80. 三维空间衰减 Video Copilot AK大神ae教程_土豆_高清视频在线观看00/0a59897b-b58f-46ae-9d0e-376d36add9c8天津大学
硕士学位论文
玻璃熔窑建模及智能控制算法的研究
姓名：魏建功
申请学位级别：硕士
专业：控制理论与控制工程
指导教师：王江
工业窑炉作为复杂难控类工业对象，一直是控制界关注与探索的课题之一。
本文以玻璃窑炉为研究对象，给出一套完整的智能控制策略。
基于实际控制操作中调整控制增益的思想，提出一种鲁棒自校正模糊控制
器，并针对两种不同对象进行了仿真研究，验证其性能指标优于传统模糊控制
器。在分析窑炉特性的基础上，以温度系统为例，根据其被控参数多、大滞后、
非线性等特点，提出分层分区的智能控制策略：上层采用模糊监督控制器，为
下层提供参考信息，下层根据控制要求及被控对象特性分别采用了～种改进的
自校正控制算法和一种适合于滞后过程的双环模糊控制器。为了对窑炉特性有
定量的认识，对熔化部、澄清部温度进行了建模研究，并给出了控制算法对所
建模型的控制仿真结果，表明算法的可行性。
最后，本文简单介绍了系统的硬件实现及窑压、液面及燃烧系统等环节的
控制策略。系统在现场实际运行之后，各项控制指标均满足要求，获得照好的
经济、社会效益。
关键词：玻璃熔窑，自校正模糊控制，建模，自校正算法，模糊预估器
Asacomplexandall—conditionedpr c ss，theglassfurnaceprocesshabeen
soughtandintensivelystudiedbythecontrolcircleInthispaper,anintelligent
controlschemeoftheglassfurnaceisproposed
Basedontheideaofregulatingcontrolgaininpracticalmanipulation，anew
robustelf-tuningfuzzycontroller(STFC)ispresented．Simulationana ysisfor
differemprocesseshowsthattheperformancesoftheS'ITCarebetterthanthoseof
conventionalfuzzycontrollers．
Thetemperaturesyst moftheglassfurnaceisanonlinear,long—timedelay
system,whichhasnumbersofcontrolledparameters．Accordingtothese
ch_aractedstics，thelayered．zonedintelligentcontrolstrategyisproposedOnthe
high．1evellayer,afuzzysupervisorycontrollerprovidesreferencei formationfor
thelowerlayercontrollers，onthelowerlayer,animprovedself-tuningcontrol
algorithmandadouble-loopfuzzycontrollersuitableforlongtime-delaysystems
areusedrespectively．
Asystemidentificationme hodisusedtoobtaintheapproximatemodelsofthe
melterandtherefiner,simulationanalys sforthemodelsshowsthatthepresented
schemeisacceptable
Finally,aperspectiveofthehardwarerealizationisgivenThecontrollerhas
beenputintopractice，alltheperformanceindic ssatisfytherequirementand
significantperformanceh sbe nachieved．
Keywords：glassfurnace，robustSTFC，modeling,self-tuningalgorithm,fuzzy
compensator
第一章绪论
第一章绪论
§1．1 引言
随着我国经济体制的转变，国内的众多过程工业企业日益感受到国际间
竞争所带来的压力和挑战。在这种情况下，积极开发和应用先进的控制策略
以提高企业经济效益，进而增强自身的竞争力是所有过程工业迎接挑战的重
要对策。同时，控制计算机尤其是集散控制系统(DCS)的普及与提高则为新的
控制策略的应用提供了强有力的硬件和软件平台。本课题正是在这种背景下
提出、进行的。
玻璃窑炉属于典型的工业窑炉。工业窑炉广泛用于冶金、机械、电子、
建材和玻璃工业等领域，除玻璃窑炉外，常见的有：工业锅炉、炼钢炉、水
泥回转窑等。在过程控制中，工业窑炉的过程参数具有不确定性和非线性，
而且外界干扰大，系统难以建模【l】。因此，很难采用传统的方法进行商品质、
强鲁棒性的控制。当前，控制系统的硬件装置己不是主要问题，除检测手段
外，其关键主要在于控制策略本身。因为控制的性能不仅影响产品质量和成
品率，而且对窑炉寿命，以及节能和优化等综合指标带来很大影响。因此传
统的控制方法己不能胜任当今人们对工业窑炉越来越高的控制要求。目前，
工业窑炉的自动化程度及水平相比其它行业还较落后，但是智能控制在该领
域却较活跃，并有不少应用先例【2】[41。
工业窑炉属热工过程，从体积上看有大有小，从参数上看有多有少，涉
及温度、压力、流量等，是一种典型的工业过程系统．从对象摸型和被控环
境看是难控系统，以温度系统为例，一般具有如下特点：
●有纯滞后，是缓慢变化的对象，但具有自衡能力；
·参数具有时变和摄动等不确定性；
·多输入多输出；
●分布参数；
● 不对称模型增益，以及其它非线性；
●存在环境干扰和测量噪声。
第一章绪论
在控制算法方面，由于这类对象很不理想，机理复杂，难以建模，故现
代理论应用受限，目前还是以经典的PID控制为主【41，实践已表明控制水平
和控制质量较高的是智能控制，特别是模糊控制。智能控制不仅为传统控制
理论和方法带来了新的生机，而且为解决控制领域的难题，摆脱常规数学模
型的困境，突破现有控制理论的局限，开辟了新的途径。
智能控制通俗的讲就是利用有关知识，控制对象按一定的要求达到预定
的目的。智能控制的主要特点是：第一，具有关于入的控制策略、被控对象
及环境的有关知识，以及运用这些知识的能力：第二，具有判断、推理和决
策能力。此外，许多智能控制还具有自适应、自学习、自组织、自协调和自
修复能力，分布并行能力，及高度的可靠性和容错性。智能控制所采用的知
识具有广泛的内涵，不仅可以是定性的专家知识即浅层知识，也可以是定量
的算法和定律即深层知识。表达知识的方式可以是精确量，也可以是模糊量。
故智能控制方法便于同其它控制方法交叉和综合，有着极其广泛的应用前景。
目前，常见的智能控制方法有：模拟或延伸和扩展人的智能的仿人，拟人
智能控制；基于模糊集合论，并模拟人的模糊推理和决策过程的模糊控制；
模拟人脑的分层结构，由执行级、协调级和组织级构成的分级递阶智能控制；
专家系统与传统控制相结合的专家控制方法；将人工神经网络用于智能控制
领域，从而产生的神经网络控制等。
本论文在详细研究了玻璃窑炉特定对象的基础上，提出一套模糊控制结
合自适应控制的完整控制策略。
§1．2 玻璃窑炉结构及工艺简介
玻璃熔窑是玻璃生产工业中重要的热工环节，由于其重要性地位，人们常
称其为玻璃工业的心脏。本文中的被控对象是用于生产平板玻璃的大型分段
蓄热式窑炉，对热工过程的稳定性要求较高，是一个典型的复杂工业过程。
图1-1为本研究对象玻璃熔窑剖面示意图。
一．熔窑结构
窑炉在结构上可分为四大部分：熔化部(包括熔化带和澄清带)、工作部
第一章绪论
》目骚茜芦9到毁忸
图1．1 玻璃熔窑结构剖面示意图
!．姥嚣岔，释澍。L，。。．。；．，fI黔g蛙
第一章绪论
(包括冷却郝和成型部，一般平板玻璃厂习惯称冷却部为澄清部，本文沿用
该名称)、供热余热回收部分和投料机。玻璃熔化过程分为熔化、成型两大环
节。熔化是将固态的配合料(硒沙、纯碱、白云石、芒硝、煤粉和碎玻璃等
原料按一定的比例配制的混合物)，通过滚筒式投料机投入窑池的首端投料池
中，在高温下经过复杂的物理化学反应生成熔融态的玻璃液，玻璃液经流液
洞流入工作池，经冷却、均化成为可供制成品的玻璃液。成型是在窑炉末端
按不同要求由成型机构将液态玻璃制成各种规格形状的平板固态玻璃制品。
玻璃熔窑的供热燃烧设备称为小炉，熔窑两边各设四个小炉和相应的蓄
热室，每个小炉都有喷火口与窑池相连，将预热后的重油喷入熔解池，与此
同时又有～定量的空气(称为助燃风)从喷火口欧入，以保证重油充分燃烧，
提供维持配合料熔化形成玻璃液所需的热量。燃烧产生的废气通过窑另～侧
四个小炉的蓄热室进入烟道由烟囱排出，另外，蓄热室利用耐火砖作蓄热体
蓄积燃烧废气的部分热量，来加热助燃风，以达到节能效果。所以小炉及蓄
热室均属于间歇作业，火焰的燃烧方向每20分钟改变一次。
=玻璃的熔制过程
玻璃熔制是玻璃制造中的主要过程之一，熔制速度和熔制的合理性对产
品的质量、产量和成本的影响都很大。玻璃熔制过程依次可分为四个阶段。
1．配合料熔化阶段：配合料入窑后，在高温(约900～1200"(2)作用下迅
速发生一系列的物理、化学的和物理．化学的变化，形成各种硅酸盐，
出现一些熔融体还剩～些未起变化的石英砂粒。继续升温时，硅酸盐
和石英砂粒完全熔解于熔融体中，成为含大量可见气泡的、在温度上
和化学成分上不够均匀的透明玻璃液。
2．玻璃液澄清阶段：上一阶段结束时，整个熔融体含有许多气泡和小气
泡(-I-艺上称为灰泡)。澄清阶段就是要从玻璃液中除去肉眼可见的
气体夹杂物。消除玻璃中的气孔组织。澄清阶段必须在较高温度下进
行，以使玻璃液的粘度降低，使气泡迅速逸出。
3．玻璃液均化阶段：玻璃形成后，各部分玻璃液的化学成分和温度不相
同，还夹杂一些不均体，为获得均匀一致的玻璃液必须进行均化。该
第一章绪论
阶段在玻璃液形成时己开始，与澄清过程没有明显界线，可以看成与
澄清同时进行，而均化的结束往往在澄清之后。均化的达到主要靠扩
散和对流作用，高温是一个主要条件，它可以减小玻璃液粘度，使扩
散作用加强。
4．玻璃液冷却阶段：澄清均化后的玻璃液粘度太低，不适于成型，该阶
段就是要把玻璃液均匀冷却到成型温度。
以上四个阶段的作用和变化机理各有特点，互不相同，但又是彼此密切
联系的。前两个阶段主要是在窑池内实现的，这两个阶段的熔制效果直接影
响后两阶段熔制效果乃至平板玻璃的质量。但由于玻璃熔化过程机理复杂，
许多物理、化学现象尚不完全清楚f6】，同时也缺乏直接判定和检测玻璃液质
量的标准和手段。工程上，通过制定合理的温度制度完成上述熔制过程，即
沿窑长方向按照一定的温度分布曲线控制玻璃液的温度，以获得高质量的玻
在实际生产中熔化质量的控制除控制温度外，主要的工艺参数还有玻璃
液位和熔窑压力等，要求它们的波动尽可能的小f4】。其中，玻璃熔窑的温度
控制是最难的，也是最为关键的，将在第三章进行详细阐述。
三．本论文的主要工作
作者在进行本课题过程中，一直贯穿这样一种思想：通过仔细分析玻璃
熔窑特性，设计有效适用的模糊智能控制策略。
本文安排如下：
第二章在总结了自校正模糊控制的现状的基础上，详细研究调整比例因
子对系统性能的影响，从而提出了一种鲁棒的、无模型自校正模糊控制策略。
通过仿真实验验证其各种性能指标及其鲁棒性。
第三章首先研究了被控对象的具体特性，在此基础上提出了分层分区的
混合智能控制策略：上层采用模糊推理为下层控制提供参考信息，下层分别
采用一种改进的自校正控制器和适合大滞后过程的双环模糊控制器。为了定
量地研究对象特性，并为自校正控制提供模型结构信息，对温度系统进行了
建模研究。
第一章绪论
第四章介绍控制系统的整体构成及硬件的具体实现，并对窑压、液面等
工艺参数的控制分别加以介绍，最后给出了现场实际运行结果。
第五章总结了玻璃熔窑采用智能控制策略的经济、社会效益。
第二章一种鲁棒自校正模糊控制器的设计
第二章一种鲁棒自校正模糊控制器的设计
§2．1 模糊控制概述
自从Zadeh创建模糊控制理论和Mamdani成功地将模糊控制应用于锅炉
与蒸汽机以来，模糊控制得以发展并被广泛的成功应用，其根源在于模糊逻辑
本身提供了由专家构造语言信息并将其转化为控制策略的一种系统的推理方
法，因而能够解决许多复杂而无法建立精确数学模型系统的控制问题，是处理
控制系统中不精确和不确定性的一种有效方法。从广义上说，模糊控制是基于
模糊推理，模仿人的思维方式，对难以建立精确数学模型的对象实施的一种控
制。它是模糊数学同控制理论相结合的产物，同时也构成了智能控制的重要组
成部分。模糊控制的突出特点在于16]：
(1)控制系统的设计不要求知道被控对象的精确数学模型，只需要提
供现场操作人员的经验知识及操作数据。
(2)控制系统的鲁棒性强，适应于解决常规控制难以解决的非线性、
时变及滞后系统。
(3)以语言变量代替常规的数学变量，易于构造形成专家的“知识”。
(4)控制推理采用“不精确推理”，推理过程模仿人的思维过程，由于
介入了人类的经验，因而能够处理复杂甚至“病态”系统。
可以说每一种新的技术与方法在体现其优越性的同时，也必定存在其局限
性。不难发现普通的模糊控制并不具有适应过程持续变化的能力，这是因为在
采用启发式规则实现各种模糊控制的时候，已隐含地假设过程不会产生超出操
作者经验范围的显著变化，从而使模糊控制器仅限于在操作者富于经验的工况
下应用。为了克服这种局限性，就必须使模糊控制器具有自适应和自学习的能
模糊控制发展到现阶段，其理论体系呈现出三种发展趋势∞】：模糊控制器
的解析结构研究；模糊控制的稳定性分析；模糊控制的自适应功能研究。
1)模糊控制的解析结构分析
第二章一种鲁棒自校正模糊控制器的设计
模糊控制理论的发展需要建立一个结构框架，即通过分析模糊控制算法的
推理过程，揭示模糊控制器工作的实质和机理，从而建立模糊控制同常规控制
策略之间的内在联系。这种研究近年来成为模糊控制领域的热点之一，原因在
于通过对模糊控制器的结构探索，考察其控制输出特征，将人的思维推理过程
表达成控制算法形式，由此可以揭示其优于常规控制策略的本质。这种研究也
使得模糨控制不仅仅停留在初期的对实践取得满意的结果上，而将其模糊控制
研究推向了更深的层次。模糊控制算法结构的研究的许多新的成果不断涌现。
文【12】、【13】分别证明了二维模糊控制器和三维模糊控制器与PID控制器的联
系和区别，进一步表明基本的模糊控制器控制性能优于PLD的实质在于模糊控
制器提供了非线性增益。
2)．模糊控制系统的稳定性问题
稳定性是非线性模糊控制系统的重要指标之一，因为只有对模糊控制系统
建立有效的稳定性标准，才能从理论角度设计基于模型的模糊控制器，才能建
立合理的具有优良性能指标的模糊控制规则。然而，鉴于模糊控制系统结构的
复杂性，控制环境的不确定性及对系统功能结构和动态行为描述的特殊方式，
其稳定性分析方法也远非传统的基于精确数学模壅的稳定性分析方法那样简单
和成熟，模糊控制系统的稳定性分析的困难在于：模糊逻辑本身难于表达传统
意义下的稳定性：非线性系统的分析和设计要远比线性系统复杂的多。文献
【14][is]分别从不同的角度考察模糊控制系统的稳定性。
3)自适应模糊控制器
在复杂系统控制过程中，模糊控制器的自适应功能，～直是控制系统设计
者所追求的目标。这是因为基本模糊控制器源于操作人员的基本知识，不具有
适应对象持续变化的能力。模糊自适应控制器韵设计也同样遵循以下两个目标
(1)．根据被控过程的运行状态给出合适的控制规则，即控制功能。
(2)．根据给出的控制规则的控制效果，对控制器的控制决策进一步改善，
以获得更好的控制效果，即学习能力。
在控制界一般将具有直接调整模糊控制规则的模糊控制器称为自组织模糊
第二章一种鲁棒自校正模糊控制器的设计
控制器(SOFC，self-organizingfuzzycontroller)，而将具有调整量化因子、比
例因子或隶属函数的模糊控制器称为自校正模糊控制器(STFC，self-tuninguzzy
controller)。在文献【16】中，其SOFC是在基本的模糊控制器的基础上增加了调
整控制机构，将控制器分为面向对象的控制级和面向控制器的规则调整级。规
则调接级通过计算系统的性能指标来校正控制规则的关系矩阵，建立、修改规
则库，从而大大提高系统的性能。对SOFC来说，由于控制规则的改变，要求
重新计算其模糊关系，并基于新的模糊关系再次进行模糊推理，在计算机实时
过程控制中要占用较长机时，影响了在线调整控制规则的实时性。
自学习模糊控制器，源于自适应模糊控制器又高于自适应模糊控制器，运
用模糊控制推理的手段，在其运行过程中可逐步获得受控对象及环境的非预知
信息，积累控制经验，并在一定的评价标准下进行估值、分类和决策，从而不
断改善系统的品质。基于神经网络的模糊控制器(FNN)近年来一直是研究的
热点，原因在于二者之间的互补性、关联性。模糊控制和神经网络二者各自的
优势在于：模糊控制易于获得由语言表达的专家知识，能有效地控制难以建立
精确数学模型而凭经验可控制的系统，而神经网络则由于其仿生特性更能有效
利用系统本身的信息，并能映射任意函数关系，具有并行处理和自学习能力，
二者的有效结合有效地推动了自学习模糊控制的发展。但在实际中存在的问题
是神经网络较复杂，学习计算时间长，所以这方面的研究大多处于理论研究阶
综上所述，在实际应用中运用最多的是自校正模糊控制器，下一节将进一
步加以阐述。
§2-2自校正模糊控制器概述
许多实际过程对象，如玻璃熔窑。都具有非线性、高阶甚至大滞后特性，
有时它们的参数也随着环境或时间随机变化，为了获得满意的控制效果，控铋
器的输出即过程的控制输入应该是e和缸的非线性函数，模糊控制器试图以有
限的模糊控制规则来包容这种非线性，这种有限的规则对于获得一个全局的最
优性能往往是不够的，为此，人们提出了很多种自校正、自适应模糊控制器。
在自校正控制中，量化因子和比例因子的自调整是自适应模糊控制应用于
第二章一种鲁棒自校正模糊控制器的设计
实时控制中最简单有效的手段。控制器通过在线识别控制效果，依据上升时间、
超调量、稳态误差和振荡发散程度等对量化参数进行自整定。通过调整量化因
子可以改变规则，其有效性可由m[2-2—1】说明。
NBNSZOPS PB鞯
NB：NSZO PS PB
图2-2．1模糊规则的量化因子调整
在图中，上图为误差的正常操作隶属
函数，下图为误差的量化因子调楚以
后的隶属函数。设误差变化率为PB，
对于上图，模糊控制规则为：IFP is
NBand△PisPBTHENtlisZE，而对
于下图，模糊规则则为：IFe isNS
and△8isPBT阿’NuisPS，这意味
着量化因子的调整对于控制器的规则输出产生了影响。量化因子的自调整不仅
在方法上有了许多发展，同时也在实践中取得了成功的应用㈣。为了获得好的
控制效果，对量化因子、比例因子或其它参数的整定都是非常重要的，由于董
化、比例因子的调整对控制系统性能所产生的全局影响，所以一般首选对它们
的调整，遗憾的是，至今仍没有整定这些参数的系统、统一的调整方法，而一
般均是根据基于对象的知识或通过试误法来整定，所以在这方面仍需进一步的
探讨。另外，介绍调整比例因子的文献不多，对调整比例因子所获得的效果似
乎重视不够。在下节，本文将详细阐述一种新的调整比例因子的自校正模糊控
许多研究者都试图从不同角度、以不同方式改进STFC，以便使设计变得
简单而有效，但仍没能形成系统的整定方法。另外，大多文献仅以线性一阶惯
性加滞后(形如：ke4／(Ts+1))为控制对象，但实际过程对象往往具有非线
性、高阶甚或大时滞特性。所以，设计～种鲁棒的、无模型的STFC是非常具
有理论、现实意义的。然而，设计一种通用的、可以获得‘最优’响应的模糊
控制器的自校正策略并非易事，因为被整定参数的最优值不仅需要知道确切的
控制目标，且要求有固定的控制器模型。对于模糊控制器来说，由于对1)隶
属函数形状；2)模糊语言值个数：3)标准的模糊规则库；4)最优的模糊推
理、解模糊策略等依然没有理论化的判别准则，所以FLC仍没有像传统的PI、
第二章一种鲁棒自校正模糊控制嚣的设计
PD及PID控制器那样固定的系统结构。
不同于传统的、基于数学模型的控制理论，模糊逻辑系统是一种基于知识
的系统，FLC一般都含有操作者、设计者的直觉理念或经验。当控制某对象时，
一个有经验的操作者能够根据误差与误差的变化趋势在尽可能短的时间内，使
误差最小。类比于人的直接控制，输出量比例因子充当控制器增益的角色并且
直接与控制器的稳定性相关。所以比例因子的整定对设计一个成功的自校正模
糊控制器是非常重要的。
基于以上论述，作者提出了一种基于专家知识而非数学模型的自校正策
略，本策略基于以下事实：在对过程内在特性没有充分认识及没有可接受的控
制策略的前提下，一个有经验的操作者能够根据当前过程状态(一般为e和fie)
通过适时调整控制器增益改变被控对象的控制输入而获得“最优”的控制效果。
在实际过程中，人类所应用的控制策略是非常复杂的。不大可能用具体的数学
模型来对这种控制过程进行建模。本文提出的简单的、鲁棒的无模型校正策略
是通过模糊推理在线校正比例因子，因为比例因子等同于控制器增益，它对控
制性能以及系统的稳定性有着直接的影响。因为本控制策略是直接模仿人的操
作，根据当前过程变化趋势而非直接的性能检测给出正确的后续控制行为，该
控制策略与其它的策略‘“】蚴有显著的区别。
§2-3一种鲁棒自校正模糊控制器的设计
PID控制作为最常用的经典控制方法，控制作用”由偏差e的比例、积分
和微分三项之和给出，
”=足Pe+K，Iedt+KDe (2-3一1)
设计之后，增益不再改变，所以属于线性定常控制。由上节知，模糊控制器本
质上是一种非线性控制器，但其输入也包括e，e和fedt，输出变量也可为材(位
置输出)和Au(增量输出)两种形式，类比于传统的PI、PD、PID控制可将
模糊控制器分为三种类型。
①PD型模糊控制器：输入为P和p，输出是z，，模糊控制器功能可看作一
第二章一种鲁棒白校正模糊控制器的设计
个非线性函数：tt=f(e，0)，输入、输出信号及控制特性都与PD控制
器类似，故称为PD型模糊控制器。
②PI型模糊控制器：如果输入仍为e和d，但输出改为控制量的增量
Au*础，则模糊控制器可表为Au=／(e，0)，两边积分可得
”=／7(Iedt，e) (2-3—2)
可见此时的模糊控制器与PI控制器类似，称为PI型模糊控制器。
③PID型模糊控制器：同上，PID型模糊控制器有两种实现方法，即
”=／(e，e，Iedt)或Au=，’(e，a，亭)
在以上的三种类型中，由于PI调节器融合了比例调节器内在的稳定性能
及积分调节器的消除偏差能力，所以PI型FLC在用于线性一阶系统时均获得
了满意的效果，但对诸如高阶、带积分因子、大纯滞后或者非线性系统，往往
由于大的超调与额外的振荡控制效果不尽人意。另外，PD型FLC在有测量噪
声或负载扰动的情况下一般不予考虑，而PID型FLC由于存在设计有效规则库
及需要调整太多参数的困难也很少被采用。所以本节主要以PI型模糊控制器
为基础进行设计。但应说明的是，这种自校正策略对PD型模糊控制器同样是
一调整量化因子的弊端
传统的PID控制器具有许多优越性，其中最主要一条是各项增益效果明
酶：加快系统响应速度，降低上升时间，但会增大超调羹；
K．：主要用于减少稳态误差：
K。：增加系统阻尼，降低波动响应的影响，减少调整时间。
这种简明的控制分量独立整定效果对于工程应用操作是十分方便的。再来
看模糊控制器，其输出可由下面方程表示?】
Kj2P‘K。 Kp=∥。K△．(2-3．3)
△”H(．|})=KJP(七)+KPAe(k)，k=0,1，2，···
第二章一种鲁棒自校正模糊控制器的设计
这里足。，K。。分别为误差和误差变化率的量化因子。本文称KP，K』分别为‘表
征比例增益’和‘表征积分增益’，这是因为式(2-3．3)是根据传统PID控制
器的一一对应关系在表征上分解了模糊pI控制器的合成输出，其各项控制分
量值只是近似结果。式(2．3．1)上式中的口则因不同的模糊推理方法而不同，
但总可以表示成一个统一的具有二维变量的函数形式
∥=．fCe，ae) (2—3-4)
可见各个表征增益已非常数，一般表现为非线性函数?1。为了保持传统PID控
制器中简明控制特性，希望各控制量有如下形式
AuP=Z(ae，K“)，AuJ=^0，K．)(2-3—5)
然而，在典型的模糊控制器中，那种传统的PID控制器中的一一对应特性已失
去，各控制分量同时敏感于误差和误差变化率，这一现象被称作“耦合影响”
【29】，这一影响对系统调整及控制品质是不利的：首先，当调节任一量化因子时，
它将同时改变各个增益值或各个控制分量，使系统无法进行各控制分量的单独
调整；此外，各个控制分量的物理意义发生改变，如表征比例增益值同时也是
误差变化率的函数，这可能会使系统比例控制分量变得更为敏感于噪声信号的
模糊控制器优于传统PID控制器的根本原因在于它提供了非线性增益，为
了使控制系统具有更大的可控范围，更具灵活性，各个增益应实现不相关的独
立调整，而典型模糊控制器表现出增益相关的特性，表现为增益可以相互表示。
由上述分析可以看出，由于调整量化因子所产生的增益相关特性，使我们
不可能根据系统所要求的性能做出细腻的调整，再看比例因子在整个控制器中
所处的位置，它是作为一个独立量串联在前向通道中，所以它相比于量化因子
更具有全局的特征，在自校正模糊控制器中应该优先调整比例因子。
二比例因子调整镱略
为了反映调整比例因子的有效性，仅对比例因子傲出调整。本文提出的
STFC结构如】所示，由于其输出为控制量增量，所以是～种PI型自校
正控制器。而实际的控制量输出为：
——一 里三里二壁!竖!壁垩堡塑丝型墨些堡生
“(女)=u(k一1)+Au(k) (2—3．6)
圈2-3—1 增益调整自校正模糊控制器框图
输入量e、血和输出量Au的论域均设为区间【．1，+l】，而增益因子伐的论域设为
[0，+1】，它们的隶属函数如图2-3—2所示。为了表述清晰起见，分别给出它们
的隶属函数曲线，在实际应用中，仅用圈2．3．2中(a)图，而比例因子的隶属
函数可以通过(a)经简单的数学转换得到。
基本论域中实际的e、血分别经量化因子足．、K“映射到论域区阅【．1，+l】，
成为e．Ⅳ、Ae。，在基本的模糊控制器中输出Au通过比例因子足。映射为实际输
出△l，。，在本文所提出的自校正控制器中比例因子改进为Ot·K。，其中o【本文称
作增益调整因子，由模糊推理得出。输入、输出变量与量化因子、比例因子的
NMNSZEPSPMPB_><X悯。
．0．5 0 +o．5 1
乙E VSS SBMBB VB
](Ⅸ×>@+t)r。
为使Q(k)能对系统因给定或扰动引起的每一过渡过程都具有适应能力，提
高系统的鲁棒性，又迸一步考虑了Q(k)在过程控制中的恢复问题，即当系统出
现新的动态时，让Q(后)=Qo，Q(．i})恢复的条件为：
y，(k)一y(k)pe～ (3—2_6)
Q@)<OOOlfl。 (3-2-7)
式(3—2_6)中g一为最大允许误差，该式反映了系统仍处于动态过程，式
(3—2—7)则表明前一次动态过程已结束。当上两式同时满足时，说明系统处于
一次新的动态过程，Q(女)需要恢复到Q0值。
考虑Q0的取值问题：一方面，当Iy，(|i})一y(k)I越大，控制tu(k)将越大，
所须的约束Q(七)也应该为为大；另一方面，当Iy，(七)I大时，则要求控制量相应
增大，以保证输出响应跟踪J，，(七)，故约束应小一些。由这种思路出发，可以将
，(A)=a(1一e4。) (3-2-8)
的形式，其中A=IY，(女)一y(女)I，lY，I，经仿真研究可设a=s，b=0．21，即可将
第三章玻璃熔窑温度系统智能控制策略
Q(k)的恢复Q0定为
Q。=f(2)xrPo=5(i一矿2“)rp。
综上所述，当根据系统要求定出P一，丁和t后，这种改进的的自校正控制
算法流程步骤如下：
①采样，组成数据向量x(k)，利用最小二乘法递推估计公式辨识07；
②判断I"(七)一y(k)p‰。与Q(k)0．3时，须采取特殊的高级控制；而当
0≤03时的过程，则一般无须特殊的控制。
本节将根据澄清区温度滞后的特点，基于Smith预估器的思想，提出一种模
糊预估补偿器，结合第二章提出的鲁棒无模型自校正模糊控制器，给出一种适
合于大滞后系统控制的双环控制结构。仿真和应用结果表明，本节所给出的模
糊控制策略是有效的。
一Smith预估器基本思想
设控制对象的传函为
G(S)=G’(S)e1 (3·3-1)
其中G’(S)不包含纯滞后特性。在常规的负反馈控制系统中，由于其特征方程
包含有纯滞后环节，使系统稳定性下降，尤其当f较大时系统就会不稳定，为
了为了使系统稳定和减小震荡就必须把系统增益设的非常小，这样不仅使最大
偏差增大，而且系统的上升时间延长，影响了系统的快速性，因此常规控制器
很难使闭环系统获得满意的控制效果。
为了改善控制系统的性能，Simth提出了预估补偿控制方法，引入一个与
对象并联的补偿器，使得补偿以后的等效对象的传函不包含纯滞后特性。其基
本思想就是使作为反馈的测量信号不经过纯时滞环节，而是及时与参考信号作
比较，消除纯滞后的不利影响。
这种预估补偿控制是预估了控制变量对过程输出将产生的延迟影响，所以
称作预估器，但预估是基于过程模型己知的情况下进行的，所以实现Smith预
估补偿必须已知过程动态模型即过程的传函和纯时滞时间，而且模型与真实过
程己知时才有效。正如前所述，像澄清部温度过程这样的被控对象，过程模型
只能是近似表示，且由于熔窑的复杂不确定性，纯滞后时间也是变化的，简单
的Smith预估控制很难获得良好的控制性能，为此人们提出许多改进的补偿控
第三章玻璃熔窑温度系统智能控制策略
制，如自适应Smith预估补偿控制、内部模型控制¨91等策略。下面将基于预估
补偿的思想，利用模糊控制所具有的鲁棒性能提出一种模糊补偿控制器。
二．模糊预估补偿控制策略
对于一个大滞后过程，假定可以获得其控制输入时间序歹1j妇(掌)，善sf)(其
中t为当前时刻)，以及输出时间序列{y《)，毒≤，}，当前输出y(f)不是由当前时
间序列确定而是在t—f时已经确定。假设没有滞后的理想输出为Y+(，)，它可
以在滞后r时间后观测到，设为输出J，(f+r)。换句话说，输出时间序列
{y(孝)，t<善≤t+f)是由输入恤(善)，舌≤t}和输出{y(善)，善≤f)确定的，它们之间的
关系如图(3-3．1)所示。
图3-3．1时滞系统输入输出关系
本文提出的模糊预估器基于以下考虑：如获得当前控制量与时滞时间之前
控制量之差(即Au=nQ)一u(t—r))和当前输出变化趋势(岁)，就可以估计
时滞时间之后输出量与当前输出量之差，即缈=，睁+f)一灭f)，利用所预估的
妙的变化趋势及大小，可以补偿控制输入以减少或消除缈，这一过程可以通
过模糊推理进行。将缸、夕和缈分别作为模糊推理的输入输出模糊变量，对
于像油流量输入对应温度输出的系统，输入对输出产生正作用，有如下规则：
Rl疆AuisPBand夕isPB，THEN分isPB
R2mAuisPBandj=，isPS，THEN妙isPM
第三章玻璃熔窑温度系统智能控制策略
R3ⅢAuisPBand夕isNS，THENAyisPS
KIFAuisPBand夕isNB，THENAyisZE
以上四条规则给出控制输入变化为正大时的输出变化趋势，图(3-3．2)表述
了这四条规则，同样可以总结其它规则，规则总表如表【3．1】所示。输入模糊变
量隶属函数如图(3-3．3)所示，输出模糊变量隶属函数仍采用图(2-3—2)的
典型形式。
图3-3．2 Au为PB的规则描沭
汰 NBNS PS PB
PB ZE PS PMPB
PM ZE PS PM
NB NB NMNS ZE
叙． NBNS PS PB
PB 孤 NS NMNB
PM ZE NSNM
NB PBPM PS zE
表3．1估计△v模糊规则表 表3-2补偿器规则
图3-3-3夕触和夕隶属函数
第三章玻璃熔窑温度系统智能控制策略
当估计出缈后，可以提前对控制输入觚给以补偿，以抵消滞后造成的
输出量不能及时受控于控制输入的影响。设滞后补偿控制输入为血，，假定
滞后程的静态增益为k，则Au，和缈之间的关系可以粗略的简单表示为
幽。=一i1妙
这样，缈的模糊规则表可以转换为Au。的模糊规则表【3—2】，增益比例关系可
由模糊补偿器中的比例因子给以补偿。设模糊控制的输出为Au。，它与Au。的
的控制补偿作用如图(3-3—4)所示。这种模糊补偿器和第二章提出的自校正
模糊控制器组成整的大滞后系统的双环模糊控制器，其结构框图如(3．3．5)。
。、， 哆—／： 如_』
二=三：√辱???一一!·(D—}．
图3-3．4双环控制器功能示意
图3．3．5 澄清部温度模糊控制器
下面利用上述双环模糊控制器对所建模型式(3-1—5)进行了仿真，图(3—
3—6)为分别采用自校正模糊控制器和双环模糊控制器的阶跃响应圈形，由图
可见由于模糊预估补偿器的使用，使上升时间大为减少。
可见这种模糊预估器加鲁棒自校正模糊控制器的双环模糊控制结构对滞后
对象的控制是有效的，且由于模糊预估器本身鲁棒性能强于Smith预估器，所
第三章玻璃熔窑温度系统智能控制策略
以这种双环模糊控制器对于滞后时间的变化是具有鲁棒性的。
图3-3．6预估模糊补偿器响应
§3-4温度系统整体控制方案
玻璃熔窑温度控制的任务就是将玻璃配料根据一定的温度分布曲线加热，
使其熔化成具有一定温度指标、适合成型的均质玻璃液。由于窑内液料温度分
布不均匀和某些表征玻璃液化学性质的参数难以测量。加上窑炉热容量大，干
扰因素多，不易采用一般的自动控制方式进行控制。前两节分别对温度控制系
统下层的控制策略进行了详细的阐述，本节结合上层的模糊监督控制给出温度
系统的整体控制方案。
一．整体控制方案
通过现场调研，总结操作工人现场使用的控制温度策略，概括如下：
1)控制主要保证玻璃液温度指标。该点温度与玻璃成品质量有着密切联
2)主要根据玻璃液温度的变化趋势进行操作。如果玻璃液温度处于高指
标(如1210。C+2。C)，并具有上升趋势，则减少4撑枪的油流量。但若处于高
指标而无上升趋势，则不作调节。
3)第4枪流量直接影响澄清部温度，如果减少群枪流量使澄清部温度已
降到低指标而玻璃液温度仍不满足要求，则要相应减少前三个枪的流量。
第三章玻璃熔窑温度系统智能控制策略
4)如果玻璃液温度处于低指标(如1210。C．2。c)，且具有下降趋势，则调
节方法与2)、3)相反。
5)由于温度调节为幔过程，以上调节每20分钟进行一次。
根据以上策略，本文采用了模糊监督控制策略，检测玻璃液温度及其变化
趋势，当玻璃液指标不满足要求时，对1撑、2撑、3#区及澄清区温度的给定值
在其设定点做出不同程度的浮动。具体的控制策略如下：
1．各区的温度之间存在耦合，但当炉温在一定范围内变化时，顺着玻璃
液流向，一区对二区、二区对三区及三区对澄清部的影响较大；另外，
玻璃熔窑温度系统具有大纯滞后特性，一旦调整前三区的温度设定值，
要使熔窑的纵向温度分布曲线达到最佳，要用很长一段时间，所以尽
可能用4拌枪油流量的调节来满足玻璃液指标，不满足时再考虑用前三
2．在澄清部温度控制系统满足要求时，不启动模糊巯督控制器，只有在硝
枪流量达到最大值或最小值时才启动，所以采用检测4舯龟流量判断是
否为最大最小值，产生开关信号作为启动环节；
3．模糊监督控制器以当前玻璃液温度与设定值的偏差及玻璃液温度的变
化趋势为模糊输入变量，以前三区设定值调整因子为输出模糊变量，
根据操作工人的控制策略可以制定模糊监督控制器模糊规则表。
在绪论中，本文样述了玻璃的熔制过程，可见，为了合理的进行各个熔制
过程环节，要求沿窑长方向的温度分布不是一条直线，而是要满足一定的温度
分布曲线，所以前三区的设定值本身各不相同，模糊监督控制器对各设定值的
调节也应不同，当获得设定值调整因子后，可以乘以不同的权值对相应的设定
值作不同程度的修正。
窑炉温度系统智能模糊控制策略总体结构如图【3．4．1】。
二．．模糊监督控制器的设计
本控制器结构如图【3-4-2】所示，其中输入模糊变量e为当前玻璃液温度与
第三章玻璃熔窑温度系统智能控制策略
其设定值的差值，血为玻璃液温度的变化
趋势，输出口为前三区设定值调整因子，
根据口乘以不同的权值使设定值作不同的
图3．4．2模糊监督控制器结构
Ae上下浮动。把卢和P， 分别分为10个和
6个模糊子集，即：
∥={Ⅳ凇，NB，NM，NS，NE，PE，PS，PM，PB，PVB)
e,Ae={舫，NlVl，NS，PS，PM，PB)
p和e，Ae的论域分别规定为14和12个等级：
卢={-6，一5；--,-0，+0，?，+5，+6}；e，Ae={一6,-5，．一，一1，1，．．．，+s，+6l
总结模糊监督控制规则，应用模糊推理合成法则，计算成监督控制查询表。
在实际应用中，为保证整个温度系统的稳态特性，监督控制器的设计要稍微保
守一些。该控制器的采样周期应是下层控制器采样周期的3-4倍。启动环节中，
并不是检测到4撑枪流量的最大最小值就立即启动而是延时几分钟后，再行检
测，如再次检测到最大最小值，才启动。
三．本章小结
简单的讲，玻璃熔窑温度系统是一个具有大惯性、纯滞后、多变量、时变
参数的复杂被控控制系统，工作机理复杂，甚至有些机理还不十分清楚，因此
用数学模型很难精确表达，而且其中还有许多不确定因素(随机性、模糊性)，
第三章玻璃熔窑温度系统智能控制策略
对这样一个灰箱系统，采用常规控制理论和方法进行控制，也就无法收到预期
本章对玻璃熔窑对象特性进行了详细讨论，提出一种分层分区智能控制策
略。上层采用模糊监督控制策略，为下层控制提供参考信息。下层前三号枪采
用一种改进的自校正控制进行分别控制，这种自校正控制策略解决了最小方差
控制和广义最小方差控制之间的矛盾，使控制的快速性和稳态精度性能都能同
时满足。针对澄清部温度大滞后的特点，第四号枪采用一种独特的双环模糊控
制策略，很好克服了系统的滞后，提高了系统的快速性和鲁棒性能。通过仿真
实验表明，这套控制策略是行之有效的。
第四章智能控制算法的实现
第四章智能控制算法的实现
§4-1集散控制系统方案的确立
一．集散控制系统概况
现代过程工业向大型化和连续化方向发展，生产过程工艺也日趋复杂，
同时对生态环境保护的要求也日益突出，这些都对生产的控制提出越来越高的
要求。不仅如此，生产的安全性和可靠性、生产企业的经济效益都成为衡量当
今自动化水平的重要标志，仅用常规仪表己不能满足现代化企业的要求。由于
计算机系统具有运算快、精度高、编程灵活及其很强的通信能力等特点，己在
工业过程中获得广泛的应用，其中集散控制系统(DCS)由于其优越的性能应
用最为广泛。
集散控制系统，也称为分布式计算机控制系统，是以微处理机为核心，
采用数据通信技术和CRT显示技术的新型计算机控制系统。它以多台(从数
台到数百台)微处理机分散到生产现场，进行过程的测量和控制，实现了功能
上和地理上的分散，避免了测量、控制高度集中带来的危险性和常规仪表控制
功能单一的局限性；数据通信技术和CRT显示技术以及其它外部设备的应用，
能够方便地集中操作、显示和报警，克服了常规仪表控制过于分散和人．机联
系困难的缺点。DCS能够完成直接数字控制、顺序控制、批量控制、数据采
集与处理及最优控制等功能，在先进的控制系统中，还包含有生产的指挥、调
度和管理功能。
由于集散控制系统操作、管理集中，测量和控制的功能分散，使其具有
一系列的优点，使集散控制系统得到越来越广泛的应用。
二．玻璃熔窑计算机控制的经济性
计算机控制系统不仅具有技术上的优点，而且在提高劳动生产率、降低消
耗、提高产品质量等方面都显示极大的优越性。计算机还可以计算生产过程的
第四章智能控制算法的实现
各项经济指标，以便进行综合最佳化的控制，也便于人们及时衡量生产和控制
在玻璃行业中，玻璃窑炉使用计算机控制，可以节约大量的燃料，关于这
～点，可举一个例子来说明。熔化部的温度要保证配合料熔化好，不结石，那
么工作温度应高于结石温度40～100*C，这就要消耗一些额外的燃料。池底温
度每升高5"C，相当于多用去1％的燃料。而计算机控制能够保持熔化池波动最
小，于是熔化池可以安全地工作于接近临界的结石温度，从而节约了燃料。由
于计算机合理的控制热工制度，在许多方面都有明显的经济效果。
据文献报导，玻璃熔化过程计算机控制的节约指标如下：
● 控制玻璃温度可节约燃料2～7％；
● 控制燃料／空气可节约燃料l~3％；
· 控制含氧量可节约燃料2％(含氧量每超过196，燃料增加296)；
· 控制蓄热室温度可节约热量l～2％
● 控制避免窑炉失常可节约燃料l～5％
· 控制玻璃窑炉可提高产量卜5％
可见其综合节能指标更是可观的。根据国外在玻璃窑炉上使用计算机的经
验尽管初期投资较高，但是由于有明显的经济效果，投资可很快收回，表(4．
1)是一套计算机控制系统控制一座、两座和四座窑炉工艺的投资回收情况。
此表是对日产300吨玻璃的窑炉计算后列出的，可以看到，计算机控制的窑炉
越多，即控制回路越多就越经济，投资回收越快。该表是在假定计算机控制系
统投资回收后已不能再使用，这样一种保守的条件下计算的，也就是说，投资
回收时间没有考虑折旧作价的资金。
对于中小型窑炉，采用计算机控制在经济上的利益要tE大型窑炉低一些，
但是随着计算机控制的窑炉数目的增加，经济上仍然是合算的，何况计算机的
投资还在逐年降低。特别是微型工控机(IPC)和集散控制系统在性能价格比
上更具优势，在投资上要比中小型计算机系统便宜得多，而且可以分期分批投
资，逐级实现，因此在经济上可以减少工程费用而分批收效。此外，DCS有
利于全厂管理监督。往往一个简单的管理方案能带来很大的经济效益。所以即
第四章智能控制算法的变现
项目 一座窑炉 两座窑炉 回座窑炉
前五年平均年节约燃料(美元)
计算机控制系统投资(美元) 150000
投资回收时间(年) 1．7 l O6
表4-I计算机控制窑炉的经济效果
使是中小型窑炉采用计算机控制经济效果仍然是明显的。
三。所选集散控制系统简介
根据玻璃熔窑的结构特性、所要求的控制性能，以及考虑到性能价格比，
本系统选择采用Honeywell9000e方案，该控制器是由美国Honeywell公司八
九年后推出的新产品，是介于大型集散系统控制器和可编程序控制器之间的中
小型集散型控制系统【”。
Honeywdl9000e由一台上位机，下挂多达6台控制器联网通讯组成。控制
器具有高档可编程控制器的功能，扫描速度达2．5ms／K字，同时又是～台32
回路调节器，融数据采集、逻辑控制、回路调节控锅等多种功能于一体，配要
规模从320点到960点任意配置。控制器还可配置局部操作站进行操作监视，
也可下挂单、多回路调节器作更低层控制，网络通信距离可达1500米以上。
上位机采用mMPC或兼容机(普通台式或盘装式)，带触模式操作链，可配
置多台CRT监视操作。上位机既是全系统的编程开发站，又是全系统的上位
监控操作站。编程采用图形组态语言(连续控制图、梯形逻辑图等)开发，用
鼠标器驱动，省时省力，方便灵活。图形画面可组态生成，有常规的棒图、趋
势圈、报警、报表等功能，又可以接工艺流程设计动态流程圈。
总之，9000系列的小型集散系统具有大型集散系统的全部功能，而且价格
仅相当于中型可编程控制器，因而特别适用于中小规模过程自动化过程应用，
如连铸过程控制、加热炉等工业窑炉过程控制及化工过程控制。
§4．2 控制系统方案及实现
—～———丝型!!—堂!!丝型整鲨塑壅些
控制系统整体框图如[4—2]所示，整个系统按功能分为温度控制、窑压控制、
图4-2控制系统硬件结构
第四章智能控制算法的实现
液面控制、燃烧控制等子系统，第三章已对温度系统做了详尽的阐述，下面仅
对其余环节加以介绍。
一．窑压控制系统
窑压控制是保证窑内气氛稳定的关键因素，也是维护窑炉安全延续使用的
重要条件。窑压受到下面的关键因素的影响：
(1)燃烧气氛，包括助燃风的多少，即小炉闸板开度；
(2)投料的多少；
(3)天气变化对窑内气氛的影响；
(4)换火影响。
窑炉压力采用胸墙取压方式，以准确控制窑内气氛为微正压，窑压检测值
经窑压变送器送入中心控制器，窑压调节器通过旋转闸板的开度来完成。火焰
换向期间，输出闭锁。
二．液面调节系统
在熔化过程中，保持液面稳定具有重要意义。它不仅在熔窑一定的熔化能
力限制下保证熔化质量，同时对窑炉热工制度的稳定性有利，这是因为加料的
多少也会波及熔化池内温度。玻璃液面的稳定与否，还直接影响供料机向成型
机提供重量稳定的料滴，从而影响玻璃制品的合格率。此外，玻璃液面的波动，
也加剧了对池壁耐火材料的冲刷和侵蚀，影响了熔窑的寿命。因此在现代玻璃
工业中，一般都要采取液面自动调节系统，保持液面稳定。本窑炉中要求液面
波动范围在±0．5mm以内。
目前使用较好、检测精度较高的是移动式电动铂针的机械检测方法，但所
检测的控制信号是断续的，因此以前大多为断续投料方式，由于液面检测滞后
时间长，断续投料必然造成液面的较大波动。另外，在火焰换向期间，窑压的
瞬时波动也会对液面的检测产生影响，这是由窑炉结构造成的：液位检测点位
于澄清部末端、成型部附近，当熔化部巨大的燃烧空间的压力变化时。由于玻
璃液可视为‘不可压缩的牛顿型粘性流体’[231，玻璃液位在压力改变时也要发
生变化，造成虚假液面高度值。本系统采用信号采样和恢复原理，把断续信号
第四章智能控制算法的实现
恢复为连续信号，用滚筒式投料机实现连续投料，连续给入配合料，同时碎玻
璃按一定比例加入。
三．燃烧控制系统
玻璃窑炉的火焰空间温度和玻璃液温度直接决定玻璃的熔化质量，燃烧控
制是熔化控制的重要组成部分。燃烧过程是燃料(气体、液体、燃料和它们的
混合物)的氧化作用，为了充分燃烧，必需供给足够的空气，即要保证足够的
空气过剩系数a(实际供给的空气量，使燃料完全燃烧所需的理论空气量)。空
气不足，燃烧不完全，将造成能源损失，并破坏窑内气氛，导致氧化氮，氧化
硫排出量增加，污染空气；如果空气过量，将带走大量热量，降低火焰温度，
窑炉寿命也相应缩短。因此，必须有效的控制空气过剩系数CI，达到最佳燃烧
控制。所谓最佳燃烧控制，即控制低剩余空气燃烧，一般a=1．02，可以获得
最高的热效率，实现节能和减少大气污染。实现燃烧最佳控制，特别是在燃烧
负荷变化的动态过程中保持最佳燃烧，必须要有相应的燃烧控制系统，其核心
是，根据窑炉热负荷改变燃料流量的同时，使空气和燃料保持恰当的配比关系。
过去原控制的油／风比控制是根据烟道废气中的残氧量来进行的，但这种方
法效果不够理想，原因是氧化锆的质量不好，而且烟道陈旧、漏风严重，致使
观测值不能真正反映残氧量，所以早已废弃不用。鉴于此，本系统采用了油，
风比模糊自寻优控制器。
玻璃窑炉的重油耗油量与油，风比之间存在极值关系，这种极值关系受重油
热值的变化及喷枪油嘴变化的影响，会产生漂移。本文在炉温稳定的条件下，
以最小耗油量为指标，对油／风比进行自寻优控制。
通常的步进或自寻优搜索的步长是固定的，步长太小。收敛速度过慢，对
于一些不可控扰动的响应就难以适应。步长太大则搜索损失增大，有时还会引
起振荡，影响正常工作。为了提高搜索速度，又减少搜索损失，可以采用变步
长的办法。在离极点较远处，曲线较陡处，选用较大步长。而在极点附近曲线
平缓处采用小步长进行搜索。步长的自动改变，可以用模糊逻辑判断来实现。
模糊自寻优控制器如图(4．2．2)所示。它以耗油量为指标，寻找最佳的油
第四章智能控制算法的实现
图4．2—2 模糊自寻优控制器
风比。在每个采样周期测量油耗增量△Y，根据△Y和上一周期寻优步长决定
本次寻优步长。△l，和战分别是耗油增量和步长的模糊语言变量。K，为Ay
的量化因子，足．为比例因子，它把AX转换为步长的实际值。
本控制器可采用简单的离散论域查表法，把AY和AX分别分为8个和6个
模糊子集，即：
AY=岫，NM，NS，NE，PE，PS，PM，PB)
胡=舾，NM，NS，PS，删，PB}
AY和AX的论域分别规定为14和12个等级
Y={-6，一5,---,-0，+o，?，+5，+6)
X={_6，一5，．一，一1，+l，?，+5，+6)
自寻优的搜索过程可用表(4．1)所示的控制规则表表达，其中AX,一．为上
一周期寻优步长，AX．为本次寻优步长。
泌 NBNMNS PS PM PB
NB NBNBNB PB PB PB
NMNMNB NB PB PB PM
NS NSNMNMPMPM pS
NE NS NS NS PS PS PS
PE PS PS PS NS NS NS
PS PS PMPMNMNMNS
PM PM PB PB NB NB mI
PB PB PB PB NB NB NB
表4．1模糊自寻优控制规则
给定△Y和△X的隶属度赋值表，应用模糊推理合成法则，计算成自寻优
控制表，再加以人工修正，就可得自寻优控制查询袁，自寻优的过程就是查表
第四章智能控制算法的实现
运算的过程，增加K，和K。，可以提高搜索速度，K，的值还影响搜索损失，
可根据对收敛速度的要求选择K，，而根据对搜索损失的要求选择K。。在实
际应用中，为了保证油，风比自寻优过程的稳定性，加入了一个停步环节。若
由于干扰使炉温出现较大波动，超过设定阙值时，暂停搜索，以免出现误动作。
四．燃油参数自动调节系统
油参数主要包括燃油温度、粘度及油压力，燃油经过喷枪进入窑炉燃烧，
油参数是决定燃油雾化质量的重要因素，对燃烧的充分程度及油流量调节有重
对燃油系统，粘度的控制结果决定油枪的喷射效果，粘度与温度均通过控
制蒸气量调节。粘度与油温成反比，根据燃油质量，自动切换是保证油温还是
保证粘度。
燃油压力通过调整油路压力控制阀来完成，在换火期间，由于回油阀打开，
油压突然变化，为保证调节正常，调节器闭锁，等换火结束，再恢复调节。
五．总助燃风调节系统
助燃风根据总油的变化，按一定的比例同步调节，井设有故障报警。火焰
换向期间，助燃风流量按一定的设定曲线进行调节，并补偿窑内压力。
六．火焰换向系统
火焰换向系统是窑炉操作与节能控制的关键环节，采用时间指令进行控
制，完成两侧油枪交替工作，与之对应的助燃风也交替工作。换向的目的主要
有：保证窑炉温度场的均衡。以利于配合料的熔化及熔化后的料液质量：为节
能、合理利用热能提供可能，对蓄热室窑炉而言，助燃风的加热升温就是依靠
废气余热在蓄热室内进行直接热交换而实现的；延长油枪喷嘴寿命。
传统的换向控制是由继电器实现的，动作时间长，易出现故障，造成换火
失败，本系统采用PLC实现换火控制，并随时与连续控制进行双向通讯，确
定换向是否进行及换向是否成功。换向设有三种控制方式：自动、半自动和手
动，增强系统的可靠性。
第四章智能控制算法的实现
七．人．机界面
除上述主要参数控制回路外，系统还设有温度、压力、流量及工艺过程的
显示图形界面，工艺主要参数及系统诊断报警画面，管理操作画面等，便于及
时了解系统运行情况，进行操作和管理。
另外，系统还具有统计及报表功能，便于对熔窑的控制效果和生产状况进
行长期的观察、分析和管理，具体包括如下功能：
1)计算机硬盘内存储60夭的所有变量及参数信息；
2)自动按时按班打印报表；
3)自动打印报警情况；
4)可以查询任何时段、任何变量的历史趋势。
八．管理-控制自动化
为使高层管理人员及时了解生产状况，便于决策，设两层计算机网络系统，
中心控制器与监控计算机安装与现场控制室内，丽管理计算机设于总经理室
内，两台计算机通过以太网进行远程通讯，提高了企业的管理水平。
§4-3 系统实际运行结果
本控制系统应用于实际现场之后，使整个窑炉的生产状况大为改观，不仅
提高了整体控制性能，提高产品质量，而且减轻了工人的劳动强度，得到操作
工人的极大欢迎。下面各图为从中心控制器取出的各参数实际运行画面。
图[4·3-l】为四个小区的璇顶温度在两个小时内的实时运行曲线：
图【4—3—2】为第三区对应的重油流量、热点温度和助燃风在运行两分钟内的
实时柱状图显示；
图【4—3—3】为控制过程中窑压与液面两个量的波动情况，圉中上面曲线为液
面，非常平稳，下面曲线为窑压，每个20分钟换向时有微小的波动；
图[4—3—41为整个玻璃熔窑集散控制系统总视图，由该画面可以实时监视整
个系统的运行情况。包括各主要热点温度、窑压、液面及换火情况等。
图(4—3—5】四个油枪的油流量实时控制记录，图中显示为换火瞬间，油流羹
第四章智能控制算法的实现
由正常回零然后再重新给入的过程，可看出系统受扰动后控制跟踪的快速性和
圈4-3-1：实时运行温度曲线
图4-3—2：三区温度系统实时柱状圈
第四章智能控制算法的实现
图4-3—3：窑压渡茁宴时运行曲线
图4-3．4：窑炉控制总视
第四章智能控制算法的实现
OI2106 0I：H搿
0阻1．t'00-I．I，
一，Ⅱ：OLG2·f二jV—rⅨ；OLG4·r—∞
图4—3—5：油枪搋量变化曲线
啦jl：X ∞jI：聋
第五章总结
第五章总结
天津市玻璃厂远洋公司自八七年全套引进玻璃熔窑生产线，连续运行九年，
属超期“服役”，工艺过程已远不如以前稳定，其控制水平已不能满足生产要求。
本系统于九六年底投入试运行，获得了较好的控制效果。这次，借解决Y2K问题，
对原控制系统进行了大规模的升级改造。
分层分区智能控制策略的采用，使整个窑炉运行更加平稳，产品质量大为提
高，能耗明显下降，达到了预期的目的。由于采用了模糊自寻优控制油风比，使
重油燃烧充分，减少了烟气排放对环境的影响，获得了良好的社会效益。
本课题研究展望：
在组成玻璃窑炉最佳控制系统时，研究玻璃的理化参数具有决定意义。这些
参数包括玻璃液粘度、密度和化学均匀性等，这些参数最直接的决定着玻璃液的
质量，但是这些参数不易直接测量，利用软测量技术，构造机理参数和其它操作
参数之间的数学模型来进行窑炉控制将是窑炉控制的重要方向之～。
当前模糊控制应用于工业控制中，规则的制定仍多是取自熟练工人的操作经
验，如何利用辨识刘的数学模型来提取有效的模糊规则仍将是模糊控制应用于实
际控制重要的的理论研究方向。另外，量化因子、比例因子的整定仍需进一步的
本人认为智能模糊控制实际应用的研究方向，应该具有类似变结构控制设计
的特点，即设计理论、设计过程也许很复杂，但设计出的控制器却较为简单，另
外要求整定参数少，且便于现场调整。
【1】费敏锐。郎文鹏，陈伯时工业炉窑智能控制算法进展，中国控制会议论文集，
1995，P984~989
【2】高玉琦，李友善水泥回转窑的计算机控制，自动化学报，Voll7，N02，166。
f3】王江等玻璃熔窑燃烧系统的智能控制，河北省科学院学报，7-630
【4】王树青等先进控制技术及应用，化工自动化及仪，表)：61--65
【5】吴锡琪等玻璃工业计算机应用技术，武汉工业大学出版社，1989
[6J李友善、李军模糊控制理论及其在过程控制中的应用，国防工业出版社，19936
【7】李树英、许增茂随机系统的滤波与控制，国防工业出版社，1991
【8]ToivonenHTVarianceconstrainedself-tuningcontr01．Automatica,
)，415--418
【9】SthenS．A．BillingsNeuralnetworksfornonlineardynamicsystemmodelingand
identification，Int．J．Control，V0156，NO．2。1992
f10]李人厚、张平安关于模糊辨识得理论与应用的实际问题，控制理论与应用，
【11]YingH．Thesimplefuzzycontrolusingdifferentm hodsRredifferentno linear
proportional-integralcontrollerswithvariablegains．Automatica,)：499-
【12]HYingFuzzycontroltheory：Anonlinearca∞，Automatica，1990．26'’513～520
【131刘向杰、张焕水三维模糊控制器的结构研究，自动化学报，)：
(14]TanakaManabuSanoArobustStabilizationproblemoffuzzycontrolsystems
anditsapplicationtobackingupcontrolofatruck-trailer，IEEETrmas．Fuzzy
Systems，1994
【15】刘向杰、柴天佑模糊控制研究的现状与新发展，信息与控制，Vol28。No4，
[16]zQWueta1．Aroleself-resulatingfuzzycontroller．FuzzySetsand
Systems，-21
[17]XiangjieLiu，XiaoxinZhouIdentificationofboilermodelsandits嗡logic
strategy．The14“IFACWorldCongress．1999
【1813ti景作玻璃工业仪表和自动化，轻工业出版社，1986．7
【19】邵惠鹤工业过程高级控制，上海交通大学出版社，199710
【20】王先来 系统辨识及自适应控制(上)。系统辨识，天津大学自动化系智能控制
【21]S．乙He,StanFuzzyself-tuningofPIDcontrollerFuzzySetsSyst，v01．51，29．0，1992
[22]S，Shao．Fuzzyself-organizingcontrola ditsapplicationfordy amicalsystems
FuzzySetSyst，vol26，151—164，1988
【23】上海化工学院、浙江大学合编玻璃生产机械过程，中国建筑工业出版社，1980
(24】Honeywellseries9000loopandlogiccontrollersuser’Sdata，1991
[25]A．MoultTwoandthreedimensionalmathematicalmode sofglassandfurnaces
GrassTechnologyV01．23No．2Ap埘1982
[26]李平、王慧等精确一模糊混合控制系统，控制理论与应用，V01．11，No．2，
【27]陈伯时等智能控制方法的交叉综合及其应用，控制理论与应用，V01．13。
No．3，Jun，1996
f28]吴宏鑫等自适应控制技术的应用和发展，控制理论与应用，v01．9，No．2，
Apr．，1992
[29]deSilvaCW,Acriterionforknowledgebased couplinginfuzzy-logicc ntrol
systems．IEEE．Transactionso Sys ems，Man,andCybernetics，)；1548．
【30]袁南儿等计算机新型控制策略及其应用，清华大学出版社，1998．6
【3l】薛定宇控制系统计算机辅助设计一Matlab语言及应用，清华大学出版社，
【321金晓明、荣冈等自适应模糊控制的新进展，
【33]EM．Larsen，IndustrialApplicationofFuzzyLogicContr01．Im．J．Man．Machine
Sdudies，Vol12，3一lO。1980
本课题是在导师王江副教授的指导下选定的，在论文的完成过程
中，每一个环节都凝聚着老师的辛勤汗水，除了老师渊博的理论知识
和丰富的实践经验外，让我铭记在心的还有严谨的治学态度和平易近
人的风格，这些都使我受益非浅。在此谨向导师表示诚挚的谢意!
在完成论文的过程中本教研室的费向阳老师以及孙胜红、王家军、
江小平、秦志海、郑赛月、胡龙根等同学也给了我很多的帮助，在此
一并表示谢意l