物料輸送量軟測量模型的建立與實踐*

胡建剛 張書法 壯炳良 歐丹林

浙江邦業(yè)科技有限公司，浙江 杭州 310052

物料輸送量軟測量模型的建立與實踐*

胡建剛 張書法 壯炳良 歐丹林

浙江邦業(yè)科技有限公司，浙江 杭州 310052

以沖板式流量計為代表的傳統(tǒng)計量儀表的測量精度和準(zhǔn)確度都比較差，入窯生料喂料量波動大，造成了回轉(zhuǎn)窯熱工制度的不穩(wěn)定，同時也不利于全廠物料平衡計算和精細(xì)化管理。根據(jù)平穩(wěn)可靠的物料輸送設(shè)備斗式提升機的功率或電流信號，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模，可建立軟測量儀表來實時預(yù)測生料喂料量。經(jīng)現(xiàn)場長期使用表明，軟測量儀表測量準(zhǔn)確、魯棒性好，便于實施。

斗式提升機 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 物料輸送量 軟測量儀表

0 引言

物料計量[1]與定量給料[2]是水泥行業(yè)的一項重要的技術(shù)與裝備。物料計量和定量給料對穩(wěn)定水泥工業(yè)日常生產(chǎn)、提高產(chǎn)品產(chǎn)量與質(zhì)量、節(jié)約能耗、降低成本等起著至關(guān)重要的作用，是每個水泥企業(yè)關(guān)心的問題。同時，也對節(jié)能減排、資源綜合利用等方面有重要作用[3]。

然而，水泥行業(yè)的物料都是以固體為主，對其準(zhǔn)確計量是非常困難的。以沖板式流量計為代表的各類傳統(tǒng)計量儀表，其測量精度和準(zhǔn)確度均存在很大問題。各種異常工況，如設(shè)備磨損、接觸打滑、物料粘結(jié)和倉重變化等，都會使流量計產(chǎn)生較大的測量誤差，測量噪音過大、測量值偏實、測量值偏虛等異常情況常常發(fā)生。這一方面會對裝置生產(chǎn)造成很大的波動，另一方面，也不利于全廠物料平衡計算和精細(xì)化管理[4]。

斗式提升機是水泥行業(yè)中應(yīng)用廣泛的一種物料連續(xù)輸送機械，具有輸送量大、提升高度高、運行平穩(wěn)可靠、壽命長等顯著優(yōu)點[5]。因此，本文利用斗式提升機功率這一穩(wěn)定設(shè)備的穩(wěn)定信號，結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，建立了物料輸送量軟測量儀表(簡稱軟儀表)。經(jīng)過在現(xiàn)場的長期運行證明，與原有測量儀表相比，該軟儀表受異常工況的干擾小，計算精度較高，對實現(xiàn)裝置的穩(wěn)定操作和物料平衡計算有著重要的意義。

1 原理與方法

1.1 軟測量技術(shù)

軟測量技術(shù)，作為間接測量的一個發(fā)展方向，自20世紀(jì)80年代中后期作為一個概括性的科學(xué)術(shù)語被提出以來，研究異常活躍，發(fā)展十分迅速，應(yīng)用日益廣泛，幾乎滲透到工業(yè)領(lǐng)域的各個方面，已成為檢測技術(shù)的主要研究方向之一[6]。軟測量的基本思想是把自動控制理論與生產(chǎn)過程知識有機結(jié)合起來，應(yīng)用計算機技術(shù)，針對難于測量或者暫時不能測量的重要變量，選擇另一些容易測量的變量，通過構(gòu)成某種數(shù)學(xué)關(guān)系來推斷和估計，以軟件來代替硬件功能。軟測量建模的方法多種多樣，本文采用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這種通用的非線性處理方法[7],[8]。

1.2 神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)建模

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural Networks,NN）是由大量的、簡單的處理單元（稱為神經(jīng)元）廣泛地互相連接而形成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，它反映了人腦功能的許多基本特征，是一個高度復(fù)雜的非線性動力學(xué)習(xí)系統(tǒng)[9]。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有大規(guī)模并行、分布式存儲和處理、自組織、自適應(yīng)和自學(xué)能力，特別適合處理需要同時考慮許多因素和條件的、不精確和模糊的信息處理問題。由于神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型的高適應(yīng)性、強魯棒性等，使之被廣泛使用。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種運算模型（見圖1），由大量的節(jié)點（或稱神經(jīng)元）之間相互聯(lián)接構(gòu)成。每個節(jié)點代表一種特定的輸出函數(shù)，稱為激勵函數(shù)（activation function）。每兩個節(jié)點間的連接都代表一個對于通過該連接信號的加權(quán)值，稱之為權(quán)重，這相當(dāng)于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的記憶。網(wǎng)絡(luò)的輸出則因網(wǎng)絡(luò)的連接方式、權(quán)重值和激勵函數(shù)的不同而不同。一個典型的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示，它包含輸入層、隱含層和輸出層，其中隱含層可以是多層的結(jié)構(gòu)。

圖1 神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

2 實施過程

2.1 輸入變量的選擇

經(jīng)過長期的數(shù)據(jù)分析，我們發(fā)現(xiàn)斗式提升機功率和提升機物料輸送量的相關(guān)性非常好[10]。圖2為某水泥廠入窯斗式提升機功率和生料喂料量的散布圖。從圖2可以看出，所有散點均集中在對角線左右，這說明兩者呈現(xiàn)強烈的正相關(guān)性，也表現(xiàn)出了一定程度上的非線性。由此我們可以利用斗式提升機功率P與物料輸送量C之間的相關(guān)性，建立軟測量模型，將該軟測量模型置入實時計算的系統(tǒng)中實施，構(gòu)成軟儀表。

圖2 斗式提升機功率和提升機物料輸送量的散布圖

經(jīng)過對數(shù)據(jù)分析和對設(shè)備的了解，我們選擇的輸入變量如下：

C —斗式提升機單位時間內(nèi)所輸送的物料量, t/h；

P —斗式提升機功率，是儀表測量值，可以由智能電表等測量儀表在線測量而得, kW；

H —斗式提升機所提升物料的高度，為設(shè)備參數(shù)，m；

K —物料顆粒間的摩擦系數(shù)，與輸送物料的物料類型、粒徑等有關(guān)，但與設(shè)備本身無關(guān)；對于特定工廠的特定裝置而言，此參數(shù)近似為常數(shù)；

A —校正系數(shù)，用于修正軟測量模型的預(yù)測誤差。

2.2 數(shù)據(jù)采集與處理

建立精確的軟測量模型，需要采集一段時間的數(shù)據(jù)，用于回歸模型參數(shù)，驗證軟儀表的實施效果。為保證軟儀表有較寬的適用范圍，數(shù)據(jù)的覆蓋面必須較寬。為保證模型的精度，其數(shù)據(jù)范圍應(yīng)不少于物料輸送量量程范圍的50%。一般情況下設(shè)備啟停時，所包含的數(shù)據(jù)最為豐富。由于斗式提升機設(shè)備自身的原因，其功率或者電流的測量信號一般噪音很大，需要進行降噪處理。一階濾波是可適用的最簡單的一種降噪處理方法。

2.3 軟測量模型的建立

軟測量儀表的核心是軟測量模型，也即待估計變量（物料輸送量）與其它直接測量變量（斗式提升機功率或電流）間的關(guān)聯(lián)模型。本文采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模，其模型結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模示意圖

3 軟儀表在線運行效果

圖4為在國內(nèi)某廠實施的軟儀表效果圖。圖4中細(xì)線為稱量秤實測的物料輸送量，粗線為軟儀表在線預(yù)測的物料輸送量。圖4中顯示，在從200～400 t/h之間的寬量程范圍內(nèi)，軟儀表的在線預(yù)測結(jié)果與實測結(jié)果基本一致，而且比實測信號的噪音更小，顯示其精度更高。該軟儀表在國內(nèi)某廠已經(jīng)運行兩年以上，僅在線校正過一次，這表明其運行穩(wěn)定性高。

圖4 軟儀表實施效果圖

4 結(jié)束語

本文根據(jù)平穩(wěn)可靠的物料輸送設(shè)備斗式提升機的功率信號，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模，建立軟儀表來實時預(yù)測生料喂料量。與原有測量儀表相比，受異常工況的干擾小，計算精度較高，可實現(xiàn)裝置的穩(wěn)定操作，也方便物料的平衡計算。

該軟儀表可以應(yīng)用于水泥工業(yè)中磨機、窯等多個生產(chǎn)流程物料量的在線測量。典型的應(yīng)用包括窯喂料量、磨機出口入庫量的測量，也可以應(yīng)用于部分類型磨機的循環(huán)量、粗粉返回量等磨機內(nèi)部參數(shù)的測量，便于計算和監(jiān)控磨機和選粉機運行狀態(tài)，有利于窯和磨機的穩(wěn)定操作。

[1] 王建民. 我國水泥工業(yè)物料計量技術(shù), 裝備現(xiàn)狀及展望[J].中國計量, 2011 (2): 84-87.

[2] 夏如鐵, 雷仕慶, 胡云燕. 定量給料機在粉體物料計量中的應(yīng)用[J]. 水泥, 2010 (10): 63-65.

[3] 于永康. 水泥生產(chǎn)計量與定量給料的關(guān)鍵技術(shù)與應(yīng)用[J].科技研究, 2014 (12).

[4] 徐剛. 一種新型散狀固體物料動態(tài)計量裝置的研究與設(shè)計[D]. 太原理工大學(xué), 2009.

[5] 盧景德. 斗式提升機在我國水泥工業(yè)中的發(fā)展與應(yīng)用[J].水泥技術(shù), 2008 (5): 30-31.

[6] 俞金壽. 軟測量技術(shù)及其應(yīng)用[J]. 自動化儀表, 2008, 29(1): 1-7.

[7] 王旭東, 邵惠鶴. 神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)建模與軟測量技術(shù)[J]. 化工自動化及儀表, 1996, 23(2): 28-31.

[8] 賀毅, 趙望達, 劉勇求. 軟測量技術(shù)及其人工神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)建模方法探討[J]. 自動化博覽, 2005, 2.

[9] 王寧會, 劉敏. 神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)軟測量技術(shù)的進展[J]. 自動化與儀表, 2003, 18(1): 6-9.

[10] 王東偉, 梁瑋. 提高斗式提升機輸送量的探討[J]. 糧食與飼料工業(yè), 2001, 5: 10-11.

2015-05-20）

TQ172.687

B

1008-0473(2015)05-0031-03

10.16008/j.cnki.1008-0473.2015.05.009

*國家科技支撐計劃項目: 高強低鈣硅酸鹽水泥及生產(chǎn)控制關(guān)鍵技術(shù)的研究與示范,項目編號:2013BAE09B00