как объект автоматизации

На основании опыта эксплуатации и экспериментальных данных систематизируем основные параметры прокалочной печи по признаку: входные, режимные, выходные.

К входным параметрам процесса можно отнести качественные показатели (влажность - W_k, крупность - ?_k, содержание летучих - C^л_k), загружаемого сырого кокса и его количество - G_k, расход вторичного воздуха - G_в, а также действующие на печь возмущения (рисунок 3).

Рисунок 3 - Процесс прокалки кокса во вращающейся печи как объект управления

Основными возмущениями являются: изменение расхода (давления) мазута - G_м(Р_м), геометрические размеры топливного факела, которые зависят от расхода пара G_п, изменение положения печи (L), а также изменения W_k, ?_k, C^л_k.

Второстепенные параметры (изменение толщины футеровки, изменение теплотворной способности мазута, изменение температуры вторичного воздуха и т.д.) из рассмотрения были исключены.

Режимными параметрами можно считать: разрежение в холодной головке печи - Р_х.г.; содержание кислорода в отходящих газах - С_О2; температуру отходящих газов - Т_о.г.; разность температур в газоходе - ?Т_г; температуру прокаленного кокса на выходе из печи - Т_к^п и нагрузку электродвигателя главного привода печи - Q_э.

Выходными параметрами процесса прокалки являются: количество прокаленного кокса на выходе их печи - G_k^п, истинная плотность прокаленного кокса - d_i и удельное электросопротивление кокса в порошке.

В качестве управляющих воздействий используется: расход сырого кокса в печь - G_k, расход мазута - G_м, расход пара (геометрические размеры топливного факела) - G_п, расход вторичного воздуха в печь - G_в, разрежение в холодной головке печи - Р_х.г.

На рисунке 4 приведена схема взаимосвязей основных параметров процесса прокаливания кокса.

Рисунок 4 - Схема взаимосвязей основных параметров процесса прокаливания кокса

Неравномерность подачи сырого кокса, изменение влажности, крупности и содержание летучих в нем неблагоприятно сказывается на протекании процесса прокалки. Так увеличение количества загружаемого кокса G_k, повышение его влажности W_k, содержания летучих C^л_k и снижение крупности ?_k ведет к уменьшению длины зоны прокаливания и сдвигу ее к нижней головке печи.

Существенно влияют на распределение температуры по длине печи и колебания тягового режима. При увеличении разрежения Р_х.г, зона прокаливания смещается к верхней головке печи и общая длина ее увеличивается, что способствует получению высококачественных прокаленных коксов при повышении производительности. Однако при увеличении разрежения значительно увеличивается унос мелких частиц кокса, т.е. возрастают потери кокса. К этому же приводит и избыток подачи воздуха в печь (G_в), т.к. увеличивается угар кокса (q).

Температура прокаленного кокса Т_к^п оказывает воздействие на температуру отходящих газов. С другой стороны Т_о.г., характеризующая состояние зоны подсушки по тракту материала, влияет на Т_к^п.

АСУ ТП прокалки кокса

АСУ ТП прокалки кокса во вращающейся печи (рисунок 5, 6) построена по двухуровневому принципу. На нижнем уровне, выполненном на базе микропроцессорного контроллера Simatic S5 - 155, осуществляется автоматический контроль основных параметров процесса прокалки (расходов: сырого кокса, мазута, пара на распыление мазута, вторичного воздуха, прокаленного кокса; температуры: отходящих газов, прокаленного кокса на выходе из зоны прокалки, перед котлом-утилизатором; разрежения в холодной головке печи, концентрации кислорода в отходящих газах) и автоматическое регулирование некоторых из них (температуры прокаленного кокса на выходе из зоны прокалки, температуры отходящих газов, расходов сырого кокса, мазута и пара, а также соотношения расходов мазута и воздуха). Основные возмущения (изменение влажности и гранулометрического состава загружаемого кокса, сегрегация его в бункере) компенсируются, в основном, системой автоматической стабилизации расхода сырого кокса с коррекцией по мгновенному весу фиксированного объема кокса на ленте транспортера весоизмерителя и автоматического регулирования температуры отходящих газов, которые и стабилизируют положение зоны прокалки. Между температурой отходящих газов и температурой кокса на выходе из зоны прокалки существует достаточно тесная связь (коэффициент корреляции r ? - 0,6). Поэтому при стабилизации температуры отходящих газов не будет значительных отклонений от заданного значения температуры кокса на выходе из зоны прокалки. А те отклонения, которые возникнут, будут скомпенсированы системой стабилизации данной температуры изменением расхода мазута в печь.

Таким образом, для уменьшения отклонений температуры кокса на выходе из зоны прокалки вследствие изменения состава и крупности загружаемого кокса необходимо изменять разрежение в холодной головке печи, расход мазута и подачу воздуха при автоматическом поддержании необходимого соотношения расходов мазута и воздуха.

Системы автоматической стабилизации расходов: прокаливаемого кокса, мазута и пара стабилизируют подачу материальных и энергетических потоков на требуемом уровне и, тем самым, способствуют стабильному протеканию процесса прокалки.

Системы автоматического регулирования (АСР) в целом обеспечивают стабилизацию температурного режима процесса прокалки, что позволяет использовать их в автономном режиме без верхней иерархической ступени. Они выполнены по схеме одноконтурного регулирования по отклонению, однако в автоматической системе стабилизации расхода сырого кокса введена коррекция по мгновенному весу фиксированного объема кокса на ленте транспортера весоизмерителя, который косвенно характеризует крупность и влажность загружаемого кокса.

На верхнем уровне, реализованном на базе рабочей станции, с помощью нейросетевой математической модели осуществляется прогнозирование истинной плотности прокаленного кокса и расчет оптимальных уставок (заданий) локальным АСР.

Для создания нейросетевой математической модели использовалась система (пакет программ) моделирования нейросетей «Qnet v2.1».

При решении прямой задачи (прогноз качества прокаленного кокса) использовалась нейросеть (НС) на базе многослойного персептрона с полными связями, имеющая четыре скрытых слоя нейронов (рисунок 7).

Рисунок 7 - Нейросеть прямой задачи (НС-1)

Для обучения сети применялся оптимизированный алгоритм обратного распространения с использованием момента. В качестве входных данных на модель подавались значения основных технологических параметров процесса (давление мазута (Р_М) и пара (Р_П), разрежение в холодной головке печи (Рх.г.), температура кокса на выходе из зоны прокалки, разность температур отходящих газов в газоходе (Т2-Т1), температура отходящих газов, расход сырого кокса, влажность и содержание летучих в прокаливаемом коксе). На их основе модель (после обучения) рассчитывала значение истинной плотности, прокаливаемого кокса (d_ист.). Обученная нейросеть имеет высокую точность (ошибка расчета d_ист. не превышает 1%).

Для решения обратной задачи - нахождения оптимальных уставок регуляторам локальных АСР, в зависимости от качества сырого кокса и требуемой d_ист. (2,03 г/см³), во входном слое обратной НС 3 нейрона, в выходном - 7, а количество скрытых слоев - 2 (рисунок 8).

Рисунок 8 - Нейросеть обратной задачи (оптимизации) - НС-2

Подавая на входы обученной обратной НС параметры, характеризующие качество прокаливаемого кокса (W_k, С^л_k) соответствующего поставщика и требуемое по технологическому регламенту значение d_ист. = 2,03 г/см³, получают требуемые режимы прокалки (уставки задания регуляторам локальных АСР).

Использование для создания управляющей математической модели нейросети позволяет повысить точность прогнозирования истинной плотности прокаленного кокса и управления процессом, упростить процедуру нахождения оптимальных значений режимных параметров (заданий для АСР) и подстройки модели при изменении характеристик прокалочной печи.