水泥生料配料过程优化控制系统

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摘要:介绍以基于生料率值控制为目的的非线性水泥生料优化配料过程控制,运用智能机理建模的方法,建立配料过程的非线性规划数学模型｡针对模型中的多目标函数以及非线性约束特点,提出一种采用优化软件LINGO编制算法程序并通过应用程序接口(API)嵌入到ABB France2000的DCS系统中｡工业实验表明该系统能有效地对配料过程进行优化控制,是解决非线性多目标优化问题的一种可行方法｡

关键词:生料率值;非线性规划;配料;过程优化

中图分类号:TP273文献标识码:A

1引言

生料配料工艺就是将石灰石､页岩､砂岩､铁粉等原料通过中控操作人员按按一定比例搭配,通过指令喂料系统将各种原料喂入生料磨中,再粉磨至细度合格的生料｡生料必须根据煅烧时的要求满足一定的化学成分和物理性能要求,生料的化学成分一般用生料中的主要氧化物CaO､SiO2､Al2O3､Fe2O3的百分含量表示｡生料在高温煅烧后发生一系列物理化学变化得到水泥熟料,熟料的矿物组成和晶体形态决定了熟料质量的好坏｡在一定煅烧温度下,熟料的矿物组成主要决定于生料中几种主要氧化物之间的比例关系,即生料的率值｡所以生料质量的好坏,并不取决于生料中某一化学成分的多少,而取决于率值,目前我国大部分水泥厂都使用三个率值来表征生料的化学特性｡[1]

各水泥厂结合自身的工艺条件和原材料情况,制定出适合自己的生料率值指标作为生料化学成分的控制目标,以便在熟料煅烧时获得所预期的矿物组成,保证熟料质量｡在实际生产中,为了使生料的率值与设计值相符合,每小时对生料取样并且测定其化学成分,然后再根据测定的结果对各种原料配比进行调整,如此反复形成控制回路,这个过程就是生料配料控制过程｡[1,2]

2水泥配料过程优化模型

随着过程优化技术的不断推广和计算机的广泛使用,国内建材行业一直在尝试运用优化技术来解决水泥生料的配料问题,最初应用最小二乘法和广义最小二乘法,后来发展到应用线性和非线性规划方法来进行水泥生料配料｡[2]

对于非线性规划的问题,我们要建立基本的数学模型, 衡量生料质量的标准是水泥熟料的三个率值,即石灰石饱和系数KH､硅酸率SM､铝氧率AM,在出磨生料中,诸氧化物的百分比含量必须满足以下三式:[1]

式中:C――生料中氧化钙的百分含量｡即CaOF――生料中氧化铁的百分含量｡即Fe2O3A――生料中氧化铝的百分含量｡即Al2O3S――生料中二氧化硅的百分含量｡即SiO2ε――生料中三氧化硫的百分含量｡即SiO3ε影响很小,可忽略不计｡ 经矩阵变换,解得

计算技术与自动化2007年3月第26卷第1期张志刚等:水泥生料配料过程优化控制系统2.1数学模型的建立[4-6](1)熟料的化学成分Wj用如下形式表示:

则熟料中的5种化学成分WJ(j=1,2,…,5)的计算通式可以表示为如下形式:式中:xsh表示燃料煤灰掺加的百分含量｡

(2)目标函数:

问题的目标是通过寻求手段找出一组配方,使得三个实际率值对理想率值KH0､SM0､AM0,各自对应的差值最小,即:

(3)引入约束条件:

总平衡关系条件l1(x)为

①熟料中有害成分含量限制条件

②② 变量非负条件:上面三个参数:KH值愈大,C3S含量愈高,C2S含量就少,水泥强度较高,但要求煅烧温度较高,煅烧不充分时,熟料中将含由较多的游离氧化钙,影响水泥的安定性｡KH值过低时,水泥熟料强度变化缓慢｡早期强度低｡对于预分解窑要求KH=0.88-0.91｡硅酸率SM过高,烧成时液相少,烧成困难;过低则硅酸盐矿物少而影响水泥强度,且易结大块和结圈而影响操作｡铝氧率AM关系着熟料水化速度的块慢,又关系着液相粘度而影响烧成操作｡[1]

③为了既使熟料顺利形成,又要保证熟料的质量,保持组成的稳定,应该同时控制三个率值,并要互相配合适当,不能单独强调某个率值｡

从上面的影响水泥配料的数学参数可以看出,我们可采用非线性规划数值方法来进行优化计算,其实质是参数优化问题｡参数优化就是求出一组参数,以满足在某种意义上的最优｡

3基于LINGO的非线性规划算法和实现

3.1基于LINGO的方程求解

非线性规划的求解方法针对不同的数学模型产生了很多典型的方法,如常用的经典方法:Zoutendijk的可行方向法,罚函数法(包括内点法､外点法和混合法),逐次线性规划法和逐次二次规划法｡许多模型函数的导数的求解变的越来越难,有的甚至无法求出｡人们在探索中不断寻求新的解决方法―智能化优化方法｡其中最具有代表性的几种算法是,禁忌搜索(TS, Tabu Search),遗传算法(GA,Genetic Algorithms),进化规划(EP, Evolutionary Programming)和进化策略(ES,Evolution Strategies)｡这四种算法中禁忌搜索是一种确定性的迭代优化算法,这里我们可以采用这种迭代法通过LINGO来计算｡[7]

LINDO/LINGO是美国Chicago大学LinusSchrage教授开发的一种专门用于求解数学规划问题的软件包,主要用于解线性规划､非线性规划､二次规划和整数规划等问题｡也可以用于一些非线性和线性方程组的求解以及代数方程求根等｡LINGO 中包含了一种建模语言和许多常用的数学函数(包括大量概论函数),可供使用者建立规划问题时调用,能方便地与Excel,数据库等其他软件交换数据｡经过商业的运作和不断的发展完善,在数学､科研和工业界得到广泛应用｡

用LINGO建模语言来建立优化数学模型,其程序体大体分为四个部分(SECTION),即:集合段(SET)､数据段(DATA)､初始段(INIT)和目标与约束段｡集合段包含:集合的名称,集合所包含的元素(或称成员,即组成集合的个体),集合的属性(与该集合有关的变量及常量,相当于数组);数据段的作用在于对集合段的属性输入必要的常数数据;初始段在于对集合段中的属性定义迭代初值;目标与约束段则定义了目标函数和约束条件等｡[3] 图1是某水泥厂生产的实际数据通过LINGO计算后得出的各生料成分的数值｡ 图1通过LINGO得出的生料组成成分[JZ)]

3.2在DCS系统上的实现

通过LINGO编制的算法程序可以利用France2000系统的应用程序接口(API)嵌入到DCS系统中,也可以利用LINGO/LINDO API软件来连接DCS系统｡所谓API是指ABB France2000提供的一个应用程序接口(Application Programming Interface),用户能够编写C或Fortran的应用程序,与系统服务器中的数据库进行数据交换｡这样用户可以通过自己编写的应用程序实现过程控制中的高级策略｡

水泥生料配料系统由工控机主机(可作为DCS系统的一个独立子机)､自动取样装置､多元素分析装置､电子皮带秤等构成闭环控制系统｡该系统可通过自动取样装置和多元素分析装置配合使用,直接检测出磨生料的率值,实现在线调整,有利于生料成分的稳定,从而提高生料的易烧性和熟料的质量｡同时,该系统设有自动控制和人工控制两种控制方式,如果系统出现故障时,可十分方便地切换到人工控制方式,实现现场控制优先,可避免因为系统故障影响生产而造成的重大损失｡控制系统框图如图2示｡

图2水泥生料配料控制系统框图[JZ)]

4结束语

本文针对国内水泥生料配料的特征提出一种新的水泥配料过程优化控制方法｡通过实验表明该方法能很快地完成生料率指的最优值,迅速寻找到最佳配料方案｡同时,通过与水泥厂现有的DCS系统连接,能使操作人员从很繁杂的计算中解脱出来,表明这种方案是解决这类复杂非线性多目标优化的一种切实可行的方法｡

注：本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文。