zgjxcad 发表于 2013-7-18 02:11:21

连铸机结晶器液位控制系统设计

  连铸机已广泛应用于钢铁冶金行业,我国的连铸比已超过90%,在研究连铸技术领域中,控制技术在连铸机中的应用研究最为活跃。而结晶器是连铸机上的一个关键设备,其液位控制精度对提高钢产量、降低钢坯生产事故率有着重要的意义。笔者利用模糊控制策略对结晶器液位进行控制,并将设计的模糊控制器应用于实际控制对象。


  1传统的结晶器液位控制系统


  1.1概述


  传统的结晶器液位控制采用的Co-60控制系统,是采用控制拉矫机的拉速来控制结晶器的液位,但这种控制系统液位控制精度较低。后来采用塞棒控制结晶器的液位,这种方法是人工操作,响应速度慢,系统稳定性差。


  1.2塞棒控制结晶器液位


  由于塞棒动作的响应时间长,对液位控制非线性度大,甚至还可能出现无规律现象,从而导致对液位控制的不稳定性,而且控制精度低。主要有以下几个因素:


  (1)塞棒控制的性状有影响。例如,含铝量较高的钢流浇注时,水口部分容易粘结,从而对钢流的流动起阻塞作用。


  (2)在浇注过程中,塞棒及水口被逐渐熔融、冲刷、侵蚀而改变钢流通道的尺寸和形状,这些都将改变钢流。


  (3)由于过程参数的改变,诸如钢液温度、中间罐钢液量,都将对结晶器液位控制产生影响。


  1.3拉速控制结晶器液位


  用改变拉速来控制液位,其控制特性曲线是线性的,因此,从理论上说其控制精度是很高的。但拉速是连铸过程中的重要参数,它取决于下列因素:


  (1)铸坯的质量,拉速应按凝固理论的要求来设计;不同的钢种、断面尺寸、钢液过热度,就决定了相应的冷却度和拉速。因此,在保证铸坯质量的前提下,拉速应有上限值。·
(2)为提高铸坯生产效率,拉速应有下限值。


  为满足上述两个基本要求,拉速应限制在一定范围内。但另一方面,为满足结晶器液位控制的精度要求,拉速应动态地跟踪液位进行调节。因此,应把拉速的调节范围限制在一个较小的动态范围内。


  1.4塞棒控制和拉速控制结晶器液位的比较


  当浇注普通炭钢或对质量要求不高的钢种时,两种控制手段均可采用,且应优先使用控制拉速的办法,因为拉速控制液位是近似线性的。当浇注特殊钢种,应综合采用两种控制方法,因为此时连铸工艺要求液位稳定,也同时要求拉速稳定,但只要当连铸工艺过程状态没有突变或没有很大的扰动时,还是应该采用控制拉速的方法,即使出现较大的扰动,也可在拉速控制回路采用前馈调节来消除扰动。因此,对结晶器液位的控制主要应采用拉速来控制。


  2模糊控制器设计


  2.1控制系统结构分析


  图2--1是以拉速控制液位的系统原理图,将液位传感器检测的液位信号与给定的液位信号比较,计算出液位偏差及偏差变化率,并进行模糊化、模糊推理和决策,经过调节因子计算后,送给实际的拉速液位PI控制器进行运算,其输出控制拉矫机的拉速,从而控制结晶器的液位。模糊控制系统框图如图2—2所示。


  2.2精确量的模糊化


  模糊控制器选用二维输入和一维输出,输入变量为结晶器液位误差正和液位误差变化率EC,输出量Z改变拉速PI控制器的P、I参数。其对应的语言值模糊子集选取为:{H,M,Z,S,L}其中H=负大;M=负小;Z=零;S=正小;L=正大。并确定偏差月和偏差变化率EC的整数论域为:E:Xe={-2,-1,0,1,2},EC:Xec={-2,-1,0,1,2};输出量Z的整数论域为:Z:{-2,-1,0,1,2};P--比例控制,I--积分控制。


  为了得到平稳地跟踪误差信号,g和EC的隶属函数选用等距离交叉分配的三角形曲线。如图2—3所示。模糊控制器的输入Z和JC用上述隶属函数模糊离散化后如表2—1,输出Z的模糊化表具有相同的形式。


  2.3模糊控制规则的建立


  根据传统拉速PI控制器控制结晶器液位,依照在MATLAB平台上二阶惯性系统的阶跃响应仿真曲线,并根据月和EC推出拉速PI控制器参数的控制规则,建立了模糊控制规则表,如表2-2和表2-3。表2-2为拉速n控制器的比例作用模糊控制规则表,表2-3为PI控制器的积分作用模糊控制规则表。


  模糊推理的经验为:当偏差E较大时,需加快系统响应速度,取较大的P,同时为防止积分饱和和系统响应出现超调,取较小的I;当E和EC适中时,取适中的P和较小的I;当E较小时,取较大的P和I。


  模糊控制规则用模糊条件语句表示为:


  if E is Ei AND EC is ECi THENP(I)is Pi(Ii),表中每一元素表示了一条规则。根据控制规则可计算出模糊输出量P和/I的隶属度。


  其中Ei和ECi是E和EC两前提空间的模糊子集,Pi(Ii)是结论P(I)空间的模糊子集,i=1,2,…,N,N为模糊标记的数目。


  楔湖控制规则的推理通过编程在计算机中完成,控制规则采用带有调节因子的控制算法:U=aE+(1-a)EC,a,一般a取0.5。


  从模糊控制器的调试中发现,输入变量的论域不仅表示可能涉及的范围,更重要的是反映了控制器的精度。因此,模糊输出的精确值需乘以一个比较调节因子,才能作为真正的PI控制器输入控制参数,以使系统最终达到偏差E=0。


  2. 4解模糊


  解模糊就是求出每一个模糊量输出的精确值,即是对模糊控制信号P或者I的隶属函数图形进行解模糊处理。在此采用质量中心法(COG),结合加权平均,计算模糊输出量P的精确值。其求解公式为为输入变量的输出P模糊标记的隶属度。x为各模糊标记值。同理可求出I的精确值。


  3应用结果分析


  将上述设计的模糊控制系统应用于小方坯连铸机的控制上,经过现场多次测试,其控制结果如图3—1所示。由此可以看出:液位控制精度较高,其对应的拉速变化也很平稳。系统采用模糊控制策略后,比常规的拉速液位PI控制效果好,拉速平稳,液位偏差小。


  4结束语


  模糊控制技术在国外的连铸机液位控制中已得到应用,通过对结晶器液位控制系统的分析,将模糊控制策略应用于该系统中,克服了常规PI控制系统响应慢、稳定性较差的缺点,取得了比较满意的控制效果。


  [参考文献]


  连续铸钢手册.北京:冶金工业出版社,1991.


   Mold Level Control in Continuous Caster如Neural Network Model,Watanabe.ISIJ international.1999,39(10).


  丛爽.神经网络、模糊系统及其在运动控制中的应用.合肥:中国科学技术出版社,2001.


  牛振冬,等译.控制工程基础.北京:中央广播电视大学出版社,1988.


  作者简介:李祖林(1966-),男,硕士,讲师,主要从事自动检测技术、智能控制方面的研究。





文章关键词: 控制器
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