專利名稱：高爐爐溫優(yōu)化控制方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于信息技術(shù)領(lǐng)域，涉及到一種能對高爐爐溫控制系統(tǒng)進行建模，并自動生成噴煤量、鼓風(fēng)量、冷卻水水流量的用量配方的高爐爐溫的優(yōu)化控制方法，可用于高爐煉鐵行業(yè)。

背景技術(shù)：
隨著現(xiàn)代高爐爐溫控制技術(shù)的進一步發(fā)展，高爐煉鐵企業(yè)對生鐵質(zhì)量的要求越來越高。鐵水的質(zhì)量是否滿足要求，關(guān)鍵在于爐溫的預(yù)測及控制環(huán)節(jié)。爐溫過高或過低都不利于高爐的正常生產(chǎn)。影響高爐爐溫的因素包括噴煤量、鼓風(fēng)量、冷卻水水流量。若這三個用量配方不穩(wěn)定，則會直接影響高爐爐溫的不穩(wěn)定。而現(xiàn)今高爐煉鐵企業(yè)的爐溫控制主要依靠歷史數(shù)據(jù)，根據(jù)經(jīng)驗指導(dǎo)工長來實現(xiàn)，響應(yīng)速度慢，誤差范圍大，不適合高爐煉鐵企業(yè)信息化發(fā)展的要求。


發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的就是針對由人工經(jīng)驗來決定溫度控制的不足，提供一種高爐爐溫優(yōu)化控制方法。
本發(fā)明方法考慮了實際參數(shù)的時滯性和不確定性，通過建立階梯式動態(tài)矩陣預(yù)測控制算法的預(yù)測模型對高爐爐溫進行預(yù)測，然后通過滾動優(yōu)化，反饋校正等環(huán)節(jié)，從而保證得出最優(yōu)的穩(wěn)定的噴煤量，鼓風(fēng)量，冷卻水水流量這三個因素的用量。
本發(fā)明的具體步驟是 (1)采集高爐爐溫控制運行的噴煤量、鼓風(fēng)量和冷卻水水流量的參數(shù)，用歐式空間對其進行不確定性度量，建立容許控制集Ω，描述如下Ω＝{ΔAi(k)∈Rn×n，h(k)∈R，i＝0，1，2|‖ΔAi(k)‖<∞，0<h(k)<h} 其中ΔA0(k)表示范數(shù)有界的溫度輸出參數(shù)的不確定性，ΔA1(k)表示范數(shù)有界的控制輸入?yún)?shù)的不確定性，ΔA2(k)表示范數(shù)有界的控制量時滯參數(shù)的不確定性，h(k)表示時變時滯，h表示時滯上界，Rn×n表示歐式空間； ΔA(k)＝[ΔA0(k)，ΔA1(k)，ΔA2(k)]T ΔAi(k)＝EiF(t)Wi 其中，Ei∈Rn×1和Wi∈R1×n是已知可測的實參數(shù)，F(xiàn)(t)是具有Lebesgue可測元的不確定性，滿足‖F(xiàn)(t)‖<I。
(2)建立預(yù)測模型，具體方法是以噴煤量、鼓風(fēng)量和冷卻水水流量為控制輸入量，十字測溫儀觀測溫度為輸出量，在容許控制集Ω的范圍內(nèi)，建立基于最小二乘法的離散差分形式的不確定時滯受控自回歸滑動平均模型(CARMA) [A0(z-1)+ΔA0(z-1)]y(k)＝[A1(z-1)+ΔA1(z-1)]u(k)+[A2(z-1)+ΔA2(z-1)]u(k-h(k)) 其中y(k)表示十字測溫儀觀測到的溫度值，u(k)表示控制輸入變量，u(k-h(k))表示控制輸入變量的時滯，A0(z-1)、A1(z-1)和A2(z-1)表示通過辨識得到的已知的實參數(shù)矩陣； y(k)＝[y1(k)，y2(k)，…yn(k)]T；yi(k)∈Rn×1，i＝1，2，…n； u(k)＝[u1(k)，u2(k)，u3(k)]T，u1(k)∈Rm×1，u2(k)∈Rm×1，u3(k)∈Rm×1， 其中u1(k)表示噴煤量，u2(k)表示鼓風(fēng)量，u3(k)表示冷卻水水流量，在實際企業(yè)生產(chǎn)中，噴煤量，鼓風(fēng)量，冷卻水水流量這幾個控制量就代表了企業(yè)的生產(chǎn)成本； A(z-1)＝[A0(z-1)，A1(z-1)，A2(z-1)]T； ‖Δai‖<e1if(k)ω1i，‖Δbi‖<e2if(k)ω2i，‖Δci‖<e3if(k)ω3i， 其中，e1i，e2i，e3i，ω1i，ω2i和ω3i是已知可測的實參數(shù)，f(k)是具有Lebesgue可測元的不確定性，滿足‖f(k)‖<I。
(3)把建立的高爐爐溫控制的參數(shù)最小化模型轉(zhuǎn)化成基于脈沖響應(yīng)傳遞函數(shù)的不確定時滯非參數(shù)化預(yù)測模型 其中

表示k+1時刻預(yù)測模型的輸出溫度值，N為建模時域，u(k+1-l)表示k+1-l時刻的控制輸入變量，u(k-h(k)+1-t)表示k+1-t時刻控制輸入變量的時滯，gl和st表示通過辨識得到的已知的實參數(shù)矩陣；Δgl表示范數(shù)有界的控制輸入量的不確定性，Δst表示范數(shù)有界的控制輸入量時滯的不確定性， 其中 glΔ＝gl+Δgl(l＝1，…，N)， 其中 stΔ＝st+Δst(t＝1，…，N)， (4)修正預(yù)測輸出，實現(xiàn)反饋校正。具體方法如下比較實際輸出和預(yù)測模型輸出，構(gòu)建預(yù)測模型誤差，通過對誤差加權(quán)的方式來修正對未來輸出的預(yù)測，實現(xiàn)對下一步預(yù)測輸出的反饋校正。預(yù)測輸出

(k)可以表示為 其中P為預(yù)測時域，ρi(i＝1，2，…p)為預(yù)測模型誤差的權(quán)值，e(k)為預(yù)測模型誤差。
(5)建立性能指標，進行在線的滾動優(yōu)化。通過將反饋校正后的預(yù)測溫度輸出值與實際的溫度參考值進行比較，建立輸出預(yù)測誤差和控制量加權(quán)的二次型性能指標，描述如下 其中

表示溫度的輸出預(yù)測值，Yr(k+P)表示溫度的參考軌跡值，P表示預(yù)測時域，M表示控制時域，Q和R表示溫度預(yù)測輸出誤差和控制量的加權(quán)矩陣，預(yù)測誤差 Yr(k+p)＝[yr(k+1)，yr(k+2)，…yr(k+p)]T Q＝diag{q1，q2，…qn}，R＝λI＝diag{λ1，λ2，λ3} ΔU(k+M-1)＝[Δu(k-M+1)，Δu(k-M+2)，…Δu(k-1)]T， 其中 i＝1，2，…n；yr＝[y1r(k)，y2r(k)，…，ynr(k)]T，yir(k)∈Rn×1，i＝1，2，…n； (6)得出最優(yōu)控制率。具體方法是考慮實際參數(shù)存在的時滯性和不確定性，在最小化性能指標過程中，采用階梯式動態(tài)矩陣控制算法來計算最優(yōu)控制率。最優(yōu)控制率描述如下 其中γ為控制量呈階梯式變化的變化系數(shù)，B＝(G+ΔG)[1，γ，…γM-1]T，Δu(k)＝σ。
其中時滯h(k)的上下界范圍的確定方法如下 ①在容許控制集Ω的范圍內(nèi)，給定一個不確定性Δgl的上界，求解時滯h(k)的范圍。根據(jù)容許控制集Ω的范圍內(nèi)給定的時滯h(k)的上下界，取h(k)的上界代入式 ②計算預(yù)測誤差ep(k)，如果ep(k)≤0.01，停止計算；如果ep(k)>0.01，根據(jù)折半搜索原理，取上界的一半，重復(fù)步驟①，直到搜索到時滯h(k)的下界。
不確定性Δgl上下界范圍的確定方法如下 ①在容許控制集Ω的范圍內(nèi)，給定一個時滯h(k)的上界，求解不確定性Δgl的范圍。根據(jù)容許控制集Ω的范圍內(nèi)給定的不確定性Δgl的上下界，取Δgl的上界代入式 ②計算預(yù)測誤差ep(k)，如果ep(k)≤0.01，停止計算；如果ep(k)>0.01，根據(jù)折半搜索原理，取上界的一半，重復(fù)步驟①，直到搜索到時滯Δgl的下界。
不確定性Δst的上下界范圍的確定方法如下 ①在容許控制集Ω的范圍內(nèi)，給定一個時滯h(k)的上界，求解不確定性Δst的范圍。根據(jù)容許控制集Ω的范圍內(nèi)給定的不確定性Δst的上下界，取Δst的上界代入式 ②計算預(yù)測誤差ep(k)，如果ep(k)≤0.01，停止計算；如果ep(k)>0.01，根據(jù)折半搜索原理，取上界的一半，重復(fù)步驟①，直到搜索到時滯Δst的下界。
最后，得出的最優(yōu)控制律，即高爐爐溫控制中最優(yōu)的噴煤量，鼓風(fēng)量，冷卻水水流量。
本發(fā)明方法采用了階梯式動態(tài)矩陣的預(yù)測算法，能對當前爐溫的發(fā)展做出正確的預(yù)測，采取正確的調(diào)控措施，實現(xiàn)對爐溫控制提前調(diào)節(jié)、小幅度調(diào)節(jié)，提高高爐爐溫控制精度，使得誤差范圍在±10℃以內(nèi)，在杜絕爐溫發(fā)展成“過熱”或“過涼”，避免爐況故障的同時，大大增加了高爐產(chǎn)量，提高了生鐵質(zhì)量，降低了燃料的消耗和生鐵成本。
本發(fā)明充分考慮溫度測量信號采集與傳輸中的不確定性因素，并對不確定性進行數(shù)學(xué)度量。而且，考慮溫度控制中的時滯對閉環(huán)性能的影響。通過對誤差加權(quán)的方式來修正對未來輸出的預(yù)測，實現(xiàn)對下一步預(yù)測輸出的反饋校正，減少隨機噪聲和偽信息對溫度信號的影響。
本發(fā)明實現(xiàn)了高爐爐溫的原料用量配方生成的數(shù)字化、智能化，避免了人為因素對高爐爐溫的影響，符合企業(yè)信息化要求。



圖1為本發(fā)明的流程圖。

具體實施例方式 如圖1，高爐爐溫優(yōu)化控制方法的具體使用步驟如下 (1)采集高爐爐溫控制運行的噴煤量、鼓風(fēng)量和冷卻水水流量的參數(shù)，用歐式空間對其進行不確定性度量，建立容許控制集Ω Ω＝{ΔAi(k)∈Rn×n，h(k)∈R，i＝0，1，2|‖ΔAi(k)‖<∞，0<h(k)<h} 容許控制集的建立，是為了保證步驟(8)中計算最優(yōu)控制率時有解。
(2)以噴煤量、鼓風(fēng)量和冷卻水水流量為控制輸入量，十字測溫儀觀測溫度為輸出量，在容許控制集Ω的范圍內(nèi)，建立基于最小二乘法的離散差分形式的不確定受控自回歸滑動平均模型(CARMA) [A0(z-1)+ΔA0(z-1)]y(k)＝[A1(z-1)+ΔA1(z-1)]u(k)+[A2(z-1)+ΔA2(z-1)]u(k-h(k)) (3)把建立的高爐爐溫控制的參數(shù)最小化模型轉(zhuǎn)化成基于脈沖響應(yīng)傳遞函數(shù)的不確定時滯非參數(shù)化預(yù)測模型 (4)由于實際存在模型失配、環(huán)境干擾等未知因素，預(yù)測模型輸出值有可能偏離實際值，所以需要修正預(yù)測輸出，實現(xiàn)反饋校正。
具體方法是比較實際輸出和預(yù)測模型輸出，得出預(yù)測模型誤差e(k)，然后通過對誤差加權(quán)的方式來修正對未來輸出的預(yù)測，實現(xiàn)對下一步預(yù)測輸出的反饋校正。
通過反饋校正，可以對隨機噪聲進行多次濾波，以減少偽信息，時滯對溫度信號的影響，同時，可以增加算法的魯棒性，自適應(yīng)，自學(xué)習(xí)功能。
(5)給定參考軌跡yr(k+1)，將反饋校正后的預(yù)測輸出值和參考軌跡進行比較，得出預(yù)測誤差范圍。如果預(yù)測誤差較大，則重新調(diào)整噴煤量，鼓風(fēng)量，冷卻水水流量的用量，直到預(yù)測誤差在容許的范圍內(nèi)。
(6)給定加權(quán)矩陣Q和R，當預(yù)測誤差ep(k)在容許的范圍內(nèi)，建立輸出預(yù)測誤差和控制量加權(quán)的性能指標，進行在線的滾動優(yōu)化。
性能指標的建立的目的是為了使預(yù)測誤差最小，同時使噴煤量，鼓風(fēng)量，冷卻水水流量這幾個輸入控制量達到最小，也就是企業(yè)生產(chǎn)成本最小。
(7)考慮實際參數(shù)存在的時滯性和不確定性，確定出時滯h(k)、不確定性Δgl和Δst的上下界范圍。
(8)運用階梯式動態(tài)矩陣控制算法，通過極小化二次型性能指標，計算出當前時刻的最優(yōu)控制率。具體推導(dǎo)過程如下 使Jp對ΔUM(k)取極小值，令求得最優(yōu)控制率為ΔUM(k)＝[(G+ΔG)TQ(G+ΔG)+λI]-1(G+ΔG)TQ×[Yr(k+p)-(G+ΔG)ΔU(k+M-1)-(S+ΔS)ΔU(k-h(k)+M-1)-he(k)]則有Δu(k+i-1)＝gT[Yr(k+p)-(G+ΔG)ΔU(k+M-1)-(S+ΔS)ΔU(k-h(k)+M-1)-he(k)] 其中g(shù)T是[(G+ΔG)TQ(G+ΔG)+λI]-1(G+ΔG)TQ的第一行，且有

由上式可以看出，在求解最優(yōu)控制率的過程中，需要求P×M階的矩陣相乘，以及M階的矩陣求逆，計算很繁瑣，本發(fā)明方法采用階梯式動態(tài)矩陣控制算法使計算量簡化，同時使控制量呈階梯式，向一個方向平穩(wěn)變化。設(shè)當前控制增量Δu(k)＝σ，則有 所以有 (G+ΔG)ΔUM(k)＝(G+ΔG)[1，γ，…γM-1]Tσ＝Bσ，由此求得最優(yōu)控制率 (9)重復(fù)步驟(4)，不斷調(diào)整噴煤量，鼓風(fēng)量，冷卻水水流量的用量，使得實際溫度值接近參考軌跡。當溫度值誤差在±10℃以內(nèi)時，即認為達到穩(wěn)態(tài)，保存所得到的最優(yōu)的噴煤量，鼓風(fēng)量，冷卻水水流量的原料用量記錄及溫度值。
權(quán)利要求
1、高爐爐溫優(yōu)化控制方法，其特征在于該方法的具體步驟是
步驟(1).采集高爐爐溫控制運行的噴煤量、鼓風(fēng)量和冷卻水水流量的參數(shù)，用歐式空間對其進行不確定性度量，建立容許控制集Ω，描述如下
Ω＝{ΔAi(k)∈Rn×n，h(k)∈R，i＝0，1，2|‖ΔAi(k)‖<∞，0<h(k)<h}
ΔA0(k)表示范數(shù)有界的溫度輸出參數(shù)的不確定性，ΔA1(k)表示范數(shù)有界的控制輸入?yún)?shù)的不確定性，ΔA2(k)表示范數(shù)有界的控制量時滯參數(shù)的不確定性，h(k)表示時變時滯，h表示時滯上界，Rn×n表示歐式空間；
ΔA(k)＝[ΔA0(k)，ΔA1(k)，ΔA2(k)]T
ΔAi(k)＝EiF(t)Wi
Ei∈Rn×1和Wi∈R1×n是已知可測的實參數(shù)，F(xiàn)(t)是具有Lebesgue可測元的不確定性，滿足‖F(xiàn)(t)‖<I；
步驟(2).建立預(yù)測模型，具體方法是以噴煤量、鼓風(fēng)量和冷卻水水流量為控制輸入量，十字測溫儀觀測溫度為輸出量，在容許控制集Ω的范圍內(nèi)，建立基于最小二乘法的離散差分形式的不確定時滯受控自回歸滑動平均模型
[A0(z-1)+ΔA0(z-1)]y(k)＝[A1(z-1)+ΔA1(z-1)]u(k)+[A2(z-1)+ΔA2(z-1)]u(k-h(k))
y(k)表示十字測溫儀觀測到的溫度值，u(k)表示控制輸入變量，u(k-h(k))表示控制輸入變量的時滯，A0(z-1)、A1(z-1)和A2(z-1)表示通過辨識得到的已知的實參數(shù)矩陣；
y(k)＝[y1(k)，y2(k)，…yn(k)]T；yi(k)∈Rn×1，i＝1，2，…n
u(k)＝[u1(k)，u2(k)，u3(k)]T，u1(k)∈Rm×1，u2(k)∈Rm×1，u3(k)∈Rm×1u1(k)表示噴煤量、u2(k)表示鼓風(fēng)量、u3(k)表示冷卻水水流量；
A(z-1)＝[A0(z-1)，A1(z-1)，A2(z-1)]T；
‖Δai‖<e1if(k)ω1i，‖Δbi‖<e2if(k)ω2i，‖Δci‖<e3if(k)ω3i，
其中，e1i，e2i，e3i，ω1i，ω2i和ω3i是已知可測的實參數(shù)，f(k)是具有Lebesgue可測元的不確定性，滿足‖f(k)‖<I；
步驟(3).把建立的高爐爐溫控制的參數(shù)最小化模型轉(zhuǎn)化成基于脈沖響應(yīng)傳遞函數(shù)的不確定時滯非參數(shù)化預(yù)測模型
表示k+1時刻預(yù)測模型的輸出溫度值，N為建模時域，u(k+1-l)表示k+1-l時刻的控制輸入變量，u(k-h(k)+1-t)表示k+1-t時刻控制輸入變量的時滯，gl和St表示通過辨識得到的已知的實參數(shù)矩陣；Δgl表示范數(shù)有界的控制輸入量的不確定性，Δst表示范數(shù)有界的控制輸入量時滯的不確定性，
其中
glΔ＝gl+Δgl(l＝1，…，N)，
其中
stΔ＝st+Δst(t＝1，…，N)，
步驟(4).修正預(yù)測輸出，實現(xiàn)反饋校正，具體方法如下比較實際輸出和預(yù)測模型輸出，構(gòu)建預(yù)測模型誤差，通過對誤差加權(quán)的方式來修正對未來輸出的預(yù)測，實現(xiàn)對下一步預(yù)測輸出的反饋校正；預(yù)測輸出
表示為
其中P為預(yù)測時域，ρi(i＝1，2，…p)為預(yù)測模型誤差的權(quán)值，e(k)為預(yù)測模型誤差；
步驟(5).建立性能指標，進行在線的滾動優(yōu)化，通過將反饋校正后的預(yù)測溫度輸出值與實際的溫度參考值進行比較，建立輸出預(yù)測誤差和控制量加權(quán)的二次型性能指標，描述如下
其中
表示溫度的輸出預(yù)測值，Yr(k+P)表示溫度的參考軌跡值，P表示預(yù)測時域，M表示控制時域，Q和R表示溫度預(yù)測輸出誤差和控制量的加權(quán)矩陣，預(yù)測誤差
Yr(k+p)＝[yr(k+1)，yr(k+2)，…yr(k+p)]T
Q＝diag{q1，q2，…qn}，R＝λI＝diag{λ1，λ2，λ3}
ΔU(k+M-1)＝[Δu(k-M+1)，Δu(k-M+2)，…Δu(k-1)]T，
其中
yr＝[y1r(k)，y2r(k)，…，ynr(k)]T，yir(k)∈Rn×1，i＝1，2，…n；
步驟(6).采用階梯式動態(tài)矩陣控制算法來計算最優(yōu)控制率；最優(yōu)控制率描述如下
γ為控制量呈階梯式變化的變化系數(shù)，B＝(G+ΔG)[1，γ，…γM-1]T，Δu(k)＝σ；
時滯h(k)的上下界范圍的確定方法如下
步驟a.在容許控制集Ω的范圍內(nèi)，給定一個不確定性Δgl的上界，求解時滯h(k)的范圍；根據(jù)容許控制集Ω的范圍內(nèi)給定的時滯h(k)的上下界，取h(k)的上界代入式
步驟b.計算預(yù)測誤差ep(k)，如果ep(k)≤0.01，停止計算；如果ep(k)>0.01，根據(jù)折半搜索原理，取上界的一半，重復(fù)步驟a，直到搜索到時滯h(k)的下界；
不確定性Δgl上下界范圍的確定方法如下
步驟c.在容許控制集Ω的范圍內(nèi)，給定一個時滯h(k)的上界，求解不確定性Δgl的范圍；根據(jù)容許控制集Ω的范圍內(nèi)給定的不確定性Δgl的上下界，取Δgl的上界代入式
步驟d.計算預(yù)測誤差ep(k)，如果ep(k)≤0.01，停止計算；如果ep(k)>0.01，根據(jù)折半搜索原理，取上界的一半，重復(fù)步驟c，直到搜索到時滯Δgl的下界；
不確定性Δst的上下界范圍的確定方法如下
步驟e.在容許控制集Ω的范圍內(nèi)，給定一個時滯h(k)的上界，求解不確定性Δst的范圍；根據(jù)容許控制集Ω的范圍內(nèi)給定的不確定性Δst的上下界，取Δst的上界代入式
步驟f.計算預(yù)測誤差ep(k)，如果ep(k)≤0.01，停止計算；如果ep(k)>0.01，根據(jù)折半搜索原理，取上界的一半，重復(fù)步驟e，直到搜索到時滯Δst的下界；
最后，得出的最優(yōu)控制律，即高爐爐溫控制中最優(yōu)的噴煤量、鼓風(fēng)量和冷卻水水流量。
全文摘要
本發(fā)明涉及高爐爐溫優(yōu)化控制方法?，F(xiàn)今高爐煉鐵企業(yè)的溫度控制多由經(jīng)驗來決定，不準確。本發(fā)明考慮了實際參數(shù)的時滯性和不確定性，通過建立階梯式動態(tài)矩陣預(yù)測控制算法的預(yù)測模型對高爐爐溫進行預(yù)測，然后通過滾動優(yōu)化，反饋校正等環(huán)節(jié)，從而保證得出最優(yōu)的穩(wěn)定的噴煤量，鼓風(fēng)量，冷卻水水流量這三個因素的用量，具體步驟包括建立容許控制集、建立預(yù)測模型、模型轉(zhuǎn)化、反饋校正、滾動優(yōu)化、得出最優(yōu)控制率。本發(fā)明方法考慮了實際參數(shù)的時滯性和不確定性，修正模型誤差，保證了生成最優(yōu)的噴煤量，鼓風(fēng)量，冷卻水水流量。
文檔編號C21B5/00GK101457264SQ200810163518
公開日2009年6月17日 申請日期2008年12月29日 優(yōu)先權(quán)日2008年12月29日
發(fā)明者魯仁全, 薛安克, 巧 陳 申請人:杭州電子科技大學(xué)