[發(fā)明專利]一種基于水泥窯工況辨識(shí)的篦冷機(jī)智能控制方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202211513273.7
• 申請(qǐng)日: 2022-11-29
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN116263306A
• 公開(kāi)（公告）日: 2023-06-16
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 童謙;韓斌;劉金剛;劉雙剛;武永江;聶立強(qiáng);田甜
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 浙江中控技術(shù)股份有限公司
• 主分類號(hào): F27D19/00
• 分類號(hào): F27D19/00;F27D15/02
• 代理公司: 杭州杭誠(chéng)專利事務(wù)所有限公司 33109
• 代理人: 丁昱

1.一種基于水泥窯工況辨識(shí)的篦冷機(jī)智能控制方法，其特征是，包括以下步驟：

S1：獲取窯電流信號(hào)數(shù)據(jù)并對(duì)窯電流信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；

S2：通過(guò)窯電流K線分析法得到窯電流K線圖；

S3：將窯電流K線圖輸入專家知識(shí)庫(kù)，通過(guò)推理機(jī)推理得到窯工況強(qiáng)度指數(shù)K11和窯工況穩(wěn)定性指數(shù)K21；

S4：采集窯工況第一實(shí)時(shí)參數(shù)數(shù)據(jù)，根據(jù)窯工況第一實(shí)時(shí)參數(shù)數(shù)據(jù)推理得到窯工況強(qiáng)度修正系數(shù)K12和窯工況穩(wěn)定性修正系數(shù)K22；

S5：根據(jù)修正系數(shù)對(duì)窯工況強(qiáng)度指數(shù)K11和窯工況穩(wěn)定性指數(shù)K21進(jìn)行修正得到綜合窯工況強(qiáng)度指數(shù)K13和綜合窯工況穩(wěn)定性指數(shù)K23；

S6：采集窯工況第二實(shí)時(shí)參數(shù)數(shù)據(jù)，根據(jù)窯工況第二實(shí)時(shí)參數(shù)數(shù)據(jù)、綜合窯工況強(qiáng)度指數(shù)K13和綜合窯工況穩(wěn)定性指數(shù)K23通過(guò)推優(yōu)算法庫(kù)得到篦下壓力設(shè)定值、篦速控制周期和篦速控制參數(shù)；

S7：將篦下壓力設(shè)定值、篦速控制周期和篦速控制參數(shù)作為篦冷機(jī)控制模塊的輸入實(shí)現(xiàn)對(duì)篦冷機(jī)進(jìn)行智能控制。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于水泥窯工況辨識(shí)的篦冷機(jī)智能控制方法，其特征是，所述S2具體為：在窯電流截取周期內(nèi)，將窯電流前半個(gè)周期的窯電流中位數(shù)M1與后半個(gè)周期的窯電流中位數(shù)M2連接成一個(gè)長(zhǎng)方形柱體，將其圍成的區(qū)域定義為窯電流實(shí)體，截取周期內(nèi)窯電流最高值H1、窯電流最低值L1，用細(xì)線將窯電流的最高值、窯電流的最低值與窯電流實(shí)體相連，得到窯電流K線圖，窯電流最高值H1與窯電流實(shí)體之間的連線為窯電流上影線，窯電流最低值L1與窯電流實(shí)體之間的連線為窯電流的下影線，窯電流中位數(shù)M1大于窯電流中位數(shù)M2，則定義窯電流K線為陰線，窯電流中位數(shù)M1小于窯電流中位數(shù)M2，則定義窯電流K線為陽(yáng)線。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于水泥窯工況辨識(shí)的篦冷機(jī)智能控制方法，其特征是，所述S3具體為：將窯電流K線圖輸入專家知識(shí)庫(kù)，推理機(jī)從專家知識(shí)庫(kù)的第一條規(guī)則開(kāi)始，依次掃描專家知識(shí)庫(kù)中的所有規(guī)則，把規(guī)則前提與綜合數(shù)據(jù)庫(kù)中的當(dāng)前事實(shí)相匹配，在匹配規(guī)則發(fā)生沖突時(shí)，采用深度優(yōu)先策略，高權(quán)值的規(guī)則觸發(fā)后，本次搜索忽略低權(quán)值的規(guī)則，根據(jù)窯電流K線圖按照規(guī)則推斷當(dāng)前窯系統(tǒng)工況的強(qiáng)度以及穩(wěn)定性，窯工況強(qiáng)度指數(shù)K11和窯工況穩(wěn)定性指數(shù)K21。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于水泥窯工況辨識(shí)的篦冷機(jī)智能控制方法，其特征是，所述S4中第一實(shí)時(shí)參數(shù)數(shù)據(jù)包括窯系統(tǒng)喂料量、煙室NOx、二次風(fēng)溫、三次風(fēng)溫、分解爐出口溫度、游離鈣小時(shí)值、生料硅率、生料鋁率、生料石灰飽和系數(shù)、分解爐喂煤量和窯頭喂煤量。

5.根據(jù)權(quán)利要求1或4所述的一種基于水泥窯工況辨識(shí)的篦冷機(jī)智能控制方法，其特征是，所述S4具體為：對(duì)第一實(shí)時(shí)參數(shù)按時(shí)效性對(duì)其權(quán)重進(jìn)行遞減，對(duì)各窯況實(shí)時(shí)參數(shù)強(qiáng)度指數(shù)和穩(wěn)定性指數(shù)進(jìn)行加權(quán)，以此得出窯工況強(qiáng)度修正系數(shù)K12和窯工況穩(wěn)定性修正系數(shù)K22。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于水泥窯工況辨識(shí)的篦冷機(jī)智能控制方法，其特征是，所述S5具體為：將窯工況穩(wěn)定性指數(shù)K21除以窯工況穩(wěn)定性修正系數(shù)K22得到綜合窯工況穩(wěn)定性指數(shù)K23，將窯工況強(qiáng)度修正系數(shù)K12乘以窯工況強(qiáng)度指數(shù)K11等到綜合窯工況強(qiáng)度指數(shù)K13。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于水泥窯工況辨識(shí)的篦冷機(jī)智能控制方法，其特征是，所述第二實(shí)時(shí)參數(shù)數(shù)據(jù)包括篦下壓力、油泵壓力、二次風(fēng)溫、空氣溫度、熟料溫度、風(fēng)機(jī)電流和窯系統(tǒng)喂料量。

8.根據(jù)權(quán)利要求1或7所述的一種基于水泥窯工況辨識(shí)的篦冷機(jī)智能控制方法，其特征是，所述S6具體為：采集窯工況第二實(shí)時(shí)參數(shù)數(shù)據(jù)，根據(jù)窯工況第二實(shí)時(shí)參數(shù)數(shù)據(jù)、綜合窯工況強(qiáng)度指數(shù)K13和綜合窯工況穩(wěn)定性指數(shù)K23將窯系統(tǒng)工況、窯系統(tǒng)穩(wěn)定性、篦冷機(jī)工況等運(yùn)行狀況判斷條件與實(shí)際工況數(shù)據(jù)發(fā)生關(guān)聯(lián)，推斷篦冷機(jī)系統(tǒng)相關(guān)參數(shù)發(fā)生的趨勢(shì)，推優(yōu)算法庫(kù)根據(jù)歷史數(shù)據(jù)、參數(shù)范圍以及趨勢(shì)變化推薦篦速控制參數(shù)、篦速控制周期和篦下壓力設(shè)定值。