[發明專利]焦爐火道溫度集成建模與軟測量方法

無效

• 申請號: 200710035104.6
• 申請日: 2007-06-12
• 公開（公告）號: CN101067828A
• 公開（公告）日: 2007-11-07
• 發明（設計）人: 吳敏;曹衛華;雷琪;劉建群;禹冬明;侯少云;陳泰任
• 申請（專利權）人: 中南大學
• 主分類號: G06F17/50
• 分類號: G06F17/50;G01K13/00
• 代理公司: 中南大學專利中心
• 代理人: 胡燕瑜

技術領域??本發明涉及焦爐火道溫度的測取方法。

背景技術??焦爐是工業生產過程中的重要窯爐。焦爐生產的焦炭被廣泛應用于高爐煉鐵、鑄造、電石、氣化及有色金屬冶煉等方面，是冶金、機械、化工行業的主要原料和燃料。我國煉焦煤資源豐富，煉焦生產規模大，煉焦產品比較齊全。據統計，我國焦炭的產量占世界焦炭總產量的35％以上，焦炭的出口量占世界焦炭總出口量的60％以上，是目前世界上最大的焦炭生產國和出口國。盡管焦化行業是我國工業生產的重要組成部分，但是我國的焦爐生產水平與發達國家相比尚存在較大的差距，主要表現在自動化程度低、環境污染嚴重、能耗高、焦炭質量不穩定等方面。因此，如何提高焦爐生產過程自動化水平，具有重要的經濟效益和社會效益。

焦爐加熱過程優化控制的基本任務是保持焦爐直行溫度的穩定。要保持焦爐直行溫度的穩定，需要根據當前焦爐火道溫度來實時的調節煙道吸力和焦爐加熱用煤氣流量的大小。由于焦爐結構與操作過程都十分復雜，屬于典型的大時滯、強非線性、多因素耦合、變參數的復雜工業過程，因此焦爐火道溫度很難實時、簡便的獲得。目前國內焦爐的火道溫度主要是通過焦爐測溫工每四個小時一次的人工測溫獲得的，這種測溫方式存在以下弊端：(1)測溫的周期很長，一般是每四個小時人工測溫一次，不能滿足實時控制的要求；(2)不同班次測溫工的經驗不同，經常造成測溫的不準確。如果采用在焦爐火道安裝熱電偶測溫的方式，由于火道溫度太高，很容易造成熱電偶損壞，會致使生產成本過高。

因此，如何通過焦爐生產過程中的可測量參數，分析其與焦爐火道溫度之間的關系，建立合理、有效的焦爐火道溫度的在線間接測量模型，達到提高焦炭質量、降低能源消耗、減少環境污染的目標，是提高焦化行業自動化水平和效益，需要研究、解決的重要課題。

發明內容??本發明提出了一種焦爐火道溫度集成建模與軟測量方法，該方法通過在蓄熱室頂部安裝測溫熱電偶，然后通過軟件模型在線獲得焦爐火道溫度，利用該溫度可以建立焦爐溫度自動控制系統或作為焦爐火道溫度控制的參考，實時在線準確測量焦爐火道溫度。

本發明焦爐火道溫度測量方法，內容包括以下步驟：

(1)分析焦爐火道溫度相關因素，確定可以根據蓄頂溫度建立溫度測量模型獲得焦爐火道溫度。

(2)根據工藝分析提出了典型蓄熱室的選取原則，同時通過對典型蓄熱室頂部溫度的濾波獲得無干擾的蓄頂溫度。

(3)針對蓄頂溫度和焦爐火道溫度之間的關系，建立了兩者之間的線性回歸模型；

(4)針對蓄頂溫度和焦爐火道溫度之間的非線性關系，建立了兩者之間的神經網絡模型。

(5)由于對模型的集成可以提高測量的精度，本發明將線性回歸模型和神經網絡模型的輸出進行了集成。

(6)為使模型在工況改變的情況下仍能準確測量焦爐火道溫度，在線性回歸模型和神經網絡模型中加入了自適應算法，使其能適應工況的改變。

本發明焦爐火道溫度軟測量模型主要包含以下一些功能：

(1)線性回歸模型能反映蓄頂溫度和焦爐火道溫度基本線性關系，并且能實時顯示線性回歸子模型的各個參數和預測值。

(2)神經網絡模型能反映蓄頂溫度和焦爐火道溫度之間不確定的非線性關系，并且能實時顯示神經網絡子模型的預測值。

(3)能實時顯示焦爐火道溫度軟測量集成模型的預測值。

(4)能實時修改焦爐火道溫度測量模型中的參數。

(5)焦爐火道溫度能實時顯示，可作為人工或自動控制參考。

利用本明的溫度測量模型，有效地解決了火道人工測溫遲滯性問題，并實現了實時間接測量焦爐火道溫度，達到了指導焦炭生產的目標。

附圖說明

圖1本發明焦爐火道溫度測量模型框圖。

圖2本發明焦爐火道溫度和蓄頂平均溫度關系圖。

圖3本發明蓄頂溫度數據濾波前后比較圖。

圖4本發明測溫模型樣本容量選擇比較圖。

圖5本發明神經網絡模型結構圖。

圖6本發明模型樣本更新速率比較圖。

圖7本發明數據處理類流程圖。

圖8本發明線性回歸類和神經網絡類執行流程圖。

具體實施方式

下面結合附圖對本發明的具體實施方式進行詳細的說明。

首先給出焦爐火道溫度問接測量方法總體結構框圖，如圖1所示。