分解炉温度专家控制系统

1、中图分类号：TP273 论文编号：HBLH2013-1092U D C： 密级： 公 开 硕 士 学 位 论 文分解炉温度专家控制系统作者姓名：董彬学科名称：控制工程 研究方向： 过程控制学习单位：河北联合大学 学习时间: 3年 提交日期: 2013年6月 3日申请学位类别：工程硕士导师 姓名：马翠红 教授 单位：河北联合大学 电气工程学院林玉泉 高工 单位：冀东水泥股份有限公司 技术开发中心论文评阅人：匿 名 单位： 匿 名 单位： 论文答辩日期：2013年9月22日 答辩委员会主席：赵春祥 研究员关 键 词：分解炉；专家控制；可编程序控制器 唐山 河北联合大学 2013年9月Tempera

2、ture Expert Control System over Decomposing FurnaceDissertation Submitted toHebei United Universityin partial fulfillment of the requirementfor the degree ofMaster of Engineeringby Dong Bin(Control Engineering)Supervisor:Professor Ma Cuihong Lin YuquanSeptember, 2013独创性说明本人郑重声明：所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究

3、工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写的研究成果，也不包含为获得河北联合大学以外其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。论文作者签名： 日期： 年 月 日关于论文使用授权的说明本人完全了解河北联合大学有关保留、使用学位论文的规定，即：已获学位的研究生必须按学校规定提交学位论文，学校有权保留、送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以将学位论文的全部或部分内容采用影印、缩印或编入有关数据库进行公开、检索和交流。论文密级： 公开； 保密（至 年 月）(

4、保密论文在解密后遵守此规定)。作者签名： 导师签名： 签字日期： 年 月 日 签字日期： 年 月 日摘 要摘要新型干法水泥预分解技术即在预热器与回转窑之间增设分解炉，水泥生料有超过90的碳酸盐预分解是在分解炉中完成的，对分解炉温度的稳定和优化控制是保证正常分解的充分必要条件。水泥生料成分的多样性和热变换的持续性，决定了分解炉的温度控制是一个非线性的复杂控制对象，影响它的外部因素很多，且各个因素之间存在耦合和不确定性，所以分解炉动态稳定控制一直是一个难以解决的问题。研究工作以分解炉为被控对象，主要内容由两个部分组成。首先，通过分析研究，选择分解炉出口温度为检测量、喂煤量为控制量组成模糊控制器，实

5、现了水泥分解炉的智能控制，并将生料喂料量等其它影响因素作为辅助参数对控制结果进行必要的修正。其次，基于神经网络的烟气含氧量预测补偿。实际生产中采用的气体分析仪测量含氧量进行控制的方法反应速度很慢，为解决这一问题课题采用了BP型神经网络来建立预测模型，对燃料流量和烟气含氧量之间的映射关系进行非线性辨识，并且使用多层前馈神经网络构建非线性优化控制器，对分解炉内的氧气含量进行预测补偿。为了验证课题研究方法的可行性，在最后结合某水泥生产线分解炉的实际运行参数对课题中提出的控制算法进行了实验，并和常规PID控制的控制效果进行比较，证明了课题所提出的专家控制比传统的控制方式具有优越性。图 25幅；表1个；

6、参62篇。关键词：分解炉；专家控制；可编程序控制器分类号：TP273 AbstractNSP cement precalcining technology namely decomposing furnace is created between the preheater with rotary kiln. The cement slurry is more than 90% of the carbonate precalcination which is done in the middle of decomposing furnace, the stability and optimal

7、 control of temperature of decomposing furnace. It is necessary and sufficient to assure the normal decomposition. The diversity of cement raw material composition and thermal transformation continued, decided decomposing furnace temperature control is a complex nonlinear control object, which affec

8、ted by a lot of external factors, and the coupling and uncertainty among the factors, so the dynamic stability control of decomposing furnace has been a difficult problem to solve.Research work focus on decomposition furnace as the controlled object. It can be classified into two parts. First of all

9、, through the analysis and research, selecting the exit temperature of decomposing furnace is detected. The coal feeding amount to control the amount of the fuzzy controller, realize the intelligent control of decomposition furnace, raw meal feeding rate and other factors as the auxiliary parameter

10、to control the results to make necessary correction. Secondly, flue gas oxygen content predictive control is based on neural network. Used in the process of the reaction speed of gas analyzer measurement of oxygen is slow. In order to solve this problem type, BP neural network is adopted to establis

11、h the prediction model. The fuel flow and flue gas oxygen content help to identify the mapping nonlinear, and use multilayer feedforward neural network to construct nonlinear optimal controller, to control the oxygen content.To verify the research, the author uses some actual running parameters of d

12、ecomposing furnace carries on the simulation experiment, simulate the control algorithm in this paper and compare effect with traditional control method. The result proved that the proposed expert control system is better than the traditional control method.Figure25; Table1;Reference 62Keywords: dec

13、omposing furnace ,export control,plcChinese books catalog: TP273- III -目 次目次引言1第1章 绪论21.1 课题的背景和意义21.2 分解炉的工艺特点31.2.1 水泥生产工艺简介31.2.2 预分解窑系统概述31.2.3 分解炉预分解技术原理41.3 分解炉的工况分析51.3.1 分解炉的功能特性51.3.2 影响分解炉变化的主要因素51.3.3 分解炉大滞后特点分析61.3.4 分解炉工况分析71.3.5 分解炉控制变量的选取及其数学模型81.4 分解炉控制技术的研究动态8第2章 基于分解炉模式的专家控制102.1 专

14、家控制概述102.1.1 专家系统的起源与发展102.1.2 专家系统的一般结构112.1.3 专家系统的知识表示和获取122.1.4 专家控制系统的工作原理162.1.5 专家控制系统的基本结构172.1.6 专家控制器的设计原则202.2 分解炉温度模糊专家控制器的设计212.2.1 分解炉温度模糊专家控制212.2.2 模糊化232.2.3 规则库242.2.4 模糊推理252.2.5 清晰化25第3章烟气含氧量的神经网络预测263.1 神经网络预测控制263.1.1 人工神经网络的简介263.1.2 使用的网络结构273.1.3经典增量式数字 PI D控制算法283.1.4BP神经网络

15、整定 PI D参数293.2 基于神经网络的模型预测控制31第4章控制算法的现场应用354.1水泥生产线自动化系统划分354.2 自动化系统软硬件简介364.2.1 PLC系统简介364.2.2 人机界面简介374.2.3 水泥厂自动化系统简介374.3自动化系统网络结构及网络协议384.3.1 自动化系统网络结构384.3.2 自动化系统网络协议424.4 现场实现454.4.1 DCS部分数据处理454.4.2 DCS部分数据传输464.4.3模糊算法应用48结论与展望50参考文献51致 谢54导师简介55企业导师简介55作者简介56学位论文数据集57引 言引言新型干法水泥生产工艺过程中主

16、要的热工设备就是分解炉，它不仅仅是一个燃烧炉，同时也是一个化工反应装置，具有燃料燃烧、气固热交换和碳酸盐分解等多种功能。分解炉承担的着气固输送、混合、分散、换热等十分艰巨的物理化学任务，并且伴随颗粒大小、气固流量、温度、压力等因素的复杂变化，而所有上述功能和变化又彼此制约且相互作用，这就使得分解炉内的物理化学过程十分复杂。因此，对分解炉的开发和研究工作是十分艰巨的。也正是这种复杂性使得传统的研究方法受到严峻的挑战，从而选择先进的研究方法就显得尤为重要。众所周知，分解炉是一个典型的非线性、强耦合的复杂控制对象，其精确的数学模型难以建立，常规控制算法也很难获得满意的效果。所以，研究并实现水泥烧成过

17、程智能控制系统，对进一步提高水泥烧成过程自动化水平具有重要意义。论文在分析与总结国内外同行业水泥分解炉温度控制技术研究现状的基础上，对分解炉的结构及内部燃烧机理进行了充分的研究，确定了三次风量、煤粉流量和生料流量的波动是影响分解炉温度变化的主要因素，定性地给出了这些影响因素与分解炉温度之间的关系，将专家控制系统应用到分解炉温度的控制当中，提高了控制精度和熟料燃烧质量，节约了资源，具有一定的学术理论研究价值和工程实用价值。基于算法的结果并结合冀东水泥滦县有限公司二期工程4000t/d 新型干法水泥生产线（带9000kW 余热发电）项目的实际情况，下位采用美国 AB 公司的ControlLogix

18、 系列产品，上位采用 Rockwell 的FactoryTalk View Site Edition 组态软件，进行编程实现。- 1 -河北联合大学硕士学位论文第1章 绪论1.1 课题的背景和意义中国改革开放以来，水泥工业迅速发展，1978年全国水泥产量6500万吨，1985年达到1.46亿吨，并跃居世界首位；2002年水泥产量达7.25亿吨，占世界水泥总产量近40；2010年全国水泥产量达到18.68 亿吨，产量占比全球50%以上。我国水泥产量已连续23年保持世界第一。随着新型干法工艺的快速发展，到2020年，我国新型干法水泥占总产量的比重将超过801。现在，国际水泥工业以新型干法预分解技术

19、为核心，将现代科学技术和工业生产的最新成果广泛用于水泥生产的全过程，形成了一套具有现代高科技特征和符合优质、高效、节能、环保要求以及大型化、自动化的现代水泥生产方法。工业发达国家水泥工业当今的特点就是水泥装备大型化、生产过程自动化、实现产品高质量。20世纪90年代以后国际水泥工业又出现了水泥生态化的高潮，即从可持续发展角度开发工业废弃物及城市垃圾等再循环利用技术。因此可以说世界水泥技术发展趋势是以节约能源、节省资源和环境保护为中心，进行清洁生产和高效集约化生产，加强水泥生态化技术研究与开发，逐步减少天然资源和天然能源的消耗，最大程度减少环境污染，最大限度接收消纳工业废弃物和城市垃圾等，使水泥工

20、业达到与环境友好、相容、和谐、共存2,3。如何在现有工艺设备不变的前提下，以尽可能少的投入来达到最大量的产出，是同国家提出的建立节约型社会和循环经济一致的。当前我国水泥工业的发展方向就是以预分解技术改进传统的水泥生产方式，预分解系统的核心部分是分解炉，它承担了预分解窑系统中煤粉燃烧、气固换热和碳酸盐分解任务。碳酸盐的分解率是制约水泥质量的重要因素，而它的有效分解需要一个相对稳定的温度，因此分解炉的温度控制对整个预分解系统的热力稳定是至关重要的。因此，分解炉结构设计和控制的关键问题就是对生料与燃料能否在分解炉内充分分散、混合和均布，燃料能否在分解炉内迅速完全燃烧并将热量及时传递给物料等问题。由于

21、生料成分的多样性和热变换的持续性，分解炉的温度控制是一个非线性的复杂控制对象，影响它的外部因素很多，且各个因素之间存在耦合和不确定性，系统的被控模型很难建立，这些一直是分解炉动态稳定控制中难以解决的问题。1.2 分解炉的工艺特点1.2.1 水泥生产工艺简介新型干法水泥生产是以悬浮预热和窑外分解技术为核心，与其它窑型相比有如下特点：生料在窑外预分解系统内以悬浮态快速完成生料预热和碳酸盐分解过程，入窑生料分解率高，系统热工制度稳定，回转窑热负荷低，有利于显著提高窑单位容积产量，同时也便于充分回收利用窑尾废气余热，提高热利用效率，废气中有害的NO含量也可显著降低等4。水泥企业生产的工艺流程由以下几部

22、分组成：原料（石灰石和煤）破碎、生料制备、熟料煅烧、窑头冷却、煤粉制备、水泥粉磨和水泥包装。在新型干法水泥的生产过程中，水泥预分解窑是熟料煅烧的重要环节，是一种新型的水泥回转窑。该系统主要由预热器、分解炉、回转窑、和篦冷机四部分组成，在水泥熟料锻烧过程中这四部分是相互依存、不可分割的。新型干法水泥生产常采用五级预热旋风预热器，生料粉经过一级、二级、三级、四级旋风预热器加热变为热生料粉，又经分解炉吸热分解后随气流进入到五级旋风预热器，在五级旋风预热器内进行气固分离后，已分解的生料粉入窑，此时生料的分解率一般控制在90左右，气体由排气管进入四级旋风预热器中，依次向上进入到三级、二级、一级旋风预热器

23、中，和物料充分混合加热。生料在分解炉中分解所需热量一部分是由加入分解炉的煤粉燃烧提供，分解炉所需助燃空气部分来自冷却机排出的气体，由管道送来，我们称之为三次风，温度在700oC850oC；另一部分是来自窑尾烟室的气体。预分解的生料经过分解炉分解为90左右的熟料后进入到回转窑。由于窑体倾斜放置（窑尾高窑头低）且不断旋转，使得预分解的生料不断向窑头运动，在窑内被高温逆向流动的气体加热而烧成熟料，最后从窑头罩下端落入篦冷机，冷却后经提升机入熟料库。熟料回转窑的助燃空气由一次风和二次风提供，煤粉剧烈燃烧提供的热量可使烧成带的煅烧温度达到1500 oC左右。图1为水泥生产工艺流程。1.2.2 预分解窑系

24、统概述预分解窑也称窑外分解窑，就是在悬浮预热器和回转窑之间加一个分解炉。第一台预分解窑自1971年问世以来，由于其优良的性能在全世界范围内得到迅速推广。目前预分解窑的技术非常成熟，已成为淘汰水泥落后工艺的标志。就其技术本身来讲，预分解窑已不是某个单项设备，而是由悬浮预热器、分解炉、回转窑、篦冷机等组成的一个预分解窑系统。图1 水泥生产工艺流程Fig.1 Cement production process1.2.3 分解炉预分解技术原理预分解窑是当代水泥工业用于煅烧水泥熟料的最先进的工艺装备。具有高效、优质、低耗等一系列优良性能。它的诞生和发展代表着国家水泥工业的先进水平，同各种类型水泥窑相比，

25、预分解窑的特点主要有以下三个方面。一是在结构方面，它是在悬浮预热窑的悬浮预热器与回转窑之间，增设了一个分解炉，承担了原来回转窑内进行硅酸盐分解任务；二是热工方面，分解炉石预分解窑系统的第二热源，将传统上全部由窑头加入燃料的做法，改变为少部分从窑头加入，大部分从分解炉内加入，从而改善了窑系统内的热力分布格局；三是工艺方面，熟料煅烧过程中耗热最多的硅酸盐分解过程，移至分解炉内进行之后，由于燃料与生料混合均匀，燃料燃烧热及时传递给物料，使燃烧、换热及硅酸盐分解过程都得到优化，使熟料煅烧工艺更臻完善。1.3 分解炉的工况分析1.3.1 分解炉的功能特性悬浮预热技术是窑外分解技术的基础，而窑外分解技术则

26、是悬浮预热技术的进一步发展。预分解系统是由分解炉系统和五级旋风预热器系统构成。分解炉是预分解系统中十分重要的设备，它承担预分解系统中繁重的燃料燃烧、气固换热和碳酸盐分解任务。这些任务能否在高效状态下顺利完成，主要取决于生料与燃料能否在炉内很好的分散、混合和布均；燃料能否在炉内完全燃烧，并把燃烧热及时地传递给物料；生料中的硅酸盐能否顺利的吸热、分解；逸出CO2能否及时排出。以上这些要求能否达到，在很大程度上取决于炉内气、固流动方式，即炉内流场的合理组织。预分解系统的出现及其发展，把现代水泥工业生产推进到一个崭新的阶段。众所周知，在熟料煅烧过程中，生料组分中含量最多、热耗量最大的碳酸盐分解过程，对

27、湿法窑及传统干法窑来讲，全部在窑内以堆积状态进行，入窑生料碳酸盐分解率可达到3050；而立波尔窑及旋风预热器窑则相当于一部分移到窑外，其碳酸盐分解过程大部分在预热器及分解炉内以悬浮状态高效迅速完成，分解率可达90以上。从而实现了回转窑的生产能力以倍数增长。1.3.2 影响分解炉变化的主要因素通过分析分解炉内部生料和煤粉的燃烧机理，并结合操作人员经验的总结，不难发现煤粉流量的波动、生料流量的波动和三次风量的波动是影响分解炉温度变化的主要因素。1)煤粉流量的波动。生产实践表明，在入分解炉空气量保持不变的前提下，适当增加煤粉的流量，分解炉内温度会随之升高；反之，若减少煤粉的流量，分解炉内温度会随之下

28、降。但当输入过量的煤粉时，未燃烧尽的煤粉就会进入到最下一级旋风筒内继续燃烧，使得旋风筒下部温度比分解炉出口温度还要高，在这种情况下，废气中CO含量高，还原气氛重，引起旋风筒椎体结皮堵塞，而分解炉温度实际并不高，结果入窑物料碳酸盐分解率较低，熟料产量、质量下降。由此可见，煤粉在分解炉内的燃烧存在一个临界工作点。在临界工作点之前，煤粉燃烧所释放的热量随着喂煤量的增加而增加，在临界点之后，释放的热量随着喂煤量的增加而减少。实践证明，连续准确地对窑系统进行喂煤，是稳定窑的热工制度、降低煤耗、保证设备安全运转的关键因素5。2)分解炉生料流量的波动。由预分解窑的工艺流程可知，生料粉末在很短的时间内在各级预

29、热器中与热气流充分混合，进行热交换，经四级旋风预热器进入分解炉。而且，当生料瞬时流量过大时，会使分解炉内温度下降；反之，当生料瞬时流量过小时，会使分解炉内温度上升。3)入分解炉三次风量的波动。分解炉的三次风来自于篦冷机，通过风管送入分解炉，为煤粉燃烧提供充足的氧气。每根风管送入的风量由风管上装的电动执行器来控制，三次风风门开度变化对分解炉内燃烧状况的影响较大。三次风风温高或者风量大都会使分解炉中的物料温度升高。其他重要因素：最末一级旋风简的出口温度可以表征分解炉内煤粉和生料是否充分燃烧。正常情况下，煤粉在分解炉完全燃烧时，分解炉的出口温度会高于最末一级旋风筒下部及其物料的温度；若是分解炉内煤粉

30、的燃烧速度慢，煤粉燃烧不完全，则未完全燃烧的煤粉在旋风筒内继续燃烧，此时会使最末一级旋风筒下部及物料的温度比分解炉出口温度高。1.3.3 分解炉大滞后特点分析大时滞特性是所有类型分解炉共有的特点。分解炉的滞后特性主要是指当分解炉出口的温度需要改变时，从改变喂煤量开始直到分解炉出口温度相应变化为止的这段滞后时间。其滞后的原因非常复杂，在这里将从其两个大的方面进行考虑6。1)煤粉的输送煤粉作为燃料是分解炉的重要热源，煤粉的传输过程会对分解炉的滞后起到很大的作用。从煤磨制备的煤粉进入煤粉仓，经煤粉计量称和罗茨风机输送至窑头及分解炉煤粉燃烧器。从煤粉仓到分解炉喷煤管的距离，也就是煤粉输送的长度是决定分

31、解炉大滞后特性的关键因素。这一距离是随着各个水泥生产线自身条件的不同而不同的。例如，我公司1#线煤粉仓和窑头相距很近、距分解炉则较远，而2#线煤粉仓距分解炉较近、距窑头却较远。因此，煤粉的传输距离的长短是引起分解炉大时滞的一个重要因素。2)分解炉内物料的分解过程分解炉的主要作用是使炉内燃料充分燃烧并将热量传递给生料使碳酸钙分解。燃料应尽量在分解炉内燃尽，否则会出现炉内热量不足。当前国内有很多水泥生产线因生料粉、煤粉在分解炉内停留时间过短，造成煤粉没有完全燃烧。多数分解炉中喷入煤的燃烧率小于90，生料分解率低，未燃尽的燃料进入后面的旋风预热器(多为第五级预热器)燃烧，造成第五级预热器温度比分解炉

32、还高，即我们通常所称的温度倒挂现象，其结果使预热器结皮、堵塞，严重影响预热器系统的可靠运转。经测定，固体颗粒的停留时间应比气体长45倍，而且不管炉内物料分布是否均匀，CaO晶核的形成和CaCO的分解都需要一定时间，大概为515s。因此，煤粉和生料在分解炉内的停留时间也会引起分解炉的大滞后。1.3.4 分解炉工况分析在水泥生产工艺中，连续而准确地对分解炉进行喂煤，是稳定预分解窑系统的热工制度、降低煤耗、保证系统安全运转的关键因素。分解炉喂煤量与生料喂料量密切相关，当生料喂料量变化时，烧成系统温度也会随之发生变化，此时需要对分解炉的喂煤量进行改变，调整因喂料量变化引起的温度波动，使分解炉达到新的平

33、衡。即使在生料喂料量稳定的情况下，由于旋风预热器工况的波动，也会使进入分解炉的生料量发生改变。另外，原料和燃料中的有害成分，如硫、氯、碱等凝聚于生料颗粒表面，在较高温度下产生液相，遇到温度较低的设备和管道或漏风的周围很容易形成结皮，加上防堵吹风装置没有及时进行排解，形成堵塞，这样就减小了物料通过的面积，造成入分解炉生料量的变化。分解炉温度控制中要保证煤的喂料量稳定和设备的运转稳定，保证生产和产品质量的顺利实现。煤粉品质的变化也会引起分解炉工况不稳定。因为不同种类、不同产地的煤，其热值和燃烧特性，即化学反应特性差异很大，因此对分解炉影响也很大，而且煤粉在分解炉完全燃烧的程度与煤粉的质量有很大关系

34、。为确保煤粉的充分燃烧，三次风量波动的影响也很重要。若三次风量偏小，预热器内物料悬浮不起来，达不到充分热交换的目的，且容易发生窜料等现象，影响炉内煤粉的燃烧和生料的碳酸钙分解；若三次风量过大，易造成窑内通风不畅，甚至造成窑尾缩口处因风速低而塌料，而且分解炉出口废气量的增大，会导致系统煤耗、电耗的增加。因此，分解炉的工况十分复杂，若要实现对分解炉达到智能控制的目的，必须先对其工况进行深入地分析。1.3.5 分解炉控制变量的选取及其数学模型对分解炉来说，在完成对预分解窑系统的热工整定后，入分解炉的三次风电动执行器开度很少调整，通常设为恒定值，因此可不予考虑；窑产量稳定后，在温度影响因素中，生料流量

35、在分解炉部分为不可控制量，可以把它作为干扰因素考虑，在实际生产中，一般不调生料喂料量，而主要通过微调喂煤量来控制分解炉出口温度，以保证整个系统的稳定。因此论文考虑通过控制喂入分解炉的煤粉量，使分解炉的温度在生料量波动的影响下仍保持在合理的范围内。通常在正常运行状态下，假设除喂煤量外其它工况保持不变，分解炉作为典型的热工过程可近似用一阶惯性加纯滞后环节来表示，即喂煤量与分解炉出口温度的关系可以用带滞后的一阶惯性环节近似描述，如式(1)，其传递函数为 (1)式中：时间常数，稳态增益， 模型的纯滞后时间。实际运行中，生产流量的波动和其它工况的变化较大时，使式中的参数、在一定范围内变化。1.4 分解炉

36、控制技术的研究动态用计算机构成的水泥分解炉运行参数自动检测和温度控制系统的可靠性和控制功能已被人们所肯定。历经多年的发展和完善，水泥分解炉温度控制问题的研究已经取得了一定的成果。国内目前水泥厂对分解炉的温度控制主要采用手动控制，也有部分采用传统PID控制，极少部分采用国外的预分解智能控制系统模糊控制、神经网络控制等。美国SRENGANNTHAN等人应用模糊逻辑算法设计了一种鲁棒控制器，应用于分解炉的温度控制中7。TTOMOHIRO设计了模糊识别系统，并将它应用于分解炉模型建立与控制之中8；ROLF ISERMANN设计了一种分解炉温度的数字控制系；HIROSHI ASAYAMA等人将模糊技术应

37、用于水泥预分解炉温度控制系统中，取得很好的控制效果9。国外专业的水泥设备商在分解炉温度控制上的产品主要有：西门子水泥行业专用软件CEMAT软件系统，CEMAT是一个集成化的标准软件，具有多个专门用于水泥工厂过程控制的功能块，其中包括单独的预分解控制模块，可以很方便地完成工程组态和参数设置10；ABB IndustriallT ExpertOptimizerTM系统，其集成了模糊、神经网络等智能控制模块11；丹麦Smith公司的预分解模糊控制器，将工人操作经验总结成模糊控制规则，从而利用计算机进行有效的控制12；美国Pavilion Technologies公司的Pavilion8，Pavili

38、on8利用模型预测控Model Predictive Control(MPC)来实现对分解炉温度的建模和控制13。国内，浙江大学孟睿等人以Honeywell公司的控制组态软件ControlBuilder为平台，提出了一种以现有组件编写先进控制策略的方法来进行炉温控制14。浙江大学徐德等人利用线性神经元参数自学习PID控制和前馈控制，通过Control Build编制成控制模块，下载到底层控制器，实现分解炉温度控制15。浙江大学姚维研究了模糊控制技术在水泥回转窑分解炉温度控制中的应用，并讨论了水泥回转窑生产过程DCS系统的总体结构和应用软件开发16。合肥水泥研究设计院王德富等人研究了多模式模糊逻

39、辑控制算法结构、自寻优推理算法在水泥窑分解炉温度控制中的应用17。浙江大学邹健等人通过对水泥回转窑系统中预分解炉温度控制回路的特性分析，提出了一种基于模糊模型的增量型预测函数控制算法，根据生料流量的波动来修正相应的预测函数控制率，并以Honeywell公司的PlantScape集散控制系统为平台，开发了实时控制软件，实际应用表明对存在大滞后和参数时变的水泥窑外分解系统非常有效。第2章 基于分解炉模式的专家控制2.1 专家控制概述2.1.1 专家系统的起源与发展 人工智能科学家一直在致力于研制在某种意义上讲能够思维的计算机软件，用以“智能化”的处理、解决实际问题。60年代，科学家们试图通过找到解

40、决多种不同类型问题的通用方法来模拟思维的复杂过程，并将这些方法用于通用目的的程序中。然而事实证明这种“通用”程序处理的问题类型越多，对任何个别问题的处理能力似乎就越差。后来，科学家们认识到了问题的关键即计算机界程序解决问题的能力取决于它所具有的知识量的大小。为使一个程序智能化，必须使其具有相关领域的大量高层知识。为解决某具体专业领域问题的计算机程序系统的开发研制工作，导致专家系统这一新兴学科的兴起。从本质上讲，专家系统是一类包含着知识和推理的智能计算机程序，其内部含有大量的某个领域专家水平的知识和经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来处理该领域的问题。1965年斯坦福大学开始建立用于分

41、析化合物内部结构的DENTRAL系统，首先使用了“专家系统”的概念。70年代末，该校又研制成功了著名的医疗系统MYCIM和用于矿藏勘探的PROSPECTOR系统，推动了专家系统的开发研究和应用。80年代，专家系统的研究开发进入了高潮，应用范围涉及到工业、农业、国防、教育及教学、物理、控制等许多领域。在控制系统辅助设计、故障诊断和系统控制等方面得到了推广应用。专家系统的研究发展，促进了人工智能科学的进步，也使专家系统本身成为人工智能科学的一个重要分支领域。现在专家系统技术广泛地应用于医疗诊断、语音识别、图像处理、金融决策、地址勘探、石油化工、教学、军事、计算机设计等领域。由知识工程师从人类专家那

42、里抽取他们求解问题的过程、决策和经验规则，然后把这些知识建造在专家系统中，人们把建造一个专家系统的过程称为“知识工程”。专家系统可以解决额问题一般包括解释、预测、诊断、设计、规划、监视、指导和控制等。发展专家系统的关键是表达和运用专家知识，即来自人类的并已经被证明对解决有关领域内的典型问题是有用的事实和过程。专家系统和传统的计算机“应用程序”最本质的不同之处在于，专家系统所要解决的问题一般没有算法解，并且经常要在不完全、不精确或不确定的信息基础上做出结论。随着人工智能整体水平的提高，专家系统也在发展。第一代专家系统只利用人类专家的启发式知识，即只利用浅层表达方式和推理方法。浅层知识一般表示成产

43、生式规则的形式，即如果（前提），那么（结论）。这种形式的浅层知识之所以具有启发性，是因为它从观测到的数据（前提）联想到中间事实或最终结论，这种逻辑推理过程短、效率高。但事实证明，只靠经验知识是不够的，当人类遇到新问题时，没有直接经验，谈不上运用基于经验的浅层启发性知识来解决问题，而只能利用掌握的深入表示事物的结构、行为和功能方面的基本模型等深层知识得出新的启发式浅层知识。仅局限于熟练技能而不具有深层知识的人，不能称其为人类专家。因此，旨在模拟人类专家的智能程序（专家系统）应当具备浅层和深层两类知识。这种不但采用基于规则的方法，而且采用基于模型的原理的专家系统构成了新一代的专家系统。2.1.2

44、专家系统的一般结构专家系统由知识库（Knowledge Base）、推理机（Inference Engine）、综合数据库（Global Database）、解释接口（Explanation Interface）和知识获取（Knowledge Acquisition）等五部分组成。专家系统中的知识的组织方式是，把问题领域的知识和系统的其他知识分离开来，后者是关于如何解决问题的一般知识或如何与用户打交道的知识。领域知识的集合称为知识库，而通用的问题求解知识称为推理机。按照这种方式组织知识的程序称为基于知识的系统，专家系统是基于知识的系统。知识库和推理机是专家系统中两个主要的组成要素。1)知识库知

45、识库是知识的存储器，用于存储领域专家的经验性知识以及有关的事实、一般常识等。知识库中的知识来源于知识获取机构，同时它又为推理机提供求解问题所需的知识。2)推理机推理机是专家系统的“思维”机构，实际上是求解问题的计算机软件系统。其主要功能是协凋、控制系统，决定如何选用知识库中的有关知识，对用户提供的证据进行推理，求得问题的解答或证明某个结论的正确性。推理机的运行有不同的控制策略。正向推理或数据驱动策略是从原始数据和已知条件推断出结论的方法；而反向推理或目标驱动策略则是先提出结论或假设，然后寻找支持这个结论或假设的条件或证据，如果成功则结论成立，推理成功；双向推理方法为首先运用正向推理帮助系统提出

46、假设，然后运用反向推理寻找支持该假设的证据。3)综合数据库（全局数据库） 综合数据库又称为“黑板”或“数据库”。它是用于存放推理的初始证据、中间结果以及最终结果等的工作存储器（Working Memory）。综合数据库的内容是在不断变化的。在求解问题的初始，它存放的是用户提供的初始证据。在推理过程中，它存放每一步推理所得的结果。推理机根据数据库的内容从知识库中选择合适的知识进行推理，然后又把推理结果存入数据库中，同时又可记录推理过程中的有关信息，为解释接口提供回答用户咨询的依据。4)解释接口解释接口又称人机界面，它把用户输入的信息转换成系统内规范化的表示形式，然后交给相应模块去处理，把系统输出

47、的信息转换为用户易于理解的外部表示形式显示给用户，回答用户提出的“为什么？”“结论是如何得出的？”等问题。另外，能对自己的行为做出解释，可以帮助系统建造者发现知识库及推理机中的错误，有助于对系统的调试。这是专家系统区别于一般程序的重要特征之一。5)知识获取知识获取是指通过人工方法或机器学习的方法，将某个领域内的事实性知识和领域专家所特有的经验性知识转化为计算机程序的过程。早期的专家系统完全依靠领域专家，和知识工程师共同合作，把该领域内的知识总结归纳出来，规范化后送人知识库。对知识库的修改和扩充也是在系统的调试和验证中进行的，是一件很困难的工作。知识获取被认为是专家系统中的一个“瓶颈”问题。目前

48、，一些专家系统已经具有了自动知识获取的功能。自动知识获取包括两个方面：一是外部知识的获取，通过向专家提问，以接受教导的方式接收专家的知识，然后把它转换成内部表示形式存入知识库；二是内部知识获取，即系统在运行中不断从错误和失败中归纳总结经验，并修改和扩充知识库。2.1.3 专家系统的知识表示和获取专家系统的性能主要取决于所拥有知识的数量和质量，所以知识的表示和获取是开发和利用专家系统的关键环节。1)知识的表示知识表示是将相关领域的知识形式化，以便被计算机存储并有效地运用。因此，知识表示在专家系统设计中占有重要地位。一种好的知识表示方法应具备如下性质： (1)充分表达：它应当有能力表达有关领域内的

49、各种所需知识。(2)充分推理：知识表示的形式应当有利于从旧知识推出新知识，导出新结构。(3)有效推理：它应当有能力把附加信息结合到结构中去，这些信息能使推理机把搜索方向放到最有希望获得最佳解的方向上。(4)有效的知识获取：它有能力促使很方便的获取新知识，更新知识库。在人工智能领域里，知识表示大致可以分为叙述型方法和过程型方法两类。 在叙述型方法中，大多数知识可以表示成为一个稳定的事实集合，连同控制这些事实的一组通用过程。该表示方法的优点是： (1)每条知识只须存储一次，与用不同方法运用这些知识的次数无关。(2)容易在不改变已有知识和过程的条件下对系统加入新知识。在过程型表示法中，知识被表示成如

50、何运用这些知识的过程。此表示方法的优点是： (1)很容易表达如何去做某件事的知识。(2)很容易表达用简单的叙述型方法较难表达的知识，例如缺省推理和概率推理。(3)很容易表达如何有效地做某件事的启发式知识。传统专家系统主要应用的知识表示方法有谓词、语义网、框架、产生式系统等。这些方法基本上届于叙述型知识表示法，有些也结合了过程型知识表示法。实际上，在大多数应用领域中专家系统既需要状态方面的知识，如有关事物，事件的事实，它们之间的关系以及周围事物的状态等，也需要如何运用这些知识的知识，所以很多场合都是这两类方法的组合。例如，在过程控制应用中，输入一输出是一个动态关系，而本身又是一个过程。因此在专家

51、系统控制中，知识表示除了使用叙述方法外，还经常使用过程型方法。传统专家系统的知识主要是人类专家求解某领域问题的专门知识、经验和技巧的形式化、称之为启发式知识，适合于用规则、框架等方法表示。这些知识是专家多年实践经验的总结和概括，是该领域极其宝贵的高层次知识。它具有容易表示、推理简捷、搜索效率高的突出优点，因而被广泛应用于实际，并对专家系统乃至人工智能的发展应用起到了积极的推动作用。然而启发性知识往往是不完备的或不一致的，基于这种知识在某些情况下可能得不出正确解或者无法求得有效解，有时即使得到正确解也不能给出有说服力的解释。因此，单一的启发式知识和基于规则的表示也限制了专家系统的进一步发展。为了

52、克服传统知识表示方法的局限性，人们提出了基于神经网络模型、定性物理模型、可视化模型等的知识表示法，从而将专家系统研究推到了一个新阶段。出现了新一代专家系统。(1)神经网络模型。神经网络研究在80年代末取得了重大进展，并被广泛应用于各学科领域。神经网络是一种基于并行计算的分布式结构网络，它对所有目标同时进行计算，信息分散在网络内部，每个结点及其连接上只表达一部分信息而不是某个具体的概念。知识以每个神经元的特性和神经元间连接的权值形式分布式地隐式存储。因而可以在一定程度上模拟专家凭直觉解决局部不确定性问题的过程。(2)定性物理模型。人工智能不是以物理量形式去定量描述客观对象的结构行为，只是定性地描

53、述其升高、缩小、不变等状态，我们称这种模型为定性物理模型。定性物理模型仅在各物理量本身的描述上表现出不确定性，在物理量之间的关系描述上却是精确的。从知识表示角度看，定性物理模型不同于启发式心理模型，后者更强调直觉，只关心专家的经验和知识，这对复杂对象的描述是不够的。从专家系统的整体角度看，定性物理模型在推理精度和解释能力方面都优于启发式心理模型。定性物理模型的知识表示包括结构描述、行为描述和仿真。结构描述用一个网络表示，网络结点表示物理量，结点间的连接表示物理量间的关系。行为描述则是在不同的输入值下获得结点值的表示。仿真则是根据一组规则（附在相应的连接上）表示特定结构下结点值的传播，也就是将结

54、构描述转化为行为描述的操作（或推理）。(3)可视化知识模型。可视化知识模型用图形来表达知识，它具有更直观更集中的特点。所用图形大致分为3类： 一是表达抽象意义（如树状图）： 二是表达物理实体的示意图（如流程图、框图、电路图等）； 三是描述变量特征的图（如曲线图、直方图等）。前两类图形对应于基于启发式的心理模型和定性物理模型，第三类图形对应于神经网络模型。可视化知识模型可作为专家系统的重要工具，它不仅使专家具有可信性，而且可以通过对推理的解释发现知识库的不一致性和不完备性。此外，还可以利用图形编辑、指导知识获取的进程。(4)定性定量综合物理模型表示法。定量物理模型是通常意义的数学模型（如代数方程

55、、微分方程、传递函数等），它不属于人工智能的研究范畴，但却具有能够精确表示物理量之间数量关系的优点。近些年来，在新一代专家系统研究中，有把定性模型与定量模型综合运用的趋势，提出了定性定量综合物理模型表示方法和相应推理方法研究的新课题。2)知识的获取早期专家系统的知识获取工作由知识工程师完成。知识工程帅在广泛了解专家系统应用领域的背景知识基础上，通过多次与相关领域的专家交谈，总结、整理、精炼专家的知识和经验。初步掌握专家知识后，通过编辑，用专家的专业知识构成专家系统知识库。专家系统原型建造完成后，在通过实例对系统功能进行测试的基础上，工程师再反复与专家交谈，并对知识序进行修改、逐步完善知识库。整

56、个知识的获取和知识库的完善过程往往要花费很长时间。随着专家系统研究的进展，人们研制出了知识库编辑器，帮助知识工程师完成知识获取工作。知识工程师通过和相关领域专家的交谈，了解该领域专业知识的特点，确定知识表示方法。设计知识库结构和知识编辑器。知识获取则由编辑器完成。编辑器借助于人一机接口按一定的数据结构格式直接和专家“对话”，或向专家提出问题，请专家回答或要求专家按规定格式描述自己的知识。在此基础上，编辑器将从专家那里获取的知识通过知识库管理系统填入知识库的结构中去。通常知识编辑器除具有获取知识功能外，还具有对知识库查询、修改、检验以及更新等编辑功能，用以逐步完善知识库。新一代专家系统的主要特征就是在知识表示和知识获取方面的改进。在知识获取过程中引人机器学习的方法，促进了专家系统的进一步发展。学习在知识获取方面的作用主要表现在：(1)在专家指导下，通过实例训练，完成知识获取工作。例如神经网络模型的表示，专家通过实例，提供网络输入输出样本。在训练过程中调节网络结点间的连按权值获取并存储专家的知识。通过提供新的训练样本，可以不断地学习，提高学习精度，完善自己的知识。(2)通过在线地对专家系统性能的测试，并按一定的学习规则修改和完善