1、引言
    在炼焦生产过程中，焦炉集气管压力是炼焦生产中的重要参数，它的稳定性直接影响着焦炉的使用寿命和焦碳的生产。由于焦炉集气管压力控制系统是一个具有强干扰、多耦合、时变、非线性的复杂多变量系统，难以建立精确的数学模型，因此，对于这样复杂的系统，应用经典控制手段无法圆满解决现有的问题。因此，采用模糊控制、专家系统等智能控制技术是建立焦炉集气管压力控制系统有效控制手段的必由之路。
    模糊控制是应用模糊集合理论，统筹考虑控制的一种控制方式。与传统控制理论不同，它具有的最突出的特点就是在设计系统时不需要建立被控对象精确的数学模型，只要求掌握现场操作人员或者有关专家的经验、知识或者操作数据，模糊控制规则是以语言的形式进行定性的描述。这样，对于模型未知的复杂系统，采取模糊控制的方法去进行分析和设计，不失为一种有效的控制策略。
    但是，依靠操作人员的经验来建立合理的模糊控制算法，从建立模糊控制模型到编写程序仿真再到分析结果都是非可视化的，需要很长时间的试探和摸索，并且模糊控制器的修改和控制对象的改变都需要重新编制计算程序，从而要耗费大量的时间和精力[1][2]。
MATLAB软件的诞生使控制系统的分析和设计变得简单了，它为控制系统的分析和设计提供了强有力的工具，为从事控制工程应用的大科技人员带来了极大的方便。尤其是Simulink工具平台的出现，使得控制系统的设计和仿真变得相当容易和直观。
    本文以MATLAB软件作为仿真平台，提出将参数在线自调节模糊控制与多变量模糊规则解耦相结合的多级智能控制策略，同时构建焦炉集气管压力控制系统的仿真模型，探讨改善焦炉集气管压力控制品质的新途径，实现了可视化仿真研究。
2、 焦炉集气管压力智能控制系统设计
    本文焦炉集气管压力智能控制系统主要分为集气管压力单回路参数在线自调节模糊控制、模糊规则解耦控制两部分，集气管压力为被控制量，集气管上的蝶阀开度为控制量，以三焦炉集气管压力系统为例，控制流程见图2.1。

图2.1 三焦炉集气管压力系统控制流程图

2.1集气管单回路参数在线自调节模糊控制
    依据模糊控制的理论和模糊控制器的组成原理，选取压力的误差和误差变化率为模糊控制器的输入变量，集气管压力增量为输出变量，实际控制输出则为前一时刻控制输出加上本时刻模糊控制器输出。
    误差、误差变化率和控制输出的增量模糊化所对应的语言变量分别为E、EC和∆U。E的8个语言值取为{NB，NM，NS，NO，PO，PS，PM，PB}，分别表示{负大，负中，负小，负零，正零，正小，正中，正大}，划分为14个等级，即E={-6，-5，-4，-3，-2，-1，-0，+0，1，2，3，4，5，6}。EC的7个语言值取为{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}，分别表示{负大，负中，负小，零，正小，正中，正大}，划分为13个等级，即EC={-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6}。∆U的7个语言值取为{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}，分别表示{负大，负中，负小，零，正小，正中，正大}，划分为15个等级，即∆U ={-7，-6，-5，-4，-3，-2，-1，0，1，2，3，4，5，6，7}。
    根据经验建立误差E、误差变化EC和控制增量∆U的隶属度赋值表，之后根据实际对象的特性以及人们的操作经验，得到焦炉集气管压力控制的控制规则表。例如：集气管压力上升很大，这时E= PB，同时误差的变化率下降较慢， EC= NS，现场工人操作是根据经验增大蝶阀开度，即所需控制增量∆U= PM。根据规则得出模糊控制规则表，模糊推理方法可以采用Mamdani方法。
当系统的偏差较大时，系统的快速性是主要矛盾，系统的稳定性和控制精度却是次要的，这时应使系统快速减小偏差；而当系统偏差较小时，则要求设计的控制器应保证系统的稳定性及控制精度。模糊控制器中量化因子K_e、K_ec和K_u对控制效果有很大影响，对于比较复杂的被控过程，采用一组固定的量化因子和比例因子难以收到预期的控制效果，因此在控制过程中通过自调节模糊控制器的量化因子和比例因子，来调整控制过程中不同阶段上的控制特性，以使对复杂过程收到良好的控制效果。图2.2为单回路参数自调节模糊控制器结构示意图。其中，MATLAB Fcn1模块同样是调用的是事先编写的实现模糊控制功能的文件, MATLAB Fcn1调用的是实现参数自调节功能的文件。

图2.2单回路参数自调节模糊控制器结构示意图

2.2模糊规则解耦
    集气管间的耦合是目前许多控制系统投运不好的重要原因。耦合强度与管道阻力、传输距离有关，距离越近，耦合越强，同时其压力自平衡能力也越强。因此，本文提出分次模糊规则解耦的解耦方案，首先对耦合较强的两个集气管做第一解耦，在此基础上，在与距离较远的集气管做第二解耦。
    考虑到煤气自身流体特性，第一解耦修正主要在正常情况下，通过对距离较近两管压力偏差及偏差变化率进行分段、比较，通过修正各集气管蝶阀输出控制增量，对输出控制作用适度削弱或加强。由于对各焦炉集气管压力回路而言，压力的波动都将在其回路调节增量(蝶阀开度变化)中反映出来，因此第一解耦控制规则选取两个单回路控制的控制增量∆u₁、∆u₂作为输入，控制增量的修正值a₁、a₂作为输出。根据焦炉工艺特点，可以整理出相应的经验规则，进而可得出第一解耦控制修正表。最后经第一解耦补偿后的蝶阀控制增量为∆u₁’=∆u₁+a₁， ∆u₂’=∆u₂+a₂，∆u₃’=∆u₃。
    第二解耦修正在第一解耦修正后进行后，由于集气管之间距离的原因，第一解耦作用时间相对快得多，所以第二解耦可在第一解耦的基础上予以处理。第一解耦后各焦炉单集气管压力控制调节量分别为∆u₁׳，∆u₂׳，∆u₃׳，第二解耦控制规则的输入量为第一解耦后距离最近的两焦炉集气管压力控制增量调节值的平均值(∆u₁׳+∆u2׳)/₂，控制增量的修正值b₁、b₂作为输出。根据经验规则，得出第二解耦规则控制修正表。最后，经过第一与第二解耦修正后，各焦炉集气管蝶阀的实际控制调节量分别为∆u’’1=∆u₁+a₁+b₁，∆u’’2=∆u₂+a₂+b₁，∆u’’3=∆u₃+ b₂。图2.3为多变量模糊规则解耦控制仿真模型结构示意图，Fuzzy Logic Controller和Fuzzy Logic Controller1分别为第一、第二解耦模糊控制器。

图2.3多变量模糊规则解耦控制仿真模型结构示意图

 3、焦炉集气管压力控制系统MATLAB仿真研究
    仿真控制对象为三焦炉集气管压力系统，三个集气管给定压力输入分别为110Pa、100 Pa、120 Pa，压力控制仿真模型中加入连续方波，作为扰动量，幅值分别为10Pa和60Pa。控制系统仿真曲线见图3.1（a、b)。

图3.1（a）扰动为10Pa时的系统仿真曲线         图3.1（b）扰动为60Pa时的系统仿真曲线

    从仿真结果可以看出，压力最终接近设定值，稳态误差满足±10 Pa控制要求，响应速度快，不间断的的扰动并没有使系统出现不稳定的现象，控制系统抗干扰能力强，鲁棒性能好。计算机仿真表明，采用该模糊智能控制方法控制焦炉集气管压力效果较好。
4、 结论
    笔者将MATLAB应用于焦炉集气管压力控制系统的设计与仿真之中，使得从集气管压力控制器的设计、仿真到控制结果的显示与分析都可以有效迅速地完成，实现了可视化仿真研究。本文的研究验证了智能控制的应用可较好地改善焦炉集气管压力控制的品质，具有一定的工程实用价值。