JP3055987B2 - スートブロワ制御方法および制御装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明はボイラの伝熱部に設けた
スートブロワの制御方法および制御装置に係り、特にフ
ァジィ推論によりボイラの運転データを使ってスートブ
ロワの作動を適切に制御するようにしたスートブロワの
制御方法および制御装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】ボイラでは、燃料の燃焼によって発生す
るダストがボイラ内部に設けた伝熱管の伝熱面に付着
し、伝熱が悪くなり熱交換量が次第に低下する。そこ
で、付着したダストを除去する目的でスートブロワが設
置されている。スートブロワの運転は、一般に定期的に
スートブロワを起動し、スートブロワのノズルから高圧
蒸気、高圧空気等の噴霧媒体を伝熱管に吹き付けること
で、伝熱管に付着したダストを除去し、清浄度を保って
いる。

【０００３】ダスト除去に用いる高圧蒸気はボイラで発
生する蒸気を一部流用して使用するものであり、また、
高圧空気はコンプレッサ等を稼動させて生成するもので
ある。従って、これら噴霧媒体の使用量はなるべく少な
いことが望ましい。すなわち、スートブロワの起動は適
正に行なわれなければならない。従来、スートブロワの
起動指令は運転員が適宜判断して実行する方法、タイマ
ーによって適当な起動間隔で起動する方法、ボイラの運
転状態に応動してスートブロワを起動する方法などが提
案されてきている。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】熟練した運転員がダス
トの付着状況を監視し、必要なときにスートブロワを起
動させる方法においては、運転員は燃焼管理など他の処
理しなければならない業務が多数あり、常時監視が困難
である。また、常に経験豊富な運転員が運転に当たると
は限らず十分に習熟していない運転員が運転に当たるこ
とも考えられる。

【０００５】そこで、なんらかの方法で自動的にスート
ブロワを起動することが必要になる。タイマーを用いて
定期的にスートブロワを起動する方法は従来から行なわ
れてきたが、ダストの発生や伝熱管への付着は燃料の種
類、ボイラ負荷、負荷変動などで変動があり一定ではな
いので、単に定期的にスートブロワを起動するのは得策
でない。

【０００６】運転状態に応動してスートブロワを起動す
る方法はすでに提案されており、運転状態を正しく評価
することができればよい方法であるが、起動条件が固定
されており、運転後に炭種変更等燃料性状の変化やボイ
ラ経年変化が発生したときに対応できない。また、この
ような運転状態による評価システムは本来実運転に入っ
てから評価関数を定めていくのが望ましいが、このため
には運転開始後に人間の介入が必要であり、自動化とい
う観点にそぐわないことが多かった。

【０００７】また、自動制御の分野においては自動チュ
ーニングという手法があって、近年はファジィを用いた
制御定数の最適化手法なども試みられているが、これら
は流量制御、温度制御などの連続的な系に対して適用さ
れるもので、スートブロワのように離散的な動作をする
系に対しては適用することがなされていなかった。

【０００８】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
本願の第１の発明は、ボイラ伝熱部に設けられたスート
ブロワを、伝熱部の管内流体温度、ガス温度、ガス通過
圧力損失、熱伝達状況のいずれか（以下、伝熱部の運転
データという）を検知してそれに基づき作動させるスー
トブロワの制御方法において、伝達部の運転データをフ
ァジィ推論機構に取り込み、あらかじめ作成したメンバ
シップ関数を用いて推論し、スートブロワを作動すべき
であると判定したときはスートブロワを作動させ、スー
トブロワ作動前後の運転データをスートブロワ効果評価
機構に入力して、あらかじめ設定した評価ルールによっ
て評価し、この評価結果と運転データを教師データと
し、この教師データをメンバシップ関数最適化機構に入
力して前記メンバシップ関数のパラメータの最適化を行
ない、この最適パラメータを使って前記ファジィ推論機
構のメンバシップ関数の最適化を行ない、最適化された
メンバシップ関数を使って次回の制御を行なうことを特
徴とするスートブロワ制御方法に関する。

【０００９】第２の発明は、ボイラ内伝熱部に設けられ
たスートブロワを該伝熱部の運転データに基づいて作動
させるスートブロワの制御装置において、上記運転デー
タを用いてファジィ推論によりスートブロワを作動させ
るべきか否かを判定するファジィ推論機構と、スートブ
ロワ作動前後の運転データと、あらかじめ設定された評
価ルールに基づきスートブロワ作動の効果を評価するス
ートブロワ効果評価機構と、該評価機構の評価結果と運
転データを使って前記ファジィ推論機構のメンバシップ
関数の最適化を行なうメンバシップ関数最適化機構とを
備えたことを特徴とするスートブロワ制御装置に関す
る。

【００１０】

【作用】このようなスートブロワ制御装置を用いること
により、最適なスートブロワの運転が可能となり、無用
の噴霧媒体の消費を抑制し、ボイラ効率の向上をはかる
ことができる。

【００１１】

【実施例】本発明に係るスートブロワ制御装置の構成例
を図１に示す。スートブロワ制御装置１はボイラ１２の
蒸気や燃焼ガスの温度、流量、ガス差圧などの運転デー
タ６を取り込む。ファジィ推論機構２はあらかじめ作成
したメンバシップ関数を用いて運転データ６を推論条件
にして推論を実行し、スートブロワを起動すべきである
と判定したときはスートブロワ起動指令７をスートブロ
ワ１３に対し出力し、スートブロワを起動させる。ボイ
ラ１２は火炉、過熱器、再熱器、蒸発器、エコノマイ
ザ、空気予熱器等の部分にわかれており各部分にスート
ブロワが設置されている。

【００１２】スートブロワ効果評価機構３はスートブロ
ワ起動前後の運転データ６をあらかじめ設定した評価ル
ールによって評価し、評価結果と運転データを教師デー
タ８として教師データデータベース５に蓄積する。メン
バシップ関数最適化機構４は教師データデータベースの
教師データ９を用いて、メンバシップ関数１０のパラメ
ータの最適化を行ない、最適パラメータ１１をファジィ
推論機構２に送る。ファジィ推論機構２は次回から教師
データによって最適化されたメンバシップ関数パラメー
タを用いてファジィ推論を行なう。

【００１３】以上が本発明のスートブロワ制御装置の動
作手順である。この手順を繰り返すことにより、ファジ
ィ推論に使用するメンバシップ関数のパラメータが自動
的に調整され、より適正なスートブロワ起動指令を出力
するようになる。以下、本発明を構成するファジィ推論
機構、スートブロワ効果評価機構、メンバシップ関数最
適化機構につき説明する。 （ｉ）ファジィ推論機構 ファジィ推論機構２は、運転データ６を入力変数として
メンバシップ関数によるファジィ推論を実行し、スート
ブロワの起動または非起動を出力する。図３に示すよう
に、メンバシップ関数１４、１５は入力値ｘをメンバシ
ップ関数によって状態の度合いｙ（以下グレードと称す
る）に変換する関数である。

【００１４】ファジィ推論の手順はいくつかあるがここ
ではＭＩＮ−ＭＡＸ、重心法を図２で説明する。図２は
ボイラのエコノマイザ（以下ＥＣＯと略す）部に設置さ
れたスートブロワのファジィ推論ルールの一部を示した
ものである。ここでは、ＥＣＯ部を例にとって説明する
がボイラの他の部分についても同様な手順で処理でき
る。

【００１５】同一の結論部を有し各々２つのメンバシッ
プ関数を条件部にもつ２ルールで推論を行なう場合の手
順を示している。図２の各々のルールは ルール１ ＩＦ（ＥＣＯ汚れ度が大）ＡＮＤ（ＥＣＯ出口ガス温度
偏差大）ＴＨＥＮ（スートブロワ起動要求度大） ルール２ ＩＦ（ＥＣＯ汚れ度が小）ＡＮＤ（ＥＣＯ出口ガス温度
偏差小）ＴＨＥＮ（スートブロワ起動要求度小） というものである。

【００１６】”ＥＣＯ汚れ度が大”や”ＥＣＯ出口ガス
温度偏差大”等の各メンバシップ関数の形状は過去の運
転実績などを基に専門家が定めたものである。例えば”
ＥＣＯ汚れ度が大”のメンバシップ関数は汚れ度が０か
ら１．３までは汚れ度の度合いに比例してがＥＣＯ汚れ
度が大というグレードが増加し、１．３以上ではグレー
ドが１となることを示している。

【００１７】ここで汚れ度とはあとで示す（１）式で求
められる伝熱係数の清浄時とダスト付着時の比で、汚れ
度大ならダスト付着量が多い。また、ＥＣＯ出口ガス温
度偏差とは計算で予測されるＥＣＯ出口ガス温度から実
測値を引いた値である。ＥＣＯ部で熱交換が良好に行な
われていれば、伝熱管外部のガス側から伝熱管内を流れ
る蒸気または水などへの熱供給量が多くなり、結果とし
てＥＣＯ出口ガス温度の実測値は計算値より低くなるの
で、偏差は負となる。

【００１８】 Ｈ＝Ｑ／（Ｓ×△Ｔ） …（１） Ｈ： 伝熱係数 Ｑ： 交換熱量 △Ｔ： 対数平均温度差 Ｓ： 伝熱面積 入力として汚れ度、ＥＣＯ出口ガス温度偏差を与えたと
きに出力のスートブロワ起動要求度（以下Ｙと略す）を
求める。

【００１９】まず、ルール１の２つの条件に汚れ度（本
実施例では１．２）、ＥＣＯ出口ガス温度偏差（本実施
例では−８）を入力し、各々のメンバシップ関数との交
点の縦軸座標を求める。メンバシップ関数は縦軸に対し
ては０〜１の値をとり、値が大きほど、そのメンバシッ
プ関数のグレードが高いことになる。２条件のグレード
の小さい方を選択する。これはスートブロワ起動をでき
るだけ抑制する考えに基づいた例である。

【００２０】つぎに選択したグレードで結論部のメンバ
シップ関数をカットする。なお、別法として結論部のメ
ンバシップ関数にグレードを乗じて全体に形状を小さく
する方法もある。ルール２についても同様の操作を施
し、両者の結論部のメンバシップ関数の大きい方を選択
することによって合成する。

【００２１】すなわち、

【００２２】

【外１】

【００２３】の６角形を得る。こうして求めた結論部の
メンバシップ関数の重心点Ｙを求める。これが推論結果
となる。本実施例では０．６３となる。推論結果である
ＹはＹの最小値から最大値までの値のどれかとなるが、
スートブロワでは起動するか否かを判断すればよいの
で、Ｙの最小値を０、最大値を１とし、Ｙが０．５より
大きければ起動することにすればよい。従って図２の条
件ではＥＣＯ部のスートブロワは起動させる。 （ｉｉ）スートブロワ効果評価機構 つぎに、実運転データからルールによる推論を用いて教
師信号を取り出すスートブロワ効果評価機構３を説明す
る。ファジィ推論によってスートブロワを起動すると、
スートブローが適切であればボイラ内面に付着したダス
トが除去され、燃焼ガス側から伝熱管内部の水または蒸
気への伝熱が良好になる。従って、現象としては、各部
ガス温度の低下、水、蒸気温度の上昇、タービンへ供給
する蒸気の温度を一定に保つために過熱器や再熱器出口
蒸気に加えているスプレ水の増量といった計測値の変
化、これらの計測値から（１）式の計算によって求めら
れる伝熱係数の増加などの現象が現れるはずである。

【００２４】従って、スートブロワ起動前後のこれらの
計測値または計算で求めた伝熱係数を評価すれば、スー
トブロワの起動が効果があったかどうか判定できる。ス
ートブロワはボイラの各部に分散配置されているので各
部分毎の評価ルールを作成し、スートブロワ起動前後の
ボイラ状態を比較して評価すれば有効性が評価できる。
そしてスートブロワ起動前の運転データを教師信号とし
メンバシップ関数の最適化を実行する。教師信号にはス
ートブロワ起動が有効、無効のデータ両方を使用する。

【００２５】評価ルールの例としてエコノマイザ部の評
価ルールを以下に示す。 ＩＦ（スートブロワ起動後エコノマイザの伝熱係数が１
０％以上上昇すれば）ＴＨＥＮ（スートブロワは有効） ＩＦ（スートブロワ起動後エコノマイザの圧力損失が２
０mmaq以上低下すれば）ＴＨＥＮ（スートブロワは有
効） ＩＦ（スートブロワ起動後エコノマイザの出口給水温度
が１０度以上上昇すれば）ＴＨＥＮ（スートブロワは有
効） ＩＦ（スートブロワ起動後エコノマイザの出口ガス温度
が２０度以上低下すれば）ＴＨＥＮ（スートブロワは有
効） 評価ルールはルールベースで用いてもよいし、前述した
ようなメンバシップ関数で表現しファジィ推論を実行し
てもよい。

【００２６】図５で教師信号の取り出し手順を説明す
る。スートブロワ起動前の運転データを取り込んでお
く。つぎにスートブロワ起動後の運転データを取り込
み、例示したスートブロワ起動評価ルールを用いて当該
スートブロワの起動が効果があったかどうかを判定す
る。効果の有無が教師データＹｔに、起動前の運転デー
タがＸに相当するのでこれを、教師データデータベース
に保存する。 （ｉｉｉ）メンバシップ関数最適化機構 つぎに、教師信号によるメンバシップ関数最適化機構４
の処理手順を説明する。

【００２７】ファジィ推論手順はハードウェア、ソフト
ウェアによってすでに実現されており、もしメンバシッ
プ関数が適切に定義されていれば正しい推論結果を得る
ことができる。しかし、メンバシップ関数パラメータの
決定は経験的に行なわれているのが現状である。そこ
で、メンバシップ関数のパラメータを最適化することが
必要になる。ここでパラメータとはメンバシップ関数の
形状を規定する関数の係数である。例えば図３のメンバ
シップ関数１４は ｙ＝（１／ａ）ｘ （ｘ＜ａ） ｙ＝１ （ｘ≧ａ） で表現されている。同様にメンバシップ関数１５は ｙ＝（１／ｂ）ｘ （ｘ＜ｂ） ｙ＝１ （ｂ≦ｘ≦ｃ） ｙ＝−（ｘ−ｄ）／（ｄ−ｃ）（ｄ＜ｘ） となる。これらの式でａ、ｂ、ｃ、ｄ等の値を最適化す
れば正しい推論結果が得られることになる。

【００２８】一般的にはメンバシップ関数は ｙ＝ｆ（ｘ；ａ、ｂ、ｃ、ｄ、．．） …（２） の形で表現できる。ここで ｘ＝入力 ｙ＝出力 ａ、ｂ、ｃ、ｄ、．．＝メンバシップ関数の形状を決め
るパラメータ メンバシップ関数は線形関数を組み合わせたものであ
る。ここでは簡単のため適当な線形区間をとってメンバ
シップ関数パラメータを最適化する手順を説明する。

【００２９】メンバシップ関数が ｙ＝ａｘ …（３） で表されるとすると、パラメータの最適化とはａの値を
入力ｘのときの推論結果Ｙと、このときの正解値である
教師信号Ｙｔを用いて変更していくことである。ａの変
更量を△ａとし、出力の誤差をＥとすると Ｅ＝（Ｙ−Ｙｔ）² …（４） が最小になるようにパラメータａの値を決定すればよ
い。これは最急降下法等の数学的手法をソフトウェアま
たはハードウェアで記述することにより実現できる。そ
の手順の概要は以下の通りである。

【００３０】パラメータａの修正量△ａは △ａ ∝ ∂Ｅ／∂ａ ＝ （∂Ｅ／∂Ｙ）・（∂Ｙ／∂ａ） ∝ （Ｙ−Ｙｔ）・∂Ｙ／∂ａ …（５） となる。

【００３１】 ａ_N+1 ＝ａ_N −△ａ …（６） とおき（５）、（６）式を種々のＸ、Ｙについて繰り返
し適用したとき、Ｙ−Ｙｔ→０となるときのａが最適化
されたパラメータとなる。係数を変更するときは図２に
示すように推論過程で実際に有効に働いたルールおよび
パラメータは定まっている。すわなち図２の例では、ル
ールとして有効に働いたのは第１のルールの１番目の条
件、第２のルールの２番目の条件である。そこで、出力
方向から順次関連するパラメータのみを変更して行なえ
ばよい。

【００３２】パラメータの最適化手順を図４にフローシ
ートで説明する。Ｎ組の教師データ（Ｘ、Ｙｔ）を用意
する。Ｎ組のｎ番目のデータでファジィ推論をする。全
パラメータＫ個のうち関係するもの全ての偏微分を求め
る。ｎ番目のデータの教師信号Ｙｔ、推論結果Ｙとパラ
メータの偏微分から新しいパラメータを得る。推論結果
と教師信号が収束条件ε以下になったら終了する。そう
でないときは次の教師データの組を使って同一の操作を
する。全教師データを全て使ったら、最初の教師データ
に戻って同じ操作を繰り返す。

【００３３】つぎに１回の学習過程をＥＣＯ出口スート
ブロワの起動ルールを用いて説明する。スートブロワ効
果評価機構３で運転データを収集し評価した結果、スー
トブロワ後のＥＣＯの伝熱係数が１０％以上増加したと
する。この場合当該スートブロワはダスト除去に有効で
あったことになる。

【００３４】このとき、スートブロワ起動前には、ルー
ル１の２つの条件が各々、汚れ度は１．２、ＥＣＯ出口
ガス温度偏差−８と計測されていたとする。これから得
られるメンバシップ関数の重心点Ｙは図２によって０．
６３となる。ところで、この条件でのスートブロワは有
効であったのでＹ＝０．６３という値より高い評価を与
えることが望ましい。具体的にどのような評価値を与え
るのがよいかは種々の方策がある。例えば、伝熱係数の
増加度合いに応じて、５％増加なら０．６、１０％増加
なら０．７、１５％増加なら０．８というように、スー
トブロワ効果評価機構３での評価値に応動する値とする
方法や、効果があったときは０．７５、効果がなかった
ときは０．２５のような固定値を与える方法などであ
る。

【００３５】ここでは、効果があったときの固定値０．
７５を与える方法で以下説明する。図２でルールを構成
するメンバシップ関数から起動要求度を求めると０．６
３であるが、最適化によって、これを０．７５にすれば
よいわけである。図６で最適化手順を示す。最適化結果
として起動要求度を０．７５にするためには推論結果の
面積の重心点を右側に移動させればよい。重心点は結論
部の各要素の集合体である。そこで、区間を仮に３等分
し、各々の区間の代表値について最適化をさせてもよい
ことになる。区間の中心点の高さは各々重心要素１（２
０）、重心要素２（２１）、重心要素３（２２）とな
る。

【００３６】重心要素１（２０）の高さはルール２の結
論部が条件部のＥＣＯ出口ガス温度が大きいというメン
バシップ関数によってカットされたことによって求まっ
たものである。この高さはカット２（２４）である。従
って当該メンバシップ関数のメンバシップ関数を構成す
る２本の直線の内の構成線Ｂ（２７）を構成線Ｂ′（２
８）のように移動させれば重心点を左に移動できる。ど
の程度移動させるかは教師信号０．７５と推論結果０．
６３の差分に適当な係数に比例したものとすればよい。

【００３７】つぎに重心要素２（２１）について検討す
る。この高さはルール１の結論部が条件部のＥＣＯ汚れ
度が大きいというメンバシップ関数によってカットされ
たことによって求まったものである。この高さはカット
１（２５）である。従って当該メンバシップ関数のメン
バシップ関数を構成する２本の直線の内の構成線Ａ（２
５）を構成線Ａ′（２６）のように移動させれば重心点
を右に移動でき教師信号に近づけることができる。移動
量は構成線Ｂと同様に求める。重心要素３（２２）につ
いても同様の操作を実行する。

【００３８】なお、結論部が条件部でカットされなかっ
たときは当該結論部の構成線を移動させればよい。この
ような操作をスートブロワ効果評価機構（３）で収集し
評価した複数の運転データに対して、図４を用いて説明
した手順によって、教師信号と推論結果の誤差が収束す
るまで繰り返し実行すれば、適切なメンバシップ関数の
形状が得られる。

【００３９】

【発明の効果】本発明によれば、ボイラ運転後に燃料の
性状などが変わり運転状態が変化しても、それに合わせ
てスートブロワを最適に運転できることになり、スート
ブロワの噴霧媒体として用いる蒸気や圧縮空気を低減す
ることができる。また、運転開始時に推論ルールが最適
化されていなくても、運転中に運転データを用いて最適
化していくことが可能である。

【００４０】また、本発明における評価方法はスートブ
ロワ装置以外にも燃焼制御装置、ボイラ起動装置等に適
用可能である。

【図面の簡単な説明】

【図１】図１は、本発明になる装置の全体構成図であ
る。

【図２】図２は、ファジィ推論部の手順の説明図であ
る。

【図３】図３は、メンバシップ関数の形状説明図であ
る。

【図４】図４は、メンバシップ関数の最適化手順を示す
フロー図である。

【図５】図５は、教師信号取り込み手順を示すフロー図
である。

【図６】図６は、ＥＣＯ部スートブロワメンバシップ関
数最適化手順説明図である。

【符号の説明】

１…スートブロワ制御装置、２…ファジィ推論機構、３
…スートブロワ効果評価機構、４…メンバシップ関数最
適化機構、５…教師データデータベース、６…運転デー
タ、７…スートブロワ起動指令、８…教師データ、９…
教師データ、１０…メンバシップ関数、１１…最適パラ
メータ、１２…ボイラ、１３…スートブロワ。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.⁷，ＤＢ名) F23J 3/00 101 F28G 1/16 F23G 5/50 F23N 5/00

Claims (2)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 ボイラ伝熱部に設けられたスートブロワ
   を、伝熱部の管内流体温度、ガス温度、ガス通過圧力損
   失、熱伝達状況のいずれかを検知してそれに基づき作動
   させるスートブロワの制御方法において、伝達部の運転
   データをファジィ推論機構に取り込み、あらかじめ作成
   したメンバシップ関数を用いて推論し、スートブロワを
   作動すべきであると判定したときはスートブロワを作動
   させ、スートブロワ作動前後の運転データをスートブロ
   ワ効果評価機構に入力して、あらかじめ設定した評価ル
   ールによって評価し、この評価結果と運転データを教師
   データとし、この教師データをメンバシップ関数最適化
   機構に入力して前記メンバシップ関数のパラメータの最
   適化を行ない、この最適パラメータを使って前記ファジ
   ィ推論機構のメンバシップ関数の最適化を行ない、最適
   化されたメンバシップ関数を使って次回の制御を行なう
   ことを特徴とするスートブロワ制御方法。
2. 【請求項２】 ボイラ内伝熱部に設けられたスートブロ
   ワを該伝熱部の運転データに基づいて作動させるスート
   ブロワの制御装置において、上記運転データを用いてフ
   ァジィ推論によりスートブロワを作動させるべきか否か
   を判定するファジィ推論機構と、スートブロワ作動前後
   の運転データと、あらかじめ設定された評価ルールに基
   づきスートブロワ作動の効果を評価するスートブロワ効
   果評価機構と、該評価機構の評価結果と運転データを使
   って前記ファジィ推論機構のメンバシップ関数の最適化
   を行なうメンバシップ関数最適化機構とを備えたことを
   特徴とするスートブロワ制御装置。