CN114620819A - 一种卷烟异味气体喷淋水洗循环水pH值调节方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种卷烟异常气味喷淋水洗循环水pH值调节方法，属于卷烟生产技术领域，建立基于Q‑learning算法的pH值控制器，克服流量、pH值存在非线性、时变性、非稳态的特点，控制效果优于传统PID控制器。通过pH调节反应器离线仿真模型对pH值控制器进行训练，补充过程数据集，减少训练成本，部署安装便捷，减少改造成本。pH值调整更加精确，增加循环水循环次数，减少水资源浪费。
Description
技术领域
本发明属于卷烟生产技术领域，更具体的说涉及一种卷烟异味气体喷淋水洗循环水pH值调节方法。
背景技术
卷烟生产中的制丝过程不可避免会产生大量的异味气体，这些气体对会厂区周围大气环境产生较大的影响。目前，卷烟厂通常采用喷淋水洗的方法对异味气体进行吸收，烟厂异味气体中存在有机酸，喷淋水回收时总体呈酸性，pH值为4。喷淋水洗循环水流量较大，采用传统的储水式pH值调节方法需要建造大型水箱，占地面积大、改造成本高，难以在建成烟厂中实际实施改造，因此需要对循环水pH值实现动态调节。循环水中含有的烟气成分复杂，pH调节非线性，采用传统的PID控制器进行调节，调节效果并不理想。
发明内容
本发明针对现有技术中存在的上述缺陷，提出一种卷烟异味气体喷淋水洗循环水pH值调节方法，通过Q-learning算法对非线性、高延时、非稳态的循环水输出pH值稳定调节，提高异味气体净化率，增加循环水循环次数。
为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案实现：一种卷烟异常气味喷淋水洗循环水pH值调节方法，包括以下步骤：
步骤1：建立pH调节反应器离线仿真模型；
步骤2：建立基于Q-learning算法pH值控制器；
步骤3：使用pH调节反应器离线仿真模型提供的动作状态数据对基于Q-learning算法pH值控制器进行训练；
步骤4：pH值控制器训练完成，在线部署。
优选的，步步骤1所述的pH调节反应器离线仿真模型包括反应器、循环水输入管道、氢氧化钠溶液输入管道、循环水输出管道，所述的循环水输入管道上设置有调节循环水输入流量的薄膜阀一，所述的氢氧化钠输入管道上设置有调节氢氧化钠溶液输入流量的薄膜阀二，循环水输入实时流量、循环水输入pH值、氢氧化钠溶液最大输入流量、氢氧化钠溶液浓度、薄膜阀一开度、薄膜阀二开度为设定值，循环水输出pH值为模拟值。
优选的，步骤2包括以下步骤：
步骤2.1：将薄膜阀一开度、薄膜阀二开度作为动作集合A，将循环水输出pH值作为状态集合S，创建Q值表对动作值函数Q(s，a)进行表示；
步骤2.2：设定奖励矩阵R，所述的奖励矩阵R为：
式中Rt为奖励函数，Kr为常数，用于调整奖励函数范围，abs(pH实际-pH设定)表示循环水输出pH设定值与实际值的绝对值，abs(at-at+1)表示动作离散绝对值。
优选的，所述的步骤3包括以下步骤：
步骤3.1：根据循环水输入实时流量、循环水输入pH值、氢氧化钠溶液浓度选择Q值表，并初始化Q值表；
步骤3.2：任意给定状态st，st∈S；
步骤3.3：根据st，采用贪婪算法计算动作at+1，计算执行动作at+1的状态变化st+1以及奖励函数Rt；
步骤3.4：根据Q(st,at)←Q(st,at)+α[Rt+γQ(st+1,at+1)-Q(st,at)]对状态st和动作at相应Q值进行更新；
步骤3.5：如果st←st+1，st不在改变循环结束，否则st→st+1返回步骤3.2继续循环至设定迭代次数。
优选的，所述的步骤3.2根据蒙特卡洛取样法从历史数据中抽取数据作为循环水输出pH值st。
本发明有益效果：
建立基于Q-learning算法的pH值控制器，克服流量、pH值存在非线性、时变性、非稳态的特点，控制效果优于传统PID控制器。通过pH调节反应器离线仿真模型对pH值控制器进行训练，补充过程数据集，减少训练成本，部署安装便捷，减少改造成本。pH值调整更加精确，增加循环水循环次数，减少水资源浪费。
附图说明
图1为本发明流程图；
图2为步骤3训练流程图；
图3为pH调节反应器离线仿真模型；
图4为基于Q-learning算法pH值控制器及传统PID控制器pH值实时调整结果。
具体实施方式
为了便于本领域一般技术人员理解和实现本发明，现结合附图及具体实施例进一步描述本发明的技术方案。
本发明公开了一种卷烟异味气体喷淋水洗循环水pH值调节方法，包括以下步骤：
步骤1：建立喷淋水洗循环水系统离线仿真模型；
作为优选的，步骤1所述的pH调节反应器离线仿真模型包括反应器、循环水输入管道、氢氧化钠溶液输入管道、循环水输出管道，所述的循环水输入管道上设置有调节循环水输入流量的薄膜阀一，所述的氢氧化钠输入管道上设置有调节氢氧化钠溶液输入流量的薄膜阀二，循环水输入实时流量、循环水输入pH值、氢氧化钠溶液最大输入流量、氢氧化钠溶液浓度、薄膜阀一开度、薄膜阀二开度为设定值，循环水输出pH值为模拟值。本实施例中，离线仿真模型如图3所示。通过历史数据集计算反应容器中流量贡献的H+离子速率，反应容器中流量贡献的H+离子速率计算公式如下：
式中
表示输入反应容器中流量贡献的H+离子速率，
表示循环水输入反应容器的H+离子浓度，F1表示循环水输入反应容器中的流量，
表示调配好的氢氧化钠溶液中OH-浓度，F2表示调配好的氢氧化钠溶液流入流量，
表示流出反应容器的H+离子浓度，F3表示流出反应容器的流量，V是反应容器体积。
在同一反应器中，可以通过历史数据计算不同状态输入反应容器中流量贡献的H+离子速率，设定循环水输入实时流量、循环水输入pH值、氢氧化钠溶液最大输入流量、氢氧化钠溶液浓度、薄膜阀一开度、薄膜阀二开度后便可计算出循环水输出pH的模拟值，在200分钟的总模拟时间内，时间步长dt＝0.1分钟。每次模拟总计2000次迭代，获得充分多的仿真数据。
步骤2：建立基于Q-learning算法pH值控制器；
步骤2.1：将薄膜阀一开度、薄膜阀二开度作为动作集合A，将循环水输出pH值、循环水输入实时流量、循环水输入pH值、氢氧化钠溶液浓度作为状态集合S，创建Q值表对动作值函数Q(s，a)进行表示；本实施例中，将薄膜阀一0-100％开度离散为[0.0,0.1，...，99.9,100.0]，将薄膜阀二0-100％开度离散为[0.0,0.1，...，99.9,100.0]，将循环水输出pH值、循环水输入实时流量、循环水输入pH值、氢氧化钠溶液浓度根据可调节区间均分离散，Q值表大小为n×m，n为离散化后的状态总数，m为离散化后的动作总数。
步骤2.2：步骤2.2：设定奖励矩阵R，所述的奖励矩阵R为：
式中Rt为奖励函数，Kr为常数，用于调整奖励函数范围，abs(pH实际-pH设定)表示循环水输出pH设定值与实际值的绝对值，abs(at-at+1)表示动作离散绝对值。
因为氢氧化钠及循环水对金属腐蚀性较强，动作幅度使阀门磨损增大，增加设备故障概率，abs(at-at+1)≤0.1时奖励函数变为2倍，选用改进后的奖励函数增加了对更加平滑的控制策略的奖励，通过降低薄膜阀动作频率，使阀门磨损最小化。
步骤3：使用pH调节反应器离线仿真模型提供的动作数据状态数据对基于Q-learning算法pH值控制器进行训练；
步骤3.1：根据循环水输入实时流量、循环水输入pH值、氢氧化钠溶液浓度选择Q值表，并初始化Q值表；
步骤3.2：任意给定当前循环水输出pH值st，st∈S；
进一步的，根据蒙特卡洛取样法从历史数据中抽取数据作为循环水输出pH值st。
Noise＝RandomSelcet(1/datasetn)
选用蒙特卡洛取样法使策略信号在迭代过程中有效信息减少，抗干扰性更新。随着迭代次数的增加，噪声相应减少，有利于算法收敛。
步骤3.3：根据st，采用贪婪算法计算动作at+1，计算执行动作at+1的状态变化st+1以及奖励函数Rt；
所述的步骤3.3中利用的贪婪算法如下：
其中，random a是在动作集合A中随机选取的薄膜阀一开度、薄膜阀二开度，
是选择使Q(st，at)值最接近设定循环水输出pH值的动作a，rand是值在0～1之间的随机数，ε是随机因子，可通过改变ε来改变薄膜阀一开度、薄膜阀二开度的随机性。
步骤3.4：根据Q(st,at)←Q(st,at)+α[Rt+γQ(st+1,at+1)-Q(st,at)]对状态st和动作at相应Q值进行更新；
式中α为学习率、γ为衰减率，学习率α∈(0,1],衰减率γ∈[0,1)，α和γ共同决定了动作值函数更新时对Q(st+1，at+1)的学习程度。
步骤3.5：如果st←st+1，st不在改变循环结束，否则st→st+1返回步骤3.2继续循环至设定迭代次数。
训练完成后，pH值控制器根据训练结果对薄膜阀一、薄膜阀二进行调节。
步骤4：pH值控制器训练完成，在线部署。
计算服务器采集现场循环水输入实时流量、循环水输入pH值、氢氧化钠溶液浓度、薄膜阀一开度、薄膜阀二开度，运算计算程序将控制指令输入至现场PLC控制器，现场PLC控制器控制薄膜阀一、薄膜阀二动作，对喷淋水洗循环水pH值进行调节。
进一步的，基于Q-learning算法pH值控制器及传统PID控制器pH值实时调整结果如图4所示，经比较可知，本发明控制器循环水输出pH值稳定在6.9-7.1之间，波动小于传统PID控制器的6.5-7.3。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的仅为本发明的优选例，并不用来限制本发明，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (5)
1.一种卷烟异常气味喷淋水洗循环水pH值调节方法，其特征是，包括如下步骤：
步骤1：建立pH调节反应器离线仿真模型；
步骤2：建立基于Q-learning算法pH值控制器；
步骤3：使用pH调节反应器离线仿真模型提供的动作状态数据对基于Q-learning算法pH值控制器进行训练；
步骤4：pH值控制器训练完成，在线部署。
2.根据权利要求1所述的一种卷烟异常气味喷淋水洗循环水pH值调节方法，其特征是，步骤1所述的pH调节反应器离线仿真模型包括反应器、循环水输入管道、氢氧化钠溶液输入管道、循环水输出管道，所述的循环水输入管道上设置有调节循环水输入流量的薄膜阀一，所述的氢氧化钠输入管道上设置有调节氢氧化钠溶液输入流量的薄膜阀二，循环水输入实时流量、循环水输入pH值、氢氧化钠溶液最大输入流量、氢氧化钠溶液浓度、薄膜阀一开度、薄膜阀二开度为设定值，循环水输出pH值为模拟值。
3.根据权利要求1所述的一种卷烟异常气味喷淋水循环水pH值调节方法，其特征是，步骤2包括以下步骤：
步骤2.1：将薄膜阀一开度、薄膜阀二开度作为动作集合A，将循环水输出pH值、循环水输入实时流量、循环水输入pH值、氢氧化钠溶液浓度作为状态集合S，创建Q值表对动作值函数Q(s，a)进行表示；
步骤2.2：设定奖励矩阵R，所述的奖励矩阵R为：
式中Rt为奖励函数，kr为常数，用于调整奖励函数范围，abs(pH实际-pH设定)表示循环水输出pH的设定值与实际值间绝对值，abs(at-at+1)表示动作离散绝对值。
4.根据权利要求1所述的一种卷烟异常气味喷淋水洗循环水pH值调节方法，其特征是，所述的步骤3包括如下步骤：
步骤3.1：根据选择Q值表，并初始化Q值表；
步骤3.2：任意给定状态st，st∈S；
步骤3.3：根据st，采用贪婪算法计算动作at+1，计算执行动作at+1的状态变化st+1以及奖励函数Rt；
步骤3.4：根据Q(st,at)←Q(st,at)+α[Rt+γQ(st+1,at+1)-Q(st,at)]对状态st和动作at相应Q值进行更新；
步骤3.5：如果st←st+1，st不在改变循环结束，否则st→st+1返回步骤3.2继续循环至设定迭代次数。
5.根据权利要求4所述的一种卷烟异常气味喷淋水洗循环水pH值调节方法，其特征是，所述的步骤3.2根据蒙特卡洛取样法从历史数据中抽取数据作为状态st。
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| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
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