控制造纸机的备料作业的方法和装置

摘要

一种用于从组成原料中准备机料的控制造纸机的备料作业的方法和装置。备料过程包括多个连续的搅拌点，在搅拌点里将组成原料相互搅拌，将机料的第二原材料加入到原料中和/或通过将稀释水与原料混合来稀释原料。调节到达搅拌点的一种或多种原料的流量和/或稠度和/或离开搅拌点的原料的流量和稠度和/或原料中机料的第二原材料的浓度，如此使得原料的流量和/或稠度和/或原料中机料的第二原料的浓度遵循为它们确定的目标值。

说明书

技术领域

本发明涉及一种用于控制造纸机的备料(stock preparation)作业的方法，设置备料过程是为了从一种或多种组成原料(stock)中通过将其相互搅拌产生要输送到造纸机的短循环中的机料(machinestock)，而且备料过程包括多个连续的搅拌点，在搅拌点里将组成原料相互搅拌，将机料的第二原材料加入到原料中和/或通过将稀释水与原料混合稀释原料，而且在该方法中可调节到达搅拌点的一种或多种原料的流量和/或稠度和/或到达搅拌点的原料中机料的第二原材料的浓度，和/或调节离开搅拌点的原料的流量和稠度和/或离开搅拌点的原料中机料的第二原材料的浓度。

本发明进一步地涉及到一种用于控制造纸机的备料作业的装置，设置备料过程是为了从一种或多种组成原料中通过将它们相互搅拌产生要输送到造纸机的短循环中的机料，而且备料过程包括多个连续的搅拌点，在搅拌点里将组成原料相互搅拌，将机料的第二原材料加入到原料中和/或通过将稀释水与原料混合稀释原料，配置所述装置是为了调节到达搅拌点的一种或多种原料的流量和/或稠度和/或到达搅拌点的原料中机料的第二原材料的浓度，和/或调节离开搅拌点的原料的流量和稠度和/或离开搅拌点的原料中机料的第二原材料的浓度。

本发明还涉及一种用于控制造纸机的备料作业的方法，设置备料过程是为了从一种或多种组成原料中通过将他们相互搅拌产生要输送到造纸机的短循环中的机料，而且在此备料过程中将机料的第二原材料加入到原料中和/或通过将稀释水与原料混合稀释原料，而且在该方法中可调节在备料的定量给料线路上向前流动的原料的流量和稠度和/或原料中机料的第二原材料的浓度。

背景技术

在造纸业中，通过控制从造纸机的备料过程传输到造纸机的短循环的造纸原料或纸浆的定量给料来调节所测量的在造纸幅的基本重量或来自该重量的变量，例如风干或全干状态下的基本重量。输送到造纸机的短循环中的原料通常称为机料。由于所产生的机料的质量和含量不可能做得如此一致以至于能够直接将原料从生产设备导入到造纸机，所以备料过程包含大量不同的贮料槽和中间槽。包含在机料中的各种组成原料，即包含不同种类纤维的原料，组成机料的第一原材料，即机料的纤维性原材料。加入到机料或组成原料中的不同的填料、添加剂和化学制品组成机料的第二原材料。用这些不同的填料、添加剂和化学制品来提高成品纸的质量和适印性或制造过程的可操作性。典型地，将所述组成原料、填料、添加剂和化学制品保存在大的贮料槽内。在备料的定量给料系统中调节输送到造纸机的机料的成分，其中包含在原料内的不同原料成分既在通向搅拌槽的管道内又在搅拌槽自身内相互搅拌，由此将原料输送到机槽并从机槽进一步输送到造纸机的短循环中。典型地将输送到短循环的机料的稠度保持在3％。由于存储在贮料槽内的组成原料的浓度通常是10％到14％，而且再制浆料的浓度通常是5％左右，所以不同组成原料的稠度以及，如果需要的话，混合后的原料的稠度可通过加入水来稀释，这些水通常是从造纸机的短循环中分离出的白水。因此，通过改变加入到原料中的稀释水的量来调节将要输送到造纸机的原料的稠度，即就是，原料的稠度的调节总是涉及到以相对于原料的量和稠度的适当比例将稀释水加入到原料中。

通过改变输送到造纸机的纤维流量来调节要制造的纸幅的基本重量。实际上，是通过改变机料的流量来调节基本重量。由于基本重量的调节不知道将来原料稠度的变化，可通过例如，在机料流量请求中包括涉及所要输送的原料的稠度的额外说明“以3％的稠度”能取消稠度变化，即就是，所要输送的机料的期望稠度是3％。如果所测量的稠度偏离指标，就相应地修正流量指标。因而就将所期望的纤维流量输送给造纸机。基本重量的调节要求必需量的纤维流量或来自于备料的机槽的机料流量，目的是在那里一直保持恒定的原料量。由基本重量的变化引起的机料流量的变化，即流量扰动，从造纸机传播到组成原料的贮料塔，对在定量给料线路上的每一个中间槽的表面高度的调节行为又进一步增强了流量扰动。由于流量扰动强而快速，所以不可能持续地调节稠度，造成稠度扰动，其连同原料流一起流向造纸机。由于中间槽的容量很大以及定量给料线路非常长，使得上述过程具有很长的延时，因此备料调节对组成原料的稠度和填料、添加剂以及化学制品的浓度的变化极其敏感，这些变化又很容易导致在造纸机的线路部分滞留变化。在线路部分的滞留变化也会造成含灰量和纸幅的基本重量发生变化。因此，由基本重量的变化引起的流量扰动首先以流量扰动形式从机槽通过定量给料槽向原料塔前进，然后以稠度扰动形式通过定量给料线路的稀释步骤返回到机料再进一步一路前进到纸的基本重量。在纸幅被卷入机器滚筒之前在造纸机的干燥口立即测量基本重量，由此在测量时检测出的基本重量的误差通过改变机料流量造成新的变化，即就是流量扰动。结果，产生一种难以控制的抖动状态，在此期间将生产出基本重量错误和含灰量的纸或纸板。这种抖动在加工过程通过例如稀释线路还将造成其它的扰动。

上述基于机槽和搅拌槽的搅拌容量的定量给料解决方案不是唯一的可用解决方案。也可以通过其它的方式解决组成原料的定量给料和搅拌。例如，所述机槽和所述搅拌槽可以是两个连续的搅拌槽并且机槽作为第三个槽，由此确信搅拌将仍在较好的控制下进行。如果组成原料的稠度以及其他特性得到很好的控制，那么一个槽就足够了。在新的解决方案中，其目的是在短循环中在一个分离的搅拌设备中将组成原料相互搅拌，从而加工过程就不包括任何搅拌槽或机槽。

目前，用基于前馈耦合的单元控制器通过调节不同原料槽的表面高度以及在加工过程的不同点处原料流的稠度和流速来控制备料的定量给料，对此的实例有在US 6,210,529公开的在原料槽调节组成原料的表面高度和稠度的方法，以及在US 6,203,667公开的通过定量配给组成原料来调节纸或板的基本重量的方法，这两种方法都利用前馈耦合来调节加工过程。然而，在调节过程使用前馈耦合是有问题的，因为当使用前馈耦合时，就不能将控制器之后的加工部分的调节变化的动作考虑进去。

发明内容

本发明的目的是提供一种新型的控制备料作业的解决方案。

本发明的方法的特征在于确定到达搅拌点的一种或多种原料的稠度或者在到达搅拌点的原料中机料的第二原材料的浓度以及确定离开搅拌点的原料的稠度或离开搅拌点的原料中机料的第二原材料的浓度，确定到达搅拌点的一种或多种原料的流量以及离开搅拌点的原料的流量，确定对到达搅拌点的一种或多种原料的稠度的稠度预测或到对达搅拌点的原料中机料的第二原材料的浓度预测，确定对离开搅拌点的原料的流量的流量预测，确定到达搅拌点的一种或多种原料的稠度的稠度指标或到达搅拌点的原料中机料的第二原材料的目标浓度和/或确定离开搅拌点的原料的稠度的稠度指标或离开搅拌点的原料中机料的第二原材料的目标浓度，确定到达搅拌点的一种或多种原料的流量的流量指标和/或离开搅拌点的原料的流量的流量指标，以及基于对离开搅拌点的原料的流量预测和/或对到达搅拌点的一种或多种原料的稠度预测和/或对机料的第二原材料的浓度预测，调节到达搅拌点的一种或多种原料的稠度和/或流量和/或到达搅拌点的原料中的机料的第二原材料的浓度，如此使得到达搅拌点的一种或多种原料的流量遵循所确定的流量指标和/或稠度遵循所确定的稠度指标和/或原料中机料的第二原材料的浓度遵循所确定的目标浓度，和/或基于对离开搅拌点的原料的流量预测和/或对到达搅拌点的一种或多种原料的稠度预测和/或对机料的第二原材料的浓度预测，调节离开搅拌点的原料的流量和稠度和/或离开搅拌点的原料中机料的第二原材料的浓度，如此使得离开搅拌点的原料流量遵循所确定的流量指标和稠度遵循所确定的稠度指标和/或原料中机料的第二原材料的浓度遵循所确定的目标浓度。

本发明的装置的特征在于配置该装置用于确定到达搅拌点的一种或多种原料的稠度或者在到达搅拌点的原料中机料的第二原材料的浓度以及确定离开搅拌点的原料的稠度或离开搅拌点的原料中机料的第二原材料的浓度，确定到达搅拌点的一种或多种原料的流量以及离开搅拌点的原料的流量，确定到达搅拌点的一种或多种原料的稠度的稠度预测或到达搅拌点的原料中机料的第二原材料的浓度预测，确定离开搅拌点的原料的流量的流量预测，确定到达搅拌点的一种或多种原料的稠度的稠度指标或到达搅拌点的原料中机料的第二原材料的目标浓度和/或确定离开搅拌点的原料的稠度的稠度指标或离开搅拌点的原料中机料的第二原材料的目标浓度，确定到达搅拌点的一种或多种原料的流量的流量指标和/或离开搅拌点的原料的流量的流量指标，以及基于对离开搅拌点的原料的流量预测和/或对到达搅拌点的一种或多种原料的稠度预测和/或对机料的第二原材料的浓度预测，调节到达搅拌点的一种或多种原料的稠度和/或流量和/或到达搅拌点的原料中机料的第二种原材料的浓度，如此使得到达搅拌点的一种或多种原料的流量遵循所确定的流量指标和/或稠度遵循所确定的稠度指标和/或原料中机料的第二原材料的浓度遵循所确定的目标浓度，和/或基于对离开搅拌点的原料的流量预测和/或对到达搅拌点的一种或多种原料的稠度预测和/或对机料的第二原材料的浓度预测调节离开搅拌点的原料的流量和稠度和/或离开搅拌点的原料中机料的第二原材料的浓度，如此使得离开搅拌点的原料流量遵循所确定的流量指标和稠度遵循所确定的稠度指标和/或原料中机料的第二原材料的浓度遵循所确定的目标浓度。

本发明用于调节离开搅拌点的原料的流量和稠度和/或原料中机料的第二原材料的浓度的方法的特征还在于确定机料的流量数据和流量预测，确定一种或多种组成原料的流量数据和流量预测，沿着备料的定量给料线路向后传输组成原料的流量数据和流量预测，如此使得控制沿着定量给料线路向前传输的原料流量的调节利用预测到的将来的流量变化，确定一种或多种组成原料的稠度数据和稠度预测和/或原料中机料的第二原材料的浓度及在原料中的浓度预测，以及沿着备料的定量给料线路向前传输组成原料的稠度数据和稠度预测和/或原料中机料的第二原材料的浓度及在原料中的浓度预测，如此使得控制原料的稠度或原料中机料的第二原材料的浓度的调节利用所预测的将来稠度的变化或原料中机料的第二原材料的浓度变化。

本发明的基本思想是控制造纸机的备料作业，使备料适合于从一种组成原料或几种组成原料中通过将它们相互搅拌产生要输送到造纸机的短循环中的机料，备料过程包括多个连续的搅拌点，在搅拌点里将各种组成原料相互搅拌，将机料的第二种原材料加入到原料中和/或通过将稀释水和原料混合稀释原料，通过调节到达搅拌点的一种或多种原料的流量和/或稠度和/或到达搅拌点的原料中机料的第二原材料的浓度和/或通过调节离开搅拌点的原料的流量和稠度和/或离开搅拌点的原料中机料的第二原材料的浓度来稀释原料。所述基本思想包括确定到达搅拌点的一种或多种原料的稠度或者到达搅拌点的原料中机料的第二原材料的浓度，确定离开搅拌点的原料的稠度或离开搅拌点的原料中机料的第二原材料的浓度，确定到达搅拌点的一种或多种原料的流量和离开搅拌点的原料的流量。基本思想还包括确定对到达搅拌点的一种或多种原料的稠度的稠度预测或对到达搅拌点的原料中机料的第二原材料的浓度的预测，确定离开搅拌点的原料的流量的流量预测，确定到达搅拌点的一种或多种原料稠度的稠度指标或到达搅拌点的原料中机料的第二原材料的目标浓度和/或确定离开搅拌点的原料稠度的稠度指标或离开搅拌点的原料中机料的第二原材料的目标浓度以及确定到达搅拌点的一种或多种原料的流量的流量指标和/或离开搅拌点的原料流量的流量指标。所述基本思想还包括通过调节到达搅拌点的一种或多种原料的流量和/或稠度和/或到达搅拌点的原料中第二原材料的浓度的方式使得到达搅拌点的一种或多种原料的流量遵循所确定的流量指标和/或稠度遵循所确定的稠度指标和/或原料中机料的第二原材料的浓度遵循所确定的目标浓度和/或通过调节离开搅拌点的原料的流量和稠度和/或离开搅拌点的原料中机料的第二原材料的浓度的方式使得离开搅拌点的原料的流量遵循所确定的流量指标和稠度遵循所确定的稠度指标和/或原料中机料的第二原材料的浓度遵循所确定的目标浓度。根据本发明的所述基本思想，可用预测的稠度变化来代替稠度预测，以及可用预测的浓度变化来代替对原料中机料的第二原材料的浓度的预测。在本发明的一个优选实施例中，用模型预测控制方法来控制备料作业，它包括描述加工过程或其中一部分的加工模型和最优化，使得与最优化相关的费用函数最小化以实现对备料作业的最佳控制。根据本发明的一个第二优选实施例，用动态加工模型作为加工模型。

本发明的一个优点在于对于造纸机生产变化的不同状态备料能够做出迅速而准确地反应，例如布幅断裂，造纸机启动，品级变化以及速度变化。所提供的方案消除了目前非常普遍的在备料流量、表面高度、稠度和浓度方面的抖动以及这些扰动因此对纸的质量产生的影响，并且能够比当前所用的方法做出及时地更准确地调节。

本发明的所述方案同样适用于板类和软薄物品的生产，因此，在本说明书中，术语“纸”不仅指纸类，而且指板类和软薄物品。

附图说明

下面将结合附图详细说明本发明，其中

图1是造纸机的备料部分的示意图，

图2是控制机料流量的操作原理示意图，

图3是确定到达搅拌/机槽的组成原料的流量的总量的原理示意图，

图4是控制从组成原料槽定量给出的组成原料的原理示意图，

图5是在组成原料槽后稀释组成原料的原理示意图，

图6是从原料塔定量给出组成原料的原理示意图，

图7是在原料塔后组成原料的稀释示意图，

图8是计算组成原料稠度预测的示意图，

图9是确定没有经过稀释步骤的槽输出流量的示意图，

图10是稀释步骤的模拟示意图，

图11是定量输入到搅拌槽的示意图，

图12和13是流入槽的流量的模拟示意图，以及

图14是本发明解决方案所用的调节方案的原理示意图。

具体实施方式

图1是造纸机的备料部分或原料生产以及定量给料线路的示意图。图1示意性地用一个矩形框代表造纸机8。在图1的备料过程，将要输送到造纸机8的机料KM由三种组成原料OM1，OM2和OM3组成，它们相互搅拌在一起。为了清晰起见，只完整地展示了第一种组成原料OM1的定量给料线路。第二种组成原料OM2和第三种组成原料OM3的定量给料线路与OM1的基本上类似。组成原料OM1的定量给料线路包括用作组成原料OM1的贮料槽的原料塔1。从原料塔1开始，由第一个泵P1将组成原料OM1沿着输送管道2输送到用作定量给料槽的组成原料槽3。从组成原料槽3，由第二个泵P2将组成原料OM1沿着定量给料管道4输送到通向搅拌/机槽5的备料的干线6，组成原料OM2和OM3以同样的方式通向干线6。组成原料OM1，OM2和OM3在干线6开始相互搅拌，但组成原料OM1，OM2和OM3的更有效的搅拌只发生在搅拌/机槽5内，在那里用高效的搅拌机将组成原料OM1，OM2和OM3相互搅拌在一起。从搅拌/机槽5，由第三个泵P3将由组成原料OM1，OM2和OM3组成的机料KM沿着机料定量给料管道7输送到造纸机8的短循环并进而输送到用于输送纸料到造纸机8的线路部分的顶盒。图1的备料过程包括三种将要相互混合的组成原料，但是很显然用于纸幅生产的组成原料的数量是可变的，因而在纸幅的生产中可使用一种或多种组成原料。典型地是，在生产中使用2到6种组成原料。而且，图1以一个合并的搅拌/机槽5展示搅拌槽和机槽，但通常他们是在物理上完全分开的槽。

输入到造纸机的线路部分的造纸原料的稠度典型地在0.3％和1.5％之间变动。在原料塔1的上部1a，新组成原料OM1输送到这里，组成原料OM1的稠度典型地从10％到14％。因此组成原料OM1在泵入造纸机8之前必须经过稀释。组成原料OM1，OM2和OM3通过加入稀释水到原料中的方式得到稀释使得在适当的时候输送到短循环中的机料KM的稠度大约为3％。由于稀释水典型地使用从造纸机8的短循环里分离出的白水，并且通常使用过滤纸片滤除其中的纤维和细小物质以及灰。组成原料通过几个步骤稀释。图1展示了用在原料塔1后的搅拌点DP6立即经过调节阀V6和稀释水输送管DW6输送到第一个泵P1的吸引端的稀释水将组成原料OM1稀释的过程。在这个搅拌点将原料的稠度从10％到14％的稠度级别稀释到5％到6％的级别。在组成原料槽3之后，组成原料OM1用经过调节阀V4和稀释水输送管DW4在搅拌点DP4处输送到第二个泵P2的吸引端的稀释水进一步得到稀释，典型地稀释到3.2％到3.5％的级别。组成原料的定量给料线路可能包括多个连续的组成原料槽及其之后的搅拌点，但是为简明起见图1只展示了一个组成原料槽3。通常将不止一步的原料稀释步骤安排在物理上分开的搅拌槽和机槽之间进行。也可在原料塔1的下部1b处通过循环原料和通过调节阀V7和稀释水输送管DW7在搅拌点DP7处将稀释水加入到组成原料OM1中稀释组成原料OM1。

原料塔1、组成原料槽3和搅拌/机槽5的大小取决于造纸机8的生产能力及其生产的纸的质量，因此这些槽的大小可能有很大的变化。当一直生产同样等级的纸时所用的槽比生产的纸的等级经常变化时所用的槽大。在报纸造纸厂，典型地使用大的原料塔1和组成原料槽3。在这种情况下，原料塔的容量可达到数千立方米。在生产多种等级的纸的好的造纸厂，原料塔1或组成原料槽3可能只具有数十立方米的容量。原料塔1通常比组成原料槽3和搅拌/机槽5大得多。

当调节纸的基本重量时，基本重量调节单元9要求必要的纤维流量或机料KM流量。由于所期望的(每平方米)克重产生于造纸机的纤维流量，因此基本重量调节方案基于公式

    MS·L·BW＝F·Cs·k，

其中  MS  代表卷纸机的机器速度[m/s]，

      L   代表卷纸机的卷纸幅宽[m]，

      BW  代表不计量填料由纤维或纸的干重造成的基本重量[g/m²]，

      F   代表机料KM的流量[l/s]，

      Cs  代表机料KM的稠度[g/l]以及

      K   代表考虑长循环中的原料损失和短循环中的废品部分的调整系数。

由于基本重量调节单元9不可能知道将来原料稠度的变化，因此将术语“以3％的稠度”加入到机料KM的流量要求中，即就是，在任何情况下都将所期望的纤维流量导入到造纸机。将机料KM从搅拌/机槽5用泵P3沿着机料定量给料管7泵入造纸机8的短循环。从搅拌槽开始，将新的原料泵入机槽，这样使得原料一直从机槽通过溢出仓流回到搅拌槽。这就确保一个稳定的机料KM泵激状态而且机料槽同样也一直保持定量的机料KM。搅拌槽的表面高度可变化，而且用测量搅拌槽的表面高度来调节进入搅拌槽的组成原料的流量以确保搅拌槽的表面处于所期望的高度。搅拌槽是个动态工作的综合槽，因此搅拌槽表面高度的调节很慢并会导致过冲，因为当输出流量增加例如0.01m³/s时，在表面处于所期望的高度之前进入搅拌槽的流量必须即刻改变为0.02m³/s。这样，单一的机料KM流量变化到原料塔1时将逐渐增加到0.2m³/s之高，而且目前所用的调节方法不可能以一种控制方式足够快地调节卷纸的基本重量BW。

本发明用于控制造纸机8的备料作业的方案利用模型预测控制(MPC)的能力计算对控制备料作业所要求的控制信息的预测，即就是，将来的控制命令。通过移动基于机料KM的流量数据和预测确定的对组成原料OM1，OM2和OM3的流量数据和预测来利用这些计算出的控制预测，机料的流量数据和预测考虑了沿着由定量给料线路产生的加工流程向后传输的由基本重量调节单元9造成的机料KM的流量变化，由此引导加工原料流程向前的调节利用所预测的将来的流量变化。这意味着可用对一个给定槽的输送流量的预测来指明将从该槽泵出的原料量。除了原料流量，原料稀释步骤和原料稠度也需要管理，因此动态加工模型可用沿着定量给料线路向前传输的稠度数据和稠度预测来预测和考虑当调节纤维流量和稀释时原料流量变化造成的原料稠度变化。

接下来，将通过纸幅的基本重量的调节举例来研究本发明所述解决方案的实施。备料操作可分为几部分，而且，为了简明起见，通过描述备料各部分的子加工过程来说明本发明的所述解决方案。

当正在调节纸的基本重量时，基本重量调节单元9要求从搅拌/机槽5得到所要求的纤维流量或机料KM流量，从基本重量调节单元开始用一个第一控制单元CONTROL1控制机料KM的定量给料。所述第一控制单元CONTROL1通过控制第三泵P3或控制流量控制的设置值来控制机料KM的定量给料。也可通过安装在泵P3之后的调节阀来实现流量控制。将所述特殊构造的阀门称为基本重量阀门并且它非常精确。一般说来，可通过改变阀门开口、泵速或旋转量或所有这些本身已知的方式来进行流量控制或流速控制。在造纸机8的干燥口例如在卷纸机前立即测量纸幅的基本重量BW，由此基本重量调节单元9基于所期望的基本重量BW值和所测量值之间的差额要求必要的机料KM流量。机料KM的流量控制组成了第一子加工过程10，在图2展示了该过程的示意图，也展示了所述第一控制单元CONTROL1的内部操作框图。第一步，读取从搅拌/机槽排出并在前面的计算周期中确定的机料KM的稠度预测KMCsPr。然后测量机料KM的稠度DT1，它可能是总稠度也可能是纤维稠度，而且基于机料输出稠度预测KMCsPr和所确定的机料稠度DT1计算机料稠度预测DT1Pr。然后测量机料流量FT1并且读取机料流量控制设定值FIC1以及由基本重量调节单元9计算的机料纤维流量目标值轨线KMFFTr，即容积流量，其中机料稠度是3％。在模型预测控制，即MPC中以所计算的机料稠度预测DT1Pr、所测量的机料流量FT1、机料流量控制设置值FIC1以及机料纤维流量目标值轨线KMFFTr为基础计算机料控制信息KMFmv，该信息可能是一个新的流量设置值FIC1或是对应的激励器的速度的控制信息SIC1，在这里对应的激励器是泵P3。用所测量的机料流量FT1和机料控制信息KMFmv计算新的机料流量预测KMFPr，即就是说明有多少机料KM从搅拌/机槽5泵入造纸机8。MPC模型包括从PID控制的设置值到流量的反应。由于控制工程学的已知的方法能够确定关于控制电路在设置值变化时怎样动作的反应，所以这种方法是优选的方案。根据已知的控制电路的调整方法，可调整控制电路使其做出所述反应。MPC在使由输出错误和控制变化产生的费用函数最优化的控制性能限制范围内使流量指标一致。进一步将机料流量预测KMFPr中继给一个控制组成原料OM1、OM2和OM3的定量给料的第二控制单元CONTROL2。

图2没有展示搅拌槽和机槽之间的稀释步骤，如果要用到所述步骤，可以使用图4和图5所提供的组成原料OM1的定量给料和稀释方案。

现代造纸机基本重量控制对纤维流量计算了几种将来的流量变化，这些变化组成了将来的目标值轨线。基于这条信息并通过计算先前的槽的将来稠度轨线，可调节出最佳的流量轨线并通过流量控制来实现该轨线。由于在稀释步骤这个方法提供了关于到达搅拌点的原料的稠度轨线的信息，即将来的稠度，而且也知道离开该搅拌点的原料的流量轨线和稠度指标，就可设置一个最佳的稀释水或组成原料的流量轨线，这个轨线由流量控制来实现。代替原料稠度的机料的第二原材料的浓度，如原料中的各种填料、添加剂或化学制品的浓度也可得到控制，即就是除了或代替原料稠度，也可用本发明的所述解决方案来控制原料中填料、添加剂或化学制品的浓度。也可将稀释水和各种填料、添加剂以及化学制品加入到同一搅拌点，这个搅拌点通常在泵之前。也可将填料、添加剂或化学制品输送进不包含稀释物的槽的入口。为了简明起见，在所述图中没有展示将填料、添加剂或化学制品加入到机料或组成原料中，或者他们在原料中的浓度的测量。

图14展示了模型预测控制的原理示意图。模型预测性控制(MPC)在控制工程学中是一种本身已知的方法。图14示意性的给出了控制信息12或控制变量12以及将要测量或控制的变量13。设置时间点t0以对应当前时刻，在这个时间点可得到关于控制变量12和所述将要控制的变量13的历史数据。基于MPC通过以前的控制变量、测量、所预测的扰动变量，即当前加工状态和所期望的状态之间的差别，以及加工模型计算加工过程的所谓的随意或未实现的响应的能力，本发明的解决方案利用MPC的能力来计算加工过程的输出量的预测，即就是将要控制的变量13，因此可用MPC通过可得到的控制变量，即可操作变量解决过程控制问题，使得过程输出变量，即可调节或可控制变量在每一个特殊的时间点尽可能的接近目标值。在当前时刻t0之后通过控制和最优化的方式对控制变量12计算出来的并在将来将要执行的几个控制变化16呈阶梯形式变化。将要由MPC控制的变量13的目标值也可用作取决于时间的可变值，即就是目标值轨线14，如图14的例子所示，可安排该轨线从最后一次所测的变量13的值开始或者重新设置。图14还展示了对可控制变量13所计算的预测15a和15b。预测15b对应如果没有采取新的控制措施时出现的情形。在最优化中这对应于初始状态。当最优化计算控制变化16时，结果就是描述过程输出并且是控制措施的结果的预测15a。所述控制执行第一个测量并且在控制间隔dt之后的时间点t0+dt以同样的方式计算出新的控制变化。除了加工模型之外，模型预测控制的一个基本组成部分因此是最优化，其中基于所预测的扰动变量、描述控制的质量或指标的费用函数以及最优化设置的限制条件确定对所期望的加工过程的将来的过程控制。因此，本发明利用包括在MPC技术内的最优化费用函数的能力来对加工输出错误和控制器所计算的控制变化给出补偿。这就能够使加工过程的操作稳定和实现所谓的柔和，即就是，慢慢作用的变化，被很好地定时控制的变化。可得到大量的涉及模型预测控制的文献资料，例如D Clarke：在基于模型的预测性控制上的进展，牛津科学出版社，1994年以及R.Soeterboek：预测性控制一种统一的方案，Prentice Hall，1992。

本发明的所述解决方案所用动态的原料制作加工模型本身完全已知。例如Donald P.Campbell：工艺动态，John Wiley &Sons，INC.，1958年描述了创建物理加工的动态模型的基本原理。本发明提供一种将描述工艺动态的一般模型和模型预测控制结合在一起的了解决方案。本发明利用动态模型的能力计算加工流量、表面和稠度的预测以及利用模型预测性控制的能力将预测加工的最后测量结果与在控制计算时利用它结合起来。另外，模型预测性控制以一种智能的方式通过既给控制变化一个补偿又利用关于先前的控制循环中控制变化的历史数据将连续的控制循环结合在一起。本发明利用MPC的能力计算对控制信息，即控制命令的预测。通过在工艺流程中向后传达由基本重量控制或诸如等级变化的相应举措引起的流量预测来利用控制预测，因此向前泵送加工流的控制利用所预测的将来的流量变化，因此槽的输送流量预测知道将要从槽中泵出的量的大小。由于可期望既控制流量又控制稀释处理和稠度，所以可预测与加工过程一起继续进行的稠度变化并通过动态加工模型既在纤维流量控制又在稀释控制中考虑该稠度变化。这样。计算就逐步继续进行。

图3展示了确定进入搅拌/机槽5的OM1到OM3的复合原料的流量的总量的示意图，形成第二子加工过程20。图3还展示了控制第二子加工过程20的第二控制单元CONTROL2的内部操作的框图。测量在搅拌槽内组成原料的流量FT3_1-n，其中n代表组成原料的编号，和表面高度LT2并且计算搅拌/机槽5的表面高度轨曲线LT2Tr。另外，读取在所述第一子加工过程里所计算的机料流量预测KMFPr。接着用MPC计算出一个共同的组成原料流量指标OMFTr。当计算出输送到搅拌/机槽与的总流量的目标值轨线OMFTr时，从以前的计算循环中读取组成原料稠度的测量DT3_1-n和组成原料槽输出的稠度预测OMCsPr_1-n。用这些来计算对每一种组成原料的稠度预测DT3Pr_1-n。由于期望知道给定每一种组成原料的数量而且目标是保持所期望的组成原料的比率，所以通过在后面提供的公式(7)、(8a)(8b)和(8c)基于以前的数据计算出每一种复合原料的流量指标OMFTr_1-n。

图4展示了从组成原料槽3的组成原料OM1的定量给料过程，形成由一个第三控制单元CONTROL3控制的子加工过程30。图4还展示了控制第三个子加工过程30的第三控制单元CONTROL3的内部操作的框图。图4只展示了复合原料OM1从定量给料槽3的定量给料过程，但是图4所展示的原理同样适用于所有的复合原料OM1、OM2和OM3，因此变量符号缺少表示组成原料OM1的下标1。首先读取组成原料流量FT3、组成原料流量控制设置值FIC3以及由第二控制单元CONTROL2所计算的组成原料流量指标OMFTr。然后由MPC基于所测量的复合原料流量FT3、组成原料流量控制设置值FIC3以及组成原料流量指标OMFTr计算组成原料控制信息OMFmv，该信息可能是一个新的流量控制设置值FIC3或者是对相关激励器的控制信息SIC3，在这里是泵P2的速度。然后基于复合原料控制信息OMFmv和所测量的组成原料流量FT3计算组成原料流量预测FT3Pr。将组成原料OM1的流量预测FT3Pr传送给控制组成原料OM1的稀释的第四控制单元CONTROL4以及控制组成原料OM1从原料塔1的定量给料的第五控制单元CONTROL5。

图5展示了在组成原料槽3之后的组成原料OM1的稀释示意图，形成由第四控制单元CONTROL4控制的第四子加工过程40。图5还展示了控制第四子加工过程的第四控制单元的内部操作的框图。如果有好几个稀释步骤在使用，那么每一个稀释步骤的过程都是一样的。图5同样也适用于组成原料OM2和OM3。首先读取在前面的循环中所计算的组成原料槽3的输出稠度预测OMCsPr。然后测量组成原料的稠度，该稠度或者是总稠度或者是纤维稠度，计算DT3以及组成原料曲线DT3Tr，借此使稠度指向所期望的目标值。DT3Tr也可能是预先设置的稠度指标，该指标作为时间函数不发生变化。然后测量稀释水流量FT4，并读取稀释水流量控制设置值FIC4和由第三控制单元CONTROL3所计算的组成原料流量预测FT3Pr。然后基于组成原料槽输出稠度预测OMCsPr、组成原料稠度曲线DT3Tr、所测量的稀释水流量FT4、稀释水流量控制设置值FIC4以及组成原料流量预测FT3Pr通过使用MPC计算描述调节阀门V4的稀释水管道DW4的位置的稀释水控制信息，或如图5所示的流量控制设置值。基于稀释水控制信息DFmv、动态加工模型和所测量的稀释水流量FT4计算稀释水流量预测FT4Pr并将其进一步传输给控制从原料塔1的组成原料OM1的定量给料的第五控制单元CONTROL5。以同样的方式计算出稠度预测DT3Pr并传输给第三控制单元CONTROL3和预测搅拌/机槽5输出的稠度的加工模型。

图6展示了从原料塔1的组成原料OM1的定量给料示意图，组成了由第五控制单元CONTROL5控制的一个第五子加工过程。图6还展示了控制第五子加工过程的第五控制单元CONTROL5的内部操作的框图。图6同样也适用于组成原料OM2和OM3。首先读取组成原料槽3的表面高度LT1并通过使槽的表面指向所期望的高度来计算表面高度目标轨线LT1Tr。然后测量组成原料流量FT5并读取组成原料流量控制设置值FIC5。另外，计算组成原料槽3输出流量预测FT3Pr-FT4Pr。然后使用MPC基于所测量的组成原料流量FT5、组成原料流量控制设置值FIC5、组成原料槽3输出流量预测FT3Pr-FT4Pr以及组成原料3表面高度的目标值轨线LT1TR计算组成原料流量控制信息OMFmv，该信息可能是新的流量控制设置值或相应激励器(在这种情况下是指泵P1)的速度控制信息。然后基于组成原料控制信息OMFmv和所测量的组成原料流量FT5计算组成原料流量预测FT5Pr并将其传输给控制将要从原料塔1计量供给的组成原料OM1的稀释的一个第六控制单元CONTROL6。

图7展示了在原料塔1之后的组成原料OM1的稀释过程，形成由第六控制单元CONTROL6控制的一个第六子加工过程60。图7还展示了控制第六子加工过程的第六控制单元CONTROL6的内部操作的框图。图7同样也适用于组成原料OM2和OM3。首先读取在以前的循环中计算的原料塔1的输出稠度预测MTCsPr。然后测量或者是总稠度或者是纤维稠度的组成原料稠度，计算DT5以及组成原料稠度曲线DT5Tr，由此使稠度指向所期望的目标值。此外，测量稀释水流量FT6并读取稀释水流量控制设置值FIC6和由第五控制单元CONTROL5确定的组成原料流量预测FT5Pr。然后用MPC计算稀释水控制信息DFmv，该信息基于所计算的原料塔输出稠度预测MTCsPr、组成原料指标稠度曲线DT5Tr、所测量的稀释水流量FT6、稀释水流量控制设置值FIC6以及组成原料流量预测FT5Pr，并且在这里该信息说明调节阀门V6的稀释水管道DW6的新位置或流量控制FIC6设置值。基于稀释水控制信息DFmv和所测量的稀释水流量FT6计算稀释水流量预测FT6Pr。也计算在稀释步骤后对稠度的稠度预测DT5Pr，并将其传输给在搅拌点后预测输出稠度的加工模型。还将稀释水流量预测FT6Pr和所测量的稀释水流量FT6进一步传输给控制在原料塔1的下部1b的原料的稀释的第七控制单元CONTROL7，如果在原料塔1的下部1b使用这样的稀释的话。第七控制单元CONTROL7的功能与第六控制单元CONTROL6的功能相对应。通过用间接或统计的方法测量原料塔1内的组成原料的稠度考虑在原料塔1的下部1b稀释水的流量的作用来确定原料塔1的输出稠度预测MTCsPr。

图8是计算组成原料OM1稠度预测的方框图。图8同样也适用于组成原料OM2和OM3。第一步，读取流向原料槽3的原料的流量预测FT5Pr和稠度预测DT5Pr。同时测量组成原料流量FT5和组成原料稠度DT5。用这四个变量计算组成原料槽3送料稠度预测或纤维流量预测F5CsinPr。测量组成原料槽3的表面高度LT1并读取组成原料槽3表面高度预测LT1Pr，和组成原料流量预测FT3Pr以及在组成原料槽3后将要加入到原料中的稀释水的流量预测FT4Pr。用这四个变量和组成原料槽送料稠度预测F5CsinPr来计算组成原料槽3的容量预测VOMsPr以及组成原料槽3稠度预测OMCsPr，并且用这两个变量和组成原料流量预测FT3Pr、稀释水流量预测FT4Pr以及所测量的组成原料稠度DT3来计算组成原料槽3输出端的组成原料稠度预测DT3CsPr。

图9是确定槽的输出流量的示意图，尤其是机槽或在没有稀释步骤的定量给料线路上的最后的组成原料槽。可利用下面的公式计算在测量点从槽中排出的原料流的稠度

Cs(t)＝Csto(t-td1)-Csto(t0-td1)+Cs(t0)，(2)

其中  Cs(t)    表示槽的输出稠度[g/l]，

      Csto(t)  表示槽内的原料稠度[g/l]，

      t0       表示计算的时间点，

      td1      表示原料从槽流到稠度测量点所造成的延时，

以及

      t        表示在计算时间点t0之后的将来的时间点。

可用公式(2)来纠正加工模型的错误的影响。在搅拌点所期望的将来的流量可通过下面的公式来计算

      F(t)＝FF(t)/Cs(t-td2)，t_max＞t＞t0，(3)

其中  td2      表示从稠度测量点流到搅拌点SP造成

的延时以及

      F(t)     表示输出流量[l/s]以及

      FF(t)    表示所期望的纤维流量。

图10是稀释步骤模拟的示意图。槽的输出稠度可通过下面公式得到

$>>Cstou>>(>t>0>->td>3>->td>4>)>>=>>>Cs>>(>t>0>)>>F>>(>t>0>->td>4>)>>>>F>>(>t>0>->td>4>)>>->F>2>>(>t>0>->td>4>)>>>>,>->->->>(>4>)>>>s>$

Cstou(t)＝Csto(t)-Csto(t0-td3-td4)+Cstou(t0-td3-td4)(5)以及

$>>F>2>>(>t>)>>=>F>>(>t>)>>>(>1>->>>Cs>>(>t>+>td>2>)>>>>Cstou>>(>t>->td>1>)>>>>)>>,>->->->>(>6>)>>>s>$

其中  Cstou(t)    表示槽的输出稠度[g/l]，

      Cs(t)       表示输出稠度[g/l]，

      Csto(t)     表示槽的稠度[g/l]，

      F(t)        表示输出流量[l/s]，

      F2(t)       表示在稀释步骤的稀释水的流量[l/s]，

      t0          表示计算的时间点，

      td3    表示原料从槽流动到搅拌点造成的延时，

      td4    表示从搅拌点流到稠度测量点造成的延

时，以及

      t      表示在计算时间点t0后的将来的时间点。

公式(4)到(6)用于在计算开始时确定槽输出稠度的级别。该级别通过维持质量平衡来校准所述测量结果。输出稠度从考虑所预测的槽稠度变化的槽稠度预测中得到。

图11和下面的公式(7)和(8a)到(8c)示意性展示了进入搅拌槽的定量给料：

$>>X>>(>t>)>>=>>>F>>(>t>)>>>>>>K>1>>>Cs>1>>(>t>->td>1>)>>>>+>>>K>2>>>Cs>2>>(>t>->td>2>)>>>>+>>>K>3>>>Cs>3>>(>t>->td>3>)>>>>>>,>->->->>(>7>)>>>s>$

$>>F>1>>(>t>)>>=>>>K>1>>>Cs>1>>(>t>->td>1>)>>>>X>>(>t>)>>,>->->->>(>8>a>)>>>s>$

$>>F>2>>(>t>)>>=>>>K>2>>>Cs>1>>(>t>->td>1>)>>>>X>>(>t>)>>,>->->->>(>8>b>)>>>s>$

$>>F>3>>(>t>)>>=>>>K>3>>>Cs>1>>(>t>->td>1>)>>>>X>>(>t>)>>,>->->->>(>8>c>)>>>s>$

其中  X(t)  是基于送料稠度所确定的总的纤维流量，

      F(t)  是所期望的总流量[l/s]，

      K1    是所期望的纤维在组成原料OM1中所占的分数

      F1(t) 是对应组成原料OM1的纤维所占分数K1的组成

原料OM1的流量[l/s]

      K2    是所期望的纤维在组成原料OM2中所占的分数以及

      F2(t) 是对应组成原料OM2的纤维所占分数K2的组成原料OM2的流量[l/s]

      K3    是所期望的纤维在组成原料OM3中所占的分数以及

      F3(t) 是对应组成原料OM3的纤维所占分数K3的组成原料OM3的流量[l/s]

在给搅拌槽定量输入原料期间，可同时确定所期望的组成原料流量使得同时满足总的流量指标和所期望的每一种组成原料中纤维所占的分数指标。然而，总的稠度指标不能得到满足。所提供的公式没有考虑诸如过滤纸片11的输入和返回流量之间的变化，但是将它们在槽的表面高度管理中消除掉，允许我们假设出入过滤纸片11的纤维流量一直相同。

图12和图13借助于组成原料槽3展示了到一个槽的流量的模拟示意图。模拟流量可通过公式

$>>Fi>>(>t>)>>=>Fo>>(>t>)>>+>A>>(>LTr>>(>t>)>>)>>>>dLTr>>(>t>)>>>dt>>,>->->->>(>9>)>>>s>$

LTr(t)＝f(Lsp，L(t0))，t_max＞t＞t0，(10)

其中  Fi(t)    是输入槽的流量[l/s]，

      Fo(t)    是从槽输出的流量[l/s]，

      L(t)     是槽内的表面高度[m]，

      LTr(t)   是对表面高度的所期望的变化曲线，

      Lsp      是所期望的表面高度，以及

      A        是在高度L处槽的面积。 

根据测量值和所设置的值之间的差值，能够使用不同的目标函数LTr(t)。另外如果有未知的扰动流与加工过程有联系，可通过本身已知的控制工程学方法消除该扰动的影响。

本发明的解决方案因此利用常规的加工作业，而且可通过所提供的解决方案调节所有备料过程。所述方案也非常适用于管理水循环，因此可通过管理槽的输入和输出来管理槽内的水量和流量。所述方案利用属于MPC技术的最优化费用函数的能力对加工输出错误和控制器计算的控制变化给出补偿。这就允许过程操作稳定并能够得到所谓的软的，即慢慢起作用的，但及时的控制措施。所提供的方案还能够准确地监控测量、激励器和调节的操作，并能够在加工过程没有按照模型所预测的方式运行的情况下呼叫操作者。

因此，图1所示的过滤纸片11或另一种纤维回收装置几乎与每一个搅拌槽都有关联。过滤纸片11要求将细粒和填料结合在一起形成的长纤维质的原料(甜料)。所提供的解决方案假设进出过滤纸片11的稠度和流量是平衡的，即就是流量总和和纤维流量总和为零。如果情况不是这样，那么在第二控制单元CONTROL2的计算中将考虑流量和它们的稠度。

附图和相关的说明书只是想要说明发明思想。本发明的细节在权利要求的范围内可能会有所变化。因此很明显本发明的解决方案在备料的控制中可连续使用，即就是，不只是想要将其用于变化的情况下，诸如基本重量控制或涉及正在生产的产品的其它的等级变化。而且，所提供的解决方案不仅可用在纸和板的原料的生产中而且可用在其他的链接加工过程，在这些过程里稠度和浓度的改变和调节组成加工过程的重要因素。用来控制备料的控制单元都优选地使用微处理机或基于信号处理机的数据处理机单元，其中至少一部分所要求的功能可由软件来执行。也可能只使用单个的控制单元来控制备料作业而且它可执行所有必需的功能，但是这些功能优选被分配给几个独立的控制单元。流量、稠度和浓度可通过利用任何传感器和其他本身已知的测量设备来测量。