CN113960924A - 一种循环流化床法脱硫物料平衡边缘智控系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种循环流化床法脱硫物料平衡边缘智控系统。该边缘智控系统在传统经典控制的基础上，充分利用计算机技术、高效监控和数据采样技术、智能控制技术对各个子系统分别协调控制。同时，根据循环料槽进出量平衡和除尘器灰斗料位设定值位置监控系统，保证整个脱硫系统的稳定。该系统可独立于原传统经典控制系统，采用PID调节控制和预测模糊控制，预测模糊控制根据操作人员经验，形成相应隶属函数和控制规则，根据过程的动态变化自适应进行优化。因此，本发明是一种可实现在线自动运行的物料平衡智控系统。
Description
技术领域
本发明涉及自动控制技术领域，具体涉及一种循环流化床法脱硫物料平衡边缘智控系统。
背景技术
目前在钢铁厂、垃圾焚烧炉、化工厂、冶炼厂、发电厂、动力产业锅炉等行业，为了实现SO2与烟尘的超低排放，主要采用湿法烟气脱硫工艺。然而在实际使用中发现湿法烟气脱硫工艺存在投资高、处理后烟气有白雾、有脱硫废水产生二次污染等缺点。因此，全国近来推广半干法脱硫除尘工艺，既投资少，无废水产生，还可以满足超低排放的要求。
半干法脱硫由于上述的优点，在近几年内迅速占领国内脱硫市场一席之地。但一些运行过程中存在的一些问题：1、工况适应性控制难以实现，自动控制存在很大的时滞效应，难以灵敏调整，脱硫效率难以保证；2、在循环流化床脱硫中，是靠床压来控制循环物料的加入，但并没有和降水温联系起来；3、循环流化床的建床需一定的时间，当锅炉需检修时，存在配合及重新开机等问题。为了解决以上在物料平衡和自动化控制上的不足，本发明通过研究和改进，提供了一种在原有传统控制基础上采用预测模糊控制和大数据模型相结合的物料平衡边缘智控系统。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种循环流化床法脱硫物料平衡边缘智控系统。
为实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种循环流化床法脱硫物料平衡边缘智控系统，所述系统包括知识库、模糊推理算法模块、数据采集系统、模糊控制器、前端模块、数模转换器、调节阀、灰仓灰位传感器以及数据处理器；所述知识库内设有规则库和专家系统；所述规则库和专家系统之间属于平行关系；所述知识库与模糊推理算法模块之间双向信息交换。
较佳的，所述前端模块包括设定单元、前馈算法模型和前馈控制器；所述设定单元分别于数据采集系统以及前馈控制器连接；所述数据采集系统连接所述前馈算法模型；所述前馈算法模型控制所述前馈控制器。
较佳的，所述模糊推理算法模块控制所述模糊控制器；所述模糊控制器以及所述前馈控制器采用的标准PID控制策略。
较佳的，所述灰仓灰位传感器分别与所述模糊推理算法模块、数据采集系统以及数据处理器连接。
较佳的，所述模糊控制器与所述前馈控制器以及所述灰仓灰位传感器汇总至数据处理器中；所述数据处理器连接所述数模转换器并通过调节阀进行WO数据输出。
较佳的，所述数据采集系统中采集的数据包括进出口烟气量、进出口SO2浓度、脱硫剂加入量、进出口温度值、床层压降的高度、连续料位压力显示、阀门开度的数值。
较佳的，所述系统具体操作如下：
S1：参照设计值，设定排放限值，根据获取的监测数据，进行理论工艺计算和确定外界干扰附加系数；
S2：建立前馈算法模型，测量进入过程的干扰值，所述干扰值包括外界干扰和设定值变化，并根据干扰的测量值产生合适的控制变量1；
S3：对现场的阀门、计量称重设备、出口污染物排放数值等进行动态测定，找出数据滞后时间，并整定数据，得出控制变量2；
S4：通过采集来的反馈数据，结合知识库，建立一种类似微积分/比例函数模型，通过模型分析，产生控制变量3；
S5：集合从S2、S3、以及S4得到的3种控制变量（其中变量2和变量3为微调变量），形成具体PID控制策略，通过调节各灰仓的返料量，保持总量均衡和床压的稳定。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：本发明采用动态控制脱硫物料平衡，主要包括知识库、模糊推理算法模块、数据采集系统、前馈控制单元、模糊控制器、数模转换器、调节阀调整开度信号和灰仓灰位传感器等，其中知识库包含规则库和专家系统，规则库是由工艺工程师根据工艺要求建立，专家系统根据运维工程师的经验，建立相应的推理机制。当系统得到现场设备运行状态和各种所需参数指标以及前馈操作信号后，再根据数据采集系统采集的反馈数据，经过模糊算法推理，动态调整/修正滞后系数和阀门开度系数，以调节各灰仓的返料量，保持总量均衡和床压的稳定。
附图说明
图1为本发明脱硫物料平衡边缘智控系统的实施方案；
图2为知识库内部结构示意图；
图中：1-知识库；2-模糊推理算法模块；3-数据采集系统；4-模糊控制器；5-前端模块；6-数 模转换器；7-调节阀；8-灰仓灰位传感器；9-数据处理器；11-规则库；12-专家系统；51-设定 单元；52-前馈算法模型；53-前馈控制器。
具体实施方式
为使对本发明的目的、构造、特征、及其功能有进一步的了解，兹配合实施例详细说明如下。
请结合参照图1，本发明提供了一种循环流化床法脱硫物料平衡边缘智控系统，所述系统包括知识库1、模糊推理算法模块2、数据采集系统3、模糊控制器4、前端模块5、数模转换器6、调节阀7、灰仓灰位传感器8以及数据处理器9；所述知识库1内设有规则库11和专家系统12；所述规则库11和专家系统12之间属于平行关系；所述知识库1与模糊推理算法模块2之间双向信息交换。
规则库和专家系统是平行关系；其中规则库一个是来源于系统设计；专家系统是来源于运行维护即操作者的经验。
较佳的，所述前端模块5包括设定单元51、前馈算法模型52和前馈控制器53；所述设定单元51分别于数据采集系统3以及前馈控制器53连接；所述数据采集系统3连接所述前馈算法模型52；所述前馈算法模型52控制所述前馈控制器53。
通过设定单元参照设计值，设定排放限值，卡边控制在±8%之间；根据获取的监测数据，进行理论工艺计算和确定外界干扰附加系数，建立前馈算法模型；再测量进入过程的干扰值（包括外界干扰和设定值变化），并根据干扰的测量值产生合适的控制作用来改变加料控制量，使污染物排放等被控制变量维持在设定值上。
较佳的，所述模糊推理算法模块2控制所述模糊控制器4；所述模糊控制器4以及所述前馈控制器53采用的标准PID控制策略。
根据采集来的数据建立一种类似微积分/比例函数模型，通过模型分析，当新数据出现，就能比较快速预判调整各种变量，指导阀门进行开度变化或卸料电机转速调整等。
较佳的，所述灰仓灰位传感器8分别与所述模糊推理算法模块2、数据采集系统3以及数据处理器9连接。
较佳的，所述模糊控制器4与所述前馈控制器53以及所述灰仓灰位传感器8汇总至数据处理器9中；所述数据处理器9连接所述数模转换器6并通过调节阀7进行WO数据输出。
较佳的，所述数据采集系统3中采集的数据包括进出口烟气量、进出口SO2浓度、脱硫剂加入量、进出口温度值、床层压降的高度、连续料位压力显示、阀门开度的数值。
较佳的，所述系统具体操作如下：
S1：参照设计值，设定排放限值，根据获取的监测数据，进行理论工艺计算和确定外界干扰附加系数；
S2：建立前馈算法模型，测量进入过程的干扰值，所述干扰值包括外界干扰和设定值变化，并根据干扰的测量值产生合适的控制变量1；
S3：对现场的阀门、计量称重设备、出口污染物排放数值等进行动态测定，找出数据滞后时间，并整定数据，得出控制变量2；
S4：通过采集来的反馈数据，结合知识库，建立一种类似微积分/比例函数模型，通过模型分析，产生控制变量3；
S5：集合从S2、S3、以及S4得到的3种控制变量（其中变量2和变量3为微调变量），形成具体PID控制策略，通过调节各灰仓的返料量，保持总量均衡和床压的稳定。
脱硫物料平衡系统的工艺特点如下：
1、滞后性：烟气成分采集和分析，滞后10S，设备下料调节到位，滞后5S，因此，必须根据情况趋势预测，提前调整到位；
2、联锁性：脱硫床层压力、烟气喷水降温幅度、保证脱硫效率投入的脱硫剂量以及其他各种影响物料平衡的联锁保护措施；
3、常变性：系统设备受到烟气成分参数、设备自身参数、操作数据等因素的影响。
基于以上特点，实现脱硫物料平衡边缘智控系统的技术路径是根据脱硫工艺特点，充分利用计算机技术、高效监控和数据采样技术、智能控制技术对各个子系统分别协调控制。同时，根据循环料槽进出量平衡和除尘器灰斗料位设定值位置监控系统，保证整个脱硫系统的稳定。
由于脱硫物料平衡系统存在滞后性，自动控制难度较大。本发明在原有的传统PID自动控制的基础上，引入预测模糊控制，其构成包括知识库1、模糊推理算法推理模块2、数据采集系统3、模糊PID控制器4和传感器10等。该系统前馈模块包括前端设定单元5、前馈算法模型6和前馈控制器7属传统经典控制，实现自动供料和设备顺控操作；预测模糊控制根据数据采集系统采集的反馈数据，经过模糊算法推理和预测，形成相应隶属函数和控制规则，并根据过程的动态变化自适应进行优化。
本发明已由上述相关实施例加以描述，然而上述实施例仅为实施本发明的范例。必需指出的是，已揭露的实施例并未限制本发明的范围。相反地，在不脱离本发明的精神和范围内所作的更动与润饰，均属本发明的专利保护范围。
Claims (7)
1.一种循环流化床法脱硫物料平衡边缘智控系统，其特征在于：所述系统包括知识库（1)、模糊推理算法模块(2)、数据采集系统(3)、模糊控制器（4）、前端模块（5）、数模转换器（6）、调节阀（7）、灰仓灰位传感器（8）以及数据处理器（9）；所述知识库（1)内设有规则库（11）和专家系统（12）；所述规则库（11）和专家系统（12）之间属于平行关系；所述知识库（1)与模糊推理算法模块(2)之间双向信息交换。
2.如权利要求1所述的一种循环流化床法脱硫物料平衡边缘智控系统，其特征在于：所述前端模块（5）包括设定单元（51）、前馈算法模型（52）和前馈控制器（53）；所述设定单元（51）分别于数据采集系统(3)以及前馈控制器（53）连接；所述数据采集系统(3)连接所述前馈算法模型（52）；所述前馈算法模型（52）控制所述前馈控制器（53）。
3.如权利要求2所述的一种循环流化床法脱硫物料平衡边缘智控系统，其特征在于：所述模糊推理算法模块(2)控制所述模糊控制器（4）；所述模糊控制器（4）以及所述前馈控制器（53）采用的标准PID控制策略。
4.如权利要求3所述的一种循环流化床法脱硫物料平衡边缘智控系统，其特征在于：所述灰仓灰位传感器（8）分别于所述模糊推理算法模块(2)、数据采集系统（3）以及数据处理器（9）连接。
5.如权利要求4所述的一种循环流化床法脱硫物料平衡边缘智控系统，其特征在于：所述模糊控制器（4）与所述前馈控制器（53）以及所述灰仓灰位传感器（8）汇总至数据处理器（9）中；所述数据处理器（9）连接所述数模转换器（6）并通过调节阀（7）进行WO数据输出。
6.如权利要求5所述的一种循环流化床法脱硫物料平衡边缘智控系统，其特征在于：所述数据采集系统（3）中采集的数据包括进出口烟气量、进出口SO2浓度、脱硫剂加入量、进出口温度值、床层压降的高度、连续料位压力显示、阀门开度的数值。
7.如权利要求6所述的一种循环流化床法脱硫物料平衡边缘智控系统，其特征在于：所述系统具体操作如下：
S1：参照设计值，设定排放限值，根据获取的监测数据，进行理论工艺计算和确定外界干扰附加系数；
S2：建立前馈算法模型，测量进入过程的干扰值，所述干扰值包括外界干扰和设定值变化，并根据干扰的测量值产生合适的控制变量1；
S3：对现场的阀门、计量称重设备、出口污染物排放数值等进行动态测定，找出数据滞后时间，并整定数据，得出控制变量2；
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