JP3362231B2 - 計装システム - Google Patents
計装システムInfo
- Publication number
- JP3362231B2 JP3362231B2 JP29445492A JP29445492A JP3362231B2 JP 3362231 B2 JP3362231 B2 JP 3362231B2 JP 29445492 A JP29445492 A JP 29445492A JP 29445492 A JP29445492 A JP 29445492A JP 3362231 B2 JP3362231 B2 JP 3362231B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- rotary kiln
- output
- instrumentation system
- neural network
- firing state
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Landscapes
- Curing Cements, Concrete, And Artificial Stone (AREA)
- Muffle Furnaces And Rotary Kilns (AREA)
- Feedback Control In General (AREA)
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、計装システムに関す
るもので、特に、ロータリキルン内の焼成状態を自動的
に判別する計装システムに関するものである。
るもので、特に、ロータリキルン内の焼成状態を自動的
に判別する計装システムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】ロータリキルンでセメント原料を焼成す
る場合には、バーナのフレームの長さやコーチングの脱
着状態等がセメント製品の品質に大きな影響を与える。
そのため、バーナに供給する空気や油の量を制御して正
常な焼成状態を維持しなければならない。ところが、ロ
−タリキルンは煉瓦で内張りされた鉄製円筒体なので、
該キルン内の焼成状態を外側から目視することはできな
い。
る場合には、バーナのフレームの長さやコーチングの脱
着状態等がセメント製品の品質に大きな影響を与える。
そのため、バーナに供給する空気や油の量を制御して正
常な焼成状態を維持しなければならない。ところが、ロ
−タリキルンは煉瓦で内張りされた鉄製円筒体なので、
該キルン内の焼成状態を外側から目視することはできな
い。
【０００３】そこで、従来、この焼成状態は、ロ−タリ
キルンに設け焼点温度計や落口温度計の計測値、又は、
ロータリキルンの駆動力の計測値、に基づいてそれぞれ
判断されている。
キルンに設け焼点温度計や落口温度計の計測値、又は、
ロータリキルンの駆動力の計測値、に基づいてそれぞれ
判断されている。
【０００４】しかし、いずれの方法も一点計測であり、
ロータリキルンの運転にとって重要なロータリキルンの
長手方向の焼成状態の類型（フレームパターン）を識別
することが不可能であるので、焼成状態の正確な判断は
困難である。
ロータリキルンの運転にとって重要なロータリキルンの
長手方向の焼成状態の類型（フレームパターン）を識別
することが不可能であるので、焼成状態の正確な判断は
困難である。
【０００５】そこで、この問題を解決するため、ロータ
リキルンの長手方向に沿った温度センサの計測値により
温度パターンを求めるとともに、この温度パターンに基
いてベテランオペレータがフレームパターンの判断をし
ている。
リキルンの長手方向に沿った温度センサの計測値により
温度パターンを求めるとともに、この温度パターンに基
いてベテランオペレータがフレームパターンの判断をし
ている。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】しかし、従来例の焼成
状態の判断方法ではベテランオペレータのパターン認識
能力に依存しているので、スキルのない人間にはフレー
ムパターンの良し悪し等の正確な判別は不可能である。
状態の判断方法ではベテランオペレータのパターン認識
能力に依存しているので、スキルのない人間にはフレー
ムパターンの良し悪し等の正確な判別は不可能である。
【０００７】この発明は、上記事情に鑑み、温度センサ
の計測値からベテランオペレータのパターン認識に匹敵
する判別を自動的に行える様にすることを目的とする。
の計測値からベテランオペレータのパターン認識に匹敵
する判別を自動的に行える様にすることを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】この発明は、ロータリキ
ルンの鉄皮温度を長手方向に沿って複数箇所計測し、そ
の計測値をニューラルネットワークの入力層に入力し、
その出力層の出力によりロータリキルン内の焼成状態を
判別する計装システムであって、該ニューラルネットワ
ークが、ロータリキルン内の焼成状態の特徴的な類型に
関し、各類型の典型的な温度パターンを入力層に入力
し、同時にその類型を示す識別信号を教師信号として、
繰り返し学習を行うこと、により前記目的を達成しよう
とするものである。
ルンの鉄皮温度を長手方向に沿って複数箇所計測し、そ
の計測値をニューラルネットワークの入力層に入力し、
その出力層の出力によりロータリキルン内の焼成状態を
判別する計装システムであって、該ニューラルネットワ
ークが、ロータリキルン内の焼成状態の特徴的な類型に
関し、各類型の典型的な温度パターンを入力層に入力
し、同時にその類型を示す識別信号を教師信号として、
繰り返し学習を行うこと、により前記目的を達成しよう
とするものである。
【０００９】
【作用】温度センサのリアルタイムの計測値が、ニュー
ラルネットワークの入力層に入力され、温度パターンが
形成されると、ニューラルネットワークは、この温度パ
ターンに基いてベテランオペレータの如く焼成状態の類
型を判断し、その判断を出力層から出力する。
ラルネットワークの入力層に入力され、温度パターンが
形成されると、ニューラルネットワークは、この温度パ
ターンに基いてベテランオペレータの如く焼成状態の類
型を判断し、その判断を出力層から出力する。
【００１０】
【実施例】この発明の実施例を添付図面により説明す
る。セメントロータリキルン１は、筒状鉄皮２の内面
に、耐火断熱煉瓦３を張設した回転焼成窯であり、例え
ば、直径５ｍ、長さ９０ｍに形成されている。この鉄皮
２の長さ方向に沿って所定間隔、例えば、２ｍ間隔で温
度測定４できるようにスキャン型の温度センサ５が配設
されている。この温度センサ５は、ニューロコンピュー
タ６接続されている。
る。セメントロータリキルン１は、筒状鉄皮２の内面
に、耐火断熱煉瓦３を張設した回転焼成窯であり、例え
ば、直径５ｍ、長さ９０ｍに形成されている。この鉄皮
２の長さ方向に沿って所定間隔、例えば、２ｍ間隔で温
度測定４できるようにスキャン型の温度センサ５が配設
されている。この温度センサ５は、ニューロコンピュー
タ６接続されている。
【００１１】ニューロコンピュータ６には、ニューラル
ネットワーク７とディスプレイ装置８とが設けられてい
る。ニューラルネットワ−ク７は、前記各温度センサ４
の出力情報を入力するニューロンＮ１からなる入力層１
０と、前記焼成状態の認識結果を出力値として出力する
ニューロンＮ３からなる出力層１２と、前記入力層１０
と出力層１２との間に接続され複数のニューロンＮ２か
らなる中間層１１とからなる。このネットワーク７は、
ロータリーキルン１内の焼成状態の特徴的な類型とそれ
に対応する典型的な複数の温度パターンとが学習記憶さ
れており、学習したデータについてだけでなく、未知の
入力値に対しても学習したデータに基ずいた出力値の予
測が可能となる。従って、ベテランオペレータと同等の
レベルで焼成状態を判別できる様になる。
ネットワーク７とディスプレイ装置８とが設けられてい
る。ニューラルネットワ−ク７は、前記各温度センサ４
の出力情報を入力するニューロンＮ１からなる入力層１
０と、前記焼成状態の認識結果を出力値として出力する
ニューロンＮ３からなる出力層１２と、前記入力層１０
と出力層１２との間に接続され複数のニューロンＮ２か
らなる中間層１１とからなる。このネットワーク７は、
ロータリーキルン１内の焼成状態の特徴的な類型とそれ
に対応する典型的な複数の温度パターンとが学習記憶さ
れており、学習したデータについてだけでなく、未知の
入力値に対しても学習したデータに基ずいた出力値の予
測が可能となる。従って、ベテランオペレータと同等の
レベルで焼成状態を判別できる様になる。
【００１２】次に、本実施例の作動について説明する。
ベテランオペレータが、ロータリキルン１の焼成状態の
特徴的な幾つかの類型を抽出する。この類型はフレーム
の長さやコーチング状態等の事項を基準にして決定され
る。そして、予めキルン運転中に生じた温度パターンを
プリントアウトし、ベテランオペレータが前記類型に対
応する典型的な温度パターンを数列ずつ用意し、繰り返
し学習を行なわせる。
ベテランオペレータが、ロータリキルン１の焼成状態の
特徴的な幾つかの類型を抽出する。この類型はフレーム
の長さやコーチング状態等の事項を基準にして決定され
る。そして、予めキルン運転中に生じた温度パターンを
プリントアウトし、ベテランオペレータが前記類型に対
応する典型的な温度パターンを数列ずつ用意し、繰り返
し学習を行なわせる。
【００１３】更に具体的に述べると、幾つかの類型とし
て５つの類型を選び、この５つの焼成状態の類型に対
し、各類型に属する典型的な温度データＤに基づく温度
パターンＰを入力層１２に入力する。この温度パターン
Ｐは、例えば、フレームＦの長さやコーチングの着脱等
が標準状態である時には、図４に示す様な温度パターン
Ｐとなる。
て５つの類型を選び、この５つの焼成状態の類型に対
し、各類型に属する典型的な温度データＤに基づく温度
パターンＰを入力層１２に入力する。この温度パターン
Ｐは、例えば、フレームＦの長さやコーチングの着脱等
が標準状態である時には、図４に示す様な温度パターン
Ｐとなる。
【００１４】これと同時に温度パターンＰに対応する焼
成状態の類型をベテランオペレータが自己の知識と経験
に基き判別する。判別された類型に対応する識別信号を
教師信号Ｔとして、ニューラルネットワーク７の出力層
１２に与え、繰り返し学習を行わせて学習を完了させ
る。これにより学習したデータについてだけでなく、未
知の入力値に対しても学習したデータに基ずいた出力値
の予測が可能となる。
成状態の類型をベテランオペレータが自己の知識と経験
に基き判別する。判別された類型に対応する識別信号を
教師信号Ｔとして、ニューラルネットワーク７の出力層
１２に与え、繰り返し学習を行わせて学習を完了させ
る。これにより学習したデータについてだけでなく、未
知の入力値に対しても学習したデータに基ずいた出力値
の予測が可能となる。
【００１５】学習完了後のニューラルネットワーク７の
入力層１０にロータリキルン１の鉄皮温度データＳをリ
アルタイムに入力すると、ニューラルネットワーク７は
温度パターンＰから現在の焼成状態の類型を判別すると
ともにその判別信号を出力層１２からディスプレイ装置
８に出力する。そうすると、ディスプレイ装置８に現在
の焼成状態が、フレームの長さ７０％良好、３０ｍの位
置に３０％のコーチング等の如く数値で表示される。
入力層１０にロータリキルン１の鉄皮温度データＳをリ
アルタイムに入力すると、ニューラルネットワーク７は
温度パターンＰから現在の焼成状態の類型を判別すると
ともにその判別信号を出力層１２からディスプレイ装置
８に出力する。そうすると、ディスプレイ装置８に現在
の焼成状態が、フレームの長さ７０％良好、３０ｍの位
置に３０％のコーチング等の如く数値で表示される。
【００１６】
【発明の効果】この発明は上記の様に構成したので、ロ
ータリキルン内の焼成状態を自動的に、しかもベテラン
オペレータと同等の正確さで判断することができる。
ータリキルン内の焼成状態を自動的に、しかもベテラン
オペレータと同等の正確さで判断することができる。
【図１】本発明の実施例を示す斜視図である。
【図２】ニューラルネットワークの学習時の状態を示す
図である。
図である。
【図３】ニューラルネットワークの計測時の状態を示す
図である。
図である。
【図４】温度パターンを示す図である。
１ ロータリキルン
２ 鉄皮
５ 温度センサ
６ ニューロコンピュータ
７ ニューラルネットワーク
フロントページの続き
(58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名)
F27B 7/42
C04B 7/44
G05B 13/02
Claims (4)
- 【請求項１】ロータリキルンの鉄皮温度を計測する温度
センサと、該キルン内の焼成状態を認識する判別手段
と、を備えた計装システムであって、該判別手段が前記
温度センサの出力情報の組を入力とし、ニューラルネッ
トワ−クによりロータリキルンの焼成状態を認識するこ
とを特徴とする計装システム。 - 【請求項２】ニューラルネットワ−クが、前記温度セン
サの出力情報を入力するニューロンからなる入力層と、
前記焼成状態の認識結果を出力値として出力するニュー
ロンからなる出力層と、前記入力層と出力層との間に接
続され複数のニューロンからなる中間層とからなること
を特徴とする計装システム。 - 【請求項３】ロータリキルンの鉄皮温度を長手方向に沿
って複数箇所計測し、その計測値をニューラルネットワ
ークの入力層に入力し、その出力層の出力によりロータ
リキルン内の焼成状態を判別する計装システムであっ
て、該ニューラルネットワークが、ロータリキルン内の
焼成状態の特徴的な類型に関し、各類型の典型的な温度
パターンを該入力層に入力し、同時にその類型を示す識
別信号を教師信号として、繰り返し学習が行われている
ことを特徴とする計装システム。 - 【請求項４】焼成状態の類型が、数値表示されることを
特徴とする請求項３記載の計装システム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP29445492A JP3362231B2 (ja) | 1992-11-02 | 1992-11-02 | 計装システム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP29445492A JP3362231B2 (ja) | 1992-11-02 | 1992-11-02 | 計装システム |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06147759A JPH06147759A (ja) | 1994-05-27 |
| JP3362231B2 true JP3362231B2 (ja) | 2003-01-07 |
Family
ID=17807994
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP29445492A Expired - Fee Related JP3362231B2 (ja) | 1992-11-02 | 1992-11-02 | 計装システム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3362231B2 (ja) |
-
1992
- 1992-11-02 JP JP29445492A patent/JP3362231B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH06147759A (ja) | 1994-05-27 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| EP0631108B1 (en) | Apparatus and method for evaluating shape of three-dimensional object | |
| CN108614032B (zh) | 一种基于改进神经网络的混凝土内部钢筋无损检测系统及控制方法 | |
| US4463437A (en) | Furnace burden thermographic method and apparatus | |
| USRE34559E (en) | Diagnostic method for analyzing and monitoring the process parameters in the operation of reciprocating equipment | |
| ATE86073T1 (de) | Vorrichtung und verfahren zum kneten von teig. | |
| CN110501972A (zh) | 热位移校正装置 | |
| JP3362231B2 (ja) | 計装システム | |
| JPH06142565A (ja) | 自動車の塗装条件管理装置 | |
| JP2512328B2 (ja) | 高炉パタ―ンデ―タの自動判定システム | |
| US3622140A (en) | Continuous heat treating line | |
| JP2607936B2 (ja) | コンクリート部材のひびわれ計測方法 | |
| KR101858860B1 (ko) | 고로 노열 제어 장치 | |
| JPS63290686A (ja) | ア−ク溶接管理装置 | |
| JP2506485B2 (ja) | 高炉装入物分布制御方法 | |
| JPH07271983A (ja) | バーナ燃焼フレームの形状認識システム | |
| JPS5924311A (ja) | プログラムタイマ− | |
| JPH01287419A (ja) | プロセス監視装置 | |
| JP2506486B2 (ja) | 高炉装入物分布制御方法 | |
| JP2709092B2 (ja) | スペクトラム三次元表示方法 | |
| JP2709063B2 (ja) | 火炉状態表示装置 | |
| JPH03118430A (ja) | サーモグラフィ装置の表示方法 | |
| JPS59221583A (ja) | 竪型炉の炉内状況監視法 | |
| JPH0445208A (ja) | 高炉装入物分布制御方法 | |
| JPH0895648A (ja) | 温度制御方法および装置 | |
| JPS59185739A (ja) | 焼結燃焼前線グレ−ト到達位置検出方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |