生料率值自動控制系統(tǒng)的應(yīng)用現(xiàn)狀水泥生料配料控制是水泥生產(chǎn)中最重要的環(huán)節(jié)之一。生料質(zhì)量好壞直接影響熟料的產(chǎn)量和質(zhì)量。目前我國絕大多數(shù)水泥廠的生料配料控制的模式如下：
1） 回轉(zhuǎn)窯廠， 尤其是 2000t/d 以上的新型干法回轉(zhuǎn)窯廠， 大都配備了生料率值自動控制系統(tǒng)， 即 QCS系統(tǒng)，但走訪了解許多廠后發(fā)現(xiàn)， 大多數(shù)水泥廠并沒有真正實現(xiàn)率值自動控制功能， 即只利用了其先進的X熒光檢測、配料秤實時監(jiān)控的檢測監(jiān)視功能與配料秤中控控制的集中控制功能， 而關(guān)鍵的“率值自動控制”， 即計算機利用X熒光檢測的結(jié)果， 自動計算進行配料秤的反饋控制的功能， 大多沒有投用， 而是繼續(xù)由人工控制。據(jù)了解，不投用的原因是投用后效果不好， 因為原料情況千變?nèi)f化， 由計算機自動控制時容易失控，還不如人工根據(jù)經(jīng)驗控制的生料率值合格率高。因此， 只在原料質(zhì)量非常穩(wěn)定時才投用， 而原料情況一旦出現(xiàn)波動，就改由人工控制。試生產(chǎn)期間就投運的還幾乎沒有。
2）立窯水泥廠大都采用鈣鐵控制， 但鈣鐵控制方法只有在原料中的 SiO2 和 Al2O3 含量比較穩(wěn)定的前提下，才可保證出磨生料成分的穩(wěn)定。如果原料中的SiO2 和 Al2O3 含量波動較大， 即使出磨生料的鈣鐵煤指標完全合格， 也難保出磨生料率值的合格。在實際生產(chǎn)中， 許多采用鈣鐵控制的水泥生料， 雖然出磨生料鈣鐵滴定值合格率很高，但其每天平均樣的率值卻波動很大。由于生料率值自動控制系統(tǒng)的優(yōu)越功能，許多較先進的立窯廠也裝備了生料率值自動控制系統(tǒng)，但據(jù)了解， 其使用情況與回轉(zhuǎn)窯廠一樣。2 生料率值自動控制系統(tǒng)助手的開發(fā)ZRS 率值配料自動控制系統(tǒng)助手從數(shù)學模型開始，在實際生產(chǎn)中邊應(yīng)用、邊完善。以下結(jié)合某新建的2500t/d 生產(chǎn)線的應(yīng)用情況談該軟件的開發(fā)。
2.1、情況的判斷是率值配料自動控制的前提一般來講， 生料成分波動時， 有以下幾種原因：
1）原料成分波動；
2）配料秤波動；
3） 原料水分波動， 如該廠采用濕排粉煤灰， 控制水分 15%～20%；
4）測定誤差。
這幾種原因一般同時存在， 但有時某一種起主要作用， 判斷清楚起主要作用的原因， 即可采取措施。分析其內(nèi)在規(guī)律，根據(jù)檢測的數(shù)據(jù)判斷導致波動的主要原因， 調(diào)整時兼顧到三個率值， 從數(shù)理統(tǒng)計上是有規(guī)律可循的， 但計算繁瑣，在很短的時間內(nèi)靠手工是難以做到的?！奥手蹬淞献詣涌刂葡到y(tǒng)助手”程序， 將繁瑣的計算、判斷由計算機來完成，在瞬間即可完成計算， 從各個角度給出數(shù)據(jù)信息， 根據(jù)這些信息來判斷和決策， 從而使操作人員心中有數(shù)，再加上經(jīng)驗、感覺和現(xiàn)場綜合情況， 調(diào)整時就得心應(yīng)手， 使生料質(zhì)量大幅度提高。如果是配料秤波動或原料水分波動（ 原料水分變化， 就相當于干基物料配比發(fā)生了變化， 與配料秤波動的表觀特征相同）， 相對應(yīng)的反算配比系數(shù) Pi 與特征成分對應(yīng)的綜合波動系數(shù) ξR 點將發(fā)生同方向波動； 如果是測定誤差， 則只有有偏差的 Pi與 ξR 點將發(fā)生同方向波動， 而其它點正常； 如果是原料成分波動，則變化成分對應(yīng)的 ξR 點將發(fā)生波動，其規(guī)律可根據(jù)具體原料成分分析，Pi 與 ξR 曲線排除了調(diào)整配比的影響， 其原料成分的變化情況、波動周期， 配料秤的工作狀況可一目了然。
2、 該廠配料初期， CaO 持續(xù)偏高而 Al2O3 持續(xù)偏低， 操作人員狠減石灰石， CaO 終于降至預(yù)定目標， 但說不清楚CaO 從哪來； 加粉煤灰到不可思議的比例，Al2O3 仍然偏低。將數(shù)據(jù)輸入本軟件后， 從 Pi 曲線可明顯看出，P 石灰石徘徊在 1.08 到 1.09 之間， 而 P 粉煤灰徘徊在0.39到 0.41 之間， 說明石灰秤大而粉煤灰秤小， 由石灰石的配比乘以 1.1 就與理論配比相接近了， 筆者建議將粉煤灰的配比提高到預(yù)定配比的 2.2～2.5 倍， 誰也不敢， 因為配料秤已經(jīng)反復標定，都認為不可能有如此大的偏差， 最后決定進行實物標定， 限于條件， 采用在皮帶秤穩(wěn)定工作時測定秤上兩點的時間差而后突然停機，稱量兩點間的物料質(zhì)量進行標定， 結(jié)果秤的系數(shù)為 0.42。有關(guān)人員檢查后認為傳感器配置不正確，換傳感器重新標定后，由程序計算的 P 粉煤灰接近 0.7，但仍然達不到 1 左右， 最后只能就此運行， 將程序中粉煤灰的配料秤系數(shù)設(shè)定為0.7。
2.2、 確定數(shù)學模型是率值配料自動控制的基礎(chǔ)盡管各單位在推出率值配料自動控制時， 對核心程序的計算方法保密，但不外乎有幾種模式： ①利用補差法， 即根據(jù)目標值與測定值的差值， 進行各原料的增減， 使下一周期達到目標值；②利用反推法， 假定質(zhì)量穩(wěn)定的原料其成分不變， 將生料成分的變化視為某種原料的成分變化所致，反推其變化后的值進行重新核定配比， 以求達到目標值； ③PiD 調(diào)節(jié)法， 即假定原料成分的變化是隨機的， 符合正態(tài)分布規(guī)律，用PiD 調(diào)節(jié)原理， 選定合適的參數(shù)進行反饋調(diào)節(jié)； ④模糊法。這幾種方法各有所長， 補差法最實用， 也符合人的思維習慣，其難點在于要求下一周期的物料與上一周期的物料保持不變或能預(yù)測下一周期的物料變化。反推法本身就是近似假定， 有一定誤差，原料穩(wěn)定時尚可， 不穩(wěn)定時誤差就偏大， 還有其本身也要求下一周期的物料與上一周期的物料保持不變。PiD調(diào)節(jié)法的前提是理想假定， 實際操作中很難選取到合適的參數(shù)， 即使一段時間參數(shù)選取比較合適，原料情況一變，參數(shù)就又需要重新摸索， 并且調(diào)整間隔大導致調(diào)節(jié)周期太長。模糊法的控制理論較復雜，并且模糊因子的選定也需反復在實踐中摸索。
本軟件采用補差法， 同時同步用反推法進行比對參考， 并且采用了“模糊判斷”法， 將出磨檢測成分及率值進行模糊判斷， 參照人的思維習慣， 分為“合適”、“合格范圍內(nèi)偏高”、“合格范圍內(nèi)偏低”、“偏高”、“偏低”、“太高”和“太低”等， 在自動控制模式中根據(jù)模糊判斷結(jié)果分不同策略處理， 人工控制模式中模糊判斷結(jié)果僅以特定符號顯示提供參考， 不參與計算。
2.3 、預(yù)測下一周期的物料變化是率值配料自動控制的難點
假定下一周期的物料與上一周期的物料保持不變， 也是一種預(yù)測。據(jù)了解， 不少率值配料自動控制系統(tǒng)采用滾動平均法來預(yù)測，這也符合一般正態(tài)分布的理論。不過筆者進行了計算機模擬試驗， 發(fā)現(xiàn)在正態(tài)分布的隨機數(shù)據(jù)中， 采用滾動平均來預(yù)測下一個數(shù)據(jù)，其預(yù)測誤差的標準偏差確能縮小， 但在按照正態(tài)分布的“有條件隨機數(shù)據(jù)”中， 采用此法來預(yù)測下一個數(shù)據(jù)，其預(yù)測誤差的標準偏差有時能縮小， 但更多的時候是加大， 滾動的周期越長， 越接近于原始數(shù)據(jù)的標準偏差。這里“隨機數(shù)據(jù)”和“有條件隨機數(shù)據(jù)”， 是這樣定義的：
隨機數(shù)據(jù)： 是指在一個區(qū)間內(nèi)， 數(shù)據(jù)是完全按照正態(tài)分布規(guī)律隨機出現(xiàn)的。如石灰石中的 CaO， 波動區(qū)間為 45～52，在這個區(qū)間內(nèi)， 下一個 CaO 的測定值是按照正態(tài)分布規(guī)律隨機出現(xiàn)的， 與上一個測定值沒有聯(lián)系。
有條件隨機數(shù)據(jù)： 是指在一個區(qū)間內(nèi)， 數(shù)據(jù)的變化是有條件的， 與上一個數(shù)據(jù)有關(guān)聯(lián)。首先， 數(shù)據(jù)變化的方向是有條件隨機出現(xiàn)的，但變化幅度卻是集中在一個更小的區(qū)間內(nèi)按小區(qū)間正態(tài)分布規(guī)律隨機出現(xiàn)。
有條件隨機出現(xiàn)， 是指上一個測定數(shù)據(jù)接近于中值時，增加或減少是隨機的， 接近于邊界值時， 增加或減少就不是隨機的， 而是更傾向于向中值靠攏，其變化的方向遵循大區(qū)間正態(tài)分布規(guī)律。如石灰石中的CaO， 波動區(qū)間為 45～52， 上一個測定數(shù)據(jù)為 48.5，下一個測定數(shù)據(jù)不會在 45～52 范圍內(nèi)按照大區(qū)間正態(tài)分布規(guī)律隨機出現(xiàn)， 而是在 48.5 基礎(chǔ)上， 增加或減少是隨機的，但增加或減少的幅度會集中到一個更小的區(qū)間， 如， 下一個測定數(shù)據(jù)是在 48.5±0.8范圍內(nèi)按照小區(qū)間正態(tài)分布規(guī)律隨機出現(xiàn)的， 其概率非常大， 遠比完全按照大區(qū)間正態(tài)分布的 σ原則遵循的概率大的多， 而突破48.5±0.8， 在45～47.7 和 49.3～52 范圍內(nèi)出現(xiàn)的概率非常小。再如上一個測定數(shù)據(jù)為 47，下一個測定數(shù)據(jù)是在 47＋0.8 范圍內(nèi)隨機出現(xiàn)的概率較大， 47－ 0.8 范圍內(nèi)出現(xiàn)的概率較小， 而突破47±0.8，在 45～46.2 和 47.8～52 范圍內(nèi)出現(xiàn)的概率更小。
有條件隨機數(shù)據(jù)的實質(zhì)是： ①如連續(xù)測定物料成分，組成一個數(shù)據(jù)組集合｛Ｘ＝ｘ1，ｘ2，ｘ3……｝， 相鄰兩數(shù)據(jù)的差也組成一個數(shù)據(jù)組集合 ｛ΔＸ＝ｘ2－ ｘ1，ｘ3－ｘ2，ｘ4－ ｘ3……｝， ΔＸ 比 Ｘ 更接近于正態(tài)分布， 且 ΔＸ 的標準偏差小于 Ｘ的標準偏差。②出現(xiàn)大幅度突變的可能性較小。
筆者發(fā)現(xiàn)， 水泥廠經(jīng)過處理的原料， 其成分的波動更符合“有條件隨機數(shù)據(jù)”。按照這一規(guī)律來預(yù)測下一周期物料的變化，將有效縮小預(yù)測的偏差。
