專利名稱：焦爐煉焦生產(chǎn)自動加熱方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及工業(yè)加熱技術(shù)領(lǐng)域，屬于焦爐煉焦生產(chǎn)技術(shù)。
背景技術(shù)：
焦爐是冶金和能源工業(yè)中一個重要的生產(chǎn)裝備，它通過對煤的高溫干餾生產(chǎn)焦碳，煤氣和化工產(chǎn)品。作為一個典型的工業(yè)加熱過程，焦爐是一個大時滯，大慣性，強非線性以及變參數(shù)和多擾動的復(fù)雜系統(tǒng)，其中，焦爐直行溫度是煉焦生產(chǎn)過程中非常重要的技術(shù)指標之一，直接關(guān)系到焦碳質(zhì)量和爐體壽命。焦爐加熱就是通過調(diào)節(jié)煤氣流量和煙道吸力來調(diào)節(jié)直行溫度，其目標是在穩(wěn)定爐溫的同時通過吸力調(diào)節(jié)保證燃燒效率的最優(yōu)化。
傳統(tǒng)的人工加熱制度依靠經(jīng)驗和人工測量的火道溫度調(diào)節(jié)煤氣流量和煙道吸力。由于人工測溫間隔較長(一般為4個小時)以及操作人員經(jīng)驗的局限性使溫度調(diào)節(jié)效果無法保證，爐溫波動大，燃燒效率較低。焦爐加熱的自動化(自動加熱)有助于避免人工加熱的不確定性，提高焦爐的操作和運行水平。
焦爐自動加熱有三種結(jié)構(gòu)，即前饋結(jié)構(gòu)，反饋結(jié)構(gòu)以及反饋+前饋結(jié)構(gòu)。前饋結(jié)構(gòu)根據(jù)供熱模型直接控制總供熱量，缺點是投資大，適應(yīng)性差，維護困難，且不能克服各種隨機擾動。反饋結(jié)構(gòu)以穩(wěn)定火道直行溫度為目標，通過比較火道溫度和目標溫度來調(diào)節(jié)煤氣流量和煙道吸力，實現(xiàn)加熱控制。與前饋結(jié)構(gòu)方式相比，反饋結(jié)構(gòu)能克服各種隨機擾動，投資少，維護成本低，適應(yīng)性好。但是，火道溫度難于在線檢測，因此實施基于反饋結(jié)構(gòu)的加熱自動控制存在技術(shù)上的困難。反饋+前饋結(jié)構(gòu)實質(zhì)是在反饋結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，對可測擾動增加前饋補償。
雖然基于反饋結(jié)構(gòu)的自動加熱有許多優(yōu)點，但是由于焦爐生產(chǎn)工藝的特殊性，焦爐火道溫度難于在線檢測，這成為實施反饋自動加熱的最大技術(shù)障礙。為了解決此問題，目前多采用軟測量方法，即通過蓄熱室溫度和火道溫度之間的函數(shù)關(guān)系來估計火道溫度，據(jù)此實現(xiàn)自動加熱?；鸬滥Ｐ褪沁@種方法的關(guān)鍵。為了建立模型，傳統(tǒng)方法要求采集大量的蓄熱室溫度與對應(yīng)的立火道人工測溫數(shù)據(jù)，然后通過一定的數(shù)學(xué)手段得到模型參數(shù)。然而，實際生產(chǎn)過程中，煤氣熱值，煤水分，焦爐爐況等因素的改變都會導(dǎo)致蓄熱室溫度和火道溫度間實際關(guān)系的變化，且變化的時間和幅度無法預(yù)知。傳統(tǒng)方法忽視了火道模型的改變，導(dǎo)致所估計的火道溫度常常有較大誤差。帶有誤差的火道溫度估計結(jié)果除了給觀察爐溫造成偏差外，更嚴重的是導(dǎo)致煤氣流量調(diào)節(jié)出現(xiàn)問題。
煤氣流量調(diào)節(jié)一般采用比例調(diào)節(jié)算法，即Q＝kQ(Tsp-Th)+Q0其中，Q和Q0表示煤氣流量及其穩(wěn)態(tài)值，kQ是比例增益，Tsp是火道溫度的設(shè)定值，Th是火道溫度的估計值。由此，煤氣流量調(diào)節(jié)要基于所估計的火道溫度和設(shè)定的目標溫度間的偏差。然而，由于通過火道模型估計的火道溫度不可避免地存在估計誤差，這有可能導(dǎo)致兩種異常情況1)實際爐溫低于目標溫度，但估計的火道溫度偏高，于是減小煤氣流量，從而使實際溫度更低；2)實際爐溫高于目標溫度，但估計的火道溫度偏低，于是增加煤氣流量，從而使實際溫度更高。這實質(zhì)上是將爐溫調(diào)節(jié)變成了對爐溫的擾動，從而引起爐溫的大幅波動并進一步惡化爐溫調(diào)節(jié)。這是傳統(tǒng)反饋自動加熱方法一個非常嚴重的問題。出現(xiàn)該問題的原因是火道溫度估計準確性低以及調(diào)節(jié)算法的容錯性差。
另外，改變煤氣流量的同時必須改變進入焦爐的空氣量，以保證最佳空燃比，降低能源消耗，避免環(huán)境污染。空氣量通過煙道吸力來調(diào)節(jié)，調(diào)節(jié)的目標是控制煙道廢氣的含氧量。含氧量可以采用氧化鋯在線測量，但氧化鋯使用壽命短，故障率高，可靠性差，因此，一般不投入閉環(huán)控制，而僅作為檢測和監(jiān)視使用。目前，包括焦爐加熱在內(nèi)的工業(yè)加熱過程一般都采用人工調(diào)節(jié)或根據(jù)經(jīng)驗建立的粗略模型進行調(diào)節(jié)，燃燒效果無法保證。由于自動加熱需要經(jīng)常改變煤氣流量，如果不能有效地調(diào)節(jié)吸力，有可能造成過量空氣帶走熱量或空氣不足造成未充分燃燒的煤氣污染環(huán)境和浪費能源，從而極大地降低煤氣的燃燒效率并有可能導(dǎo)致煤氣流量調(diào)節(jié)失去作用。
總之，要從根本上改善焦爐基于反饋結(jié)構(gòu)的自動加熱必須解決如下三個關(guān)鍵問題(1)提高火道溫度估計準確性；(2)增強煤氣流量調(diào)節(jié)的容錯性；(3)煙道吸力自動調(diào)節(jié)。
傳統(tǒng)自動加熱技術(shù)尚未有效解決這三個問題或者存在較大局限性，這使得焦爐加熱反饋控制的可靠性，適應(yīng)性較差，效果與工業(yè)生產(chǎn)要求有較大差距。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是克服現(xiàn)有技術(shù)的缺陷，針對焦爐加熱反饋控制中的三個關(guān)鍵問題，分別給出了新的解決方法，在此基礎(chǔ)上實現(xiàn)了一種基于反饋結(jié)構(gòu)的新型自動加熱技術(shù)。
為達到上述目的，本發(fā)明的技術(shù)解決方案是提供一種焦爐煉焦生產(chǎn)自動加熱方法，其包括(1)基于自校正火道模型的火道溫度估計方法；(2)智能容錯煤氣流量調(diào)節(jié)方法；(3)基于煙道精確數(shù)學(xué)模型的煙道吸力自動調(diào)節(jié)方法；其中，自校正火道模型就是連續(xù)采集蓄熱室溫度數(shù)據(jù)及對應(yīng)的人工測量得到的火道溫度數(shù)據(jù)，構(gòu)造“滑動數(shù)據(jù)窗口”數(shù)據(jù)集合并修正火道模型參數(shù)，以跟蹤由于系統(tǒng)環(huán)境因素的改變造成的蓄熱室溫度和火道溫度間函數(shù)關(guān)系的變化，提高火道溫度估計的準確性，增強自動加熱的可靠性。
所述的方法，其所述蓄熱室溫度和火道溫度間函數(shù)關(guān)系，即火道模型。
所述的方法，其所述滑動數(shù)據(jù)窗口，為一個先進先出的數(shù)據(jù)隊列，其窗口寬度為隊列的長度；該窗口寬度決定了用于校正火道模型的數(shù)據(jù)集合的大小，與特定的焦爐相關(guān)，表征了焦爐特性和環(huán)境因素的變化規(guī)律，是火道模型自校正的基礎(chǔ)。
所述的方法，其所述窗口寬度，其最佳滑動數(shù)據(jù)窗口寬度的確定方法如下令按照時間順序排列的歷史數(shù)據(jù)集合為Z＝{z1，z2，K，zl}，其中l(wèi)是數(shù)據(jù)長度，下標與時間順序?qū)?yīng)，zi=(Txi,Thi)]]>是第i個數(shù)據(jù)對，Tx是蓄熱室溫度數(shù)據(jù)，Th是火道紅外測溫數(shù)據(jù)，火道模型取一階多項式形式Th＝a1Tx+a0。設(shè)滑動數(shù)據(jù)窗口的寬度是一個正整數(shù)m，再令Θ＝(a1，a0)T，AT＝(Tx，1)，則火道模型可寫成矢量形式Th＝ATΘ；根據(jù)滑動數(shù)據(jù)窗口內(nèi)的m個數(shù)據(jù)對，有如下關(guān)系Th(1)MTh(m)=A1TMAmT·Θ]]>令H=Th(1)MTh(m),ΦT=A1TMAmT,]]>則有H＝ΦTΘ，根據(jù)最小二乘算法計算模型參數(shù)Θ＝(ΦΦT)ΦH；數(shù)據(jù)窗口在數(shù)據(jù)集合Z內(nèi)滑動，便可按照前述方法建立對應(yīng)的參數(shù)為Θ的火道模型；每一次滑動可建立一個火道模型，通過該模型可預(yù)估滑動窗口外下一個時刻的火道溫度T^hm+1=Am+1TΘ,]]>設(shè)預(yù)估誤差em+1=Thm+1-T^hm+1;]]>定義代價函數(shù)J(m)=Σi=1lei,]]>則使J最小的m即為最佳滑動數(shù)據(jù)窗口寬度；由于該代價函數(shù)曲線形式是下降-最小-上升-穩(wěn)定，具有單一的最小值，所以其最小化過程可以采用枚舉法，從1開始，直到取得一個最小值，與該最小值對應(yīng)的m就是最佳滑動數(shù)據(jù)窗口寬度；確定了m值以后，實際使用中每當采集到新的數(shù)據(jù)，就按照先進先出的方式自動更新滑動窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)隊列，并根據(jù)窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)集合通過重新計算并更新火道模型參數(shù)，實現(xiàn)火道溫度模型的自動校正。
所述的方法，其所述實現(xiàn)火道溫度模型的自動校正，其過程是將窗口內(nèi)最早的數(shù)據(jù)刪除，并順次向前移位，在隊列的最末端存放新數(shù)據(jù)。
所述的方法，其所述(2)智能容錯煤氣流量調(diào)節(jié)方法，是基于火道溫度的改變量，即趨勢來調(diào)節(jié)煤氣流量；數(shù)字方式下的智能容錯煤氣流量調(diào)節(jié)器第k時刻的控制量為u(k)＝u(k-1)+Δu(k)Δu(k)=Kp[T^h(k)-T^h(k-1)]+Kp[Tsp(k-1)-Tsp(k)]+[u0(k)-u0(k-1)]]]>其中，u和Δu表示煤氣流量及其增量，k和k-1表示當前時刻和前一時刻，上標表示是與時間對應(yīng)的參數(shù)， 是按照前述步驟估計得到的火道溫度，Kp表示比例增益，Tsp表示設(shè)定的目標火道溫度，u0表示煤氣流量的偏置量；u0在投入自動加熱前人工設(shè)定或加熱自動控制過程中人工修改。
所述的方法，其所述(3)基于煙道精確數(shù)學(xué)模型的煙道吸力自動調(diào)節(jié)方法，是建立煙道精確數(shù)學(xué)模型，并通過模型實現(xiàn)以控制煙道廢氣含氧量為目標的煙道吸力自動調(diào)節(jié)方法在改變煤氣流量的同時，將煤氣流量數(shù)據(jù)和期望的煙道廢氣含氧量數(shù)據(jù)輸入煙道模型，與此輸入對應(yīng)的煙道模型的輸出即為新的煙道吸力的設(shè)定值；該煙道吸力的意義，是在當前煤氣流量下，使煙道廢氣含氧量達到期望的數(shù)值所需要的煙道吸力。
所述的方法，其所述建立煙道精確數(shù)學(xué)模型，是采用人工智能領(lǐng)域的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，該方法采集歷史數(shù)據(jù)，包括煤氣流量，煙道廢氣含氧量和煙道吸力，并訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，建立以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)形式表達的非線性數(shù)學(xué)函數(shù)關(guān)系；煙道模型的輸入是煤氣流量和煙道廢氣含氧量，煙道模型的輸出是煙道吸力。
所述的方法，其所述建立煙道精確數(shù)學(xué)模型，其具體步驟包括(1)數(shù)據(jù)預(yù)處理；(2)構(gòu)造訓(xùn)練樣本集和測試樣本集；(3)使用訓(xùn)練樣本集訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；(4)使用測試樣本集測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
所述的方法，其所述系統(tǒng)環(huán)境因素，為焦爐爐況，煤氣熱值，入爐煤水分和吸力。
所述的方法，其所述智能容錯煤氣流量調(diào)節(jié)方法，能夠在火道溫度估計存在誤差的情況下，提高煤氣流量調(diào)節(jié)的正確性，避免錯誤調(diào)節(jié)導(dǎo)致的爐溫波動，改善加熱控制效果。
所述的方法，其所述建立煙道精確數(shù)學(xué)模型需要的煙道廢氣含氧量，其數(shù)據(jù)可來自氧化鋯檢測，或者來自實驗室分析結(jié)果。


圖1煤氣流量控制結(jié)構(gòu)示意圖；圖2煤氣流量調(diào)節(jié)過程曲線圖。
具體實施例方式
本發(fā)明包括三個基本內(nèi)容(1)用于火道溫度在線檢測的自校正火道溫度模型；(2)智能容錯煤氣流量調(diào)節(jié)方法；(3)基于精確煙道模型的煙道吸力自動調(diào)節(jié)方法。
1火道溫度檢測在焦爐各個立火道下部對應(yīng)的兩個蓄熱室的機焦側(cè)各安裝兩根熱電偶，如果整座焦爐直行溫度的均勻性良好，可以只取中間若干蓄熱室安裝(一般應(yīng)大于8個)。焦爐換向后十分鐘，待下降蓄熱室溫度趨于穩(wěn)定之后，采集機焦側(cè)各個下降蓄熱室的溫度數(shù)據(jù)并分別進行幾何平均，平均值作為整座焦爐的機側(cè)蓄熱室溫度和焦側(cè)蓄熱室溫度。
機焦側(cè)蓄熱室溫度數(shù)據(jù)與在時間上對應(yīng)的通過紅外測溫得到的機焦側(cè)火道溫度數(shù)據(jù)(即直行溫度)構(gòu)成數(shù)據(jù)對，若干個數(shù)據(jù)對構(gòu)成一個數(shù)據(jù)集合。通過該數(shù)據(jù)集合可以建立蓄熱室溫度和火道溫度間的數(shù)學(xué)關(guān)系，即火道關(guān)系模型。本發(fā)明采用了一個先進先出的隊列存放建立模型所需要的數(shù)據(jù)集合，該隊列稱為“滑動數(shù)據(jù)窗口”，隊列的長度稱為“滑動數(shù)據(jù)窗口的寬度”。每當有新的數(shù)據(jù)到來時，將窗口內(nèi)最早的數(shù)據(jù)刪除，并順次向前移位，新數(shù)據(jù)放在隊列的最末端，這種數(shù)據(jù)更新過程稱為數(shù)據(jù)窗口的滑動。采用滑動數(shù)據(jù)窗口的意義在于使建立模型的數(shù)據(jù)集合能夠及時充分地反映焦爐當前的工況，提高由此建立的模型的準確性，避免失效數(shù)據(jù)造成的模型誤差。
建立火道模型的方法如下令滑動數(shù)據(jù)窗口的寬度是m，火道關(guān)系模型取為一階多項式形式Th＝a1Tx+a0，再令Θ＝(a1，a0)T，AT＝(Tx，1)，則火道模型可寫成矢量形式Th＝ATΘ。根據(jù)滑動數(shù)據(jù)窗口內(nèi)的m個數(shù)據(jù)對，有如下關(guān)系
Th(1)MTh(m)=A1TMAmT·Θ]]>令H=Th(1)MTh(m),ΦT=A1TMAmT,]]>則有H＝ΦTΘ，根據(jù)最小二乘算法計算模型參數(shù)Θ＝(ΦΦT)ΦH數(shù)據(jù)窗口的滑動及模型參數(shù)的估計構(gòu)成了火道模型不斷校正的過程，由此建立起來的火道模型稱為自校正火道模型。
在火道模型建立后，每當有新的蓄熱室溫度數(shù)據(jù)的時候就可以估計火道溫度，T^h=a1Tx+a0,]]>從而實現(xiàn)火道溫度的在線檢測?；谀Ｐ偷幕鸬罍囟葯z測周期一般可以縮短為半個小時，而人工紅外測量方式一般為四個小時。對火道溫度更快的檢測意味著能夠更加及時地反映焦爐工作狀況，為加熱控制提供參考信息，以便快速抑制溫度波動，克服各種干擾因素的影響。
滑動數(shù)據(jù)窗口的寬度是火道模型自校正的基礎(chǔ)，對模型的可靠性和準確性有重要影響。該數(shù)據(jù)與特定的焦爐相關(guān)，表征了焦爐本身及相關(guān)各種擾動因素的綜合變化規(guī)律。確定方法如下令歷史數(shù)據(jù)集合為Z＝{z1，z2，K，zl}，l是數(shù)據(jù)長度，下標與時間順序?qū)?yīng)，zi=(Txi,Thi)]]>是第i個數(shù)據(jù)對，火道模型取一階多項式形式Th＝a1Tx+a0。設(shè)滑動數(shù)據(jù)窗口的寬度是一個正整數(shù)m，則數(shù)據(jù)窗口在數(shù)據(jù)集合Z內(nèi)滑動便可按照前述方法建立火道模型(參數(shù)為Θ)。每一次滑動可建立一個火道模型，通過該模型可預(yù)估滑動窗口外下一個時刻的火道溫度T^hm+1=Am+1TΘ,]]>設(shè)預(yù)估誤差em+1=Thm+1-T^hm+1.]]>定義代價函數(shù)J(m)=Σi=1lei,]]>則使J最小的m即為最佳滑動數(shù)據(jù)窗口寬度。由于該代價函數(shù)曲線形式是下降-最小-上升-穩(wěn)定，具有單一的最小值，所以其最小化過程可以采用枚舉法，從1開始，直到取得一個最小值，與該最小值對應(yīng)的m就是最佳滑動數(shù)據(jù)窗口寬度。
自校正模型在控制器中編程實現(xiàn)，其輸入是機焦側(cè)蓄熱室溫度的平均數(shù)據(jù)和機焦側(cè)火道溫度的紅外測溫數(shù)據(jù)，輸出是機焦側(cè)火道溫度的估計值?；瑒訑?shù)據(jù)窗口寬度在實施自動加熱前的準備階段確定。如果需要，在自動加熱的過程也可以重新收集數(shù)據(jù)，計算并修改。
2煤氣流量調(diào)節(jié)通過1中所述方法能夠快速、準確地檢測焦爐火道溫度，此溫度反映了焦爐當前的實際溫度狀況。如果該溫度與設(shè)定的目標溫度有差別，則需要增減煤氣流量，即增減供熱量，使火道溫度上升或下降，這一過程就是煤氣流量調(diào)節(jié)。
本發(fā)明的煤氣流量調(diào)節(jié)方法是一種定量計算公式，在控制器中編程實現(xiàn)，其輸入是由火道模型得到的機焦側(cè)火道溫度，輸出是機焦側(cè)煤氣流量的優(yōu)化設(shè)定值。該設(shè)定值送給煤氣閥門控制回路(包含在焦爐的基礎(chǔ)級控制系統(tǒng)中)，使其改變安裝在煤氣管道上的調(diào)節(jié)機構(gòu)的開度，從而使供給的實際煤氣流量跟隨該優(yōu)化設(shè)定值。
如圖1所示，為煤氣流量控制結(jié)構(gòu)示意圖，數(shù)字方式下煤氣流量調(diào)節(jié)算法如下u(k)＝u(k-1)+Δu(k)
Δu(k)=Kp[T^h(k)-T^h(k-1)]+Kp[Tsp(k-1)-Tsp(k)]+[u0k-u0(k-1)]]]>其中，u和Δu表示煤氣流量及其增量，k和k-1表示當前時刻和前一時刻，上標表示是與時間對應(yīng)的參數(shù)，T^h(k)=a1(k)Tx(k)+a0(k),]]>T^h(k-1)=a1(k-1)Tx(k-1)+a0(k-1)]]>是通過火道溫度模型估計的火道溫度，Kp表示比例增益，Tsp表示設(shè)定的目標火道溫度，u0表示煤氣流量的偏置量。u0在投入自動加熱前人工設(shè)定或加熱自動控制過程中人工修改。火道溫度模型未更新期間，同樣的模型參數(shù)使擬和火道溫度有相同方向的誤差，因此可減小模型誤差的影響，以火道溫度的變化量來計算控制量，提高流量調(diào)節(jié)的正確性。如果第k時刻火道溫度模型作了更新，則新的模型可以實現(xiàn)更準確的火道溫度估計，并通過與k-1時刻的估計結(jié)果的差值產(chǎn)生修正控制量，補償先前由于估計誤差產(chǎn)生的控制作用的累積偏差。
圖2所示的調(diào)節(jié)過程如下Th和Th′分別表示實際火道溫度和擬和火道溫度，Tsp表示設(shè)定的目標火道溫度，k時刻進行了火道溫度模型的更新。按照趨勢的調(diào)節(jié)過程(見圖2中實線)在k-2時刻，根據(jù)火道溫度的下降趨勢，煤氣流量的增量q(k-2)＞0，總煤氣流量增加，這使得k-1時刻估計火道溫度和實際火道溫度的上升；k-1時刻上升的火道溫度趨勢使煤氣流量增量q(k-1)＜0，總煤氣流量減小，實際火道溫度趨于穩(wěn)定；k時刻火道模型更新，擬和火道溫度更接近實際火道溫度并顯示有一個下降趨勢，根據(jù)該趨勢，k時刻煤氣增量q(k)＞0，總煤氣流量較前一時刻增加，這將補償先前由于擬和火道溫度偏高導(dǎo)致的煤氣流量計算偏差，使實際火道溫度上升并進一步接近設(shè)定的目標溫度。
本發(fā)明的煤氣流量調(diào)節(jié)方法具有智能容錯特性，所謂容錯是指火道溫度存在誤差的情況下，始終保持流量調(diào)節(jié)方向的正確性。其意義在于增強調(diào)節(jié)的可靠性，避免錯誤調(diào)節(jié)導(dǎo)致的焦爐溫度惡化。之所以具有這種特性是因為這種調(diào)節(jié)方法實質(zhì)上是按照火道溫度的改變量，即火道溫度趨勢來計算煤氣流量的。與傳統(tǒng)的基于火道溫度和目標溫度偏差的調(diào)節(jié)方法相比，趨勢更準確地反映了焦爐溫度的變化情況，所以由此得到的煤氣流量的調(diào)節(jié)方法具有更好的容錯性。在這種調(diào)節(jié)方法中，火道溫度的估計誤差僅影響調(diào)節(jié)的幅度，調(diào)節(jié)方向的正確性極大增強。
3煙道吸力調(diào)節(jié)根據(jù)2中所述方法增減煤氣流量的同時，必須調(diào)整空氣供給量，使進入焦爐的煤氣充分燃燒且燃燒效率最高。空氣量的調(diào)整是通過煙道吸力調(diào)節(jié)，即改變機焦側(cè)分煙道內(nèi)調(diào)節(jié)翻板的開度實現(xiàn)的，其作用是改變進入焦爐并輔助煤氣燃燒的空氣量。煙道吸力調(diào)節(jié)必須避免兩種情況，即(1)空氣量不足使煤氣過剩并排放到大氣中；(2)空氣過量使廢氣帶走了大量的熱量，這兩種情況直接導(dǎo)致了能源浪費和燃燒效率的極大降低。
空氣量適當與否要通過分析機焦側(cè)廢氣中的氧含量來衡量，空氣量不足或過剩將導(dǎo)致氧含量過低或過高。氧含量數(shù)據(jù)可以通過兩種方式得到一種是廢氣取樣，實驗室分析；另一種是在機焦側(cè)分煙道安裝氧化鋯進行在線檢測。
本發(fā)明是一種基于精確數(shù)學(xué)模型的煙道吸力調(diào)節(jié)方法，該方法包括兩個部分建立精確煙道吸力模型和基于模型的煙道吸力調(diào)節(jié)。
本發(fā)明中的煙道吸力模型是指煤氣流量，煙道吸力和廢氣含氧量之間的精確數(shù)學(xué)關(guān)系。模型采用人工智能領(lǐng)域的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，模型的輸入是煤氣流量和廢氣含氧量，模型的輸出是煙道吸力。采集煤氣流量，廢氣含氧量和煙道吸力三種歷史數(shù)據(jù)構(gòu)造數(shù)據(jù)集合，利用數(shù)據(jù)集合訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以獲取隱含在這些數(shù)據(jù)中的三種量間的非線性函數(shù)關(guān)系，即模型。如果只控制總管煤氣流量，則建立一個煙道吸力模型即可；如果機焦側(cè)煤氣流量分開控制，則需要分別建立機焦兩側(cè)的煙道吸力模型。
建立模型的步驟(詳見神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)文獻資料)(1)數(shù)據(jù)預(yù)處理剔除異常數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)歸一化；(2)構(gòu)造訓(xùn)練樣本集合和測試樣本集合二者分別用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；(3)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練計算機上編程實現(xiàn)，結(jié)果是一個結(jié)構(gòu)和參數(shù)確定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；(4)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測試計算機上編程實現(xiàn)，用來驗證步驟(3)中得到的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的準確性和可靠性；經(jīng)過以上步驟即可建立一個以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)形式表達的非線性數(shù)學(xué)函數(shù)關(guān)系，即煙道吸力模型。建立模型可以在實施自動加熱前，也可以在自動加熱的過程中根據(jù)需要，重新收集數(shù)據(jù)，建立并更新。
在本自動加熱技術(shù)中，每當如2中所述改變煤氣流量的時候，就基于模型調(diào)節(jié)煙道吸力，過程如下(1)將新的煤氣流量設(shè)定值和期望的廢氣含氧量數(shù)據(jù)作歸一化處理；(2)歸一化處理后的數(shù)據(jù)輸入煙道吸力模型；
(3)將煙道吸力模型的輸出做反歸一化處理，所得數(shù)據(jù)即是新的煙道吸力設(shè)定值，該設(shè)定值送給煙道翻板控制回路(包含在焦爐的基礎(chǔ)級控制系統(tǒng)中)；(4)煙道翻板控制回路根據(jù)新的設(shè)定值調(diào)整翻板開度，進而調(diào)整進入焦爐的空氣量。
整個調(diào)節(jié)過程在控制器中編程實現(xiàn)，在計算得到新的煤氣量和吸力的優(yōu)化設(shè)定值后，應(yīng)根據(jù)“雙交叉”操作的要求送給煤氣閥門控制回路和煙道翻板控制回路。
基于模型的煙道吸力調(diào)節(jié)方法實質(zhì)上還提供了一種不需要氧化鋯的煙道吸力調(diào)節(jié)結(jié)構(gòu)。建立模型所需要的氧含量數(shù)據(jù)可以來自實驗室，煙道吸力調(diào)節(jié)只需要煤氣流量數(shù)據(jù)和期望的煙道廢氣含氧量數(shù)據(jù)(由人工設(shè)定)，從而使自動加熱擺脫了對氧化鋯的依賴。這種去掉了氧化鋯的煙道吸力調(diào)節(jié)簡化了吸力調(diào)節(jié)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)，降低了投資和維護成本，提高了吸力調(diào)節(jié)的可靠性。
實施條件(1)焦爐生產(chǎn)工藝正常；(2)已經(jīng)具有基礎(chǔ)級控制系統(tǒng)；(3)檢測儀表和執(zhí)行結(jié)構(gòu)性能良好。
定義火道模型蓄熱室溫度與火道溫度間的一種函數(shù)關(guān)系；滑動數(shù)據(jù)窗口一個先進先出的隊列，用于存放建立火道模型所需要的數(shù)據(jù)集合；
滑動數(shù)據(jù)窗口的寬度隊列的長度；數(shù)據(jù)窗口的滑動就是數(shù)據(jù)的更新過程，每當有新的數(shù)據(jù)到來時，將窗口內(nèi)最早的數(shù)據(jù)刪除，并順次向前移位，新數(shù)據(jù)放在隊列的最末端；煙道吸力模型煤氣流量，煙道廢氣含氧量和煙道吸力間的精確數(shù)學(xué)函數(shù)關(guān)系；一準備階段1安裝熱電偶。在焦爐各個立火道下部對應(yīng)的兩個蓄熱室的機焦側(cè)各安裝兩根熱電偶，如果整座焦爐直行溫度的均勻性良好，可以只取中間若干蓄熱室安裝(一般應(yīng)大于8個)。
2采集機焦側(cè)蓄熱室溫度數(shù)據(jù)，紅外測溫數(shù)據(jù)。焦爐換向后十分鐘，待下降蓄熱室溫度趨于穩(wěn)定之后，采集機焦側(cè)各個下降蓄熱室的溫度數(shù)據(jù)并分別進行幾何平均，平均值作為整座焦爐的機側(cè)蓄熱室溫度和焦側(cè)蓄熱室溫度?；鸬罍囟鹊募t外測溫數(shù)據(jù)通過人工測量獲得。機焦側(cè)蓄熱室溫度數(shù)據(jù)和在時間上對應(yīng)的通過紅外測溫得到的機焦側(cè)火道溫度數(shù)據(jù)(即直行溫度)構(gòu)成數(shù)據(jù)對，若干個數(shù)據(jù)對構(gòu)成一個溫度數(shù)據(jù)集合Z＝{z1，z2，K，zl}，l是數(shù)據(jù)長度，下標與時間順序?qū)?yīng)，zi=(Txi,Thi)]]>是第i個數(shù)據(jù)對，Tx表示蓄熱室溫度，Th是火道溫度。
3采集煤氣流量Q，煙道吸力P和煙道廢氣含氧量ρ0三種歷史數(shù)據(jù)，構(gòu)成煙道吸力數(shù)據(jù)集合。三種數(shù)據(jù)在時間上必須是對應(yīng)的。如果機焦側(cè)煤氣流量單獨控制，則分別采集機焦側(cè)的煤氣流量，否則只采集總管的煤氣流量。如果采用混合煤氣加熱，則需采集混合前的各種煤氣的流量。4數(shù)據(jù)分析與處理，包括確定滑動數(shù)據(jù)窗口寬度，建立煙道吸力模型。
1)確定滑動數(shù)據(jù)窗口寬度令步驟2建立的溫度數(shù)據(jù)集合為Z＝{z1，z2，K，zl}，其中l(wèi)是數(shù)據(jù)長度，下標與時間順序?qū)?yīng)，zi=(Txi,Thi)]]>是第i個數(shù)據(jù)對，Tx是蓄熱室溫度數(shù)據(jù)，Th是火道紅外測溫數(shù)據(jù)，火道模型取一階多項式形式Th＝a1Tx+a0。設(shè)滑動數(shù)據(jù)窗口的寬度是一個正整數(shù)m，再令Θ＝(a1，a0)T，AT＝(Tx，1)，則火道模型可寫成矢量形式Th＝ATΘ。根據(jù)滑動數(shù)據(jù)窗口內(nèi)的m個數(shù)據(jù)對，有如下關(guān)系Th(1)MTh(m)=A1TMAmT·Θ]]>令H=Th(1)MTh(m),ΦT=A1TMAmT,]]>則有H＝ΦTΘ，根據(jù)最小二乘算法計算模型參數(shù)Θ＝(ΦΦT)ΦH。數(shù)據(jù)窗口在數(shù)據(jù)集合Z內(nèi)滑動便可按照前述方法建立對應(yīng)的火道模型(參數(shù)為Θ)。每一次滑動可建立一個火道模型，通過該模型可預(yù)估滑動窗口外下一個時刻的火道溫度T^hm+1=Am+1TΘ,]]>設(shè)預(yù)估誤差em+1=Thm+1-T^hm+1.]]>定義代價函數(shù)J(m)=Σi=1lei,]]>則使J最小的m即為最佳滑動數(shù)據(jù)窗口寬度。由于該代價函數(shù)曲線形式是下降-最小-上升-穩(wěn)定，具有單一的最小值，所以其最小化過程可以采用枚舉法，從1開始，直到取得一個最小值，與該最小值對應(yīng)的m就是最佳滑動數(shù)據(jù)窗口寬度。
如果在自動加熱的過程由于某種原因需要重新確定滑動數(shù)據(jù)窗口的的寬度，也可以按照前述操作，重新收集數(shù)據(jù)，計算并修改。
所確定的m值送給火道模型校正部分(詳見三)，以調(diào)整隊列長度和模型參數(shù)計算。
2)建立煙道吸力模型模型采用人工智能領(lǐng)域的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，模型的輸入是煤氣流量和廢氣含氧量，模型的輸出是煙道吸力。建立模型的過程就是訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過程，訓(xùn)練數(shù)據(jù)來自于步驟3的煙道吸力數(shù)據(jù)集合。建立模型的方法如下(1)數(shù)據(jù)歸一化將煙道吸力數(shù)據(jù)集合中數(shù)據(jù)變換到相同的區(qū)間內(nèi)。令x是原始數(shù)據(jù)，y是歸一化數(shù)據(jù)，歸一化區(qū)間為[amin，amax]，則計算公式如下y=x-aminamax-amin]]>(2)構(gòu)造樣本數(shù)據(jù)集合根據(jù)歸一化后的數(shù)據(jù)分別構(gòu)造輸入數(shù)據(jù)集合和輸出數(shù)據(jù)集合I={Xi=[Q^(i),ρ^0(i)],i=1,2,Λ,n},O={P^i,i=1,2,Λ,n}.]]>于是{I，O}構(gòu)成樣本數(shù)據(jù)集合。將樣本數(shù)據(jù)集合分成兩個部分{I1，O1}和{I2，O2}分別用作訓(xùn)練樣本集和測試樣本集，其中I1＝{Xj}，O1＝{Pj}，j{1，2，Λ，n}和I2＝{Xk}，O2＝{Pk}，k{1，2，Λ，n}，j≠k。
(3)確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類型，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)并訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使用訓(xùn)練樣本集訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，建立煙道吸力模型。具體參見相關(guān)文獻。
(4)驗證神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型使用測試樣本集驗證步驟(4)所建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，測試模型的準確性和可靠性。具體參見相關(guān)文獻。
通過驗證后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)構(gòu)和參數(shù)即可確定下來，該模型供實施自動加熱過程中的基于模型的煙道吸力調(diào)節(jié)過程使用(詳見二中步驟3)。
二加熱自動控制加熱自動控制通過控制器編程以程序的方式實現(xiàn)，包括三個主要操作，即估計火道溫度、調(diào)整煤氣流量和調(diào)整煙道吸力。整個自動加熱程序的輸入是(1)安裝在蓄熱室中熱電偶測量的各個下降蓄熱室的溫度數(shù)據(jù)；(2)期望的目標火道溫度；(3)煙道廢氣含氧量；(4)煤氣流量的初試偏置量。自動加熱程序的輸出是(1)煤氣閥門控制回路的煤氣流量設(shè)定值；(2)煙道翻板控制回路的煙道吸力設(shè)定值。
自動加熱三個操作的具體執(zhí)行過程詳述如下。
1估計火道溫度焦爐換向后十分鐘，待下降蓄熱室溫度趨于穩(wěn)定之后，采集機焦側(cè)各個下降蓄熱室的溫度數(shù)據(jù)，控制器將這些數(shù)據(jù)進行幾何平均，平均值作為整座焦爐的機側(cè)蓄熱室溫度和焦側(cè)蓄熱室溫度。
火道模型的參數(shù)為Θ＝(a1，a0)T，則由蓄熱室溫度和火道模型計算火道溫度的計算公式為T^h=ATΘ,]]>其中AT＝(Tx，1)，Tx蓄熱室溫度。通過機焦側(cè)的火道模型和蓄熱室溫度，按照這種計算方法即可分別估計對應(yīng)的機焦側(cè)火道溫度。
2調(diào)整煤氣流量數(shù)字方式下煤氣流量調(diào)節(jié)算法如下u(k)＝u(k-1)+Δu(k)Δu(k)=Kp[T^h(k)-T^h(k-1)]+Kp[Tsp(k-1)-Tsp(k)]+[u0(k)-u0(k-1)]]]>其中，u和Δu表示煤氣流量及其增量，k和k-1表示當前時刻和前一時刻，上標表示是與時間對應(yīng)的參數(shù)， 是按照前述步驟估計得到的火道溫度，Kp表示比例增益，Tsp表示設(shè)定的目標火道溫度，u0表示煤氣流量的偏置量。u0在投入自動加熱前人工設(shè)定或加熱自動控制過程中人工修改。
所得到的煤氣流量u(k)就是新的煤氣流量的優(yōu)化設(shè)定值，該設(shè)定值送給煤氣閥門控制回路(包含在焦爐的基礎(chǔ)級控制系統(tǒng)中)，由閥門控制回路調(diào)整閥門開度，使煤氣流量跟隨該設(shè)定值而變化。
3調(diào)整煙道吸力每次調(diào)整煤氣流量設(shè)定值的同時進行煙道吸力調(diào)節(jié)，調(diào)節(jié)過程根據(jù)準備階段中建立起來的煙道吸力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進行。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實際是一個復(fù)雜的復(fù)合函數(shù)，通過編程實現(xiàn)。所需要的煙道吸力的計算過程實質(zhì)上是對該函數(shù)的輸入輸出數(shù)據(jù)的處理過程，具體如下(1)將煤氣流量設(shè)定值和期望的廢氣含氧量數(shù)據(jù)作歸一化處理，計算公式y(tǒng)=x-aminamax-amin,]]>其中各個參數(shù)的意義和數(shù)值與準備階段建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型時的歸一化公式相同。
(2)煙道吸力模型將歸一化處理后的煤氣流量和廢氣含氧量作為輸入，計算模型輸出；(3)將煙道吸力模型的輸出做反歸一化處理，計算公式
x＝amin+y·(amax-amin)，其中各個參數(shù)的意義和數(shù)值與準備階段建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型時的歸一化公式相同。反歸一化后所得到的數(shù)據(jù)即是新的煙道吸力優(yōu)化設(shè)定值并送給煙道翻板控制回路(包含在焦爐的基礎(chǔ)級控制系統(tǒng)中)，由煙道翻板控制回路調(diào)整翻板開度，使煙道吸力跟隨該設(shè)定值而變化。
4煤氣流量和煙道吸力的“雙交叉”操作前述步驟2和步驟3得到煤氣流量和煙道吸力后，在作為設(shè)定值送到煤氣閥門控制回路和煙道吸力控制回路的過程中采用“雙交叉”操作(1)如果要增加煤氣流量，則先增加煙道吸力，延遲20秒后再增加煤氣流量；(2)如果要減小煤氣流量，則先減小煤氣流量，延遲20秒后再減小煙道吸力。
三火道模型校正校正過程在控制器中編程實現(xiàn)。所謂校正，是指采集到新的火道溫度的紅外測量數(shù)據(jù)(一般為人工測量并手工輸入計算機)后，重新計算并更新火道模型參數(shù)的過程。該操作由事件觸發(fā)，即采集到新的火道紅外測溫數(shù)據(jù)。具體操作如下1數(shù)據(jù)窗口滑動每當有新的數(shù)據(jù)到來時，將窗口內(nèi)最早的數(shù)據(jù)刪除，并順次向前移位，新數(shù)據(jù)放在隊列的最末端。采用滑動數(shù)據(jù)窗口的意義在于使建立模型的數(shù)據(jù)集合能夠及時充分地反映焦爐當前的工況，提高由此建立的模型的準確性，避免失效數(shù)據(jù)造成的模型誤差。
2火道模型參數(shù)計算火道模型取一階多項式形式Th＝a1Tx+a0，滑動數(shù)據(jù)窗口的寬度為m，令Θ＝(a1，a0)T，AT＝(Tx，1)，則火道模型可寫成矢量形式Th＝ATΘ。根據(jù)滑動數(shù)據(jù)窗口內(nèi)的m個數(shù)據(jù)對，有如下關(guān)系Th(1)MTh(m)=A1TMAmT·Θ]]>令H=Th(1)MTh(m),ΦT=A1TMAmT,]]>則有H＝ΦTΘ，根據(jù)最小二乘算法計算模型參數(shù)Θ＝(ΦΦT)ΦH。
計算出新的火道模型參數(shù)后，將該參數(shù)送到加熱自動控制程序中，用于估計火道溫度(詳見二中步驟1)。
實施例1準備階段記錄，收集和整理相關(guān)數(shù)據(jù)，包括蓄熱室溫度及對應(yīng)火道溫度；煤氣流量，煙道吸力及對應(yīng)的煙道廢氣含氧量。
2數(shù)據(jù)處理階段對上一階段收集得到的數(shù)據(jù)進行處理，建立自動加熱系統(tǒng)需要的相關(guān)參數(shù)，包括滑動數(shù)據(jù)窗口寬度m和初始火道模型；煙道吸力的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
3自動加熱自動加熱過程中包括三個基本操作(1)測量下降蓄熱室頂部溫度并根據(jù)火道模型估計當前立火道溫度；(2)根據(jù)式(3)和式(4)計算煤氣流量；(3)根據(jù)煙道吸力模型計算煙道吸力。
4火道溫度模型修正如果有新的火道溫度(紅外測溫或光學(xué)高溫計測溫)數(shù)據(jù)輸入，則找到對應(yīng)的下降蓄熱室頂部溫度數(shù)據(jù)，更新滑動數(shù)據(jù)窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)集合并校正火道模型。
5煙道吸力模型修正一旦有新的數(shù)據(jù)(煤氣流量，廢氣含氧量和對應(yīng)的煙道吸力)輸入，即可對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)吸力模型進行校正。
權(quán)利要求
1.一種焦爐煉焦生產(chǎn)自動加熱方法，其特征在于，包括(1)基于自校正火道模型的火道溫度估計方法；(2)智能容錯煤氣流量調(diào)節(jié)方法；(3)基于煙道精確數(shù)學(xué)模型的煙道吸力自動調(diào)節(jié)方法；其中，自校正火道模型就是連續(xù)采集蓄熱室溫度數(shù)據(jù)及對應(yīng)的人工測量得到的火道溫度數(shù)據(jù)，構(gòu)造“滑動數(shù)據(jù)窗口”數(shù)據(jù)集合并修正火道模型參數(shù)，以跟蹤由于系統(tǒng)環(huán)境因素的改變造成的蓄熱室溫度和火道溫度間函數(shù)關(guān)系的變化，提高火道溫度估計的準確性，增強自動加熱的可靠性。
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述蓄熱室溫度和火道溫度間函數(shù)關(guān)系，即火道模型。
3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述滑動數(shù)據(jù)窗口，為一個先進先出的數(shù)據(jù)隊列，其窗口寬度為隊列的長度；該窗口寬度決定了用于校正火道模型的數(shù)據(jù)集合的大小，與特定的焦爐相關(guān)，表征了焦爐特性和環(huán)境因素的變化規(guī)律，是火道模型自校正的基礎(chǔ)。
4.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述窗口寬度，其最佳滑動數(shù)據(jù)窗口寬度的確定方法如下令按照時間順序排列的歷史數(shù)據(jù)集合為Z＝{z1，z2，K，zl}，其中l(wèi)是數(shù)據(jù)長度，下標與時間順序?qū)?yīng)，zi=(Txi,Thi)]]>是第i個數(shù)據(jù)對，Tx是蓄熱室溫度數(shù)據(jù)，Th是火道紅外測溫數(shù)據(jù)，火道模型取一階多項式形式Th＝a1Tx+a0。設(shè)滑動數(shù)據(jù)窗口的寬度是一個正整數(shù)m，再令Θ＝(a1，a0)T，AT＝(Tx，1)，則火道模型可寫成矢量形式Th＝ATΘ；根據(jù)滑動數(shù)據(jù)窗口內(nèi)的m個數(shù)據(jù)對，有如下關(guān)系Th(1)MTh(m)=A1TMAmT·Θ]]>令H=Th(1)MTh(m),]]>ΦT=A1TMAmT,]]>則有H＝ΦTΘ，根據(jù)最小二乘算法計算模型參數(shù)Θ＝(ΦΦT)ΦH；數(shù)據(jù)窗口在數(shù)據(jù)集合Z內(nèi)滑動，便可按照前述方法建立對應(yīng)的參數(shù)為Θ的火道模型；每一次滑動可建立一個火道模型，通過該模型可預(yù)估滑動窗口外下一個時刻的火道溫度T^hm+1=Am+1TΘ,]]>設(shè)預(yù)估誤差em+1=Thm+1-T^hm+1;]]>定義代價函數(shù)J(m)=Σi=1lei,]]>則使J最小的m即為最佳滑動數(shù)據(jù)窗口寬度；由于該代價函數(shù)曲線形式是下降-最小-上升-穩(wěn)定，具有單一的最小值，所以其最小化過程可以采用枚舉法，從1開始，直到取得一個最小值，與該最小值對應(yīng)的m就是最佳滑動數(shù)據(jù)窗口寬度；確定了m值以后，實際使用中每當采集到新的數(shù)據(jù)，就按照先進先出的方式自動更新滑動窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)隊列，并根據(jù)窗口內(nèi)的數(shù)據(jù)集合通過重新計算并更新火道模型參數(shù)，實現(xiàn)火道溫度模型的自動校正。
5.如權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述實現(xiàn)火道溫度模型的自動校正，其過程是將窗口內(nèi)最早的數(shù)據(jù)刪除，并順次向前移位，在隊列的最末端存放新數(shù)據(jù)。
6.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述(2)智能容錯煤氣流量調(diào)節(jié)方法，是基于火道溫度的改變量，即趨勢來調(diào)節(jié)煤氣流量；數(shù)字方式下的智能容錯煤氣流量調(diào)節(jié)器第k時刻的控制量為u(k)＝u(k-1)+Δu(k)Δu(k)=Kp[T^h(k)-T^h(k-1)]+Kp[Tsp(k-1)-Tsp(k)]+[u0(k)-u0(k-1)]]]>其中，u和Δu表示煤氣流量及其增量，k和k-1表示當前時刻和前一時刻，上標表示是與時間對應(yīng)的參數(shù)， 是按照前述步驟估計得到的火道溫度，Kp表示比例增益，Tsp表示設(shè)定的目標火道溫度，u0表示煤氣流量的偏置量；u0在投入自動加熱前人工設(shè)定或加熱自動控制過程中人工修改。
7.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述(3)基于煙道精確數(shù)學(xué)模型的煙道吸力自動調(diào)節(jié)方法，是建立煙道精確數(shù)學(xué)模型，并通過模型實現(xiàn)以控制煙道廢氣含氧量為目標的煙道吸力自動調(diào)節(jié)方法在改變煤氣流量的同時，將煤氣流量數(shù)據(jù)和期望的煙道廢氣含氧量數(shù)據(jù)輸入煙道模型，與此輸入對應(yīng)的煙道模型的輸出即為新的煙道吸力的設(shè)定值；該煙道吸力的意義，是在當前煤氣流量下，使煙道廢氣含氧量達到期望的數(shù)值所需要的煙道吸力。
8.如權(quán)利要求7所述的方法，其特征在于，所述建立煙道精確數(shù)學(xué)模型，是采用人工智能領(lǐng)域的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，該方法采集歷史數(shù)據(jù)，包括煤氣流量，煙道廢氣含氧量和煙道吸力，并訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，建立以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)形式表達的非線性數(shù)學(xué)函數(shù)關(guān)系；煙道模型的輸入是煤氣流量和煙道廢氣含氧量，煙道模型的輸出是煙道吸力。
9.如權(quán)利要求7或8所述的方法，其特征在于，所述建立煙道精確數(shù)學(xué)模型，其具體步驟包括(1)數(shù)據(jù)預(yù)處理；(2)構(gòu)造訓(xùn)練樣本集和測試樣本集；(3)使用訓(xùn)練樣本集訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；(4)使用測試樣本集測試神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
10.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述系統(tǒng)環(huán)境因素，為焦爐爐況，煤氣熱值，入爐煤水分和吸力。
11.如權(quán)利要求1或6所述的方法，其特征在于，所述智能容錯煤氣流量調(diào)節(jié)方法，能夠在火道溫度估計存在誤差的情況下，提高煤氣流量調(diào)節(jié)的正確性，避免錯誤調(diào)節(jié)導(dǎo)致的爐溫波動，改善加熱控制效果。
12.如權(quán)利要求7或8所述的方法，其特征在于，所述建立煙道精確數(shù)學(xué)模型需要的煙道廢氣含氧量，其數(shù)據(jù)可來自氧化鋯檢測，或者來自實驗室分析結(jié)果。
全文摘要
本發(fā)明涉及工業(yè)加熱技術(shù)領(lǐng)域的焦爐煉焦生產(chǎn)，屬于焦爐自動加熱技術(shù)，該技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)煤氣流量和煙道吸力的優(yōu)化設(shè)定與調(diào)節(jié)，穩(wěn)定焦爐火道直行溫度。本發(fā)明為一種基于反饋結(jié)構(gòu)的焦爐自動加熱技術(shù)，包括(1)基于自校正火道溫度模型，實現(xiàn)焦爐火道溫度的準確估計；(2)煤氣流量的智能容錯調(diào)節(jié)，實現(xiàn)火道溫度存在估計誤差的情況下煤氣流量的正確調(diào)節(jié)；(3)基于煙道精確數(shù)學(xué)模型的煙道吸力自動調(diào)節(jié)方法，在改變煤氣流量的同時，將煤氣流量數(shù)據(jù)和期望的煙道廢氣含氧量數(shù)據(jù)輸入煙道模型，與此輸入對應(yīng)的煙道模型的輸出即為新的煙道吸力設(shè)定值。本發(fā)明能夠提高焦爐生產(chǎn)的可靠性和適應(yīng)性，有效降低能源消耗和環(huán)境污染，提高焦碳質(zhì)量，延長爐體壽命。
文檔編號C10B21/00GK1635050SQ20031012341
公開日2005年7月6日 申請日期2003年12月26日 優(yōu)先權(quán)日2003年12月26日
發(fā)明者王學(xué)雷 申請人:中國科學(xué)院自動化研究所, 北京三博中自科技有限公司