［摘　要］　通过对连铸机结晶器液位控制系统的分析，介绍了模糊控制技术在结晶器液位控制中的应用，给出了模糊控制规则。实际应用表明该系统具有稳定性好、控制精度高、偏差小等特点。
［关键词］　连铸；模糊控制；结晶器液位控制
　
　　连铸机已广泛应用于钢铁冶金行业，我国的连铸比已超过90％，在研究连铸技术领域中，控制技术在连铸机中的应用研究最为活跃。而结晶器是连铸机上的一个关键设备，其液位控制精度对提高钢产量、降低钢坯生产事故率有着重要的意义。笔者利用模糊控制策略对结晶器液位进行控制，并将设计的模糊控制器应用于实际控制对象。

1　传统的结晶器液位控制系统
1．1　概述　　
　　传统的结晶器液位控制采用的Co－60控制系统［1］，是采用控制拉矫机的拉速来控制结晶器的液位，但这种控制系统液位控制精度较低。后来采用塞棒控制结晶器的液位，这种方法是人工操作，响应速度慢，系统稳定性差。传统的结晶器液位控制系统如图1—1所示。
1．2　塞棒控制结晶器液位


                             　　
由于塞棒动作的响应时间长，对液位控制非线性度大，甚至还可能出现无规律现象，从而导致对液位控制的不稳定性，而且控制精度低。主要有以下几个因素：
　　（1）塞棒控制的性状有影响。例如，含铝量较高的钢流浇注时，水口部分容易粘结，从而对钢流的流动起阻塞作用。
　　（2）在浇注过程中，塞棒及水口被逐渐熔融、冲刷、侵蚀而改变钢流通道的尺寸和形状，这些都将改变钢流。
　　（3）由于过程参数的改变，诸如钢液温度、中间罐钢液量，都将对结晶器液位控制产生影响。
1．3　拉速控制结晶器液位
　　用改变拉速来控制液位，其控制特性曲线是线性的，因此，从理论上说其控制精度是很高的。但拉应的冷却度和拉速。因此，在保证铸坯质量的前提下，拉速应有上限值。
（2）为提高铸坯生产效率，拉速应有下限值。
　　为满足上述两个基本要求，拉速应限制在一定范围内。但另一方面，为满足结晶器液位控制的精度要求，拉速应动态地跟踪液位进行调节。因此，应把拉速的调节范围限制在一个较小的动态范围内。
1．4　塞棒控制和拉速控制结晶器液位的比较
　　当浇注普通炭钢或对质量要求不高的钢种时，两种控制手段［2］均可采用，且应优先使用控制拉速的办法，因为拉速控制液位是近似线性的。当浇注特殊钢种，应综合采用两种控制方法，因为此时连铸工艺要求液位稳定，也同时要求拉速稳定，但只要当连铸工艺过程状态没有突变或没有很大的扰动时，还是应该采用控制拉速的方法，即使出现较大的扰动，也可在拉速控制回路采用前馈调节来消除扰动。因此，对结晶器液位的控制主要应采用拉速来控制。
2　模糊控制器设计
2．1　控制系统结构分析　　
　　图2—1是以拉速控制液位的系统原理图，将液位传感器检测的液位信号与给定的液位信号比较，计算出液位偏差及偏差变化率，并进行模糊化、模糊推理和决策，经过调节因子计算后，送给实际的拉速液位PI控制器进行运算，其输出控制拉矫机的拉速，从而控制结晶器的液位。模糊控制系统框图如图2—2所示。


                              
2．2　精确量的模糊化　　
　　模糊控制器选用二维输入和一维输出，输入变量为结晶器液位误差E和液位误差变化率EC，输出量Z改变拉速PI控制器的P、I参数。其对应的语言值模糊子集选取为：｛H，M，Z，S，L｝其中H＝负 大；M＝负小；Z＝零；S＝正小；L＝正大。并确定偏差E和偏差变化率EC的整数论域为：E：Xe＝｛－2，－1，0，1，2｝，EC：Xec＝｛－2，－1，0，1，2｝；输出量Z的整数论域为：Z＝｛－2，－1，0，1，2｝；P—比例控制，I—积分控制。
　　为了得到平稳地跟踪误差信号，E和EC的隶属函数选用等距离交叉分配的三角形曲线。如图2—3所示。模糊控制器的输入E和EC用上述隶属函数模糊离散化后如表2—1，输出Z的模糊化表具有相同的形式。
图2—3　E和EC隶属函数曲线
2．3　模糊控制规则的建立　　
　　根据传统拉速PI控制器控制结晶器液位，依照在MATLAB平台上二阶惯性系统的阶跃响应仿真曲线，并根据E和EC推出拉速PI控制器参数的控制规则，建立了模糊控制规则表，如表2—2和表2—3。表2—2为拉速PI控制器的比例作用模糊控制规则表，表2—3为PI控制器的积分作用模糊控制规则表。

　　模糊推理的经验为：当偏差E较大时，需加快系统响应速度，取较大的P，同时为防止积分饱和和系统响应出现超调，取较小的I；当E和EC适中时，取适中的P和较小的I；当E较小时，取较大的P和I。
模糊控制规则用模糊条件语句表示为：
　　if Eis Ei ANDECis ECi THENP（I）is Pi（Ii），表中每一元素表示了一条规则。根据控制规则可计算出模糊输出量P和I的隶属度。
　　其中Ei和ECi是E和EC两前提空间的模糊子集，Pi（Ii）是结论P（I）空间的模糊子集，i＝1，2，…，N，N为模糊标记的数目。
　　模糊控制规则的推理通过编程在
计算机中完成，控制规则采用带有调节因子的控制算法：

                      　　
从模糊控制器的调试中发现，输入变量的论域不仅表示可能涉及的范围，更重要的是反映了控制器的精度。因此，模糊输出的精确值需乘以一个比较调节因子，才能作为真正的PI控制器输入控制参数，以使系统最终达到偏差E＝0。
2．4　解模糊　　
　　解模糊就是求出每一个模糊量输出的精确值，即是对模糊控制信号P或者I的隶属函数图形进行解模糊处理。在此采用质量中心法（COG），结合加 权平均，计算模糊输出量P的精确值。其求解公式[3]为 式中μp为输入变量的输出P模糊标记的隶属度。x为各模糊标记值。同理可 求出I的精确值。



              
3　应用结果分析　　
　　将上述设计的模糊控制系统应用于小方坯连铸机的控制上，经过现场多次测试，其控制结果如图3—1所示。由此可以看出：液位控制精度较高，其对应的拉速变化也很平稳。系统采用模糊控制策略后，比常规的拉速液位PI控制效果好，拉速平稳，液位偏差小。
4　结束语　　
　　模糊控制技术在国外的连铸机液位控制中已得到应用，通过对结晶器液位控制系统的分析，将模糊控制策略应用于该系统中，克服了常规PI控制系统响应慢、稳定性较差的缺点，取得了比较满意的控制效果。
［参考文献］
［1］　连续铸钢手册［M］．北京：冶金工业出版社，1991．
［2］　Mold Level Controlin Continuous Caster by Neural NetworkModel，Watanabe［J］．ISIJinternational．1999，39（10）．
［3］　丛　爽．神经网络、模糊系统及其在运动控制中的应用［M］．合肥：中国科学技术出版社，2001．
［4］　牛振冬，等译．控制工程基础［M］．北京：中央广播电视大学出版社，1982．