王福斌，劉 洋，王福平，郭寶軍

(1.華北理工大學(xué) 電氣工程學(xué)院，河北 唐山 063009；2.大慶油田鉆探集團(tuán)鉆井三公司，黑龍江 大慶 163412；3.北京交通大學(xué)海濱學(xué)院 電子信息與控制工程系，河北 滄州 061199)

燒結(jié)生產(chǎn)過程最主要的指標(biāo)是燒結(jié)終點(diǎn)穩(wěn)定。燒結(jié)過程是典型的非線性、多目標(biāo)、具有明顯滯后特性的復(fù)雜物理化學(xué)反應(yīng)過程。在燒結(jié)過程控制系統(tǒng)中，既要根據(jù)燒結(jié)終點(diǎn)要求控制燒結(jié)機(jī)的臺(tái)車速度，又要兼顧料槽料位的控制。如何協(xié)調(diào)二者之間的關(guān)系，保證燒結(jié)終點(diǎn)的準(zhǔn)確控制，是值得研究的具有理論及工程意義的問題。

燒結(jié)終點(diǎn)位置的確定大多依賴于風(fēng)箱廢氣溫度，一般通過最后3個(gè)風(fēng)箱溫度的變化初步判斷燒結(jié)終點(diǎn)狀態(tài)。由于風(fēng)箱負(fù)壓、漏風(fēng)等原因造成風(fēng)箱溫度變化的不確定性，導(dǎo)致基于溫度的燒結(jié)終點(diǎn)判斷存在誤差。本文以機(jī)尾料層斷面火焰圖像灰度值為基礎(chǔ)，提出了燒結(jié)終點(diǎn)調(diào)節(jié)的經(jīng)驗(yàn)公式，并結(jié)合混沌粒子群優(yōu)化的自抗擾控制器，實(shí)現(xiàn)了臺(tái)車速度及速比的協(xié)調(diào)控制[1]，最終實(shí)現(xiàn)燒結(jié)終點(diǎn)的穩(wěn)定。

1 燒結(jié)工藝過程及主要技術(shù)參數(shù)

礦料在帶式燒結(jié)機(jī)上的燒結(jié)成礦過程是燒結(jié)生產(chǎn)的核心。燒結(jié)工藝過程如圖1所示，包括配料、配水、混合、制粒、鋪底料、點(diǎn)火、燒結(jié)、冷卻、破碎等。配料環(huán)節(jié)將含鐵原料、燃料及溶劑按一定比例投入，主要組分有勻礦、焦粉、白煤、石灰石、生石灰、冷返礦。經(jīng)混合、制粒后，由給料機(jī)將礦料鋪在燒結(jié)臺(tái)車上進(jìn)行點(diǎn)火燒結(jié)。燒結(jié)后的燒結(jié)礦經(jīng)冷卻、破碎、篩分后，成品率一般為80%左右。不合格的燒結(jié)礦作為冷返礦進(jìn)行重新燒結(jié)[2]。

圖1 燒結(jié)過程工藝Fig.1 Process of sintering

燒結(jié)原料經(jīng)圓輥給料機(jī)被鋪在燒結(jié)機(jī)臺(tái)車爐箅上，形成一定厚度的料層。如265 m2燒結(jié)機(jī)，爐箅寬度一般為3.5 m，料層厚度600 mm.料層經(jīng)點(diǎn)火器點(diǎn)燃灼燒后，在臺(tái)車上緩慢地向前移動(dòng)，大致形成圖2所示的3個(gè)料層區(qū)：預(yù)熱料層，煤氣火焰不能直接穿透該層礦料，由灼燒料層經(jīng)持續(xù)的燃燒擴(kuò)散，逐漸點(diǎn)燃該層礦料實(shí)現(xiàn)燒結(jié)；燒結(jié)料層，經(jīng)煤氣點(diǎn)燃后發(fā)生持續(xù)的灼燒；續(xù)燃及冷卻層，灼燒過的礦料在向前移動(dòng)過程中發(fā)生后續(xù)燃燒并逐漸降溫，大量的熱量被散發(fā)出來，據(jù)此可通過監(jiān)測機(jī)尾風(fēng)箱廢氣溫度，大致判斷燒結(jié)終點(diǎn)。

圖2 燒結(jié)料層狀態(tài)Fig.2 State of sintering mixture

燒結(jié)過程中需檢測的工藝參數(shù)主要有：點(diǎn)火溫度、煤氣壓力、煤氣流量、空氣流量、臺(tái)車速度、風(fēng)門開度、負(fù)壓、風(fēng)箱廢氣溫度、混合料溫、除塵煙道溫度等。實(shí)際運(yùn)行中，影響燒結(jié)終點(diǎn)的因素非常多，如原料的配比、透氣性、風(fēng)箱負(fù)壓、風(fēng)門開度、料層厚度等。在原料配比、料層厚度、點(diǎn)火溫度、風(fēng)門開度等工藝參數(shù)既定的條件下，影響燒結(jié)終點(diǎn)的最主要參數(shù)為燒結(jié)機(jī)臺(tái)車速度。同時(shí)，燒結(jié)機(jī)前端的圓輥給料機(jī)的運(yùn)行速度決定了料槽的料位，也間接對燒結(jié)環(huán)節(jié)的臺(tái)車速度調(diào)節(jié)構(gòu)成影響，在對燒結(jié)過程進(jìn)行控制時(shí)，應(yīng)協(xié)調(diào)控制二者間的速度比。

對燒結(jié)機(jī)臺(tái)車速度及圓輥給料機(jī)轉(zhuǎn)速進(jìn)行控制的實(shí)質(zhì)，是控制單位時(shí)間內(nèi)通過某一燒結(jié)斷面的物料量，即礦料流量大小。礦料的供應(yīng)由圓輥給料機(jī)保證，圓輥給料機(jī)的轉(zhuǎn)速表達(dá)式為[3]

(1)

式中：ng為圓輥給料機(jī)轉(zhuǎn)速，r/min；Qn為混合料設(shè)計(jì)給料量，t；K為與圓輥中心線位置相關(guān)的系數(shù)(通常取1.0～1.1)；D為圓輥的直徑，m；h為圓輥給料機(jī)開口度，一般h=(70±30)×10-3m；L為圓輥長度，m；γ為混合料堆積密度，t/m3.

燒結(jié)機(jī)臺(tái)車速度經(jīng)常處于變動(dòng)狀態(tài)，圖3為265 m2燒結(jié)機(jī)連續(xù)7 d的臺(tái)車速度運(yùn)行曲線。臺(tái)車速度受燒結(jié)機(jī)的長度、料層厚度、風(fēng)箱抽風(fēng)能力、礦料垂直燃燒速率等多種因素影響。在對燒結(jié)臺(tái)車及給料機(jī)進(jìn)行控制時(shí)，燒結(jié)臺(tái)車速度是主要的監(jiān)控參數(shù)，而圓輥給料機(jī)的轉(zhuǎn)速則按照與臺(tái)車速度間的比例系數(shù)進(jìn)行調(diào)節(jié)，二者之間的關(guān)系為：

ng=Rvt.

式中，vt為臺(tái)車速度，m/min；R為臺(tái)車與給料機(jī)間的速比系數(shù)。

通過對速比R的調(diào)節(jié)，保證燒結(jié)過程中料槽料位的穩(wěn)定。

圖3 燒結(jié)機(jī)臺(tái)車速度變化曲線Fig.3 Variation curve of trolley speed of sinter machine

燒結(jié)礦被點(diǎn)火灼燒到燒結(jié)完成，燒結(jié)終點(diǎn)的位置與料層厚度及礦料垂直燃燒速率直接相關(guān)。工藝上料層厚度確定后一般不做調(diào)整，為適應(yīng)燒結(jié)終點(diǎn)的變化，臺(tái)車速度將是主要調(diào)整參量。理論上，燒結(jié)終點(diǎn)的位置可表示為[4]

(2)

式中：δ為料層厚度，mm；u為礦料垂直燃燒速率，m/min.

接近燒結(jié)完成時(shí)，風(fēng)箱廢氣溫度也逐漸達(dá)到最高，一般將燒結(jié)終點(diǎn)控制在倒數(shù)第2個(gè)或第3個(gè)風(fēng)箱位置。燒結(jié)機(jī)最后幾個(gè)風(fēng)箱的廢氣溫度t與風(fēng)箱位置x的分布近似符合二次曲線關(guān)系：

t=ax2+bx+c.

設(shè)與后3個(gè)風(fēng)箱中心點(diǎn)位置x1，x2，x3分別對應(yīng)的廢氣溫度為θ1，θ2，θ3，為求得二次曲線中的系數(shù)a，b，c，可將坐標(biāo)原點(diǎn)取在x2，x3兩點(diǎn)的中心位置，有

由式(3)得到：a=0.5θ1-θ2+0.5θ3，b=θ3-θ2，c=-0.125θ1+0.525θ2+0.375θ3.

從而求得燒結(jié)終點(diǎn)附近風(fēng)箱廢氣溫度與風(fēng)箱位置間的二次曲線極值段，如圖4所示。圖中，當(dāng)燒結(jié)終點(diǎn)偏離正常位置時(shí)，會(huì)導(dǎo)致燒結(jié)終點(diǎn)出現(xiàn)超前或滯后情況，分別對應(yīng)過燒、欠燒狀態(tài)。欠燒會(huì)造成冷返礦的增加，過燒則降低了設(shè)備的有效利用率。因此，為提高燒結(jié)質(zhì)量及效率，需對燒結(jié)終點(diǎn)進(jìn)行準(zhǔn)確的控制。

圖4 燒結(jié)終點(diǎn)的狀態(tài)Fig.4 State of sintering burn-through point

2 混沌粒子群優(yōu)化算法

在群體智能算法中，粒子群優(yōu)化算法(particle swarm optimization，PSO)結(jié)構(gòu)簡單、易于實(shí)現(xiàn)、需要調(diào)整的參數(shù)少。自1995年美國學(xué)者J.Kennedy和R.C.Eberhart提出粒子群優(yōu)化算法以來得到了廣泛的應(yīng)用。PSO算法的核心思想是將問題的潛在解與粒子群中初始的隨機(jī)粒子相關(guān)聯(lián)，采用滾動(dòng)優(yōu)化方式求得問題的最優(yōu)解。在迭代過程中通過調(diào)整粒子的位置與速度，使得粒子趨向自身的最好位置并靠近群體中的最好粒子，進(jìn)而搜索到問題的全局最優(yōu)解。在標(biāo)準(zhǔn)的粒子群算法基礎(chǔ)上，近些年提出了多種粒子群改進(jìn)算法，并取得了較好的優(yōu)化效果。

2.1 標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法(SPSO)

標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法(standard particle swarm optimization，SPSO)是基于群體智能理念的傳統(tǒng)優(yōu)化方法，在優(yōu)化搜索空間內(nèi)，SPSO將群體中的每一個(gè)體成員抽象為空間粒子，并賦予粒子位置和速度概念?？臻g中粒子的狀態(tài)由被優(yōu)化的函數(shù)決定的適應(yīng)度值來界定。每個(gè)粒子通過追蹤2個(gè)極值，實(shí)現(xiàn)全局最優(yōu)解的搜索：極值1為粒子自身的當(dāng)前最優(yōu)解；極值2為粒子群整體的當(dāng)前最優(yōu)解。在滾動(dòng)優(yōu)化過程中，粒子的每一次位置調(diào)整，由粒子速度矢量的當(dāng)前狀態(tài)(速度矢量的方向及變動(dòng)距離)決定[5]。標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法迭代過程如圖5所示。

圖5 標(biāo)準(zhǔn)粒子群優(yōu)化算法Fig.5 Optimization algorithm of standard particle swarm

而整個(gè)粒子群搜索到的當(dāng)前最優(yōu)位置為

迭代優(yōu)化過程中，粒子每次根據(jù)當(dāng)前的適應(yīng)度值，對位置和速度進(jìn)行更新，迭代公式為

(4)

式中：d=1,2,…,D；r1，r2為區(qū)間[0,1]內(nèi)的均勻分布隨機(jī)數(shù)，以保持粒子群體的多樣性；c1，c2為學(xué)習(xí)因子。

圖6為粒子數(shù)為6的SPSO算法，對函數(shù)z=sqrt(x2+y2)的極大值進(jìn)行尋優(yōu)的結(jié)果。選定c1=c2=1，迭代次數(shù)80次，6個(gè)粒子均能找到函數(shù)極大值位置。

圖6 標(biāo)準(zhǔn)粒子群函數(shù)極大值尋優(yōu)結(jié)果Fig.6 Optimization result of function maximum with standard particle swarm

實(shí)際使用中，標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法存在局部極值問題。為提高全局及局部尋優(yōu)能力，產(chǎn)生了眾多標(biāo)準(zhǔn)粒子群改進(jìn)算法。自適應(yīng)修改學(xué)習(xí)因子，在迭代公式中增加權(quán)限權(quán)重等是常見的改進(jìn)算法。在速度迭代公式基礎(chǔ)上增加慣性權(quán)重w，則改進(jìn)的速度及位置迭代表達(dá)式為[7]

(5)

通過增加慣性權(quán)重w，可較好地改善SPSO的全局搜索能力及搜索速度。

2.2 混沌粒子群優(yōu)化算法

在標(biāo)準(zhǔn)的PSO算法中，決定粒子群收斂的主要參數(shù)為(w,r1,r2)，而(r1,r2)為均勻分布的隨機(jī)數(shù)，使得粒子在解空間中的遍歷性及不同時(shí)刻的獨(dú)立性受到影響[8]。為改善SPSO局部極值問題，結(jié)合混沌算子的遍歷性特點(diǎn)，引入混沌粒子群搜索策略提高優(yōu)化算法的收斂精度及收斂速度[9]?；煦缌Ｗ尤簝?yōu)化CPSO(chaotic particle swarm optimization)通過迭代產(chǎn)生混沌序列，并以載波方式將混沌變量的值域?qū)?yīng)到優(yōu)化變量的取值空間[10]。在實(shí)際應(yīng)用中，當(dāng)粒子的迭代過程陷入惰性，出現(xiàn)早熟現(xiàn)象時(shí)，利用CPSO的混沌搜索跳出局部極值[11]。

基于當(dāng)前整個(gè)粒子群搜索到的最優(yōu)位置產(chǎn)生混沌序列。對于D維空間中的第i個(gè)粒子xi，其所在空間位置的每一維向量為xid(d=1,2,3,…,D)，定義域?yàn)閤id∈[a,b]，將其映射變換到區(qū)間[0,1]的值cxid為

cxid=(cxid-a)/(b-a) .

(6)

用于載波的混沌變量采用Tent映射方法，有

(7)

圖7 混沌PSO與標(biāo)準(zhǔn)PSO尋優(yōu)性能比較Fig.7 Optimization performance comparison of CPSO and SPSO

SPSO與CPSO的優(yōu)化收斂過程如圖8所示。標(biāo)準(zhǔn)粒子群SPSO算法用時(shí)0.031 203 s，迭代48次收斂，而混沌粒子群CPSO用時(shí)0.014 813 s，迭代28次收斂。這表明，CPSO算法在時(shí)間上及空間上均得到了優(yōu)化，能更快、更精確地找到全局最優(yōu)解。

圖8 混沌PSO與標(biāo)準(zhǔn)PSO收斂過程Fig.8 Convergence process of CPSO and SPSO

3 自抗擾控制器的CPSO參數(shù)優(yōu)化

基于誤差理論的PID調(diào)節(jié)器雖廣泛應(yīng)用于工業(yè)控制領(lǐng)域，但面對非線性、大滯后的燒結(jié)系統(tǒng)，其控制性能并不理想。韓京清提出的不依賴于被控對象的精確模型，又具備PID控制優(yōu)點(diǎn)的自抗擾控制器ADRC(active disturbance rejection controller)，適合于解決非線性不確定對象的控制難題。為了對自抗擾控制器的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，本文提出了燒結(jié)機(jī)CPSO優(yōu)化的自抗擾控制器控制策略。

自抗擾控制器由非線性跟蹤-微分器TD(tracking differentiator)，擴(kuò)張狀態(tài)觀測器ESO(extended state observer)，非線性狀態(tài)誤差反饋NLSEF(non-linear state error feedback)三部分組成。自抗擾控制器實(shí)施控制策略時(shí)，系統(tǒng)的狀態(tài)及狀態(tài)的各階微分由TD環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)跟蹤控制；針對內(nèi)部或外部擾動(dòng)，則利用ESO估計(jì)被控對象的狀態(tài)及擾動(dòng)項(xiàng)帶來的廣義誤差，通過前饋方法補(bǔ)償擾動(dòng)項(xiàng)[13-15]。二階自抗擾控制器結(jié)構(gòu)原理如圖9所示。

圖9中，v1,v2分別為微分跟蹤器(TD)輸出的過渡過程及其微分；非線性控制器(NLSEF)對誤差e1,e2進(jìn)行非線性組合，輸出控制信號u0；z1,z2為由擴(kuò)張狀態(tài)觀測器估計(jì)的各階狀態(tài)變量，z3為對象總擾動(dòng)的實(shí)時(shí)作用量；b0為控制輸入放大系數(shù)[16-17]。

圖9 自抗擾控制器結(jié)構(gòu)Fig.9 Structure of auto disturbance rejection controller

3.1 非線性跟蹤-微分器(TD)

非線性跟蹤-微分器的表達(dá)式為

(8)

式中：T為采樣步長；飽和函數(shù)

3.2 擴(kuò)張狀態(tài)觀測器(ESO)

擴(kuò)張狀態(tài)觀測器的表達(dá)式為

(9)

3.3 非線性狀態(tài)誤差反饋(NLSEF)

(10)

式中，β4,β5為非線性PD控制器的修正系數(shù)。

與PID控制器相比，ADRC控制器的調(diào)整參數(shù)較多：T,r,h0,β1,β2,β3,β4,β5,b0,δ,a1,a2,a3,a4,a5，但一些參數(shù)可以取定值或由實(shí)驗(yàn)確定。經(jīng)分析，對于本文中的自抗擾控制器參數(shù)優(yōu)化問題，需優(yōu)化的參數(shù)有：擴(kuò)張狀態(tài)觀測器中的三個(gè)參數(shù)(β1,β2,β3)，以及非線性狀態(tài)誤差反饋中的兩個(gè)參數(shù)(β4,β5)，優(yōu)化步驟為[18-19]：

1) 對粒子群結(jié)構(gòu)參數(shù)進(jìn)行初始化。設(shè)定學(xué)習(xí)因子c1，c2，粒子群進(jìn)化代數(shù)，慣性權(quán)重開始值wstart，慣性權(quán)重終值wend以及混沌搜索的迭代次數(shù)m.

2) 初始化粒子的位置和速度。隨機(jī)產(chǎn)生一個(gè)與β1,β2,β3,β4,β5對應(yīng)的5維向量，并映射后得到一群具有隨機(jī)位置和速度的初始粒子。

3) 更新粒子最優(yōu)位置。通過迭代計(jì)算單個(gè)粒子的當(dāng)前適應(yīng)度值ei，更新粒子的最優(yōu)適應(yīng)度值ep及全局最優(yōu)適應(yīng)度值eg，進(jìn)而更新單個(gè)粒子的最優(yōu)位置pi以及種群全局的最優(yōu)位置pg.

4) 判斷粒子的搜索活躍狀態(tài)。設(shè)定常數(shù)閾值δ及迭代次數(shù)閾值N，若連續(xù)N次滿足條件Δei=(ei-ep)/ei<δ，則按照式(5)更新粒子的位置和速度；否則說明粒子處于早熟停頓狀態(tài)，進(jìn)入混沌搜索步驟，并再次按照式(5)更新粒子的位置和速度。

5) 達(dá)到迭代收斂條件(最大迭代次數(shù)或規(guī)定誤差)，返回全局最優(yōu)解。

4 基于圖像亮度的燒結(jié)過程自抗擾控制

燒結(jié)過程中的臺(tái)車速度與圓輥轉(zhuǎn)速間的協(xié)調(diào)控制，是實(shí)現(xiàn)燒結(jié)終點(diǎn)穩(wěn)定的重要保證。在實(shí)際生產(chǎn)中，燒結(jié)終點(diǎn)的判斷大多依據(jù)倒數(shù)第2或第3個(gè)風(fēng)箱廢氣溫度，其次結(jié)合看火工對機(jī)尾料層斷面火焰的特征進(jìn)行綜合識別，確定燒結(jié)機(jī)臺(tái)車速度及臺(tái)車與圓輥給料機(jī)之間的轉(zhuǎn)速比。

本文構(gòu)建的燒結(jié)機(jī)運(yùn)行過程自抗擾控制結(jié)構(gòu)，選取機(jī)尾料層斷面火焰圖像的灰度值作為反饋，實(shí)現(xiàn)對燒結(jié)機(jī)臺(tái)車及圓輥給料機(jī)的協(xié)調(diào)控制，控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖10所示。

圖10 燒結(jié)過程的自抗擾控制系統(tǒng)Fig.10 Auto disturbance rejection control system for sintering process

被控制量為燒結(jié)機(jī)臺(tái)車速度vt及臺(tái)車速度與圓輥給料機(jī)轉(zhuǎn)速間的速比R.非線性跟蹤-微分器(TD)及擴(kuò)張狀態(tài)觀測器(ESO)根據(jù)系統(tǒng)反饋進(jìn)行綜合后，輸出控制量：臺(tái)車速度增量Δvt及速比增量ΔR.由機(jī)尾料層斷面火焰圖像的特征，定性判斷燒結(jié)終點(diǎn)狀態(tài)(欠燒、正常、過燒)；由料層斷面火焰圖像的灰度值變化曲線，定量控制燒結(jié)機(jī)運(yùn)行過程。

圖11中(a)、(b)、(c)分別為正常、欠燒、過燒三種情況下的燒結(jié)機(jī)尾料層斷面火焰圖像。

圖11 燒結(jié)機(jī)尾料層斷面火焰圖像Fig.11 Section flame image of material layer in the rear of sinter machine

以30幀/s的頻率連續(xù)采集機(jī)尾料層斷面圖像，對每一幀圖像的灰度值進(jìn)行提取。圖12(a)，(b)為燒結(jié)終點(diǎn)正常時(shí)，連續(xù)1 580幀圖像的灰度提取結(jié)果；圖12(c)，(d)為燒結(jié)終點(diǎn)出現(xiàn)欠燒情況時(shí)，連續(xù)1 270幀圖像的灰度提取結(jié)果；圖12(e)，(f)為燒結(jié)終點(diǎn)出現(xiàn)過燒情況時(shí)，連續(xù)430幀圖像的灰度提取結(jié)果。

三種圖像灰度值變化曲線中，左側(cè)為灰度值原始變化過程，受到各種隨機(jī)信號的干擾；右側(cè)為采用均值濾波，對灰度值變化曲線進(jìn)行濾波后的情況。

無論是正常燒結(jié)、過燒或欠燒，火焰斷面都有一個(gè)過渡過程。前期為火焰穩(wěn)定狀態(tài)，圖像亮度相對穩(wěn)定或逐漸升高；當(dāng)斷面料層出現(xiàn)大面積滑落時(shí)，火焰斷面亮度呈一峰值；之后又過渡到下一斷面，圖像亮度再次逐漸增強(qiáng)。為確?；鹧鏀嗝鎴D像灰度特征的穩(wěn)定性，取火焰穩(wěn)定狀態(tài)期間的數(shù)據(jù)作為研究對象，該期間一般位于第200幀到第400幀圖像序列，截取三種燒結(jié)狀態(tài)的序列圖像各200個(gè)，圖13為三種燒結(jié)狀態(tài)的圖像灰度變化情況。從圖中曲線看出，當(dāng)料層出現(xiàn)欠燒時(shí)，火焰斷面圖像的整體亮度較高，這是由于燒結(jié)終點(diǎn)的滯后導(dǎo)致料層還處于繼續(xù)燃燒狀態(tài)，整個(gè)料層斷面的紅火區(qū)較多；當(dāng)料層出現(xiàn)過燒時(shí)，火焰斷面圖像的整體亮度較低，這是由于燒結(jié)終點(diǎn)的提前導(dǎo)致料層在機(jī)尾斷面處已經(jīng)處于冷卻狀態(tài)。

混沌粒子群優(yōu)化自抗擾控制器時(shí)，事先設(shè)置的初始化參數(shù)如下：迭代次數(shù)G=200，種群規(guī)模m=15，學(xué)習(xí)因子c1=c2=2，慣性權(quán)重開始值wstart=0.8，慣性權(quán)重終值wend=0.3，T=0.02,r=2 000，

b0=0.4，δ=0.001，a1=0.65，a2=0.5，a3=0.35，a4=0.5，a5=0.75.被優(yōu)化參數(shù)βi(i=1,2,3,4,5)初始化值設(shè)置為：β1=820，β2=2 000，β3=150，β4=70，β5=10.按照前述混沌粒子群優(yōu)化整定步驟(1)-(5)，對參數(shù)βi(i=1,2,3,4,5)進(jìn)行優(yōu)化，得到優(yōu)化后的自抗擾控制器參數(shù)為：β1=843.257，β2=5 342.243，β3=163.687，β4=34.745，β5=5.802 1.經(jīng)過200步迭代后的適應(yīng)度變化曲線如圖14所示。

圖15為正常燒結(jié)狀態(tài)下的連續(xù)600幀料層斷面圖像灰度變化統(tǒng)計(jì)結(jié)果。若在1分鐘圖像采樣中，灰度值大于224的圖像幀占比g1≥14%，則認(rèn)為出現(xiàn)欠燒現(xiàn)象；若灰度值小于139的圖像幀占比g2≥19%，則認(rèn)為出現(xiàn)過燒現(xiàn)象。當(dāng)出現(xiàn)非正常燃燒時(shí)，即對臺(tái)車速度及比例系數(shù)按照如下經(jīng)驗(yàn)公式及控制方向進(jìn)行調(diào)節(jié)

(11)

圖16為采用自抗擾控制系統(tǒng)結(jié)合經(jīng)驗(yàn)公式，對265 m2燒結(jié)機(jī)連續(xù)4 d的臺(tái)車速度、圓輥給料機(jī)轉(zhuǎn)速進(jìn)行協(xié)調(diào)控制的運(yùn)行曲線，圖中同時(shí)給出了風(fēng)箱廢溫度隨燒結(jié)狀態(tài)的變化曲線，曲線均為運(yùn)行數(shù)據(jù)的平均值歸一化。從運(yùn)行曲線看出，三個(gè)參數(shù)的變

化趨勢大致相同，而臺(tái)車速度與圓輥轉(zhuǎn)速之間基本按照比例同步變化。表明根據(jù)燒結(jié)終點(diǎn)狀態(tài)變化，對臺(tái)車速度及比例系數(shù)進(jìn)行自抗擾控制，實(shí)現(xiàn)燒結(jié)料層與料倉料位間的協(xié)調(diào)是可行的。

圖16 臺(tái)車速度及圓輥轉(zhuǎn)速協(xié)調(diào)控制運(yùn)行曲線Fig.16 Operating curve of coordinated control for trolley speed and roller speed

5 結(jié)論

燒結(jié)終點(diǎn)的穩(wěn)定是燒結(jié)生產(chǎn)順行的前提，穩(wěn)定的燒結(jié)終點(diǎn)不僅可壓縮冷返礦的數(shù)量、提高燒結(jié)礦的成品率，還可充分利用有效的燒結(jié)面積，降低能耗。本文采集了燒結(jié)機(jī)一個(gè)月內(nèi)的連續(xù)生產(chǎn)運(yùn)行參數(shù)及機(jī)尾料層斷面圖像，分析了燒結(jié)機(jī)臺(tái)車速度與圓輥給料機(jī)轉(zhuǎn)速間的關(guān)聯(lián)性，構(gòu)建了混沌粒子群優(yōu)化自抗擾參數(shù)的臺(tái)車速度與圓輥轉(zhuǎn)速間的協(xié)調(diào)控制策略。

通過對燒結(jié)機(jī)尾部料層斷面圖像灰度實(shí)時(shí)提取，在判斷燒結(jié)終點(diǎn)狀態(tài)的基礎(chǔ)上，以圖像灰度變化量值為依據(jù)，提出了在自抗擾控制基礎(chǔ)上結(jié)合經(jīng)驗(yàn)公式，最終實(shí)現(xiàn)對燒結(jié)機(jī)運(yùn)行過程的協(xié)調(diào)控制。為進(jìn)一步完善本文提出的控制思想，應(yīng)將機(jī)尾料層斷面圖像特征與風(fēng)箱廢氣溫度變化結(jié)合起來，尤其需完善最后3個(gè)風(fēng)箱的廢氣溫度測量系統(tǒng)，為更準(zhǔn)確的確定燒結(jié)終點(diǎn)進(jìn)而實(shí)現(xiàn)協(xié)調(diào)控制提供更豐富的數(shù)據(jù)支撐。