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摘要：目前，燃料燃烧的烟气排放污染显得特别突出，烟气脱硝催化剂是减少固定污染源氮氧化物NOx排放的关键。在脱硝催化剂辊道窑炉中，温度、压力、气氛是确保实现产品烧成工艺的三大制度，辊道窑的控制实际上就是窑炉压力、窑炉气氛与窑炉温度等参数的控制。以窑温控制为例，在烧成过程中，制品的上下温差控制要严格按照辊道窑温度曲线的要求控制；在冷却过程中，上下冷却温度和冷却速度必须根据工艺要求严格控制。
关键词：燃烧过程；强鲁棒性；PID控制
1控制难点与控制论特性
脱硝催化剂辊道窑温度曲线的示意图如图1所示。由图1可知，由线段可以分成3个控制区域，即预热带、烧成带、冷却带，显然不同控制区域对工艺的要求是不同的。
图1辊道窑温度曲线
以烧成带控制为例，由于对准备烧制的产品已经通过预热区进行预热，烧成带要控制最高温度和高温区间的长度，即制品在高温下停留的时间。烧成带的最高温度是成模的最高温度点，直接影响产品的生烧与过烧；高温区长度影响保温时间的长短，从而也影响产品的质量。烧成带决定了制品能否达到最佳的烧结。由于温度检测存在滞后时间，窑炉前后级温度相互影响、相互制约，当前级温度发生波动时，对相邻温度点又造成扰动，因此采用常规控制方法实现对窑炉烧成带温度的精确控制是非常困难的。控制难点主要表现在以下几个方面。
（1）辊道窑炉燃烧系统自身是一个不确定性的复杂系统，不确定性导致难以对其数学建模，或模型结构和参数在很大的范围内变动。其控制过程为病态结构，采用PID控制不可能实现期望的控制。
（2）传统控制不接受非数量形式的信息数据，其输入与输出难以与外界进行信息交互，只有智能控制才接受非数量形式的信息数据作为输入与输出。
（3）辊道窑炉燃烧系统控制任务繁多，不像简单控制系统其输出要么为恒值(调节系统)，要么跟随期望的运动轨迹(跟随系统)。要求控制系统具有自动规划和决策能力，这是传统控制不可能达到的控制要求。
（4）传统控制对辊道窑炉燃烧系统的高度非线性缺乏有效的解决手段。
（5）传统控制应用范围局限于简单系统控制，不具备融合有关知识(如人类控制策略、环境以及被控对象知识)的能力，难于以数学描述形式表示基于知识的广义知识控制模型与混合控制过程的特性以及嵌入其他的控制策略。如不能采用定性决策与定量控制相互结合以及开、闭环控制相互结合的多模态控制方式，控制模态简单，控制结构固定，不具备自适应与自补偿等能力。显然采用传统控制方法对辊道窑炉燃烧系统进行控制是无能为力的。根据上述控制难点，其控制论特性可归纳为以下特性。
（1）辊道窑炉燃烧系统是不确定性的复杂被控对象，因其结构化程度不高，难以进行数学描述，呈现出半结构与非结构化特征。
（2）窑炉燃烧系统中各个燃烧带系统状态变量之间存在关联耦合，因其关系复杂，难以进行状态变量解耦而实现单变量的简单控制。
（3）严重非线性特性难以进行数学描述与量化处理。
（4）系统参数是分布式的，各个控制区域控制参数都存在分散性、时变性、未知性和随机性，并且表现出时间滞后的未知性与时变性。
（5）燃烧系统所处的环境复杂，温度、压力、气氛之间是相互影响的，其外部扰动干扰经常是随机、未知与多样的，具有不确定性的特征。由上述控制论特性可知，无论用传统PID控制，还是基于状态空间描述的近代控制方法，都难以进行数学建模。这是因为它们都是严格基于数学模型的控制。
2基于仿人智能的鲁棒控制策略
鲁棒性控制(robustnesscontrol)是一种侧重控制算法研究的控制方法。在过程动态特性变化范围内，鲁棒性控制能稳定可靠地基于最差工况达到对被控对象期望的控制目的，特别适合于不确定因素变化范围大、稳定裕度小的被控制对象应用。鲁棒性是指系统在结构、参数摄动以及外部扰动干扰下控制器仍然维持某些性能的控制特性。一旦控制器设计完成后，无需人工干预，控制器可在系统动态特性变化范围内保证其控制品质。
仿人智能控制器(humansimulatedintelligentcontroller，HSIC)实际上就是基于人类的智能，在功能和结构方面模拟人类控制行为的控制器。人类的智能就是理解和适应各种行为的能力(包括控制行为的能力)，也即对事物观察、学习和认识的能力。智能控制实质上就是在实施控制过程中，控制器可自主地驱动系统达到期望的控制目标而无须人工干预的自动控制技术。
仿人智能控制基于人工智能和自动控制理论，其控制策略体现在模仿人类的控制行为时是直观的，可从控制功能和控制结构两个方面着手。它可方便地采用产生式规则描述人类的直觉推理与控制行为，直观地总结控制专家与实际操作者对被控对象的控制经验。HSIC基于对系统的在线特征辩识与特征记忆，可总结出运行过程的动态特征模型，将定性决策、定量控制与开闭环控制相融合，构造出强鲁棒性的控制策略，在控制模态上实施多模态的交叉控制。
在控制结构上，位于不同层次的决策机构和信息处理方法是不同的，如在底层控制中，基于系统输入输出、系统误差及系统误差变化率等是可检测的，可通过物理检测手段获取。据此可对控制系统的动态特性进行在线的特征辨识和特征记忆，总结出误差特征模式与控制模式，最终构造出适合系统特性的控制算法。
针对辊道窑炉燃烧过程控制，由于影响炉温控制过程跟踪窑炉温度曲线的因素众多，但是控制过程偏离窑炉温度曲线设定值就必须实施控制以矫正过程偏差，因此可采用输入输出描述方法对其控制的系统进行静、动态特性分析，根据检测出的系统误差及系统误差变化率等，构造出控制算法。由于推理与控制行为是采用产生式规则描述的，因此可方便地融入现场操作者的智慧与技巧和引入人的控制经验、控制专家知识，按照广义控制模型设计控制器。该控制策略的优势在于:鲁棒控制策略本身已经确保了维持炉温曲线性能的控制特性。因此，选取基于仿人智能的鲁棒控制策略对辊道窑炉燃烧过程实施控制。
3结语
为了克服燃气辊道窑炉燃烧过程因复杂不确定性导致的难以采用PID控制的难题，探讨了一种基于仿人智能的强鲁棒性控制策略，剖析了炉温系统各加热段的机理特性，指出了炉温控制面临的技术瓶颈。基于智能控制讨论了鲁棒控制策略，构造了具有自适应性的控制算法。以脱硝催化剂辊道窑温度控制为例，分别采用PID与强鲁棒性控制策略对同一燃烧过程进行了仿真对比研究，试验验证了强鲁棒性控制策略良好的温度跟踪控制品质与适应性。研究结果表明，所提出的强鲁棒性控制策略是可行与合理的。
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