任捷　王超　孫哲

摘要：介紹熱風爐的工藝特點，闡述熱風爐燃燒控制系統(tǒng)的設計思想及設計步驟，建立熱風爐模糊自適應控制模型。利用MATLAB中的Simulink對控制系統(tǒng)進行仿真試驗，結果表明：模糊自適應控制策略能夠取得良好的控制效果。

關鍵詞：熱風爐；模糊自適應控制；快速跟隨性；仿真；模型

中圖分類號：TP273.3 文獻標識碼：A 文章編號：1674-1161（2014）04-0045-03

熱風爐是高爐鼓風的加熱設備，是高爐煉鐵生產過程中的重要設備之一，它承擔著將燃燒煤氣所產生的熱量傳遞到高爐鼓風的關鍵作用。根據熱風爐的實際情況，詳細描述基于模糊自適應的熱風爐燃燒控制系統(tǒng)的設計，在Sinulink仿真時運用S函數實現(xiàn)模糊自適應控制器和系統(tǒng)快速跟隨特性，并在此基礎上對控制算法進行仿真研究。

1 熱風爐模糊自適應控制系統(tǒng)設計

1.1 模糊自適應控制系統(tǒng)的設計

在快速加熱期，使拱頂溫度盡快達到給定值。當拱頂溫度接近拱頂控制溫度時，平穩(wěn)過渡；當廢氣溫度上升到上限（廢氣管理溫度）時，停止加熱。選取加熱期拱頂溫度的偏差e及其偏差變化率ec作為模糊控制器輸入量，輸出控制量為u，即煤氣流量。當拱頂溫度偏大，且有繼續(xù)增大的趨勢時，減少煤氣流量；當拱頂溫度較大，但速率的變化為負時，保持流量不變；當拱頂溫度偏低，且有繼續(xù)減小的趨勢時，適當增加煤氣流量。系統(tǒng)應隨生產條件的變化自動調整相關參數。熱風爐拱頂溫度控制系統(tǒng)結構如圖1所示。

1.2 模糊自適應控制模型的設計

1.2.1 模糊控制器參數的選擇

1） 輸入、輸出隸屬函數的選擇。模糊控制器均采用“標準”二維模糊控制器形式，即二輸入、一輸出。變量模糊集論域均為[-6，6]，采用常用的三角形隸屬函數。

2） 輸入、輸出變量論域及各增益系數的選擇。偏差增益系數Ke的大小對系統(tǒng)的動態(tài)性能影響很大。Ke較大時，系統(tǒng)上升較快，超調量也較大，過渡過程較長。模糊控制器采用增量輸出的方式，因為模糊集論域為[-6，6]，最大增量值為6Ku（Ku為模糊控制器輸出增益系數）?？刂屏縰1（t）的實際論域為[0，11]，其最大值為11，最大增量Δu1（kT）一般是u1（kT）最大值的百分位，如選Δu1（kT）為11×2%=0.22，那么Ku的初選值為Ku=0.037。

1.2.2 模糊逆模型參數的選擇 實際上，模糊逆模型的形式與直接模糊控制器（指系統(tǒng)閉環(huán)內所采用的模糊控制器）完全一樣。模糊逆模型中的模糊控制器采用“標準”形式，即二輸入、一輸出。變量模糊集論域均為[-6，6]，采用常用的三角形隸屬函數。選擇參數時，首先初步確定出模糊逆模型的yke，ykc及yku的值，然后集中在增益系數yku的調整上（yku稱為自適應系數），調整方法類似于傳統(tǒng)自適應控制器。本文選擇yku=1。

2 仿真與分析

2.1 與直接模糊控制方法的比較

3 結論

本試驗根據熱風爐的工藝特點和燃燒特性，設計一種適用于熱風爐燃燒控制的模糊自適應控制策略，建立了熱風爐模糊自適應控制模型，分析模糊自適應控制模型的選擇和逆模型的建立方法。仿真結果表明：模糊自適應控制策略能夠取得良好的控制效果，并實現(xiàn)系統(tǒng)的快速跟隨性。

參考文獻

[1] 馬竹梧.高爐熱風爐全自動控制專家系統(tǒng)[J].控制工程，2002，9（4）：52-57.

[2] 黃兆軍，樓生強，李鋼，等.漣鋼5#高爐熱風爐燃燒的智能控制[J].冶金自動化，2002（4）：38-40.

[3] 汪光陽，胡偉莉.專家模糊控制系統(tǒng)在熱風爐燃燒過程的應用[J].工業(yè)儀表與自動化，2005（1）：17-19.

Abstract： The study and application of a kind of fuzzy adaptive controller is discussed based on the technical characteristic of hot blast stove in the blast furnace system. The model of fuzzy adaptive control used in hot blast stove is established. Simulation experiments were conducted on the control system using Simulink of MATLAB. The simulation results prove that the strategy of fuzzy adaptive control can achieve the better control effect.

Key words： hot blast stove； fuzzy adaptive control； speedy following； simulation； model

摘要：介紹熱風爐的工藝特點，闡述熱風爐燃燒控制系統(tǒng)的設計思想及設計步驟，建立熱風爐模糊自適應控制模型。利用MATLAB中的Simulink對控制系統(tǒng)進行仿真試驗，結果表明：模糊自適應控制策略能夠取得良好的控制效果。

關鍵詞：熱風爐；模糊自適應控制；快速跟隨性；仿真；模型

中圖分類號：TP273.3 文獻標識碼：A 文章編號：1674-1161（2014）04-0045-03

熱風爐是高爐鼓風的加熱設備，是高爐煉鐵生產過程中的重要設備之一，它承擔著將燃燒煤氣所產生的熱量傳遞到高爐鼓風的關鍵作用。根據熱風爐的實際情況，詳細描述基于模糊自適應的熱風爐燃燒控制系統(tǒng)的設計，在Sinulink仿真時運用S函數實現(xiàn)模糊自適應控制器和系統(tǒng)快速跟隨特性，并在此基礎上對控制算法進行仿真研究。

1 熱風爐模糊自適應控制系統(tǒng)設計

1.1 模糊自適應控制系統(tǒng)的設計

在快速加熱期，使拱頂溫度盡快達到給定值。當拱頂溫度接近拱頂控制溫度時，平穩(wěn)過渡；當廢氣溫度上升到上限（廢氣管理溫度）時，停止加熱。選取加熱期拱頂溫度的偏差e及其偏差變化率ec作為模糊控制器輸入量，輸出控制量為u，即煤氣流量。當拱頂溫度偏大，且有繼續(xù)增大的趨勢時，減少煤氣流量；當拱頂溫度較大，但速率的變化為負時，保持流量不變；當拱頂溫度偏低，且有繼續(xù)減小的趨勢時，適當增加煤氣流量。系統(tǒng)應隨生產條件的變化自動調整相關參數。熱風爐拱頂溫度控制系統(tǒng)結構如圖1所示。

1.2 模糊自適應控制模型的設計

1.2.1 模糊控制器參數的選擇

1） 輸入、輸出隸屬函數的選擇。模糊控制器均采用“標準”二維模糊控制器形式，即二輸入、一輸出。變量模糊集論域均為[-6，6]，采用常用的三角形隸屬函數。

2） 輸入、輸出變量論域及各增益系數的選擇。偏差增益系數Ke的大小對系統(tǒng)的動態(tài)性能影響很大。Ke較大時，系統(tǒng)上升較快，超調量也較大，過渡過程較長。模糊控制器采用增量輸出的方式，因為模糊集論域為[-6，6]，最大增量值為6Ku（Ku為模糊控制器輸出增益系數）。控制量u1（t）的實際論域為[0，11]，其最大值為11，最大增量Δu1（kT）一般是u1（kT）最大值的百分位，如選Δu1（kT）為11×2%=0.22，那么Ku的初選值為Ku=0.037。

1.2.2 模糊逆模型參數的選擇 實際上，模糊逆模型的形式與直接模糊控制器（指系統(tǒng)閉環(huán)內所采用的模糊控制器）完全一樣。模糊逆模型中的模糊控制器采用“標準”形式，即二輸入、一輸出。變量模糊集論域均為[-6，6]，采用常用的三角形隸屬函數。選擇參數時，首先初步確定出模糊逆模型的yke，ykc及yku的值，然后集中在增益系數yku的調整上（yku稱為自適應系數），調整方法類似于傳統(tǒng)自適應控制器。本文選擇yku=1。

2 仿真與分析

2.1 與直接模糊控制方法的比較

3 結論

本試驗根據熱風爐的工藝特點和燃燒特性，設計一種適用于熱風爐燃燒控制的模糊自適應控制策略，建立了熱風爐模糊自適應控制模型，分析模糊自適應控制模型的選擇和逆模型的建立方法。仿真結果表明：模糊自適應控制策略能夠取得良好的控制效果，并實現(xiàn)系統(tǒng)的快速跟隨性。

參考文獻

[1] 馬竹梧.高爐熱風爐全自動控制專家系統(tǒng)[J].控制工程，2002，9（4）：52-57.

[2] 黃兆軍，樓生強，李鋼，等.漣鋼5#高爐熱風爐燃燒的智能控制[J].冶金自動化，2002（4）：38-40.

[3] 汪光陽，胡偉莉.專家模糊控制系統(tǒng)在熱風爐燃燒過程的應用[J].工業(yè)儀表與自動化，2005（1）：17-19.

Abstract： The study and application of a kind of fuzzy adaptive controller is discussed based on the technical characteristic of hot blast stove in the blast furnace system. The model of fuzzy adaptive control used in hot blast stove is established. Simulation experiments were conducted on the control system using Simulink of MATLAB. The simulation results prove that the strategy of fuzzy adaptive control can achieve the better control effect.

Key words： hot blast stove； fuzzy adaptive control； speedy following； simulation； model

摘要：介紹熱風爐的工藝特點，闡述熱風爐燃燒控制系統(tǒng)的設計思想及設計步驟，建立熱風爐模糊自適應控制模型。利用MATLAB中的Simulink對控制系統(tǒng)進行仿真試驗，結果表明：模糊自適應控制策略能夠取得良好的控制效果。

關鍵詞：熱風爐；模糊自適應控制；快速跟隨性；仿真；模型

中圖分類號：TP273.3 文獻標識碼：A 文章編號：1674-1161（2014）04-0045-03

熱風爐是高爐鼓風的加熱設備，是高爐煉鐵生產過程中的重要設備之一，它承擔著將燃燒煤氣所產生的熱量傳遞到高爐鼓風的關鍵作用。根據熱風爐的實際情況，詳細描述基于模糊自適應的熱風爐燃燒控制系統(tǒng)的設計，在Sinulink仿真時運用S函數實現(xiàn)模糊自適應控制器和系統(tǒng)快速跟隨特性，并在此基礎上對控制算法進行仿真研究。

1 熱風爐模糊自適應控制系統(tǒng)設計

1.1 模糊自適應控制系統(tǒng)的設計

在快速加熱期，使拱頂溫度盡快達到給定值。當拱頂溫度接近拱頂控制溫度時，平穩(wěn)過渡；當廢氣溫度上升到上限（廢氣管理溫度）時，停止加熱。選取加熱期拱頂溫度的偏差e及其偏差變化率ec作為模糊控制器輸入量，輸出控制量為u，即煤氣流量。當拱頂溫度偏大，且有繼續(xù)增大的趨勢時，減少煤氣流量；當拱頂溫度較大，但速率的變化為負時，保持流量不變；當拱頂溫度偏低，且有繼續(xù)減小的趨勢時，適當增加煤氣流量。系統(tǒng)應隨生產條件的變化自動調整相關參數。熱風爐拱頂溫度控制系統(tǒng)結構如圖1所示。

1.2 模糊自適應控制模型的設計

1.2.1 模糊控制器參數的選擇

1） 輸入、輸出隸屬函數的選擇。模糊控制器均采用“標準”二維模糊控制器形式，即二輸入、一輸出。變量模糊集論域均為[-6，6]，采用常用的三角形隸屬函數。

2） 輸入、輸出變量論域及各增益系數的選擇。偏差增益系數Ke的大小對系統(tǒng)的動態(tài)性能影響很大。Ke較大時，系統(tǒng)上升較快，超調量也較大，過渡過程較長。模糊控制器采用增量輸出的方式，因為模糊集論域為[-6，6]，最大增量值為6Ku（Ku為模糊控制器輸出增益系數）?？刂屏縰1（t）的實際論域為[0，11]，其最大值為11，最大增量Δu1（kT）一般是u1（kT）最大值的百分位，如選Δu1（kT）為11×2%=0.22，那么Ku的初選值為Ku=0.037。

1.2.2 模糊逆模型參數的選擇 實際上，模糊逆模型的形式與直接模糊控制器（指系統(tǒng)閉環(huán)內所采用的模糊控制器）完全一樣。模糊逆模型中的模糊控制器采用“標準”形式，即二輸入、一輸出。變量模糊集論域均為[-6，6]，采用常用的三角形隸屬函數。選擇參數時，首先初步確定出模糊逆模型的yke，ykc及yku的值，然后集中在增益系數yku的調整上（yku稱為自適應系數），調整方法類似于傳統(tǒng)自適應控制器。本文選擇yku=1。

2 仿真與分析

2.1 與直接模糊控制方法的比較

3 結論

本試驗根據熱風爐的工藝特點和燃燒特性，設計一種適用于熱風爐燃燒控制的模糊自適應控制策略，建立了熱風爐模糊自適應控制模型，分析模糊自適應控制模型的選擇和逆模型的建立方法。仿真結果表明：模糊自適應控制策略能夠取得良好的控制效果，并實現(xiàn)系統(tǒng)的快速跟隨性。

參考文獻

[1] 馬竹梧.高爐熱風爐全自動控制專家系統(tǒng)[J].控制工程，2002，9（4）：52-57.

[2] 黃兆軍，樓生強，李鋼，等.漣鋼5#高爐熱風爐燃燒的智能控制[J].冶金自動化，2002（4）：38-40.

[3] 汪光陽，胡偉莉.專家模糊控制系統(tǒng)在熱風爐燃燒過程的應用[J].工業(yè)儀表與自動化，2005（1）：17-19.

Abstract： The study and application of a kind of fuzzy adaptive controller is discussed based on the technical characteristic of hot blast stove in the blast furnace system. The model of fuzzy adaptive control used in hot blast stove is established. Simulation experiments were conducted on the control system using Simulink of MATLAB. The simulation results prove that the strategy of fuzzy adaptive control can achieve the better control effect.

Key words： hot blast stove； fuzzy adaptive control； speedy following； simulation； model