预测函数控制（PFC）等。预测控制具有预测模型、滚动优化和反馈校正三个基本特征。预测模型是根据被控对象的历史信息和未来输入预测系统的未来输出。预测模型形式可以是参数模型、非参数模型（例如脉冲响应和阶跃响应等）、智能模型（例如神经元网络模型、模糊逻辑模型和小波网络模型等）。滚动优化是指优化过程随时间推移在线优化、反复进行。在每一采样时刻，优化性能指标只涉及从当前时刻到未来有限的时间，而到下一采样时刻，优化区间随之向前推移。因此，滚动优化虽然在控制的每一步实现的都是静态参数优化，但是实际上在控制的全过程则表现为动态优化。反馈校正是指在每一采样时刻，都要用实际的输出对模型的预测输出进行校正，这样就能有效地克服模型的不精确性和系统中存在的不确定性造成的不利影响。

4 先进智能粉磨控制系统的应用前景

随着现代建筑施工工程的逐步规范，用户对水泥质量的要求越来越高。颗粒级配分布合理、质量稳定的水泥受到用户的青睐。提高水泥质量稳定性的传统方法是提高水泥粉磨细度，将细度控制在80μm方孔筛筛余1%～3%左右、比表面积控制在350～380m2/kg左右。但是这种做法会在一定程度上导致过粉磨，使得小于3μm的颗粒含量过多，不利于水泥后期强度的增长，且对混凝土的外加剂适应性影响较大。同时，由于磨机操作人员无法实时得知水泥的粒度情况，为了达到质量要求，不得不故意研磨得细一些，这样就必然导致过粉磨现象的出现，从而导致能耗居高不下。因此，采用传统方法无法解决水泥质量稳定性的波动问题。采用智能粉磨控制系统结合在线粒度分析仪可以实时监测、调控水泥的比表面积，可以在适度粉磨的情况下，让水泥质量曲线最大限度接近客户要求的界限，从而达到节能降耗的目的。而且随着智能读取数据量越大，智能系统控制越准确，生产会越稳定。同时，使用在线粒度分析仪自动取样测量，既减少了人力劳动，也避免了人工测量过程中误差的导入。总之，使用智能粉磨控制系统能够优化生产工艺，提高生产的自动化程度，保证产品质量，降低能耗，提高企业的核心竞争力。

5 结语

水泥厂的生产系统一般都存在大时滞、多变量耦合、被控变量和控制变量具有各种约束等特征，传统的PID控制对处理这些问题往往效果不佳，需要借助先进控制技术来进行水泥厂的优化控制。通过实施先进控制软件，能够达到增强装置运行稳定性和安全性、提高产品质量、增加装置处理量、降低运行成本等效果，可以给水泥厂带来显著的经济效益。由于先进控制软件能够创造巨大的经济效益，因此这方面的软件也身价倍增。国际上已经有几十家公司推出了上百种先进控制优化软件产品，在世界范围内形成了一个强大的流程工业应用软件产业。因此开发我国具有自主知识产权的先进控制优化软件，打破国外产品的垄断，具有十分重要的意义。

参考文献：

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