CN115130769A - 一种高炉喷煤制粉系统温度智能自适应方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及钢铁厂炉前喷煤制粉技术领域，尤其涉及一种高炉喷煤制粉系统温度智能自适应方法，包括步骤一数据采集，采集的数据包括喷煤制粉过程中的原煤流量数据、原煤水分数据和磨煤机出口温度，服务器每秒从PLC控制器内进行一次取数，步骤二数据处理，步骤三优质样本筛选，步骤四数据建模，步骤五温度目标值预测，步骤六磨煤机温度控制，本发明无需人工，可自动计算出新的物料在不同数值下的适宜温度目标值，能够在高炉炼铁制粉的生产调节过程中实现智能操作，减少了人工操作，节省人力，有效减少系统滞后，适合广泛推广。
Description
技术领域
本发明涉及钢铁厂炉前喷煤制粉技术领域，尤其涉及一种高炉喷煤制粉系统温度智能自适应方法。
背景技术
当前国内冶金工业各炼铁厂高炉均有喷煤系统，喷煤系统分为原煤供应、制粉、喷吹三部分，而制粉是整个喷煤系统中最关键一环，原煤在磨机研磨成煤粉的过程中需要进行干燥，由于原煤的粒度、干湿程度、流量等发生变化，因此需要提供不同的热量进行干燥，给磨煤机出口温度的控制带来困难，极易出现温度过高或过低的现象，影响成品煤粉的产量和质量。当前国内各家制粉系统均为人工手动操作，个体差异及操作习惯不同致各班运行各类指标波动大，操作人员的粗心大意常造成操作失误，致使成品煤粉稳定性差，设备故障率居高不下，煤电、气耗量高成为一个通病，由于系统故障率高，与正常维护保养时间形成冲突，不得放弃一些常规检修项目，造成系统故障率上升，易进入恶性循环。且人工进行操作，消耗人工成本高；不能实时根据原煤流量、干湿程度等变化进行调节，无法保证全时段生产稳定性和长期较高的产品合格率。
发明内容
本发明提出的一种高炉喷煤制粉系统温度智能自适应方法，无需人工，可自动计算出新的物料在不同数值下的适宜温度目标值，解决了上述问题。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种高炉喷煤制粉系统温度智能自适应方法，包括以下步骤：
步骤一，数据采集，采集的数据包括喷煤制粉过程中的原煤流量数据、原煤水分数据和磨煤机出口温度，服务器每秒从PLC控制器内进行一次取数；
采集的数据还包括原煤属性数据，人工整理后录入数据库；
步骤二，数据处理，对喷煤制粉工艺参数取60个时间周期的平均值，使参与控制的数据真实有效且平缓，以减小数据波动对控制的影响，延长配料到磨煤机入口处的时间，将各种指标值进行时间对正，已经完成温度控制的样本数据作为训练数据集，未完成温度控制的样本数据作为被测数据集；
步骤三，优质样本筛选，优质样本的选取通过成品煤粉合格率来判定，所述成品煤粉合格率指标为正向指标，按从大到小排序后取前50％作为优质样本数据集用于建模；
步骤四，数据建模，用支持向量机的回归算法对所述优质样本数据集进行模型训练，并通过十折交叉验证法确定模型最优超参数，然后创建最优模型并存储；
步骤五，温度目标值预测，根据步骤四中创建的最优模型对步骤二中的被测数据集进行预测，得到最新的温度目标值，存入数据库；
步骤六，磨煤机温度控制，将最新的磨煤机出口温度目标值与上一统计周期目标值进行比较，如果变化量的绝对值超过3℃并且持续10秒钟，则将温度目标值传输给PLC控制器进行温度控制操作；否则，不进行温度的调整。
优选的，所述数据库为MYSQL数据库。
优选的，所述原煤属性数据包括原煤粒度、易磨性和热值。
本发明的有益效果是：
本发明步骤一，数据采集，采集的数据包括喷煤制粉过程中的原煤流量数据、原煤水分数据和磨煤机出口温度，服务器每秒从PLC控制器内进行一次取数；采集的数据还包括原煤属性数据，人工整理后录入数据库；步骤二，数据处理，对喷煤制粉工艺参数取60个时间周期的平均值，使参与控制的数据真实有效且平缓，以减小数据波动对控制的影响，延长配料到磨煤机入口处的时间，将各种指标值进行时间对正，已经完成温度控制的样本数据作为训练数据集，未完成温度控制的样本数据作为被测数据集；步骤三，优质样本筛选，优质样本的选取通过成品煤粉合格率来判定，所述成品煤粉合格率指标为正向指标，按从大到小排序后取前50％作为优质样本数据集用于建模；步骤四，数据建模，用支持向量机的回归算法对所述优质样本数据集进行模型训练，并通过十折交叉验证法确定模型最优超参数，然后创建最优模型并存储；步骤五，温度目标值预测，根据步骤四中创建的最优模型对步骤二中的被测数据集进行预测，得到最新的温度目标值，存入数据库；步骤六，磨煤机温度控制，将最新的磨煤机出口温度目标值与上一统计周期目标值进行比较，如果变化量的绝对值超过3℃并且持续10秒钟，则将温度目标值传输给PLC控制器进行温度控制操作；否则，不进行温度的调整。本发明服务器采集历史数据，采用机器学习算法对之前的温度调控经验进行归纳总结形成知识，从而能够智能学习、处理、解决原煤属性变化带来的温度控制问题，既减少了人工调整又实现了前馈调节，另外本发明充分考虑了原煤的属性及流量变化对温度目标值的影响，无需设定温度目标值，利用大数据技术可自动计算出新的物料在不同数值下的适宜温度目标值，能够在高炉炼铁制粉的生产调节过程中实现智能操作，减少了人工操作，节省人力，有效减少系统滞后，适合广泛推广。
附图说明
图1为本发明流程框图。
图2为本发明PLC控制器电连接示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
参照图1-2，一种高炉喷煤制粉系统温度智能自适应方法，包括以下步骤：
步骤一，数据采集，采集的数据包括喷煤制粉过程中的原煤流量数据、原煤水分数据和磨煤机出口温度，服务器每秒从PLC控制器内进行一次取数；
采集的数据还包括原煤属性数据，人工整理后录入数据库，数据库为MYSQL数据库，原煤属性数据包括原煤粒度、易磨性和热值。
步骤二，数据处理，对喷煤制粉工艺参数取60个时间周期的平均值，使参与控制的数据真实有效且平缓，以减小数据波动对控制的影响，延长配料到磨煤机入口处的时间，将各种指标值进行时间对正，已经完成温度控制的样本数据作为训练数据集，未完成温度控制的样本数据作为被测数据集；
步骤三，优质样本筛选，优质样本的选取通过成品煤粉合格率来判定，所述成品煤粉合格率指标为正向指标，按从大到小排序后取前50％作为优质样本数据集用于建模；
步骤四，数据建模，用支持向量机的回归算法对所述优质样本数据集进行模型训练，并通过十折交叉验证法确定模型最优超参数，然后创建最优模型并存储；
步骤五，温度目标值预测，根据步骤四中创建的最优模型对步骤二中的被测数据集进行预测，得到最新的温度目标值，存入数据库；
步骤六，磨煤机温度控制，将最新的磨煤机出口温度目标值与上一统计周期目标值进行比较，如果变化量的绝对值超过3℃并且持续10秒钟，则将温度目标值传输给PLC控制器进行温度控制操作；否则，不进行温度的调整。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (3)
1.一种高炉喷煤制粉系统温度智能自适应方法，其特征在于包括以下步骤：
步骤一，数据采集，采集的数据包括喷煤制粉过程中的原煤流量数据、原煤水分数据和磨煤机出口温度，服务器每秒从PLC控制器内进行一次取数；
采集的数据还包括原煤属性数据，人工整理后录入数据库；
步骤二，数据处理，对喷煤制粉工艺参数取60个时间周期的平均值，使参与控制的数据真实有效且平缓，以减小数据波动对控制的影响，延长配料到磨煤机入口处的时间，将各种指标值进行时间对正，已经完成温度控制的样本数据作为训练数据集，未完成温度控制的样本数据作为被测数据集；
步骤三，优质样本筛选，优质样本的选取通过成品煤粉合格率来判定，所述成品煤粉合格率指标为正向指标，按从大到小排序后取前50％作为优质样本数据集用于建模；
步骤四，数据建模，用支持向量机的回归算法对所述优质样本数据集进行模型训练，并通过十折交叉验证法确定模型最优超参数，然后创建最优模型并存储；
步骤五，温度目标值预测，根据步骤四中创建的最优模型对步骤二中的被测数据集进行预测，得到最新的温度目标值，存入数据库；
步骤六，磨煤机温度控制，将最新的磨煤机出口温度目标值与上一统计周期目标值进行比较，如果变化量的绝对值超过3℃并且持续10秒钟，则将温度目标值传输给PLC控制器进行温度控制操作；否则，不进行温度的调整。
2.根据权利要求1所述的高炉喷煤制粉系统温度智能自适应方法，其特征在于：所述数据库为MYSQL数据库。
3.根据权利要求1所述的高炉喷煤制粉系统温度智能自适应方法，其特征在于：所述原煤属性数据包括原煤粒度、易磨性和热值。
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