一种浮法微晶晶化退火智能控制方法

摘要

本发明涉及一种浮法微晶晶化退火智能控制方法，该方法借助温度控制系统、热循环控制系统和传动部分控制系统来实现，对辊道传动速度控制、各区温度控制、热风循环控制中的变量进行选取以及量化，找出三个控制参数的模糊关系，构建三层网络模型，设置输入量参数项和输出量参数项之间中间层的激活函数，以构建模型的样本数据为基础，进行优化状态下各主要参数的预估，得到主要操作参数的控制曲线，取此控制曲线上的点作为在线参数操作的设定值，来控制主要参数的输出，进行浮法微晶晶化退火中主要参数的智能化全自动控制，本发明是以网络智能控制为手段，以降低生产过程中的能耗为目标，使系统达到更好的控制品质。

权利要求

1.一种浮法微晶晶化退火智能控制方法，该控制方法基于温度控制系统、热风循环控制系统及传动部分控制系统进行，其特征在于：晶化退火窑中分为一组多个加热区域，所述的温度控制系统包括与各加热区域对应设置的一组热电偶单元及加热单元，热风循环控制系统包括温度测量装置、送风管道、回风管道及热风循环风机，传动部分控制系统包括一组传动辊子及变频器，该三个系统均与主控制器连接，控制方法的具体步骤如下所述：a、对晶化退火窑的微晶玻璃品种规格、晶化退火窑的主要操作参数和能耗之间关系按照正交试验方法进行实验，从温度控制系统、热风循环控制系统及传动部分控制系统中分别获取各系统的主要操作参数，分别为各加热区域的温度、热风循环风机的转速及传动辊子的传动速度，再计算相应的晶化退火窑生产过程能耗，选出能耗量小的一组数据作为生产过程样本数据；

b、以建立的生产过程样本数据为基础进行生产过程参数模糊控制网络模型的构建，该网络模型为三层网络模型，包括上层的模型输入层、中间层的激活函数及下层的变量输出层，最终产生过程参数的控制曲线；

c、利用控制曲线对各系统的主要操作参数进行计算并进行在线修复。

2.根据权利要求1所述的一种浮法微晶晶化退火智能控制方法，其特征在于：所述的加热单元包括分别设置在板材上下方的加热层，每个加热层包括横向设置的三组子加热单元，每个子加热单元包括一组加热元件及与之相对应的热电偶，每个加热元件均连接可控硅模块单元，可控硅模块单元与热电偶均与主控制器相连。

3.根据权利要求1所述的一种浮法微晶晶化退火智能控制方法，其特征在于：所述的热风循环控制系统还包括补热装置、抽热风装置、配冷风装置及压力表，各个部件均与主控制器连接。

4.根据权利要求1所述的一种浮法微晶晶化退火智能控制方法，其特征在于：所述的传动部分控制系统中传动辊子的动力机构为与传动辊子一一对应连接的传动电机，所有传动电机采用同一个变频器控制，变频器与主控制器连接。

5.根据权利要求1所述的一种浮法微晶晶化退火智能控制方法，其特征在于：所述的网络模型中模型输入层的输入变量包括板材尺寸、厚度、拉引速度、变频器的频率、各温度区的温度、吸冷风管的阀门开度及玻璃热应力，输出变量为加热功率输出、电机频率及板材传动速度。

说明书

一种浮法微晶晶化退火智能控制方法

技术领域

[0001] 本发明属于微晶玻璃生产技术领域，具体涉及一种浮法微晶晶化退火智能控制方法。

背景技术

[0002] 晶化退火控制系统是一个复杂系统，具有参数时变性、控制变量多、被控量延迟等特性，存在诸多不确定因素的干扰，难以实现精确控制，传统控制方式不能很好地实现该系统的运行。

[0003] 要改进系统性能，首先必须研究生产中各参数对系统动、静态性能的影响，具体来说包括以下几个方面：

[0004] 晶化退火系统根据工艺要求分为多个区，每个区都有自己温度曲线，多利用抽插式加热装置来实现要求的温度曲线，这样对板材上下表面的可调加热覆盖区不够；

[0005] 系统中风机在单元需要冷却时只是单纯的把热风抽走，当需要加热时提高加热功率，控制单调、能源没有有效利用；

[0006] 主传动利用一台电机带动辊道传动，单独调节电机变频器，没有与其它参数建立模型，控制单一。

[0007] 以上方面控制不得当都会使板材的端面应力和平面应力的破坏性加大，很难保证使生产始终处于优化状态。

发明内容

[0008] 本发明克服了现有技术的不足，提供了一种浮法微晶晶化退火智能控制方法，该方法通过主要生产过程参数变量的选取和量化，找出参数的模糊关系，通过建立样本数据、构建模型、参数评估及参数优化，最终达到降低生产过程能耗的目的，在系统性能发生改变时自动启动各参数的整定过程，使系统达到更好的控制品质。

[0009] 本发明的具体技术方案是：

[0010] 一种浮法微晶晶化退火智能控制方法，该控制方法基于晶化退火窑中的温度控制系统、热风循环控制系统及传动部分控制系统进行，关键点是，晶化退火窑中分为一组多个加热区域，所述的温度控制系统包括与各加热区域对应设置的一组热电偶单元及加热单元，热风循环控制系统包括温度测量装置、送风管道、回风管道及热风循环风机，传动部分控制系统包括一组传动辊子及变频器，该三个系统均与主控制器连接，控制方法的具体步骤如下所述：

[0011] a、对晶化退火窑的微晶玻璃品种规格、晶化退火窑的主要操作参数和能耗之间关系按照正交试验方法进行实验，从温度控制系统、热风循环控制系统及传动部分控制系统中分别获取各系统的主要操作参数，分别为各加热区域的温度、热风循环风机的转速及传动辊子的传动速度，再计算相应的晶化退火窑生产过程能耗，选出能耗量小的一组数据作为生产过程样本数据；

[0012] b、以建立的生产过程样本数据为基础进行生产过程参数模糊控制网络模型的构建，该网络模型为三层网络模型，包括上层的模型输入层、中间层的激活函数及下层的变量输出层，最终产生过程参数的控制曲线；

[0013] c、利用控制曲线对各系统的主要操作参数进行计算并进行在线修复。

[0014] 所述的加热单元包括分别设置在板材上下方的加热层，每个加热层包括横向设置的三组子加热单元，每个子加热单元包括一组加热元件及与之相对应的热电偶，每个加热元件均连接可控硅模块单元，可控硅模块单元与热电偶均与主控制器相连。

[0015] 所述的热风循环控制系统还包括补热装置、抽热风装置、配冷风装置及压力表，各个部件均与主控制器连接。

[0016] 所述的传动部分控制系统中传动辊子的动力机构为与传动辊子一一对应连接的传动电机，所有传动电机采用同一个变频器控制，变频器与主控制器连接。

[0017] 所述的网络模型中模型输入层的输入变量包括板材尺寸、厚度、拉引速度、变频器的频率、各温度区的温度、吸冷风管的阀门开度及玻璃热应力，输出变量为加热功率输出、电机频率及板材传动速度。

[0018] 本发明的有益效果是：本发明通过生产过程参数的选取、样本数据的建立、模糊网络模型的构建来进行参数评估及参数优化，使得生产过程参数始终处于优化状态，晶化退火窑的生产过程始终处于低能耗的状态，板材的端面应力和平面应力较小且均匀，不易被破坏，使得晶化退火窑的生产始终处于优化状态。

附图说明

[0019] 图1是本发明中控制方法的原理示意图。

具体实施方式

[0020] 本发明涉及一种浮法微晶晶化退火智能控制方法，该方法借助温度控制系统、热循环控制系统及传动部分控制系统来进行，晶化退火窑中分为一组多个加热区域，所述的温度控制系统包括与各加热区域对应设置的一组热电偶单元及加热单元，热风循环控制系统包括温度测量装置、送风管道、回风管道及热风循环风机，传动部分控制系统包括一组传动辊子及变频器，该三个系统均与主控制器连接，具体的智能控制方法基于模糊控制和反向传播算法进行。

[0021] 具体实施例，温度控制系统在板材前进方向上分为一组多个加热区域，每个加热区域中设置有加热单元，加热单元包括分别设置在板材上下方的加热层，确保断面温差较小，以使每区的温度曲线平缓，上层电阻丝采用陶瓷挂件吊挂的安装型式，下层电阻丝采用底部隔槽的安装型式，上部覆盖一定厚度的耐高温不锈钢冲孔板以保护碎落的制品不会损坏下部电阻丝，每个单元均设有过载保护及故障报警功能，每个加热层包括左中右三个子加热系统，每个子加热系统包括两个个加热元件及两个相对应的热电偶，加热元件采用直型辐射电阻丝，每个电阻丝均通过可控硅模块单元进行控制，可控硅模块单元和热电偶均与主控制器连接，温度控制系统可以得到一组纵向方向的温度参数，还能得到6组横向方向的温度参数。

[0022] 热风循环控制系统中设置一台高温不锈钢循环风机，该区设送风管道和回风管道，区域内部形成一个小循环，风机入口管道设一只控温热电偶、一个配备有自动调节阀的吸冷风管和一套电补热加热器，以满足不同制品需要冷却或加热的要求，该区域共用一台普通抽热风机，系统中还设置有调功器、抽热风机及压力表，调功器来调节电补热加热器，抽热风机的输出端与外界相通，将热量直接散发到外界大气中，压力表用来测量送风管道的压力，温控热电偶和压力表可以测量得到所输送热风的温度和管道压力，这样就可以得到另一组数据。

[0023] 传动部分控制系统中，晶化退火窑的传动在冷调试时采用手动调节将传动电机速度调整在一定范围内，然后在HMI上设定周期，通过变频器来调节传动速度，变频器采用一拖多设置，即一个变频器控制所有传动电机，保证窑内所有传动辊子采用同一速度运行，可根据产量的大小来调节控制烧成周期。所有传动电机通过变频器进行控制，所有变频电机均安装电机电流检测，并且显示于监控组态画面，能够实时监控电机运行状态及报警检测。在变频器输入输出侧均加装电抗器，在输出侧至每台传动电机回路中对每一台电机配置有SIEMENS的电机保护器，不仅对每台电机提供过载和短路等保护，而且当电机故障时能提供故障信号给PLC系统。

[0024] 通过对以上各组参数之间关系按照正交试验方法进行实验，可获取反映有关浮法微晶的晶华退火各主要操作参数之间关系的大量数据，再对各数值分门别类，在此基础上构造晶化退火生产过程样本数据。

[0025] 将在晶化退火的生产过程中的板材尺寸、厚度、拉引速度、变频器的频率、各区段温度的监测数据、风管阀门开度、玻璃热应力一起作为模型的输入，将加热功率输出、变频电机频率和主牵引速度三个变量作为晶化退火网络模型的输出变量。

[0026] 本发明涉及三层网络模型，分为上中下各层连接，上层为输入层，下层为输出层，中间层为激活函数,同层之间无连接，中间层激活函数均采用Sigmoid函数，[0027]

[0028] 通过改变参数n，可以改变函数的曲线形状。

[0029] 以构建模型的样本数据为基础，进行优化状态下各主要参数的预估，采用误差反向传播算法，将输入的数据通过输入层经中间层逐层处理计算出每个单元的实际输出值，然后根据期望输出与实际输出的差值，由输出端开始逐层调节权值。以模型预估获得的主要操作参数为基础进行离散值曲线拟合，得到主要操作参数的控制曲线，为变频器对主牵引速度和输出功率的控制做准备。取此控制曲线上的点作为设定值传送给PID功能块，来控制主要参数的输出，进行浮法微晶晶化退火中主要参数的智能化全自动控制。

[0030] 在浮法微晶晶化退火生产过程中各参数不作为自变量，因此要把生产中的各主要变量一起作为优化设计变量。

[0031] X＝{T1、T2、.......、Tn、f1、f2、........、fi、V}

[0032] 上式中T、f、V分别表示晶化退火的各区段的温度、热循环风机频率、主牵引速度。

[0033] 晶化退火生产工艺控制优化目标函数为：

[0034]

[0035] 式中A、B、C为综合考虑温度对板材表面应力、色差等的影响得到的系数。

[0036] 晶化退火生产过程中的优化目标函数的各主要参数需要利用建立的模型来进行预估。

[0037] 晶化退火生产过程中的温度、风机频率、主牵引速度不能超过规定的上下限。

[0038] 最后输出清晰化后的输出控制量，然后从控制对象中选择与该输出控制量相应的控制对象，对该控制对象进行调整，使晶化退火生产达到能效优化状态。