1 引言
为了减少大气污染和节约能源，燃气加热锅炉正在逐步取代燃煤锅炉供电、供热，如热电厂既供热又发电等等，特别在大型冶金企业生产过程中产生的各种煤气，如高炉煤气、焦炉煤气、转炉煤气等现在基本上都已回收利用。由于各个企业经济、技术等条件的不同，能源的利用程度等也是有差别的，由于控制不当，有的甚至产生严重的大气污染。本文将变频调速技术与智能控制技术相结合，联系工程实践从实现角度到相关技术问题作粗略讨论。
2 混合燃气加热炉的燃烧过程特性
工业窑炉有许多类型，比如冶金企业的轧钢加热炉，热电厂燃气锅炉，化工企业的热气锅炉等，所用燃料多为烧气(如天然气，煤气等)[1]。它们都是复杂对象，只是复杂程度有所不同;它们都具有很大的不确定性，只是在不确定性的表现方面有所不同。天然气、高炉煤气、焦炉煤气、转炉煤气等它们的燃质差异比较大，除天然气的燃质比较稳定外，一般燃质都在一定范围内是变化的，并不稳定。如果将各种煤气按一定比例混合，其燃质当然也不稳定。所带来的问题是，如何保证燃烧过程是优化的，即既能保证燃气充分燃烧不致浪费燃料又不致因空气量过多把热量随废气排放，也就是空燃比的优化问题。因此必须了解燃烧过程的特性，这些特性可以概括如下:
(1) 系统参数的未知性、时变性、随机性和分散性;
(2) 系统时滞的未知性和时变性;
(3) 系统严重的非线性;
(4) 系统各变量间的关联性;
(5) 环境干扰的未知性、多样性和随机性。
甚至在系统中看似简单的调节阀这样的元件，其动作过程可用微分方程描述，但运行时间稍长，阀的参数就会发生变化，动作变得呆滞，描述调节阀特性的微分方程便失去意义，致使整个系统无法正常运行。此外，工业窑炉本身是一个大惯性、大滞后的强关联对象，对这类不确定性的复杂控制对象，要达到优化燃烧过程的控制，在技术实现上有很大难度，常规控制策略是无能为力的。
针对燃烧过程特性，要实现优化控制要解决的问题很多，其中关键的问题是输入的空气量如何自动跟踪燃气量和燃质的变化。由于借助变频器可以实现无级调速和节能，有很好的动态跟踪特性;智能控制策略可以解决混合燃气加热炉燃烧过程难以数学建模问题，将变频调速技术与智能控制技术相结合，就能比较好解决燃烧过程的优化问题。以下对变频调速节能和智能控制技术作必要说明。
3 变频调速的优势分析
风机、水泵类机械的风量、流量控制，过去很少有采用转速控制方式的，多是由鼠笼式异步电机拖动，进行恒速运转，当需要调节风量、流量时，实际采用的办法是调节挡板或节流阀，这种控制虽然简单，但从节省能源的观点来看，是很不经济的，更主要的是动态跟踪性能差，优化的空燃比无法实现。采用变频器对风机、水泵类机械进行转速控制来调节风量、流量的方法，不仅节能，而且保证了优化空燃的实现。变频调速节能是相对于阀门调节而言，采用变频调速器后，将泵和管线的阀门全开，用改变电机电源频率的方法来改变电机转速。在图1中:曲线1为泵在转速为n1时的q-h性能曲线;曲线2为管路阻力特性曲线;曲线3为关小阀门，流量为q2时的管路阻力特性曲线;曲线4为泵在转速为n2时的q-h性能曲线;a，b，c为水泵的工况点.
图1 变频调速器的节能原理图
泵消耗的轴功率为:
p=γqh/η (1)
式中:γ为流体容重;η为泵的效率。
由式(1)可知，轴功率与q，h的乘积成正比.因此在工况点a，轴功率与q1，h1的乘积面积ah1oq1成正比。根据工艺要求，当流量从q1减少到q2时，如采用阀门调节方法相当于增加管路阻力，使管路阻力特性变到曲线3，系统由原来的工况点a变到新的工况点b运行。从图2中可以看出，压头反而增加为h2，轴功率与面积bh2oq2成正比，显然减少不多。如果采用转速调节，转速由n1降到n2。泵在转速为n2时的q-h性能曲线如曲线4所示，可见在同样流量q2时，压头h3大幅度降低，功率(与面积ch3oq2成正比)明显减少，节省的功率与面积bh2h3c成正比,很显然节能效益显著。即便考虑到因转速的降低而引起效率的降低及附加控制装置的效率的影响等，但节电效果仍十分明显。此外，电机消耗的功率不仅决定于泵，还和调速的方法有关。如果电动机的滑差损耗很大，节电效果就大打折扣了。变频调速器是一种高效调速装置，它与滑差调速、液力偶合器调速不同，没有滑差损耗，本身的固有损失仅为1%～2%，因此变频器的输入功率在任何速度下都近似等于泵的轴功率。对泵、风机等流体机械，流量或风量是与转速成正比的，而轴功率是与转速的立方成正比的，因此:
p=(n/ne)3pe=(q/qe)3pe (2)
式中:ne，qe，pe分别为泵的额定转速、额定流量和额定轴功率。
采用变频调速时，变频器消耗功率为:
p=(q/qe)3pe (3)
如果采用阀门调节，电动机消耗功率近似为:
p =(0.4+0.6q/qe)pe (4)
从式(3)和式(4)可见，当流量q变为额定流量的50%时，采用变频调速时消耗功率为0.125pe。采用阀门调节流量时，电动机消耗功率0.7pe，节电率为82.1%，节电效果是很可观的。
电动机运行节约的电能可以通过(5)计算，pe为电动机在额定转速ne时的额定功率，p为电动机在转速n时的轴输出功率，若用δp表示节能，则:
δp=pe-p=[1-(n/ne)3]pe (5)
设电动机在额定转速ne=1500r/min时的额定功率为pe，由式(5)，则电动机在转速n=1000r/min时 δp=pe-p=[1-(n/ne)3]pe=[1-(1000/1500)3]pe =0.33pe，可见节能效果是相当显著的。
4 控制策略选取、控制模型与控制算法
4.1控制策略选取
由于混合燃气加热炉燃烧过程难于建立精确的数学模型，对象的输入输出关系或内部状态特性用定量方法分析是不可行的，因此传统的控制方法(pid)及基于状态空间描述的现代控制理论的方法(如最优控制、自适应控制等)是不适用的。因为实际对象和系统中的噪声特性非常复杂，现有自适应算法中的噪声模型与实际情况出入比较大，因此实际应用时达不到预期效果，甚至于算法不收敛，现实工业生产中对这类不确定复杂对象的控制，是利用人工智能的思想，将定量与定性分析有机地结合，在建立综合性的智能算法模型时，给出最优控制策略。其中仿人智能控制策略由于其可检测性和可观测性好，鲁棒性强使人们倍加关注，作者的工程实践经验表明，仿人智能控制策略无论对恒值控制还是随动跟踪系统其控制效果和控制品质都是令人满意的，是行之有效的控制策略，特别适合于混合燃气加热炉燃烧过程控制的应用，因此，选择仿人智能控制策略对混合燃气加热炉燃烧过程实施控制。
4.2 控制模型
仿人智能控制不仅具有优良的控制效果，而且对被控过程的先验知识要求甚少，并对环境的变化有很强的自适应能力，是实现智能控制的一条有效的途径[6]。仿人智能控制(hsic)选用误差e和误差变化率δe作为控制器的输入变量，而e和δe都是可以准确测量的，用这个两个变量来识别控制系统所处的状态、动态特征及行为，计算机借助于这些特征变量就能实现控制。文中将仿人智能和专家系统技术应用于这个典型的非线性和变动态特性控制系统中，控制系统把专家系统技术引入控制系统设计的同时，对专家系统的结构进行简化把知识库、推理机构和规则集合并为一个具有优异控制性能而结构又较为简单的仿人智能控制器，从而对系统进行控制。专家系统是一个智能程序系统，它利用知识库和推理机构来解决专业范围内只有靠专家才能解决的问题。基于hsic的控制系统在开闭环控制基本特征的基础上，利用专家系统技术实现灵活的多模态控制，增强了判断和推理的能力，控制系统结构模型如图2所示。
图2 基于hsic的燃烧过程控制系统结构
4.3 工程控制算法
控制系统采用产生式规则来建立知识集，其基本结构是:
if <condition> then <action>
基于产生式规则构成的系统的突出优点是模块性好，每条规则可独立增删、修改，每个产生式规则之间无直接联系，而且其自然性好，适合于工业过程控制的特点。
工程控制算法的控制规则集，可由工程控制算法推演出来，现以仿人智能控制的原型算法为例，控制算法为:
(6)
式中，u是控制输出;kp是比例系数;k是抑制系数;e是系统误差;
是系统误差的变化率;em,i是误差第i次峰值。
