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     俞金樹(1960～ ),男,大學(xué)本科,高級工程師,福建莆田人,1981年畢業(yè)于淮南礦業(yè)學(xué)院機電系,現(xiàn)任福建省石獅熱電有限責(zé)任公司副總經(jīng)理兼總工程師,長期從事熱電廠生產(chǎn)運行和技術(shù)管理工作,曾獲省級科技進步三等獎2項、廳級科技進步二等獎1項、廳級科技進步三等獎2項。

    【摘 要】本文介紹基于BCS系統(tǒng),利用故障檢測與診斷、容錯控制和故障自愈控制解決我司中溫返料CFB鍋爐運行中發(fā)生的床溫測量元件失效、斷煤、返料器運行不平衡等常見故障的情況。半年多來的運行效果表明,在CFB鍋爐投入BCS自動優(yōu)化運行狀態(tài)下,發(fā)生這些故障后可以不依賴人且能自行恢復(fù)到正常狀態(tài)或使鍋爐帶病運行到計劃檢修階段而避免了臨時停車,在很大程度上保證了CFB鍋爐的安全運行。

    【關(guān)鍵詞】CFB鍋爐；BCS；故障檢測與診斷；容錯控制；自愈控制；安全運行

    Abstract: This paper introduces the technology based on the fault detection and diagnosis (FDD) technology and fault self-recovery control (FSC) technology to systematically solve some common fault in the operation process of the mid-temperature returns CFB boiler. After more than a year of operation, the results show that, when fault occurred, the boiler can return to the normal state without people’s actions or run in sick-model to perform maintenance plan and avoid temporary stop, largely guarantees the CFB boiler safe operation.

    Key words：CFB boiler; BCS(Boiler Omnipotent optimize Control System)；Fault detection and diagnosis; fault self-recovery control；self-recovery control; safe operation

1 概述

    循環(huán)流化床(CFB)燃燒技術(shù)[1]是在20世紀80年代發(fā)展起來的一種新型潔凈燃燒技術(shù),它的最大特點是燃料在爐內(nèi)通過物料循環(huán)系統(tǒng)循環(huán)反復(fù)燃燒,使燃料顆粒在爐內(nèi)滯留時間大大增加直至燃盡,燃燒效率顯著提高；不僅如此,CFB鍋爐還具有燃料適應(yīng)性強、負荷調(diào)節(jié)性能好、氮氧化物排放低、低成本石灰石爐內(nèi)脫硫、灰渣便于綜合利用等一般常規(guī)鍋爐所部具備的優(yōu)點,在福建省得到較廣泛的應(yīng)用和推廣。目前,福建省已有100多臺CFB鍋爐在運行或建設(shè)中,總?cè)萘砍^15000蒸噸,其中最大容量為1025t/h。從已經(jīng)投運的CFB鍋爐的運行實踐[2-3]來看,CFB燃燒技術(shù)是可以較好地燃燒福建無煙煤的。

    由于CFB鍋爐獨特的流態(tài)化、循環(huán)燃燒特點,決定CFB鍋爐的燃燒過程是一個多輸入、多輸出和大滯后、強耦合的復(fù)雜系統(tǒng),時變性、非線性和關(guān)聯(lián)性都非常強[1],各變量之間相互影響,鍋爐系統(tǒng)特別是燃燒裝置的自動化控制非常困難。據(jù)了解,除龍巖坑口電廠4×440t/h和2×1050t/hCFB鍋爐投入機爐協(xié)調(diào)控制外,目前絕大多數(shù)CFB鍋爐還采用粗放的手動操作,更談不上自動優(yōu)化運行了。手動操作模式下的大起大落,可能造成CFB鍋爐運行的不穩(wěn)定,導(dǎo)致飛灰含碳量忽高忽低且居高不下,影響鍋爐的經(jīng)濟運行,結(jié)焦、爆管等事故時有發(fā)生[4]。

    為此,石獅熱電公司在CFB鍋爐燃燒系統(tǒng)的自動控制和優(yōu)化運行方面進行了大膽的嘗試,與北京和隆優(yōu)化控制技術(shù)有限公司合作,在4號鍋爐應(yīng)用BCS(Boiler Omnipotent optimize Control System,通用燃燒優(yōu)化控制系統(tǒng))技術(shù)。截至2010年6月底已連續(xù)可靠運行18個月,統(tǒng)計結(jié)果表明BCS長期自控率大于90％,單爐節(jié)能效益超過1.5％,效果非常顯著。公司于2009年9月在另外3臺CFB鍋爐(1號、2號爐為35 t/hCFB,3號爐為75t/hCFB)推廣了BCS,可提高整體機組效率2％以上。在工程實踐中,我們將動態(tài)系統(tǒng)的故障檢測與診斷(fault detection and diagnosis－FDD)、容錯控制(fault tolerant control－FTC)和自愈控制(fault self-recovery control－FSC)的有關(guān)思想[5-8]融入到BCS中,提高了BCS自動優(yōu)化控制的安全可靠性。

    2 BCS簡介

    BCS立足于鍋爐最基本的測控儀表,采用先進的軟測量技術(shù)、多變量解耦技術(shù)、過程優(yōu)化控制技術(shù)、故障診斷與容錯控制技術(shù)及先進的軟件接口來實現(xiàn)鍋爐的優(yōu)化控制,從而達到鍋爐的安全運行、穩(wěn)定運行和經(jīng)濟運行的所有目標[4]。BCS采用軟測量技術(shù)和正平衡法計算表示鍋爐熱效率,以中間變量噸汽煤耗為優(yōu)化指標,采用多維梯度法優(yōu)化算法,尋找最佳的床溫和二次風(fēng)風(fēng)量設(shè)定值,使得燃燒過程逼近最優(yōu)區(qū)域,以獲得經(jīng)濟燃燒的效果。

    我司采用集中供熱和熱電聯(lián)產(chǎn)的方式,由于大部分用戶的生產(chǎn)都是間歇式的,用汽量根據(jù)定單情況不斷變化,隨機性強,再加上所燃用的福建無煙煤屬典型難燃的高變質(zhì)煤種,并且采購渠道多樣化,煤種復(fù)雜多變,入爐煤的發(fā)熱量波動較大且頻繁。這些因素經(jīng)常造成鍋爐負荷的巨大波動,有時會突降40％B-MCR(鍋爐額定連續(xù)蒸發(fā)量)。為此,BCS采用的基本控制回路包括了帶燃燒因素前饋算法的汽包水位三沖量控制回路和帶燃燒因素前饋算法的主汽溫度控制回路；CFB鍋爐燃燒優(yōu)化控制回路包括：①單爐負荷與管網(wǎng)蒸汽壓力協(xié)調(diào)優(yōu)化控制回路,②帶安全與自尋優(yōu)策略和人工經(jīng)驗加載功能的一次風(fēng)量優(yōu)化控制回路,③帶安全與自尋優(yōu)策略和人工經(jīng)驗加載功能的二次風(fēng)量優(yōu)化控制回路,④帶智能軟飼服技術(shù)的爐膛負壓優(yōu)化控制回路,和⑤基于專家知識的床溫智能選擇-分程先進控制回路,這五個回路的設(shè)計和正常運行是鍋爐經(jīng)濟運行的關(guān)鍵所在。下面對床溫優(yōu)化控制回路進行介紹。

    床溫控制精度的高低是影響鍋爐的安全運行和經(jīng)濟運行最大的因素, 因此對CFB鍋爐來說床溫控制是最重要的一個回路。對中溫返料的CFB鍋爐來說,床溫的穩(wěn)定可以通過返料量來控制,輔以煤量、風(fēng)量的調(diào)整。BCS采用了基于專家系統(tǒng)的床溫優(yōu)化控制模型,見圖1。

           
                                                     圖  1

    圖1中,TCW1-TCWn為密相層床溫；PFL1/PFL2為返料風(fēng)壓；FQR/FQ分別為該爐負荷控制點和測量值；TCW0為額定負荷下基本床溫控制點；PFL0為額定負荷下基本返料風(fēng)壓控制點；PFLJ1/PFLJ2為返料器入口靜壓；TFL1/TFL2為返料器料溫。床溫控制點也是浮動的（BCS技術(shù)下的很多控制點都是浮動的,如汽包水位、爐膛負壓、氧含量、返料風(fēng)壓等）,改變該爐的負荷控制點,床溫的實際控制點也將隨之而變,例如負荷提高后床溫也做相應(yīng)提高。主回路采用床溫-返料風(fēng)壓-返料量的串級控制并包含了三部分的輔助功能：一是床溫專家系統(tǒng),它保證了在發(fā)生諸如沖灰、斷煤、煤質(zhì)急劇波動等惡劣工況下的快速反應(yīng)能力,極大提高了該模型的抗干擾能力；二是監(jiān)控返料器工作的不平衡故障,故障發(fā)生后及時啟動返料器不平衡工況的自愈控制功能,自動恢復(fù)返料器的平衡運行；三是當發(fā)生了更為嚴重的問題,前兩項措施都不能保證床溫運行安全而有滅火或結(jié)焦危險時則緊急啟動床溫安全控制模型,自動切斷常規(guī)負荷控制而大幅度調(diào)整風(fēng)煤量。

    盡管BCS床溫優(yōu)化控制回路已經(jīng)考慮了諸多因素,比如利用容錯控制技術(shù)自動剔除故障的床溫?zé)犭娕?但如果對床溫失效的處理功能只是簡單地依據(jù)偏離平均值一定范圍后就自動切除則會造成床溫劇烈波動甚至熄火。正是由于工程實際的復(fù)雜多變,個別意外情況的發(fā)生,令我們總感覺考慮不足。圖2中曲線記載了2009年12月24日我司4號鍋爐在全自動運行狀態(tài)下發(fā)生的床溫失控事故。

               
                                                    圖  2
    3 故障容錯及自愈控制技術(shù)的應(yīng)用

    不管我們?nèi)绾渭訌姽芾砗瓦\行操作,由于CFB鍋爐的特性以及煤質(zhì)的變化,在運行中還是會經(jīng)常發(fā)生一些設(shè)備或工藝故障,如床溫測量元件損壞、斷煤、左右床溫跑偏等,這些問題不僅大大增加了工人的勞動強度,還會影響鍋爐的經(jīng)濟運行,甚至對鍋爐安全運行帶來極大隱患,因這些故障發(fā)生后處理不及時而導(dǎo)致停爐的案例都有報道。

    為確保出現(xiàn)故障時整個BCS系統(tǒng)的安全運行,我們將動態(tài)系統(tǒng)的FDD、FTC和FSC融入到BCS中,具體應(yīng)用到床溫測量元件失效、斷煤、返料器運行不平衡等常見故障處理中。運行實踐表明, 本文提出的故障容錯及自愈控制方案和模型是可行的和有效的,當鍋爐燃燒過程發(fā)生了床溫測量元件失效、斷煤、返料器運行不平衡等可控的運行故障, BCS能夠作出準確的判斷,仍然是穩(wěn)定的并具有較理想的特性,同時利用積極主動的控制策略來自主自動地將大風(fēng)險消滅于萌芽狀態(tài),而過程重新恢復(fù)到正常。這對提高BCS自動優(yōu)化控制的安全可靠性具有明顯的作用。

    3.1 床溫測量元件失效原因分析

    不管我們怎樣改進CFB鍋爐床溫測量系統(tǒng), 床溫測量元件的隨機性失效是絕對不可避免的。測量元件的失效一般有以下三種情形：一是由于磨損徹底損壞而永久失效；二是由于測溫元件套管傳熱性能變差等造成溫度測量值偏低；三是由于床料的不均勻造成的暫時性測量不準確。無論哪種故障發(fā)生都必須進行正確的處理才能保證床溫自動控制回路的安全運行。

    3.1.1床溫測量元件失效處理模型

    要對床溫進行自動控制一般選擇密相層有效溫度的平均值作為測量值,但如果對床溫失效的處理功能只是簡單地依據(jù)偏離平均值一定范圍后就自動切除則會造成床溫劇烈波動甚至熄火,見圖2。圖2中的曲線6是有效床溫平均值,5為第5支床溫測量點TE118D。可以看出當?shù)?支溫度計指示溫度逐漸降低到被自動剔除的閾值時,有效床溫平均值突變的情況。這是因為原來的床溫控制模型中沒有考慮某測溫點被自動屏蔽后(與有效床溫平均值之差超過一定數(shù)值,如100℃)對有效床溫平均值的極大影響問題。當床溫測量點從7個(當時已壞掉一支)變成6個時,有效床溫平均值則從961℃突升至976℃,由于控制算法中的比例和微分作用造成返料風(fēng)壓的大幅增加(返料風(fēng)機變頻開度從15%升到55%),導(dǎo)致大量沖灰,使床溫急劇下降200多℃,再加上運行人員操作不及時而造成了熄火事故。

    床溫測量元件失效處理模型功能設(shè)計如下：

    1)可手動屏蔽某些可疑測溫點,也可按一定規(guī)則自動屏蔽和自動恢復(fù)某些測溫點,如：把測量值比當前平均床溫高或低100℃的測量點自動剔除,并顯示出當前有效測點數(shù)量；

    2)將自動剔除或恢復(fù)某些測量點后造成的平均床溫的偏移量同步加到動態(tài)床溫控制點上以消除對實際運行床溫的影響—這是對原床溫控制模型的重要完善。

    圖3為我司中溫返料CFB鍋爐床溫優(yōu)化控制的完整數(shù)學(xué)模型,從圖3中也可看出床溫自動控制的復(fù)雜性。

                   

                                                   圖  3
  
    3.1.2 床溫容錯控制應(yīng)用效果

    如圖4所示,當某一個床溫測量點突然失效時,床溫控制點隨床溫平均值都同步階躍升高了近20℃,而床溫主調(diào)的輸出—返料風(fēng)壓增量并沒有任何變化,從而保證了床溫的穩(wěn)定性。

                    
                                                      圖  4

    3.2 斷煤故障

    3.2.1 斷煤故障診斷及自動處理模型

    斷煤故障是最為頻繁發(fā)生的一種故障,造成的原因有：煤的水分過大(如大于11%)、粒度不均勻、堵塞、搭橋等。我司有時一個班(8h)就會發(fā)生多次斷煤,由于床料中只有5%的可燃物,僅能維持3~5 min的燃燒,處理不及時會造成鍋爐運行狀態(tài)的大幅度波動,甚至可能造成停爐事故。

    我司3號、4號鍋爐安裝有電子皮帶秤,可直接用流量計信號在斷煤發(fā)生后的突變性進行斷煤故障診斷,診斷邏輯如圖5所示。

                    
                                                  圖  5

    我司4號鍋爐有2條爐前給煤皮帶,采用變頻無級調(diào)速控制。設(shè)正常運行時兩股給煤變頻在斷煤前的平均開度分別為FVR1、FVR2,則當2號給煤發(fā)生斷煤(給煤量小于1.3t/h,此時令DM2=1)時,應(yīng)立即將1號給煤變頻開度變?yōu)镕VR1+FVR2,即將負荷控制模型中的1號給煤流量控制點加上2號斷煤前的給煤流量控制點,實現(xiàn)單股給煤對負荷的閉環(huán)控制,見圖6。

                 
                                               圖  6

    在處理斷煤故障的過程中,還要同時穩(wěn)定一次風(fēng)和二次風(fēng),避免由于煤量的波動而造成CFB鍋爐運行工況的波動。當斷煤故障被處理完畢(2號給煤機給煤量基本正常),則又被自動無擾恢復(fù)原控制點、原開度和原運行模式。

    3.2.2 閉環(huán)控制效果

    斷煤的發(fā)生、報警、處理及恢復(fù)都是全自動處理的,整個處理過程對床溫和負荷的影響幾乎看不出來,CFB鍋爐運行的安全性和穩(wěn)定性大大提高。圖7為4號爐2號給煤系統(tǒng)發(fā)生斷煤時的響應(yīng)曲線。

                   
                                               圖  7

    3.3 返料器運行不平衡故障

    3.3.1 左右返料器運行不平衡故障診斷模型

    CFB鍋爐燃燒技術(shù)的精髓就在于通過返料器及其相關(guān)設(shè)備對循環(huán)灰的操作,對中溫返料鍋爐來說更是如此。循環(huán)灰的數(shù)量及其平穩(wěn)性是決定CFB鍋爐生產(chǎn)強度和經(jīng)濟性的決定因素之一。我司4臺CFB鍋爐均安裝了2臺返料器,運行過程中由于設(shè)備、管道、閥門等阻力的變化以及返料器中耐火磚的脫落等原因,經(jīng)常出現(xiàn)給以相同的返料風(fēng)壓卻不能獲得相同的循環(huán)灰量,造成左右床溫相差越來越大,有時超過50℃,從而影響了鍋爐效率。左右床溫跑偏的原因有：兩股上煤皮帶上煤不平衡、左右返料器阻力不匹配、左右返料量偏差、返料器堵等。當然,給煤的不均勻、風(fēng)量的不均勻等原因也有可能引起床溫的差異,見圖8。

                  
                                                   圖  8

    從圖8可看出,經(jīng)過約1.5h, 4號鍋爐左側(cè)密相層溫度與右側(cè)溫度的差距從6℃逐漸升高到108℃ (1和4相比),這說明左側(cè)返料器的循環(huán)灰量要多于右側(cè)。對于中溫返料CFB鍋爐來說,正常運行時主要靠調(diào)節(jié)循環(huán)灰量來控制床溫,因此床溫的差異性即可用來判斷返料器循環(huán)灰下料的不平衡。我司3號、4號鍋爐在密相層安裝8支溫度計,左右半床各4支,左右返料器運行不平衡故障診斷模型見圖9。

    圖9中,BJ為不平衡報警信號,DT為左右半床有效溫度平均值之差。

                 
                                             圖  9
    3.3.2 左右返料器運行不平衡自愈控制模型

    解決返料器不平衡自然要對下灰不暢的返料器進行沖灰操作,這是一個比較危險的操作,如果沖灰量過大有可能造成熄火,為此我們設(shè)計了自愈控制模型,并設(shè)計了三級沖灰強度以適應(yīng)不同的工況,同時在床溫控制回路中還設(shè)計有擾動觀測器以監(jiān)控自愈控制效果,并可根據(jù)沖灰效果對床溫進行智能調(diào)節(jié)。

    自愈控制模型設(shè)計如下：
1)當BJ=0(-DTL 

    摘自《自動化博覽》2010年第十二期