基于案例推理的水泥生料细度智能控制

宁艳艳^{1, 2}，王卓¹，苑明哲¹，李志慧³

(1. 中国科学院 沈阳自动化研究所，辽宁 沈阳，110016；

2. 中国科学院 研究生院，北京，110039；

3. 北方重工集团有限公司 水泥设备分公司，辽宁 沈阳，110141)

摘 要：

度难以在线测量，无法采用传统控制方法控制的问题，结合专家知识和操作经验，提出基于案例推理技术的水泥生料细度智能优化控制方法。根据立磨内选粉机转速、通风量、研磨压力等信号，采用案例推理方法自动调整选粉机转速，从而使水泥生料细度满足质量要求。该智能优化方法在某水泥厂应用结果表明：基于案例推理技术的智能优化方法与传统控制方法相比，生料细度合格率提高了11%。

关键词：

细度；案例推理技术；智能控制；选粉机转速；

中图分类号：TP273⁺.5          文献标志码：A         文章编号：1672-7207(2011)S1-0918-06

Intelligent control based on case-based reasoning for fineness of raw

NING Yan-yan^{1, 2}, WANG Zhuo¹, YUAN Ming-zhe ¹, LI Zhi-hui ³

(1. Shenyang Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Shenyang 110016, China;

2. Graduate School, Chinese Academy of Sciences, Beijing 110039, China;

3. Northern Heavy Industries Group Co., Ltd, Shenyang 110141, China)

Abstract: Fineness of raw material is a key parameter in raw grinding process. It is difficult to measure the fineness online, and unable to achieve ideal effect by adopting traditional control method. To solve these problems, combining the expert knowledge and operation experience, an intelligent optimization and control method based on case reasoning was designed. This method adjusted the separator speed automatically by using case reasoning method according to process parameters, such as ventilation and grinding pressure. Application in a cement plant shows that the intelligent optimization and control method based on case reasoning can increase product quality by 11% compared with traditional manual method.

Key words: fineness; case-based reasoning technology; intelligent control; separator speed

生料粉磨是新型干法水泥生产中的重要环节，立磨由于具有粉磨效率高、能耗低、烘干能力强等优点，得到越来越广泛的应用。但生料粉磨过程具有非线性、大滞后、大惯性的特点^[1-3]，难以建立准确的数学模型来描述其生产过程。特别是生料细度无法在线测量，并且受通风量、研磨压力、选粉机转速等多种变量的动态特性的影响，采用传统的控制方法^[4-7]无法达到理想的控制效果。在实际生产中，操作员采用固定研磨压力，凭经验手动设定选粉机转速的方法来调节生料细度。由于生料特性和粉磨工况经常发生变化，操作员往往调节不及时，以至于生料细度合格率偏低，不能满足质量指标的要求。

案例推理技术(case-based reasoning)是近年来人工智能研究领域中的一项重要技术，是一种类比推理方法，利用过去成功的案例或经验进行推理来求解新问题，它提供了一种近似人类思维模型的构造专家系统的新方法，是一种合理的推理模式。案例推理技术从另一个侧面实现了人工智能，绕过了“知识获取”这一难题，同时知识维护较为容易，克服了基于规则的推理技术的一些缺点。因而，案例推理技术在知识难以获取但积累了丰富案例的复杂领域中的应用得到了推广。本文作者针对立磨粉磨系统生料细度控制存在的问题，将建模与控制相集成，结合常规控制和智能控制方法，提出了由基于案例推理技术的智能优化设定层和回路控制层两层结构组成的生料细度智能优化控制系统，根据立磨研磨压力、系统通风量等信号，采用案例推理技术自动调整选粉机转速的预设定值，从而通过调节选粉机转速来控制生料细度，满足质量指标。

1  水泥生料粉磨系统

石灰石、铁粉、砂岩和粘土经配料站配料后，由皮带输送机送至磨内粉磨。粉碎后的物料被磨内热风吹起，大颗粒落回磨盘上继续粉磨，不能被风环热风吹起的特大颗粒经排渣口排出磨外，其余随气流进入选粉机分选，满足产品要求的颗粒随气流排出磨机，由分离器收集为产品，不合格的颗粒返回磨盘，再次粉磨，直至合格。立磨水泥生料粉磨工艺流程如图1所示。

2  生料细度智能控制方法

水泥生料细度智能优化控制系统由智能优化设定层和回路控制层组成。总体控制结构如图2所示。

智能优化设定层的主要功能是为回路控制层提供回路设定值，由基于案例推理技术的预设定模块和基于专家规则的反馈补偿模块组成；回路设定值由预设定值和反馈补偿值叠加而成。回路设定层的主要功能是跟踪设定层给出的回路设定值，控制器根据选粉机转速的实际值与设定值之间的偏差采用变频调速。

2.1  智能优化设定算法

2.1.1  基于案例推理技术的预设定模块

(1) 案例表示和案例库的构造。生料细度受选粉机转速、系统风量、磨内负荷、研磨压力等因素的影响。提高生料细度的方法有3种：一是增大研磨压力；二是提高选粉机转速；3是降低系统通风量。在正常生产中，通过调节选粉机转速的方法来控制细度，转速提高时生料变细，转速减慢时生料变粗。若生料细度过粗，可通过增大选粉机转速、降低系统通风量、加大研磨压力等方法控制^[6]。结合操作经验，选择调节选粉机转速的方法来控制生料细度。因此，可以用下面一个函数关系表示选粉机转速预设定值与生料细度目标值、研磨压力、系统通风量以及原料易磨性之间的关系：

     (1)

其中：代表选粉机转速预设定值；G*代表生料细度目标值；y(t)代表选粉机转速实际回路输出值；y^*(t-1)代表前一次选粉机设定值；B₁代表系统通风量；B₂代表研磨压力；B₃代表原料易磨性。

图1  水泥生料粉磨工艺过程

Fig.1  Grinding process of raw of cement

图2  智能控制结构

Fig.2  Structure of intelligent control

一般来讲，一个典型的案例主要包括两部分，即问题描述与解决方案描述。由于生料粉磨生产过程设定值不断变化，时间属性对设定值也有不同参考价值，时间越近的控制信息越有参考价值。根据式(1)，案例结构如表1所示。

表1  回路预设定模型的案例结构

Table 1  Case structure of loop pre-established model

案例描述C由G^*、y(t)、y^*(t-1)、Ω组成，可以表示为：

C＝{c_i} (i=1, …, 6)            (2)

其中：c_i为案例描述特征；c₁表示生料细度的目标值；c₂表示控制回路选粉机转速的实际输出值(y(t))；c₃表示上一时刻控制回路选粉机转速的设定值(y^*(t-1))；c₄，c₅和c₆分别对应边界条件B₁，B₂和B₃；c₆为枚举型变量，分别取值1，2和3，表示生料易磨性的好、中、差，其余变量为数值型变量；案例解表示选粉机转速控制回路的预设定值。如在边界条件Ω=[657 361, 6.2, 2]，生料细度期望值G^*=19%，选粉机转速实际值y(t)=327，y^*(t-1)=335的工况条件下，该案例工况描述即可表示为C={19%, 327 r/min, 335 r/min，657 361 m³/h, 6.2 MPa, 2}，案例解为：=331 r/min。从而，案例工况描述、案例解和存储时间T的具体槽值共同组成了一条具体案例。

本系统中案例库将被组织成两层结构。由于原料易磨性分好、中、差3种类型，因此，第1层按照原料易磨性建立易磨性好、中、差的3个节点；第2层是典型案例层，为典型工况条件下的回路设定情况，由粉磨过程运行和操作经验总结建立的。整个案例库层次结构如图3所示。

图3  案例库层次结构图

Fig.3  Hierarchical structure of putted forward

(2) 基于层次检索的案例检索。本问题涉及到的案例描述特征有6个，如果全部检索需要的时间太长。为了避免出现这种现象，在检索时先按层次检索，每一层构成一个较小的子案例库。检索时，先找到对应的子案例库，再进行进一步的检索。

问题案例在案例库中检索过程如下。

第1步：首先根据新问题案例的原料易磨性在第一层节点上查找相应节点对应的子案例库L_i。该问题案例M的原料易磨性(c₆=2)，找到原料易磨性为“中”的子案例库L₂，准备进行进一步检索。

第2步：该步骤目的是在第2层典型案例层中找出L₂中与问题案例最相似的典型案例节点。假设第2层对应案例库L₂的结点上共有K条典型案例，利用近邻法让问题案例与相应子案例库L₂中的K条案例逐个进行比较(比较5个条件属性)，计算出K对案例的相似度。假设案例库中的典型案例M_k的描述特征为。问题案例M与M_k的相似度SIM(M, M_k)定义如下：

 (k=1, 2, …, 5) (3)

其中：ω表示案例特征权值，由专家给出，取{0.3, 0.1, 0.1, 0.15, 0.15, 0.3}。sim(c_i, c_i,k)为问题案例和第k条案例第i个描述特征，即c_i与c_i,k之间描述特征相似度，定义如下：

 (i=1, 2, …, 5) (4)

其中：max{c_i}-min{c_i}为案例描述特征c_i的正常工作范围。

计算问题案例与第2层节点中所有典型案例的相似度，最终检索出问题案例与历史案例库中相似度大于相似度阈值SIM_v的所有相似案例，这些案例组成案例集合L_j，其中相似度阈值SIM_v是经过离线实验和专家确定的。

采用下列2条原则，确定最终检索出的案例：

a. 当最大相似度大于或等于SIM_v时，取相似度大于SIM_v的案例为检索出的案例；

b. 当最大相似度小于SIM_v，检索出相似度最大的一条案例M_m待修正后使用。

(3) 基于替换法的案例重用。案例检索阶段结束，接着进入案例重用阶段。案例重用阶段是根据对新案例特征的描述，决定如何由检索出的匹配案例的解决方案得到新案例的解决方案的过程。由于本文面对的问题是问题求解类型，问题案例与历史案例具有相同的案例表示结构和相同的案例描述属性，因此，案例重用阶段采用替换法。

当最大相似度大于或等于SIM_v时，根据相似度达到阈值SIM_v的所有案例的SIM(M, M_k)和案例库中的对应案例解，采用下式得出当前工况M下的案例解：

         (5)

其中：R为案例集合L_j中的案例数目。即检索出来的历史案例与问题案例的相似度作为加权值对所有近似案例进行求和，对检索案例解进行调整替代得到新值。

如果问题案例与检索案例之间最大相似度低于阈值SIM_v，即现有案例库中无有效参考案例时，此时采用基于专家规则的方法对相似度最大的案例进行修正：设检索出的最大相似案例M_m的描述特征为C_m={c_m,i}。

修正规则为：

                (6)

其中：为案例M_m的解；b_1i，b_2i，d₁和d₂均由专家经验确定。

上述案例重用方法给出了当案例库中存在有效参考案例和不存在有效参考案例2种情况下的案例重用办法，得到了回路预设定值。

2.1.2  基于专家规则的反馈补偿模块

回路预设定模块根据生料细度的目标值和边界条件等，应用案例推理技术给出选粉机转速控制回路的预设定值；反馈补偿模块的作用是采用专家规则的方法补偿细度实际化验值与目标值之间的偏差。反馈补偿的规则如表2所示。

表2  反馈补偿规则

Table 2  Rules of feedback compensation

表2中，?c₁(t)为生料细度目标值与化验得到的生料细度之间的偏差；T1，T2和T3为偏差限；a_i (i=1, 2, …, 6)为选粉机转速的修正值，它们均由专家经验给出。因此，选粉机转速控制回路的设定值：

          (7)

2.2  控制回路算法

生料细度智能优化控制系统采用由智能优化设定层和回路控制层两层控制结构。回路设定层给出选粉机转速控制回路的设定值，回路控制层采用PID控制方法使选粉机转速跟踪设定值，发挥PID鲁棒性较好的长处。对选粉机转速的控制采用变频调速。用临界比例度法^[8]整定PI参数得：K_p=1.05；T_i=0.13。

3  应用效果

采用手动控制和基于案例推理技术的智能优化控制方法分别对立磨水泥生料细度控制，化验结果如图4所示。

图4  两种控制方法应用效果

Fig.4  Application effect of two control methods

统计采用手动控制方法时的生料细度合格率为78%，采用智能优化控制方法时生料细度合格率达到89%。由此可见：基于案例推理技术的生料细度智能控制方法不仅减少了操作员的劳动强度，而且提高了产品合格率。

4  结论

(1) 对于水泥生料细度难以在线测量且难以建立精确数学模型这一难题，考虑到过程本身的滞后性、非线性等特点，将智能控制与常规控制相结合，提出了基于案例推理技术的智能优化控制方法，较好地解决了生料细度的优化控制问题。

(2) 根据粉磨工况的变化和生料细度指标的要求自动调整选粉机转速控制回路的设定值，能较好地适应工况的变化和工艺要求，并有利于精确设定控制参数，提高控制精度，同时还克服了被控对象滞后性和非线性的特点。

(3) 系统仿真和现场应用表明，该控制方法不仅能有效地提高产品合格率，还在一定程度上提高了生产的自动化水平。

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(编辑 李向群)

收稿日期：2011-04-15；修回日期：2011-06-15

基金项目：沈阳市科技攻关项目(F10-015-2-00)

通信作者：宁艳艳(1986-)，女，山东泰安人，硕士研究生，从事工业过程在线优化方向的研究；电话: 13889373195; E-mail: yyning@sia.cn

摘要：针对水泥生料细度难以在线测量，无法采用传统控制方法控制的问题，结合专家知识和操作经验，提出基于案例推理技术的水泥生料细度智能优化控制方法。根据立磨内选粉机转速、通风量、研磨压力等信号，采用案例推理方法自动调整选粉机转速，从而使水泥生料细度满足质量要求。该智能优化方法在某水泥厂应用结果表明：基于案例推理技术的智能优化方法与传统控制方法相比，生料细度合格率提高了11%。