打浆过程解决方案(共9页)

1、精选优质文档-倾情为你奉上打浆过程解决方案一、简介制浆造纸工业是我国国民经济发展的重要产业之一，是个技术、资金密集型的行业。制浆与造纸的工艺流程如图所示：打浆过程打浆，就是利用物理机械作用处理悬浮于水中的纸浆纤维，使其具有抄造过程所需要的特性，见图1所示。图1 简化打浆工艺流程图传统的打浆工艺是用人工的方法控制磨盘机的工作电流，随时调整磨盘动刀对定刀的间隙量，再辅助调节进出口阀门用以改变纸浆在盘磨中的停留时间，以此来操作生产。并视打浆度SR情况再决定调整与否。由于影响盘磨机工作的因素很多，如浆流量，浆浓度，供电网电压等，因此人工控制所造成的偏差值较大，使打浆质量较大程度地受到局限。同时人工控制

2、不可避免地存在不合理能耗和设备负荷不均衡的缺陷。二、控制方案打浆过程控制能减小纸浆游离度标准差，提高产量，降低能耗。打浆控制系统大致可分为两种，即比能量控制、游离度控制。1. 比能量控制（Specific Energy Control）这里指的是一类广义的比能量控制，只要对于单位绝干纤维量，保持某个表征能耗的物理量恒定，即可归入比能量控制。典型的比能量控制系统有以下三种：·自动功率控制这是最基本的自动打浆控制系统。它接受操作人员给出的设定值，将打浆机功率保持在一定的水平。功率控制主要通过盘磨机的进退刀机构调整磨盘间距来实现：进刀则间距减小，磨盘与浆的摩擦力增大，所需磨浆功率随之增大；

3、退刀则间距增大，磨盘与浆的摩擦力减小，所需磨浆功率随之减小。如图2-1所示，盘磨机功率控制器接受操作人员给出的设定值，它以盘磨的间距为被控变量，而纸浆流量、纸浆浓度和纸浆硬度等为扰动量，通过动刀磨盘的进退，使盘磨机的工作状态保持在给定功率值。图2-1 自动功率控制这种控制方式适用于纸浆浓度和流量较稳定的情形。所以需要先从工艺上或用控制手段使纸浆浓度和流量稳定，然后控制打浆机功率来保证成浆质量。·温差控制它以机械能转化为热能的多寡，即打浆机出口浆温度减去入口浆温度作为打浆过程作功多少的度量。操作人员设定温度差T，主电机驱动功率为反馈信号。控制器调整磨盘间隙以维持纸浆温升恒定。如图2-2

4、所示。图2-2 温差控制这种方式的主要优点是对浆流量一定范围内的变化能够做出响应。然而，温度传感器本身滞后大，环境温度、进浆性质等变化都会影响温升，这些因素都限制了这种控制方式的广泛采用。·hpdt控制与前两种控制方式不同，它增加了打浆机进浆流量和浓度的测量。把这两个量折算成绝干纤维量。操作人员给定单位绝干纤维量的能耗，即hpdt。计算式如下：hpdt（PP0）÷（F×C）式中浆浓为C，浆流量为F，主电机功率为P，主电机空载功率为P0。该值乘以单位时间通过的绝干纤维量再加上打浆机空载负荷，计算得到打浆机所需要的总功率。最后调整磨盘间隙使之达到计算值。hpdt控制h

5、pdt控制的优点在于它对过程量，即浆流量和浓度的波动能够及时响应，响应的时滞减到最小；由于采用流量和浓度信号输入，控制精度得到提高；它对工艺条件的要求低于前面两种控制方式。为了得到更好的控制效果，实际应用中也可以将它与自动功率组成串级控制。如图2-3。图2-3 hpdt与功率串级控制上述三种方式都是选择某一间接物理量作为控制目标，就稳定打浆质量和改善打浆机的可操作性而言，已经能够取得一定效果。由于比能量只能间接、粗略地反映打浆过程，它无法补偿原料物性的变化和磨盘刀具磨损对打浆性质的影响，因此，从原理上说，它只是一类比较初级的打浆过程控制方案。虽然，这类方案的缺陷往往试图以离线打浆度和湿重测量来

6、弥补，但离线测量人为因素影响大，时间滞后大，所取试样也很难准确反映纸浆的真实情况。因此，靠离线测量值修正比能量设定值的方法并不能从根本上改变比能量控制的被动局面。2. 游离度控制为了克服比能量控制不能补偿原料物性变化的不足出现了游离度控制。以游离度测量仪在线测量纸浆游离度，根据测量值与游离度设定值的偏差来调整磨盘间隙，使纸浆质量稳定。它对比能量控制的反馈信号作了改进，以游离度信号取代打浆机电机功率信号，是打浆质量控制系统。尽管游离度已实现了在线测量，由于测量机理等原因，测量频率仍只达到数分钟一次。因此，游离度控制通常与比能量控制相结合，组成串级控制。游离度控制作为主回路给定比能量设定值，由比能

7、量控制副回路去调整磨盘间隙。故又称为游离度比能量控制。图2-4为游离度和自动功率控制结合的串级控制图。图2-4 游离度和功率串级控制3. 配套设施的控制在打浆过程中，为了实现打浆过程的均匀，需要对进浆浓度和流量进行控制。·低浓打浆低浓打浆过程中，进浆浓度可通过调节原浆池出口的清水阀开度来实现。对于浆流量，可以控制磨浆机的进浆量，也可以控制其出浆量。前一种方法往往会引入空气，引起磨浆机的负荷不足，降低打浆效率。故生产中多采用后一种方式。出浆量通过对盘磨机出口流量调节阀的控制来实现。图3-5所示。上述控制器可采用常规的PI控制器，控制器参数可在现场整定得到。由于浓度、流量、功率调节时存在

8、一定的耦合问题，根据工艺要求，在生产时一般先投浓度控制，再投流量控制，最后投功率控制。图3-5 低浓打浆的进浆浓度和流量控制·高浓打浆高浓打浆过程由于多了浓缩机环节，进浆量由高浓浓缩机转速决定，还必须保证浓缩机内的浆位和进浆浓度基本不变。故需要对原浆池出口浓度、浓缩机的进浆浓度、浆位、转速进行控制；此外还要根据低浓磨浆生产的要求对高浓成浆池出口浓度进行控制。这其中，原浆池和成浆池出口浓度控制通过调节相应出口的稀释水阀门开度实现，如图26所示；浓缩机进浆浓度通过调节高位箱出浆阀或白水池左出口水阀开度实现，如图27所示；浓缩机浆位控制则通过调节其进浆阀门开度实现，如图28所示；浓缩机转速

9、控制通过改变送给变频调速机的控制信号来实现，如图28所示。图26 原浆池和成浆池出口浆浓度控制图27 浓缩机进浆浓度控制图28 浓缩机浆位和转速控制上述控制器可采用常规的PI控制器，控制器参数可在现场整定得到。由于浓缩机的进浆浓度、浆位和转速调节时存在一定的耦合问题，根据工艺要求，在生产时一般先投转速控制，再投浆位控制，最后投浓度控制。4. 打浆过程的优化控制打浆过程优化控制，根据盘磨机打浆比边缘负荷理论（Specific Edge Load Theroy，即SEL理论），首先建立打浆过程的比能量和比负荷动态数学模型及成浆打浆度和湿重软测量模型。根据以上模型控制成浆质量，就需要稳定地控制打浆比

10、负荷和比能量，即控制盘磨机的进浆浓度、进浆流量和磨浆功率。基于原浆的分散性等因素，利用成浆打浆度和湿重的软测量模型，对成浆质量进行在线估计（预报），并据此调整打浆比负荷和比能量控制设定值。由于盘磨磨损，使打浆过程成为一个变模型对象，为了更有效地对这样一个快速及模型不确定性对象实现有效控制，采用了MIMO系统多模型模糊加权控制策略，该策略对打浆过程具有较强的鲁棒性并跟踪迅速。l 打浆过程的比能量和比负荷动态数学模型在已有的设备（如双盘磨机）和工艺条件下，利用先进的控制技术来提高成浆的质量就是本优化控制系统设计的原则。对优化控制，首先要建立打浆过程的数学模型。依据比边缘负荷理论（简称SEL理论），

11、比边缘负荷值实际上表示单位长度的刀刃叩击纤维时所消耗的有效能量。利用质量平衡和能量平衡的原理，根据已知原浆浓度、流量、盘磨机进口浓度、流量、盘磨机进出口压差、进出口浆料温度和盘磨机工艺设计参数，获得打浆过程的比能量、比负荷动态数学模型。l 成浆打浆度和湿重的软测量软测量原理：根据一定的优化准则，选择一组与主导变量有密切关系的、较易在线精确测量的过程变量（辅助变量）构成一主导变量与辅助变量之间的关系模型，用辅助变量值对主导变量进行实时在线估计，以解决主导变量无法实时检测的难题。成浆打浆度（表征浆料的滤水特性）和湿重（表征浆料中纤维平均长度）是表征成浆质量的主导变量。由于检测手段的限制，我们利用软

12、测量手段解决成浆这两个指标的在线估计问题。利用现代打浆理论（包括比边缘负荷理论、比表面负荷理论等）研究表明，成浆质量指标值与比负荷、比能量的值之间存在一定的对应关系，用这一对应关系实现打浆与湿重的软测量。l MIMO系统的多模型模糊加权控制策略打浆过程是一个MIMO多模型过程。利用模糊加权控制策略，在已知打浆过程各模型和成浆打浆度和湿重软测量模型基础上实现模糊加权控制。首先为描述对象不确定性的每个模型设计满足性能要求的控制器，其实际控制作用是各控制器输出的加权值，权重取决于各模型与实际对象模型的匹配程度，可根据各模型的预测输出与实际输出的偏差，经在线识别而得到。三、系统配置根据打浆过程的生产工

13、艺和控制方案、优化过程的要求，我们为此配置安全可靠的SunyTDCS9200集散控制系统来监督、控制和优化。SunyTDCS9200集散控制系统实现过程控制、逻辑控制、顺序控制等功能；具有模块化柔性设计；提供开放数据接口、现场总线与互联网接入；顺应时代发展潮流，吸收最新电子技术、网络技术、控制技术，具有可靠性高、系统开放、构成灵活、界面友好、功能强大、维护简便的特点。系统结构如下图所示：其中控制站负责对现场过程数据进行采集、处理和完成控制功能，并通过高速、可靠而开放的冗余系统总线网络于操作站相连，能够实现于其它集散型计算机控制系统、上层管理系统的无缝连接。操作员站/工程师站，采用主流工控机设备

14、，装有Windows 2000 Professional 操作系统和先进的组态软件SunyTuch 7.0，友好的人机界面，实时、安全、可靠地对打浆过程进行监视、控制，实现了打浆的优化控制和安全操作。四、小结综上所述，在制浆造纸的重要工段打浆过程使用SunyTDCS9200集散控制系统具有以下特点和性能指标：特点1、实现优化控制依据比边缘负荷理论（SEL理论）建立打浆过程的比能量和比负荷动态数学模型，从而实现对打浆过程的优化控制。2、成浆质量指标的软测量根据软测量原理和现代打浆理论，建立成浆打浆度和湿重的软测量模型，并根据该模型及时预报成浆质量。3、优越的控制软件合理的数学模型、先进的软测量技术、MIMO多模型系统的模糊加权控制策略。4、先进的DCS系统先进的 Suny TDCS92