水泥行業中粉體物料的計量控制
引言
現代水泥工業，以其特有的原料、產品和生產方式，使其與計量控制特別是粉狀物料的計量控制有著密不可分的聯系。近年來隨著計算機控制技術和測量技術的迅速發展，現代科學技術的相互滲透，水泥工業中粉體物料的計量控制技術也得到了很大的發展。目前現代工藝流程設計的水泥廠中，一個先進的粉體物料控制系統已涵蓋了現代電子稱重計量、現代控制系統工程理論等多學科理論和交叉知識。
在現代新型干法水泥生產中，回轉窯窯尾生料粉輸送計量控制、窯頭和分解爐的煤粉輸送計量控制等一些粉體物料的計量控制，對水泥工業產品的產量、質量起著至關重要的作用。因此如何保證粉狀物體在計量控制過程中的穩定性、快速的響應能力和長短期精度，是目前每個水泥企業所必須面對和解決的問題。
１、粉體特性、工藝流程與計量控制
由于通過研磨后的粉體物料與它在塊狀或散粒狀態下的物理特性有著很大的不同，因此了解粉體物料狀態下的基本物理特性以及了解現代水泥工藝過程對粉體物料倉儲、輸送的形式和特點，是粉體物料計量控制的一個重要的基礎。
經過研磨的粉狀物料在物料的流動性和自然堆積角這兩個方面，明顯的與塊狀或散粒狀物料不同。在水泥生產中使用的大多數粉狀物料的流動性受到水分和氣壓的影響最為強烈。通常物料水分增加使得粉體物料的流動性變差，表現在物料趨于粘聚并有較大的附著性，水分越大其附著性越強，流動性越差；而干燥或伴有氣流的粉狀物料的流動性極強，表現為物料趨于自溢（自流性），含氣量越大，其流動性越強。
水泥工業中粉體物料的過程倉儲作為整個工藝流程的一個過渡環節，對粉體物料的計量控制往往直接串級在這個過渡環節之后。因此不僅從計量控制上而且從工藝流程的要求上，都要求保證過程倉內粉體物料的能夠順利卸料。過程倉內粉體物料的流動性指標是物料能否流經過渡倉順利卸料的一個重要參數。通常經過干燥的煤粉或粉煤灰基本不具有附著性，一個設計合理的過程卸料倉，間或輔以少量的倉側充氣進行“破拱”，一般倉內料拱無法形成，物料在倉內的流動通常表現為整體流（倉內物料整體流動），這類物料的卸料可以由物料的重力通過倉底自然卸料。然而經過研磨后的生料粉體，在常態下帶由一定的附著性，加之生料倉儲庫容較大，表現為過程倉儲時間較長，也就是實壓時間常數較大，一般來說其流動性能較差，對于這類流動性較差的粉體物料的卸料，在實際中經常采用庫側充氣破拱和庫底充氣助卸結合的方式，來保證倉內物料的順利卸料。
由于粉體物料卸料方式的不同，造成了實際粉體物料在出倉時的流動性的巨大差異，也就是計量控制設備在受料時物料的流動性差異。對于需要充氣助卸然的粉體物料，充氣量的大小和氣流的速度對粉體物料的流動性影響都是非常之大的。在一些氣源變化頻繁的場合，有些傳統的粉體計量控制設備通常會產生波動，嚴重時會出現振蕩以至于無法工作。
因此從系統的角度去對待粉體物料的計量控制是現代粉體計量控制的一個很重要的特點。
２、粉狀物料計量控制的發展和應用
傳統的帶有時滯特性的采用調速螺旋絞刀（或調速分格輪或電動調節閥）加上固體流量計組成的簡單單回路調節的粉體計量控制系統在我國的水泥工業中有許多。其主要的計量控制方法是根據流量計（沖板、滑槽或沖板加滑槽方式）檢測出粉體物料的瞬時（或平均）流量，同時將測量出流量值與設定值比較，其偏差通過PID或其變種算法來調節螺旋絞刀的轉速，使物料的流量與設定值保持一致。
從控制的角度上看，通常此類調節裝置的穩料性能一般較差，往往導致調節時的非線性；對于流態化較強的粉體物料甚至可能出現調節失控現象。另外對于這樣一種具有時間滯后的追蹤控制系統由于調節裝置與計量裝置的分離，造成流量計測量出的偏差在調節時物理上的時滯，并且如果物料流動性由于外部因素的干擾而產生變化時，其滯后時間往往亦將發生變化（尤其對電動流量閥與流量計組成的系統），使得系統在調節時除了考慮調節裝置非線性，還將考慮它的時變性。誠然這一切可以通過經常性的人為改變其工況和過程調節參數得以修正，但明顯的作為現代工業計量控制系統它有著明顯的缺陷。
由于以上出現的調節裝置的非線性和計量與控制的分離而產生時滯這兩個問題，為了解決粉體物料的計量控制，人們開始從兩個方面開始著手研究，其一是改進調節裝置使其能在各種工況下保證粉體物料在調節方面的線性化或準線性化。其二是將計量裝置與調節控制裝置合二為一或保證在輸出“點”的合二為一。
目前具有代表性的兩大改進之一是采用密封式分隔轉子的粉體物料線性調節裝置。其基本原理是利用密封的水平分隔轉子抑制粉狀物體的自流動，粉體物料的運動完全由這個密封的分隔轉子的轉速來決定，通過調整分隔轉子的轉速來決定喂料量的大小。由此可以看出在保證物料容重（比重）一定時，喂料量與這個轉子的轉速成線性關系。盡管在此類喂料機的形式和結構上一些生產廠家稍有差別，但究其根本還是力圖使粉體物料在調節環節線性化；改進之二是采用預給料的粗調環節，串級一個定量計量的精調環節，將計量與控制在輸出時合二為一的雙閉環調節系統。由于采用的預給料僅作為定性的粗調環節，因此對預給料機的要求就比較寬松，它可以是調速螺旋絞刀亦可以是電動流量閥，當粉體計量控制系統的精度指標和快速響應等指標要求更加嚴格時它還可以采用前述的線性化轉子喂料機。
由于針對粉體物料計量控制的這兩個改進在實際應用獲得了成功，因此目前亦由此針對水泥工業不同的場合而演變出眾多組合的粉狀物料計量控制系統。
３、測量技術的發展與粉體物料的計量控制
計量控制的一個重要任務就是在單位時間內對物料質量進行測量。一個實用而準確的測量模型不僅是粉體物料計量控制的基礎，也是所有與測量有關的設備和系統的基礎。然而眾所周知，質量是一個特征量，它無法直接測量，以往對質量的測量往往是通過物體在重力場下的重力測量而間接求得的。
目前我們所使用的絕大部分的計量設備（衡器）的測量模型多建立于杠桿原理或彈性原理。然而無論是由杠桿還是由彈性原理建立的模型，其平衡方程都是建立在靜力平衡的基礎之上。在實際工業生產中，我們遇到的大多數的過程計量都在物料運動過程中實現的，對此通常我們只能通過其他手段來降低運動過程對靜力平衡的影響或者用定性方法給予一定的補償。采用這種以靜代動的測量方法雖然可以解決大多工業過程計量問題，但從根本上說它無法解決動摩擦、本機諧振及其它振動問題對于測量的影響，因此嚴格意義上說就是沒有從根本上解決動態測量的問題。
近年來國外的一些學者為從根本上解決動態測量這一問題，開展了大量的研究工作。其基本思想就是解決用工程動力學來代替工程靜力學建立測量模型。因為動是絕對的，靜只是動的一個特例。根據牛頓第二定律F=ma如果能夠測得力F和加速度a，即可求得物體的質量m的大小，這是一個不受被測物體是靜態還是動態而且是一個不受重力場g大小影響的質量測量方法，這種測量方法被稱為動態質量測量方法。盡管動態質量測量目前尚處于研究階段，但其測量理論已然確立，隨著研究的深入和發展，未來的動態測量衡器必將會給稱重測量帶來一場革命。
４、控制理論的發展與粉體物料的計量控制
PID回路控制著大部分工業裝置的自動化過程，水泥工業也是如此。PID（比例-積分-微分）控制作為最早的實用化的控制方法已有50年的歷史，由于其控制方法簡單易懂，使用中不需精確的系統模型而成為工業控制中應用最為廣泛的一種控制方法。但是并不是所有的工業過程都可以用PID回路來控制。對于多變量、非線性、大滯后、強耦合、時變等復雜過程都需要或者說更適合采用其它更為先進的控制技術。大多數粉體計量控制都在不同程度上表現出非線性、滯后、時變等特性，對一些特定的系統如前述的粗精串級雙回路調節系統，還會出現粗精回路之間的耦合特性。因此對于粉體物料的計量控制僅采用常規的PID回路控制已不能滿足現代水泥工業的要求。除了對傳統的計量控制設備進行改進外，研究和應用先進的控制技術也是粉體物料計量控制的一項迫切的任務。自適應控制、魯棒控制、預測控制、智能控制等都是為解決以上復雜或特定過程而發展起來的一些控制方法。
自適應控制可以看作是一個能夠根據過程特性的變化自動調整自身特性或參數的反饋控制系統。自適應控制的形式較多，最常見有基于參數的自適應控制與基于模型的自適應。所謂基于參數的自適應就是系統根據不同的過程特性調整適合自己當前工作狀態的PID參數。而基于模型的自適應控制提供了更為精確的控制算法。其控制決策建立在對過程的經驗模型上，把輸入輸出的關系量化為一個微分方程。在連續控制過程的同時，它可以根據新的輸入輸出的數據優化和提煉模型。一個較好的經驗模型能夠產生滿意的控制效果。需要注意的是過程模型的建立需要有相當的實踐經驗，一個與實際過程相差較大時會導致系統振蕩嚴重時會失控。
魯棒控制是一個著重控制算法可靠性研究的設計方法。魯棒控制適用于以穩定性和可靠性為首要目標的系統，一般要求對動態過程已知且不確定因素的變化范圍可以預估。
預測控制是一種根據預測的過程模型的控制算法，它根據過程的歷史信息判斷將來的輸入和輸出。它注重的是模型函數對于如狀態方程、傳遞函數、階躍響應等都可作為預測模型。預測控制是一種最優控制算法。它根據性能函數計算將來的控制動作。預測控制是一種反饋控制的算法。預測控制可以補償控制誤差和在線校正系統模型參數。
智能控制是現代控制技術的一個主要研究方向。目前在過程控制領域中最為常見的當屬模糊控制和神經網絡控制。
模糊控制是基于模糊數學理論的一種控制方法。它能夠對一些無法建立精確數學模型的復雜過程進行有效的控制。模糊控制主要包括模糊化處理、模糊推理和精確控制三個環節。通常過程控制的模糊化處理就是把誤差及其變化率等輸入變量映射到一個響應論域，把這些連續的精確量離散化為適當的模糊集合語言。模糊推理就是根據一定的規則推理出模糊量。精確控制就是將模糊推理出的模糊量轉化為精確量輸出控制，其轉化方法有很多，如最大隸屬度法、中心法、面積平均法等。模糊控制還可和其它控制方法結合組成復合控制，如模糊自適應控制、專家模糊控制、神經模糊控制等。
神經網絡控制是模擬人腦控制的一種方法。神經網絡模型是以神經元的數學模型為基礎的控制模型。人工神經網絡由于其特有的高度并行分布處理能力、非線性映射能力、自適應和自學習能力等特點，目前在工業過程控制中被認為是對有關多邊量、非線性、滯后和時變等復雜系統的最有效控制方法。
５、結束語
隨著水泥工業的不斷發展，人們對生產中粉體物料的計量控制的要求越來越高。如何系統地解決粉體物料的計量和控制問題，以滿足現代水泥生產的要求顯得尤為迫切。
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