[发明专利]一种水泥回转窑温控PID参数自调整方法

说明书

本发明公开了一种水泥回转窑温控PID参数自调整方法，其特征在于，包括步骤：(1)由强化学习得出并设置增量式PID控制模块的初始参数；(2)实时采集水泥回转窑理想温度、实际温度与理想温度之间的偏差以及实际温度作为BP神经网络模块的输入值；(3)将步骤(2)中实时采集到的数据输入到BP神经网络模块中，进行在线网络运算，网络输出PID参数进而得出控制参数，水泥回转窑模型模块利用控制参数实时控制水泥回转窑的喂煤阀的开度，进而控制水泥回转窑内部工作温度；重复步骤(2)和步骤(3)，不断更新BP神经网络模块的网络权值和阈值，直至水泥回转窑内部温度达到设定条件。

技术领域

本发明涉及PID控制器调参技术领域，尤其涉及水泥回转窑温控PID参数自调整的方法。

背景技术

水泥回转窑是生产水泥最重要的部分，主要用于完成热加工环节，碳酸钙与含二氧化硅等矿物质在回转窑中发生热反应，并形成硅酸钙混合物。水泥回转窑的工作质量通常决定了产出的水泥的质量，其中的关键因素就是对于回转窑的工作温度控制，由于回转窑内部的温度控制涉及到喂煤量，具有滞后性、非线性等特点，其精确的数学模型并不容易推导，目前水泥生产厂大都会选择由经验丰富的操作员进行手工调试参数或者半自动调参，其水泥生产效率以及质量基于操作员的经验，以较低的生产效率获取可接受的性能。因此，本领域的技术人员致力于开发一种水泥回转窑温控PID参数自调整的方法。

发明内容

有鉴于现有技术的上述缺陷，本发明所要解决的技术问题是水泥回转窑的PID控制器参数由人工调试无法快速且精确的满足实际生产过程中的温度要求的问题。

为实现上述目的，本发明提供了一种水泥回转窑温控PID参数自调整方法，其特征在于，包括步骤：

(1)由强化学习得出并设置增量式PID控制模块的初始参数；

(2)实时采集水泥回转窑理想温度、实际温度与理想温度之间的偏差以及实际温度作为BP神经网络模块的输入值；

(3)将步骤(2)中实时采集到的数据输入到BP神经网络模块中，进行在线网络运算，网络输出PID参数进而得出控制参数，水泥回转窑模型模块利用控制参数实时控制水泥回转窑的喂煤阀的开度，进而控制水泥回转窑内部工作温度；重复步骤(2)和步骤(3)，不断更新BP神经网络模块的网络权值和阈值，直至水泥回转窑内部温度达到设定条件。

进一步地，步骤(1)中的初始参数通过利用水泥回转窑工作过程的数组数据作为预备数据并利用强化学习得到，包括子步骤：

(101)确定决策网络π以及期望奖励网络V^π的结构，并初始化两者的权值、阈值以及学习率；

(102)采样理想火焰温度r(t-1)以及实际火焰温度状态s_t-1，并计算误差r(t-1)-s_t-1，更新决策网络π输入值，计算控制参数，调整喂煤阀开度，从而调整火焰温度至状态s_t，若|r(t)-s_t||r(t-1)-s_t-1|，则给予奖励R(t)＝1，反之则奖励为R(t)＝0；

(103)取s_t以及r(t)作为网络V^π的输入值，并计算过程期望奖励V^π(s_t)，同时重复步骤(102)，得到过程实际奖励

(104)训练网络V^π，使过程期望奖励与过程实际奖励之间的均方误差尽可能小；

(105)基于训练后的网络V^π更新决策网络π，并重复步骤(102)、(103)、(104)，直至由决策网络π得到的控制参数满足回转窑理想温度控制要求为止。

进一步地，步骤(3)中包括子步骤：