APC技术在提升造纸法再造烟叶制造工艺的应用.pdf
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1、论文与综述A P C技术在提升造纸法再造烟叶制造工艺的应用郑深根,黄晶,林国士,陈嘉伟,卓治非,张静楠,谢传煌,徐高强,蒋京波(福建金闽再造烟叶发展有限公司,福建 罗源 ;厦门市奥普拓自控科技有限公司,福建 厦门 )摘要【目的】薄片抄造过程中片基和薄片的品质控制是造纸法再造烟叶制造工艺的核心环节,特别是薄片的涂布率自动控制需要使用在线测量数据或计算的数据使得涂布率自动控制实现上难上加难.因此,为了解决烟草行业自动控制实现的行业难点,【方法】本文研究先进过程控制(A d v a n c e dP r o c e s sC o n t r o l)技术在再造烟叶薄片生产的应用,在实际产线上搭建A
2、P C技术应用测试平台,并通过数值建模方法构建涂布前的片基定量和绝干重量模型以及涂布后的片基模型,并设计基于模型的多变量模型预测控制算法来实现片基及涂布率的一致性闭环控制.【结果】投用后片基和薄片的品质指标的控制精度大幅提高,指标峰峰值和偏离度明显下降,涂布率的平稳度也显著提升,闭环投用率大幅提高.【结论】最终验证了先进过程控制(A d v a n c e dP r o c e s sC o n t r o l)技术在涂布率闭环控制的有效性.关键词造纸法再造烟叶;涂布率控制;多变量模型预测控制;数值建模收稿日期:基金资助:福建中烟科技项目“A P C控制技术在再造烟叶涂布率自动控制中的研究与应
3、用”(F J Z Y K J J H Y B )作者简介:郑深根(),男,主要从事再造烟叶研发生产、工艺质量、设备管理工作.通信作者:黄晶(),男,从事造纸法再造烟叶配方及工艺技术研究.E m a i l:q q c o m.造纸法再造烟叶在我国的烟叶生产中是一种常见的生产工艺,随着烟草行业减害降焦工程的推动,再造烟叶技术在卷烟行业的应用越来越广泛.由于造纸法再造烟叶工艺的薄片抄造及后处理加工工序和传统的造纸生产采用相似的技术,常常会配备扫描架和相关的质量控制系统(Q u a l i t yC o n t r o l S y s t e m),对抄造工艺生产的片基的定量、含水量及涂布率等进行质
4、量控制.和造纸工艺不同,片基还需要将处理过的涂布液通过浸涂方式进行涂布,最后控制片基涂布后的定量和含水量,涂布后需检测的指标通常为涂布率,涂布率是再造烟叶品质控制的关键指标,但涂布率的变化受到多种因素的影响,且影响过程具有明显的非线性、大时延特性,这也导致了传统的单回路控制效果较差,需要频繁地人工干预调整,传统的单回路控制算法在实际生产过程很难实现长时间的闭环投用.涂布率实现智能化调节存在软硬件两个方面的难点:()在线检测难.目前涂布率的在线检测主要通过间接计算方式实现,即通过涂布前片基含水量与定量和涂布后薄片含水量与定量先行计算片基和薄片绝干重量,然后通过比较片基和薄片绝干重量间接计算涂布率
5、的绝对值.但由于含水量与定量测量存在随机偏差,导致了准确地在线计算绝干重量较为困难,加之扫描架在线校准本身也会受烟草薄片原料特点影响,也是造纸机智能控制难点之一;双扫描架间接测量涂布率涉及同步、对齐及传感器校准等问题.误差叠加效应,必然成为涂布率智能调节的巨大难点之一.烟草品质研究领域使用了几种涂布率的检测方法,通常采用 基 于 线 性 回 归 的 数 据 拟 合 在 线 检 测 技术,.()闭环控制难.涂布率的控制,由于执行器数量有限、调节范围较窄,受车速、涂布前含水量及涂布液浓度等影响较大,体现出非常强的非线性与大时延.传统的造纸机M a c h i n eD i r e c t i o
6、n(MD)控制策略,如P r o p o r t i o n a l I n t e g r a l D e r i v a A P C技术在提升造纸法再造烟叶制造工艺的应用t i v e(P I D)控制、内模控制、大林控制,均无法提供理想的控制效果.唐英杰等介绍了现有基于数据拟合的在线涂布率 数 据 进 行P I D控 制 的 实 现 方 法.李 博宇综述性介绍了数值建模技术在烟草行业的应用和展望,但是模型主要用于对品质的建模预测,没有用于闭环控制.汤伟等列举了造纸领域智能控制的已有的常见控制方案,其中A P C控制器在使用中的效果最佳,造纸领域的A P C控制主要采用MP C(M o d
7、 e lP r e d i c t i v eC o n t r o l)技术实现底层的执行器控制,同时通过定制逻辑实现满足不同产品需求的工作点动态更新.但是由于现有提供A P C技术的厂商基本上被国外巨头(如霍尼韦尔、A B B、美卓等)垄断,实施成本高,而且有较高的技术封锁壁垒,使用过程中常常遇到波动需要调整时,得不到有效的服务.本文项目是联合科研攻关项目,立足国产化技术替代和自主研发,技术可控,探索应用国产A P C控制策略实施方案的可行性和有效性.测试系统和原理为了研究A P C技术应用于薄片抄造工艺品质控制的可行性和有效性,本文在福建金闽再造烟叶有限公司的某条生产线上搭建了一套A P
8、 C应用控制系统,并进行了连续个月的不同批次生产环境下的调试和优化.系统组成系统组成包括:原有纸机D i s t r i b u t e dC o n t r o lS y s t e m(D C S)系统,双扫描架(涂布前扫描架与纸机末端扫描架均由A B B提供)组成Q C S系统,涂布浸涂装置,数据网关,A P C优化控制器,模型辨识系统.改造后的测试平台系统架构图如图所示.新增的A P C优化控制器和模型辨识系统运行在A P C服务器上,通过O P C(O l ef o rP r o c e s sC o n t r o l)协议和数据网关链接,数据网关和现场D C S系统和Q C S系
9、统采用O P C连接,并在D C S系统上修改增加A P C投用/停用切换模块和通信监测模块.图造纸法再造烟叶系统A P C控制平台的系统架构图 在 实 际 运 行 过 程 中,已 有 的A B B提 供 的Q C S系统由于缺乏必要的技术支撑,不同批次需要调整参数时,缺乏可靠的调整规则,而且一线操作人员对全英文操作界面不适应,所以该Q C S系统仅当作测量系统使用,没有根据扫描架的实时测量数据反向动态调节现场工艺参数,如给浆流量、组缸蒸汽压力等工艺参数.进行A P C闭环控制研究之前,现场的产品品质保障主要通过生产人员依据Q C S系统检测结果,人工根据经验调节D C S系统相关工艺参数.由
10、于生产人员的经验差 年第期 造 纸 技 术 与 应 用异和责任心不同,实际生产过程产品品质和能效水平在不同的产品牌号、不同操作人员间出现较大差异,为了解决缺乏统一的实时调节机制导致的产品品质一致性较差的问题,是立项研究应用A P C闭环控制品质主要原因之一,同时由于A P C技术和基于目标函数优化未来轨迹的技术特点,在提升产品品质控制同时,也测试优化目标中包含蒸汽、用电等生产支出降低的目标来实现多个目标的协同.涂布率检测和计算涂布率的检测方法采用双扫描架法,使用传感器检测涂布前定量、水分和涂布后定量、水分,通过计算得到涂布前后绝干重量和涂布率.涂布率T的计算公式为:T(DWaDWb)DWa (
11、)式中:DWa涂布后的薄片绝干重量,g/m;DWb涂布前的片基绝干重量,g/m.实际使用中还会根据抽样片基和薄片样本进行离线试验测量涂布率,根据离线涂布率对在线检测涂布率数据进行校正.技术原理课题研究的对象是基于MD(机器方向)涂布前后的片基定量、绝干重量控制以及涂布后的涂布率控制.纸机对薄片、片基生产时成型、挤压、涂布、烘干等多个工序中,多个执行参数(如:车速、蒸汽压、浆浓度、涂布辊间隙等)对多个质量指标都有影响,而同一个片基的质量(含水量、定量、厚度、灰度)又同时受到多个执行参数影响.因此,通过输入输出解耦后的单变量控制,很难获得优良的MD控制效果.同时,由于纸机的喷浆、烘干等过程是大时延
12、系统,非线性系统,传统的单回路控制器适应性差,闭环率低.所以,研究基于多变量控制的策略,有效性高.根据造纸行业的MD智能控制的技术发展,本文搭建A P C控制测试平台,研究使用A P C闭环控制片基和薄片质量指标.应用基于模型预测的MP C技术的实施步骤包括以下几个主要关键环节:数值建模控制器设计闭环仿真实时优化闭环投用.第一步数值建模,采用黑盒数值建模技术,数值建模的原理架构如图,通过设计多组激励测试信号(下发系统输入U),测量响应的输出Y,然后根据U和Y的数据进行模型辨识.辨识的原理是根据输入输出响应,选择多种适用的模型结构,如A RMA X模型,B o x J e n k i n s模型
13、,S u b s p a c e模型等,利用算法对每一种模型结构的不同参数组合的模型计算模型输出Y,然后在所有适用模型范围内寻找Y和Y 的距离(或者偏离度)最小的模型,作为最优模型.图数值模型系统辨识原理图第二步控制器设计,根据辨识的多变量模型,设计模型预测控制器,调整控制器的优化参数,预测步长、控制步长等.其技术核心是将控制问题转化为带有约束调节的优化问题,并通过滚动优化策略实时预测未来趋势,同时进行动态修正,在保障系统稳定的前提下实现动态寻优.其数学表达如下:Jm i nu(k|k),u(kHu|k)Hyiy(ki|k)yR T O(ki|k)QHuiu(ki|k)us(ki|k)QHui
14、 u(ki|k)Q()s t A P C技术在提升造纸法再造烟叶制造工艺的应用ym i ny(kl|k)ym a xl,Hy()um i nu(kr|k)um a xr,Hu()|u(ki|k)|um a xi,Hu()u(ki|k)u(ki)u(ki)()优化问题的目标函数,或称为惩罚函数J的表达见公式(),该惩罚函数包括三个不同指标的求和项,其中第一项是对未来Hy时间范围内的输出和目标的偏差的范数的求和、第二项是对未来Hu时间范围的输入值和输入值目标的偏差的范数的求和,第三项是未来Hu时间范围内的相邻两次输入的变化量的范数的求和.从以上惩罚函数J数学表达不难看出,惩罚函数是三个指标项之和,
15、而每个指标项又是对未来指定时间长度的数值计算后的范数的求和.由于范数操作保证结果是非负数,所以最终的惩罚函数也是非负数,而且理论上所有求和项均为的前提下,惩罚函数的最小值,对应所有偏差都是,执行器也保持不变.公式()()代表惩罚函数的个求和项的每一个未来时间的变量取值的约束条件,其中约束条件的未来时间长度和对应求和项的时间长度相同,三项约束分别是H y,H u和H u.公式()表示输入变量的变化量的定义,即在ki时刻,向后减去前值计算变化量.此外,公式()()可以有效地表征实际造纸生产过程中需要对输入/输出信号的物理约束和质量约束条件.通过把执行器(U)的变化范围约束以及输出品质指标(Y)的质
16、量约束引入函数优化问题,从而保证优化的最优解满足约束条件,保证实际使用时不越界.惩罚函数J中未来每一个时刻的y(ki|k)可以通过模型(公式)来获取.y(k|k)G(z)u(k|k)()模型表达式()中,G(z)是系统模型在离散空间的数学表达,通常由有限个常数,z,z,z N的表达式组成,其中,z表示取上一时刻的取值运算符,z N表示取上N时刻的取值运算符.一种简单的G(z)模型例子可以是:如(zzz),对应z项的系数为,所以z项不出现在G(z)的模型表达中.对应模型表达式中u(k|k)代表离散时间的输入序列,从当前时刻开始包含以前的历史数据,u(k),u(k),u(k),u(kN)的序列.y
17、(k|k)代表输出序列,表示从k时刻开 始 的 以 往 的 历 史 数 据,y(k),y(k),y(kN),其中N是G(z)模型的最大历史数据长度.实际应用中,模型的阶数会人为限制,所以N是一个比较小的取值.公式()表达了使用过去k,k,kN的y的历史数据,以及u的历史数据,加上人为给定一个当前k时刻的u(k)取值,就可以通过模型,获得一个和u(k)对应的预测y(k).不同u(k)对应不同的y(k),这样优化算法可以寻找满足条件的最优的u(k).第三步,闭环仿真环节是在建立的模型基础上,使用基于模型和扰动信号设计的仿真软件与控制器实现闭环性能的模拟.其中扰动信号的幅度、形态等可以根据实测的历史
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