[关键词]：喷浆顺流干燥 增量型PID MIMO系统解耦算法
一、 工艺过程简介
由配料岗位生产的料液放入储罐中待用，料液必要的理化指标经检验合格后即可投入生产。干燥介质（空气）在换热器中经热风炉烟道气加热至所需温度后，由塔顶经布风板进入干燥塔内。具有一定温度及浓度的料液由计量泵加压后经塔项孔板喷出，在干燥塔内上部空间形成具有一定分布密度的料幕区。料粒与热空气自上而下，顺流进行热量及水份交换，大部分干物料由塔底泄出，部分细粉料随空气由引风机从塔底出风抽入旋风除尘器中，定期由旋风下料器排出。（图1所示）
二、 系统规模
系统规模为：模入AI：26点，模出AO：10点，开入DI：28点，开出DO：14点，
共计：78点
三、 控制系统选型：
由于该工程为计算机改造项目，没有条件将系统（特别是计算机部分）安置在一个环境相对较好的控制室中，只能与原来的仪表盘一起放在现场操作室内。环境相当恶劣，粉尘严重，且特别易吸潮，强腐蚀性；整个操作平台上有严重的震动；另因现场测温元件及信号线沿用已有的，这些信号线与大型风机等的动力线混敷设，无任何抗干扰措施。针对以上情况并考虑能够尽量节能挖潜，所以我们选用了以下设备作为控制系统的软硬件平台：
1 计算机及外设（操作站）： 15”高分辩率彩显/研华媒体工控机/500VA UPS供电
完成工艺过程监视、数据表显示、控制回路设定、趋势曲线图、报警显示记录、报表打印及系统自诊断等。
2、控制系统（控制站）： 选用美国OPTO 22公司SNAP 现场分布式I/O控制系统
该系统具有以下特点：各硬件组成结构紧溱，欧式PIN接插件可靠性强于金手指型，优质铝合金外壳封型较好，因此特别适宜于安装在环境恶劣的工作场所，与上位机通信灵活，一根电缆进控制室即可，节约了大量的电线，且系统软硬件环境的开放性使得其扩展及网络化集成工作非常容易实现。另外其现场I/O模块采用4000VDC光电隔离，具有及强的抗电磁干扰能力，各通道分别设置看门狗，且质量终身保用；控制器可双机热备，RAM/EEPROM方式仍你选择，完成控制策略的执行及分发，并负责与主机的通信；单元控制器，协调本单元内各模块、通道的工作，完成单元内的工程单位转换、非线性处理、PID运算、报警处理、滤波、开方等基本操作，并与控制器进行实时数据交换，向控制器发出中断请求等。该系统采用多级CPU并行处理模式，可靠性高，运算速度快，非常适用于实时测控领域。
3、控制软件：
OPTO 22公司的FACTORYFLOOR工控软件，完成控制应用程序的组态、调试、实时人机界面、通信控制以及实现工厂级管控一体化等。与其它组态软件比较，其完全开放的系统模式及第三方产品（只要是用Microsoft VB/VC++开发的应用程序）的良好兼容性，为用户提供了最友好的二次开发环境。
4 现场仪表及执行器：
1） 37KW引风机、11KW送风机及炉膛鼓风机，采用西门子公司ECO系列变频器控制；
2） 日本生产的大气露点仪，用于监视环境湿度的变化；
3） 密度式料液浓度计；
4） 笛型管配套电容式差压变送器，对热风量进行监测；
5） 电容式差式变送器测负压，监视换热器及干燥塔的工作状态；
6） 利用铠装热电阻快速准确测量料液温度；
7） 气动薄膜调节蝶阀，对经过换热器的热载体部分旁路，进行塔顶温度修正；
四、 控制关键：
1、开关量部分：
1） 根据人工指令，并结合高位槽料位情况以及料液温度控制料泵的运行；
2） 根据人工指令、热风温度及热风量的大小以及运行中隔膜泵的压力变化，控制隔膜泵的运行。
3） 根据炉膛温度与其设定值的偏差，进行送煤机的时间比例（TPO）控制；
4） 按热风炉操作规程进行排渣提醒，并在规定时间内无人工排渣过程时，进行强制定时排渣；
5） 高位槽、低位槽及水沫除尘料位报警；
6） 对人工停车指令进行确认，按规程中的指标要求完成整个工艺过程（含热风炉、换热器）自动停车的全部顺序控制；
2、模拟量（工艺参数）部分：
干燥过程工艺参数监控的最终目的是为了保证产品水分、不溶物及有效成分含量等理化指标符合产品质量标准要求，但就目前国内而言，还无法实现对以上工艺指标的连续在线检测，但在工艺设备正常的情况下，只要把影响干燥过程热量平衡及物料平衡的操作参数进行平稳控制，并根据一些不可控因素（大气湿度、温度、料液温度、浓度）的变化，适当修正操作参数，仍然可使产品的质量指标较小的波动，从而获得较好的控制效果。
另外，从控制的角度来看此具体干燥工艺，是一个典型的多输入/多输出系统（MIMO），其中某些耦合关系还存在较复杂的非线性特征；由于隔膜泵结构所限，无法对其打料进行自动流量控制，也就是说，在系统处于全自动运行状态时，料液流量在任何情况下都有相对稳定（除非设备管道故障），这就限制了所采取的调节手段只能在热风系统进行（比如：风量、进塔/出塔温度、进塔出塔负压等），无论是热风系统本身还是环境、原料属性（温度、流量、压力及浓度等）引起的干燥状态的改变，都只能由热风参数的变化来得到修正。如前述，由于热风炉固有的热惯性及其对进塔热风温度有严重的纯滞后影响，这就很难保证干燥状态在任何情况下（工艺设备管道故障除外）都能得到较好的稳定。因此若采用常规PID算法实现参数的自调几乎是不可能的。
针对以上情况，在系统具体实现上，我们在各个相对独立的控制环节分别采取了以下措施：
1） 热风炉炉温自动控制；
首先计算塔顶温度与其设定值的偏差Et1及塔底温度与其设定值的偏差Et2的加权和，并将其作为炉温设定值（初值由人工给定）的修正增量对炉温设定值进行在线实时修正。
对炉温的具体控制，同步采取了两种手段：
一是根据炉温的偏差对送煤机进行时间比例（TPO）控制；同时也利用炉温偏差对热风炉送风机进行增量型PI控制。其目的在于尽量减小热风炉热惯性的影响并最大可能地保证煤的完全燃烧。增设烟道气负压及换热器出口温在线检测，对换热器及炉尾引风机运行状况进行监视。
2） 干燥状态自动控制系统：
即是指利用热风量、炉温及干燥引风机对干燥过程的各工艺参数进行自动控制，工艺参数包括热风是量、热风温度、进塔/出塔空气负压、出塔斯社尾气温度等。如前所述，在运行过程中，需根据一些不可控因素的变化对工艺参数的设定值作相应调整。
具体实施时，利用矩阵分析方法对某些工艺参数进行多重解耦控制，从而达到尽量减小控制回路间串扰的目的，见下框图（图3）；
附：解耦前工艺参数影响关系：
如图所示，对于象大气温度、湿度以及料液温度、浓度这样渐变的，但又不可忽视的不可控干扰，利用来实时在线修正工艺参数设定值，但系统具有前馈校正的特性，从而改善由于热风系统存在大的纯滞后特性而对控制品质造成的不良影响。
3） 所有PID环节都采用增量型算法，即：
U（K）=A*E（K）-B*E（K-1）+C*E（K-2）
A=Kc（1+T0/T1+Td/To）
B=Kc(1+2*Td/To)
C=Kc(Td/To)
E(k)=Qr(k)-Q(K)
式中：
U(K——为第K次采样周期时系统的控制作用；
E(K)——为第K次采样周期的偏差；
Qr(K)——为第K次采样周期的给定值；
Q(K)——为第K次采样的实测参数值；
Kc——比例环节主导时间常数；
T0——受控环节主导时间常数；
T1/Td——分别主积分/微分时间
五 系统实际运行情况：
1 工艺参数的控制质量指标：
1） 炉温的稳定度为：一般情况下，偏差<=2.5℃，设定值大幅度调整时，其最大超调不超过10℃；
2） 负
