本发明提供一种TRT高炉顶压控制布料过程反馈控制仿真方法，包括步骤：1）针对TRT系统各组成部分，分别建立各部件类仿真模块，并为各部件类仿真模块编辑和设计参数、接口；2）通过各部件类仿真模块的接口将部件类仿真模块按实际TRT系统进行连接，并调节各参数使系统达到稳态；3）分析实际TRT系统布料过程的特点和控制方法，增加布料干扰模块和PID反馈控制模块，布料干扰模块用于仿真布料过程对高炉顶压的影响，PID反馈控制模块用于仿真对静叶的控制；4）设置系统仿真参数，进行仿真运算。通过对高炉布料过程建立仿真系统，在仿真系统中进行调试，确定更为合理的控制方案，避免直接在线测试不同的控制方案对高炉的正常产生的影响。
1.一种TRT高炉顶压控制布料过程反馈控制仿真方法，其特征在于：它包括以下步骤：
1）针对TRT系统的各组成部分，分别建立各部件类仿真模块，并为各部件类仿真模块编辑和设计参数、接口；
2）通过各部件类仿真模块的接口将部件类仿真模块按实际TRT系统进行连接，并调节各模块参数使系统达到稳态；
3）分析实际TRT系统布料过程的特点和控制方法，增加2个程序类仿真模块，分别为布料干扰模块和PID反馈控制模块；布料干扰模块用于仿真布料过程对高炉顶压的影响；PID反馈控制模块用于仿真实际PLC控制器对静叶的控制；
其中PID反馈控制模块将顶压设定值r(t)与反馈值c(t)进行比较构成控制偏差e(t)：e(t)=r(t)-c(t) （1），再将控制偏差e(t)按比例、微分、积分运算后通过线性组合构成控制量u(t)：式（2）中，u(t)为控制量，kp为比例控制增益，Ti为积分时间常数，Td为微分时间常数，t为时间；
边界A：为第一定压节点，模拟进入高炉的热风的压力；
管道A：包括a节管道，每节管道包括一个固定开度的阀门和一个容器；
高炉模型：包括上容器和下容器，上容器和下容器之间由第一调节阀连接；设置第一调节阀的初始开度，且第一调节阀的开度由所述的布料干扰模块控制；
管道B：包括b节管道，每节管道包括一个固定开度的阀门和一个容器；
静叶：包括第二调节阀，第二调节阀的开度由所述的PID反馈控制模块输出的控制量u(t)控制；
边界B：为第二定压节点，模拟经过静叶之后的管网煤气压力；
边界A、管道A、高炉模型、管道B、静叶和边界B顺次连接；
PID反馈控制模块中的顶压设定值r(t)由工艺专业确定；反馈值c(t)为实际所测得高炉顶压值，即高炉模型中上容器压力值；
容器为圆柱形，其直径为D，高度为L，该容器设计有两个接口，一个进口Fleft，一个出口Fright，用于前后连接，每个接口内部均包含两个变量，流量q和压力p，该接口在与前后模块连接时自动产生连接方程；容器模型内部具有如下方程：
1）进出口压力相等：Fleft.p=Fright.p；
上式中，Fleft.p为进口压力，Fright.p为出口压力，Fleft.q为进口流量，Fright.q为出口流量，Fright.p′为容器内压力差。
2.根据权利要求1所述的TRT高炉顶压控制布料过程反馈控制仿真方法，其特征在于：它还包括步骤5）将仿真结果与预期效果比较，对系统仿真参数进行调试，以获得最佳控制参数。
3.根据权利要求2所述的TRT高炉顶压控制布料过程反馈控制仿真方法，其特征在于：所述步骤5）将仿真结果与预期效果比较，具体是比较高炉模型的上容器的顶部压力实际值与其设定值。
4.一种用于实现权利要求1所述的TRT高炉顶压控制布料过程反馈控制仿真方法的TRT高炉顶压控制布料过程反馈控制仿真系统，其特征在于：它包括部件类模块和程序类模块；
边界A：为第一定压节点，用于模拟进入高炉的热风的压力；
管道A：包括a节管道，每节管道包括一个固定开度的阀门和一个容器；
高炉模型：包括上容器和下容器，上容器和下容器之间由第一调节阀连接；设置第一调节阀的初始开度；
管道B：包括b节管道，每节管道包括一个固定开度的阀门和一个容器；
静叶：包括第二调节阀，第二调节阀的开度由所述的PID反馈控制模块输出的控制量u(t)控制；
边界B：为第二定压节点，模拟经过静叶之后的管网煤气压力；
边界A、管道A、高炉模型、管道B、静叶和边界B顺次连接；
布料干扰模块，用于仿真布料过程对高炉顶压的影响，并控制第一调节阀的开度；
PID反馈控制模块，用于将顶压设定值r(t)与反馈值c(t)进行比较构成控制偏差e(t)：e(t)=r(t)-c(t) （1），再将控制偏差e(t)按比例、微分、积分运算后通过线性组合构成控制量u(t)：式（2）中，u(t)为控制量，kp为比例控制增益，Ti为积分时间常数，Td为微分时间常数，t为时间；
PID反馈控制模块中的顶压设定值r(t)由工艺专业确定；反馈值c(t)为实际所测得高炉顶压值，即高炉模型中上容器压力值；控制量u(t)用于控制第二调节阀的开度。
5.根据权利要求4所述的TRT高炉顶压控制布料过程反馈控制仿真系统，其特征在于：它是基于Modelica语言建立的。
TRT高炉顶压控制布料过程反馈控制仿真方法及系统
技术领域
[0001] 本发明涉及冶金行业中TRT高炉顶压控制领域。
背景技术
[0002] TRT是Top Gas Pressure Recovery Turbine unit的缩写，被称作高炉煤气余压发电装置，它利用高炉产生的高温高压煤气推动透平机，进而带动发电机发电。据统计，TRT可回收高炉煤气中30%-40%的能量。与高炉传统的减压阀组相比，可更好的稳定高炉顶压，还极大的减小了减压阀组带来的噪声污染。TRT不仅能为钢铁企业带来巨大的经济效益，同时也是节能减排的标杆工程。典型的TRT工艺流程如附图1所示。
[0003] TRT在控制高炉顶压的过程中，正常情况下只需常规PID即可较好的稳定高炉顶压，但是高炉在布料时会对高炉顶压造成强烈的扰动，此时仅靠常规PID控制已不能将顶压波动维持在一个较小的范围，这样势必对高炉的正常生产产生一定的影响，但目前并没有很好的控制方案解决布料过程对炉顶压力的影响，同时由于高炉生产的连续性等特殊要求，如果工程师在线测试不同的控制方案，则肯定会对高炉的正常产生较大的影响，甚至发生各种比较危险的后果。
发明内容
[0004] 本发明要解决的技术问题是：提供一种TRT高炉顶压控制布料过程反馈控制仿真方法及系统，能够在仿真系统中进行调试，避免直接在生产线上测试造成影响。
[0005] 本发明为解决上述技术问题所采取的技术方案为：一种TRT高炉顶压控制布料过程反馈控制仿真方法，其特征在于：它包括以下步骤：
[0006] 1）针对TRT系统的各组成部分，分别建立各部件类仿真模块，并为各部件类仿真模块编辑和设计参数、接口；
[0007] 2）通过各部件类仿真模块的接口将部件类仿真模块按实际TRT系统进行连接，并调节各模块参数使系统达到稳态；
[0008] 3）分析实际TRT系统布料过程的特点和控制方法，增加2个程序类仿真模块，分别为布料干扰模块和PID反馈控制模块，布料干扰模块用于仿真布料过程对高炉顶压的影响，PID反馈控制模块用于仿真实际PLC控制器对静叶的控制；
[0009] 其 中 P ID 反 馈 控 制 模 块 将 顶 压 设 定 值与反馈值 进行比较构成控制偏差 ：
[0010] （1），
[0011] 再将控制偏差 按比例、微分、积分运算后通过线性组合构成控制量u(t)：
[0012] （2），
[0013] 式（2）中，u(t)为控制量，为比例控制增益，为积分时间常数，为微分时间常数，t为时间；
[0014] 4）设置系统仿真参数，进行仿真运算。
[0015] 按上述方案，所述步骤1）中的部件类仿真模块包括：
[0016] 边界A：为第一定压节点，模拟进入高炉的热风的压力；
[0017] 管道A：包括a节管道，每节管道包括一个固定开度的阀门和一个容器；
[0018] 高炉模型：包括上容器和下容器，上容器和下容器之间由第一调节阀连接；设置第一调节阀的初始开度，且第一调节阀的开度由所述的布料干扰模块控制；
[0019] 管道B：包括b节管道，每节管道包括一个固定开度的阀门和一个容器；
[0020] 静叶：包括第二调节阀，第二调节阀的开度由所述的PID反馈控制模块输出的控制量u(t)控制；
[0021] 边界B：为第二定压节点，模拟经过静叶之后的管网煤气压力；
[0022] 边界A、管道A、高炉模型、管道B、静叶和边界B顺次连接；
[0023] PID反馈控制模块中的顶压设定值 由工艺专业确定；反馈值 为实际所测得高炉顶压值，即高炉模型中上容器压力值。
[0024] 按上述方案，它还包括步骤5）将仿真结果与预期效果比较，对系统仿真参数进行调试，以获得最佳控制参数。
[0025] 按上述方案，所述步骤5）将仿真结果与预期效果比较具体是：比较高炉模型的上容器的顶部压力实际值与其设定值。
[0026] 一种TRT高炉顶压控制布料过程反馈控制仿真系统，其特征在于：它包括部件类模块和程序类模块；
[0027] 其中部件类模块包括：
[0028] 边界A：为第一定压节点，用于模拟进入高炉的热风的压力；
[0029] 管道A：包括a节管道，每节管道包括一个固定开度的阀门和一个容器；
[0030] 高炉模型：包括上容器和下容器，上容器和下容器之间由第一调节阀连接；设置第一调节阀的初始开度；
[0031] 管道B：包括b节管道，每节管道包括一个固定开度的阀门和一个容器；
[0032] 静叶：包括第二调节阀，第二调节阀的开度由所述的PID反馈控制模块输出的控制量u(t)控制；
[0033] 边界B：为第二定压节点，模拟经过静叶之后的管网煤气压力；
[0034] 边界A、管道A、高炉模型、管道B、静叶和边界B顺次连接；
[0035] 程序类模块包括：
[0036] 布料干扰模块，用于仿真布料过程对高炉顶压的影响，并控制第一调节阀的开度；
[0037] PID反馈控制模块，用于将顶压设定值 与反馈值 进行比较构成控制偏差：
[0038] （1），
[0039] 再将控制偏差 按比例、微分、积分运算后通过线性组合构成控制量u(t)：
[0040] （2），
[0041] 式（2）中，u(t)为控制量，为比例控制增益，为积分时间常数，为微分时间常数，t为时间；
[0042] PID反馈控制模块中的顶压设定值 由工艺专业确定；反馈值 为实际所测得高炉顶压值，即高炉模型中上容器压力值；控制量u(t)用于控制第二调节阀的开度。
[0043] 按上述方案，它是基于Modelica语言建立的。
[0044] 本发明的有益效果为：
[0045] 1、通过对高炉布料过程建立反馈仿真系统和使用仿真方法，通过在仿真系统中进行调试，以确定更为合理的控制方案，避免直接在线测试不同的控制方案，对高炉的正常产生的影响。
[0046] 2、选用Modelica语言建立本仿真系统，与其他建模软件相比，能更加方便对物理系统进行建模，且能很好的对流量、压力这对强耦合参数进行求解，因而能够更真实、全面的反映TRT系统的运行情况。
附图说明
[0047] 图1为典型TRT工艺流程示意图。
[0048] 图2为TRT高炉顶压控制模型图。
[0049] 图3为布料过程顶压波动曲线。
[0050] 图4为反馈控制时炉顶压力设定值和过程值曲线。
[0051] 图5为反馈控制时静叶动作曲线。
[0052] 图6为反馈控制流程图。
[0053] 图7为PID反馈控制模块物理模型图。
具体实施方式
[0054] 图2为TRT高炉顶压控制模型图，即整个TRT简化模型的拓扑结构，边界A产生一个稳定的气体流量，经过管道A进入高炉，气体在高炉内通过料层从炉顶流出，并经过一段长管道B流入透平机中的静叶，最后流出到边界B。
[0055] 高炉被料层分为上下两个空间，可等效为两个密闭的大容器，即上容器和下容器，而料层则可等效为一个阀门，即第一调节阀，布料过程中降低了料层的孔隙度，就相当于第一阀门开度减小的过程，此时通过第一阀门进入炉顶的气量减小，造成炉顶压力降低下降，即上容器压力降低；待布料完成原料反应一段时间之后，孔隙度又会增大，相当于第一阀门开度增大，气量增大，炉顶压力上升。而高炉布料由于原料的品种不同会造成单位时间内煤气减少量及单位时间恢复系数的不同，通过设置模型中这两个参数可以达到仿真布料品种不同的目的。
[0056] 对于实际TRT而言，高炉炉顶到静叶将有几百米的管道，因此通过静叶调节炉顶压力存在一个明显的大滞后。对于煤气传输管道，由于管道较长，对整个系统有两个影响，一是煤气在管道传输中的压损，二是由于煤气为可压缩气体，长管道在整个流体系统中起到一个缓冲的作用。对于一个单独的容器，是一个一阶系统，而管道B并不是一根直管道，不能直接等效为一个大容器，中间会有一些阻力元件，本系统将其等效为几个容器中间隔着阻力元件，形成一个高阶系统。
[0057] 1997年，瑞典非盈利组织Modelica协会开发出一种适用于大规模复杂异构物理系统建模的面向对象语言Modelica。Modelica被称作统一的面向对象物理系统建模语言，对来自不同领域的系统采用统一的方式描述，彻底实现了不同领域模型之间的无缝集成和数据交换。
[0058] Modelica仿真语言的核心是方程，它利用方程对各种物理现象进行描述，工程师无需过多的关注于仿真算法，只需对需要仿真的对象进行数学方程描述，利用Modelica的仿真工具将各个仿真对象连接起来，相关的Modelica工具能够决定如何自动求解方程变量，无需人工干预，故最终对物理对象仿真的过程就演化为仿真工具对大型方程组求解的过程。
[0059] 本实施例的TRT高炉顶压控制布料过程反馈控制仿真系统基于Modelica语言建立，它包括部件类模块和程序类模块。
[0060] 其中部件类模块包括：
[0061] 边界A：为第一定压节点PA，用于模拟进入高炉的热风的压力；一般为恒定值，本实施例中设置PA=300kPa。
[0062] 管道A：包括a节管道，每节管道包括一个固定开度的阀门和一个容器；本实施例中a=3。
[0063] 高炉模型：包括上容器和下容器，上容器和下容器之间由第一调节阀连接；设置第一调节阀的初始开度，本实施例中第一阀门初始开度为70%。
[0064] 管道B：包括b节管道，每节管道包括一个固定开度的阀门和一个容器；本实施例中b=2。
[0065] 静叶：包括第二调节阀，第二调节阀的开度由所述的PID反馈控制模块输出的控制量u(t)控制。
[0066] 边界B：为第二定压节点PB，模拟经过静叶之后的管网煤气压力，该值基本为恒定值，本实施例中设置PB=100kPa。
[0067] 边界A、管道A、高炉模型、管道B、静叶和边界B顺次连接。
[0068] 在具体的模块设计时，对于容器的设计：
[0069] 容器为圆柱形，其直径为 ，高度为 ，该容器设计有两个接口，一个进口 ，一个出口 ，用于前后连接，每个接口内部均包含两个变量，流量 和压力 ，该接口在与前后模块连接时自动产生连接方程。容器模型内部具有如下方程：
[0070] 1）进出口压力相等： ；
[0071] 2）进出口流量差等于容器内压力的变化量 。
[0072] 上式中， 为进口压力， 为出口压力， 为进口流量， 为出口流量， 为容器内压力差。
[0073] 对于管道而言，之所以考虑为阀门加容器的形式来模拟管道的特性，是由于气体具有可压缩特性，在长管道中流动时除了有压力损失，长管道对气体还有一个缓冲的作用。因此考虑加上固定开度的阀门，用于模拟气体在管道中流动所产生的压损，压损的简化公式为 ，而容器则具有缓冲的作用。 为管道压损，k为流量修正系数，q为流量。
[0074] 按上述方法，根据各部件类仿真模块的实际尺寸和要求分别对它们进行设计。
[0075] 程序类模块包括：
[0076] 布料干扰模块，用于仿真布料过程对高炉顶压的影响，并控制第一调节阀的开度。布料过程第一阀门开度由布料干扰模块控制，开度先逐渐降低，随着料面的反应开度又逐渐增加，最终开度为其设定的初始开度，本实施例中为70%。先将部件类仿真模块各参数调节至稳态，然后加入布料过程的干扰，本实施例中设置布料从第500s开始，整个布料周期持续210s，若静叶固定在稳态时的开度不参与调节（即不增加PID反馈控制），由此得到的炉顶压力波动如图3所示，其中横坐标为时间轴，纵坐标为炉顶压力，从图中可知，在布料的干扰下，炉顶压力由206kPa下降至187.5kPa，下降了18.5kPa，此仿真结果用于与加入PID反馈控制进行比较。
[0077] PID反馈控制模块，其物理模型图如图7所示，用于将设定值 与反馈值 进行比较构成控制偏差 ：
[0078] （1），
[0079] 再将控制偏差 按比例、微分、积分运算后通过线性组合构成控制量u(t)：
[0080] （2），
[0081] 式（2）中，u(t)为控制量，为比例控制增益，为积分时间常数，为微分时间常数，t为时间；
[0082] 控制量u(t)用于控制第二调节阀的开度；PID反馈控制模块中的顶压设定值由工艺专业确定；反馈值 为实际所测得高炉顶压值，即高炉模型中上容器压力值。
[0083] TRT高炉顶压控制布料过程反馈控制仿真方法，包括以下步骤：
[0084] 1）针对TRT系统的各组成部分，分别建立各部件类仿真模块，并为各部件类仿真模块编辑和设计参数、接口。
[0085] 部件类仿真模块包括边界A、管道A、高炉模型、管道B、静叶和边界B。
[0086] 2）通过各部件类仿真模块的接口将部件类仿真模块按实际TRT系统进行连接，并调节各模块参数使系统达到稳态。
[0087] 3）分析实际TRT系统布料过程的特点和控制方法，增加2个程序类仿真模块，分别为布料干扰模块和PID反馈控制模块，布料干扰模块用于仿真布料过程对高炉顶压的影响，PID反馈控制模块用于仿真实际PLC控制器对静叶的控制；
[0088] 其中PID反馈控制模块的控制流程如图6所示，将顶压设定值 与反馈值 进行比较构成控制偏差 ：
[0089] （1），
[0090] 再将控制偏差 按比例、微分、积分运算后通过线性组合构成控制量u(t)：
[0091] （2），
[0092] 式（2）中，u(t)为控制量，为比例控制增益，为积分时间常数，为微分时间常数，t为时间。
[0093] 4）设置系统仿真参数，进行仿真运算。
[0094] 5）将仿真结果与预期效果比较，对系统仿真参数进行调试，以获得最佳控制参数，具体是：比较高炉模型的上容器的顶部压力实际值与其设定值，即反馈值 和顶压设定值。
[0095] 在PID投入控制前，首先需要整定PID参数，理论上有多种方法整定PID参数，但在实际工程中用的最多的还是凑试法。凑试法是在系统允许的前提下，通过闭环运行观察系统的响应曲线（如阶跃响应），然后根据各调节参数对系统响应的大致影响，反复凑试参数，以达到满意的系统响应，从而确定PID参数。一般采取先比例，后积分，再微分的整体步骤。很多情形下PID控制并不需要全部的三项参与控制，而是可以灵活方便地改变控制策略，实施P、PI、PD或PID控制，本系统采用的是PI控制。参数整定完毕之后即可运行整个模型，经过PID控制之后顶压波动及静叶动作曲线如图4、图5所示。从图中可以看出，当加入PID控制之后，顶压在500s开始持续下降，一直到布料结束（710s）时降到最低值194kPa左右，然后开始上升，最高值将达到210kPa左右，随后将波动几个周期最终达到稳态值206kPa。整个调节过程中高炉顶压误差为+4/-12kPa，静叶开度范围在25%~56%之间。
高炉顶压误差与未加入PID控制相比（即图3），效果更好。为了能得到更好的效果，还可以重新对PID的参数进行设定，再将不同参数得到的仿真结果反复比较。
