JPH03194314A - 燃焼状態診断方法 - Google Patents
燃焼状態診断方法Info
- Publication number
- JPH03194314A JPH03194314A JP1332828A JP33282889A JPH03194314A JP H03194314 A JPH03194314 A JP H03194314A JP 1332828 A JP1332828 A JP 1332828A JP 33282889 A JP33282889 A JP 33282889A JP H03194314 A JPH03194314 A JP H03194314A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- exhaust gas
- knowledge base
- gas sampling
- combustion state
- sampling results
- 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.)
- Pending
Links
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 title claims abstract description 8
- 238000002485 combustion reaction Methods 0.000 title claims description 28
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 18
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims abstract description 59
- 230000001364 causal effect Effects 0.000 claims abstract description 4
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims description 21
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 6
- 239000002912 waste gas Substances 0.000 abstract 4
- 238000010276 construction Methods 0.000 abstract 1
- 239000007789 gas Substances 0.000 description 30
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 6
- 239000000446 fuel Substances 0.000 description 5
- 239000007921 spray Substances 0.000 description 2
- NAWXUBYGYWOOIX-SFHVURJKSA-N (2s)-2-[[4-[2-(2,4-diaminoquinazolin-6-yl)ethyl]benzoyl]amino]-4-methylidenepentanedioic acid Chemical compound C1=CC2=NC(N)=NC(N)=C2C=C1CCC1=CC=C(C(=O)N[C@@H](CC(=C)C(O)=O)C(O)=O)C=C1 NAWXUBYGYWOOIX-SFHVURJKSA-N 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 239000002737 fuel gas Substances 0.000 description 1
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F23—COMBUSTION APPARATUS; COMBUSTION PROCESSES
- F23N—REGULATING OR CONTROLLING COMBUSTION
- F23N5/00—Systems for controlling combustion
- F23N5/003—Systems for controlling combustion using detectors sensitive to combustion gas properties
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F23—COMBUSTION APPARATUS; COMBUSTION PROCESSES
- F23N—REGULATING OR CONTROLLING COMBUSTION
- F23N2223/00—Signal processing; Details thereof
- F23N2223/06—Sampling
-
- F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
- F23—COMBUSTION APPARATUS; COMBUSTION PROCESSES
- F23N—REGULATING OR CONTROLLING COMBUSTION
- F23N2223/00—Signal processing; Details thereof
- F23N2223/52—Fuzzy logic
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Combustion & Propulsion (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Sampling And Sample Adjustment (AREA)
- Regulation And Control Of Combustion (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
[産業上の利用分野コ
本発明は、ボイラ等の燃焼状態の診断方法に係り、特に
試運転で得られた知識の重複性及び完全性を判定し、試
運転の再実施の要否を判断するのに好適な燃焼状態の診
断方法に関するものである。 [従来の技術] 従来、大容量ボイラの運転に当たっては、高信頼性及び
高効率運転が強く求められており、これに対応した対策
が要望されている。この為には各バーナの燃焼状態を個
々に推定する方法が必要であり、排ガス流路が層状とな
らないボイラーに対しては熟練した運転者の知識に相当
したものを有効利用する必要がある。 そこで、排ガスの性状とバーナの燃焼状態との因果関係
を試運転等により採集し、熟練した運転者の知識に相当
する知識ベースとして利用することが提案されている(
特開昭62−87725号公報等)。 [発明が解決しようとする課題] この場合、排ガスの性状とバーナの燃焼状態との因果関
係を試運転により採集し、熟練した運転者の知識に相当
する知識ベースとして利用する場合、この知識ベースが
妥当なものか否かを判定する基準が、その知識が有効利
用されるか否かに大きく影響してくる。しかし、従来の
ものは、この点の配慮がされておらず、試運転により採
集した知識が有効利用されていなかった。 そこで、本発明の目的は、上記欠点を解決し、高信頼性
で高効率運転を可能とする燃焼状態診断方法を提供する
ことである。 [課題を解決するための手段] 本発明は、排ガスの性状を検知分析し、この分析結果を
用いて各バーナの状態を推定し、この推定結果に基づい
てバーナの燃焼状態が適正か否かをを判断する燃焼状態
診断方法において、予め試験運転で得られている排ガス
サンプリング結果と各バーナ状態との間の因果関係から
構成されるファジー推論用の知識ベースに対し、排ガス
サンプリング結果の知識の重複性及び完全性を判定する
ことによって、試運転で排ガスサンプリングを再実施す
るか否かを判定することを特徴とする燃焼状態診断方法
である。 [作用] 試運転において、煙道内断面等の燃焼領域近傍にに排ガ
スを採取するサンプリングプルーブを設置し、サンプリ
ングプルーブからの排ガスを分析装置に導き、02.G
o、NoX等の排ガス種を分析し、排ガスサンプリング
結果とする。同時に、各バーナー等の燃焼状態(磨耗、
詰まり、供給02t、油量、燃焼圧力と噴霧蒸気圧力と
の差圧等)を記録する。蒸気排ガスサンプリング結果と
各燃焼状態との対応付けをし、知識ベーストする。この
知識ベースのうち排ガスサンプリング結果が知識として
重複するか否か、又、完全か否かを判定し、重複がある
、又は、完全でないと判定した場合は試運転を再び実施
するようにする。 [実施例] 以下、本発明の実施例を図面を参照して説明する。 第11図は本発明を適用し得るボイラ装置の概略図、第
2図は本発明の実施例における知識ベース妥当性判定器
と知識ベースとのインターフェースを示すブロック図、
第3図は実施例に係るフローチャート、第4図は実施例
に係るデータ処理装置内の処理のフローチャート図であ
る。 第1図において、燃料配管1から供給された燃料は燃料
流量制御弁2により流量を制御され、各バーナ3に供給
される。風箱4からはダンパ5、燃焼用空気ファン6を
経て空気予熱器7により加熱された燃焼用の空気が供給
されて燃焼を行ない、火炉8内に火炎9を形成する。火
炉8からの高温の燃料ガスは過熱器10、節炭器11を
経て煙道12に至り、脱硝装置(図示せず。)などを経
て系外に排出される。この際、排ガスの一部はダンパ1
3、再循環ファン14を経て火炉8に供給され、低NO
x燃焼が実施される。 このようなボイラー装置において、煙道12の特定の位
置に、その位置での煙道断面内の各箇所の排ガスを吸収
できるように、サンプリングプルーブ(図示せず。)を
設置する。このサンプリングプルーブからの排ガスを分
析装置に導いて、02、Co、NoX等を自動分析し、
一方でこのときの各バーナの状trB(磨耗、詰まり、
供給02量、油量及び燃料圧力と噴霧蒸気圧との差圧#
)を定量化し状態量として記録する。 本実施例は、この排ガスサンプリング結果と各バーナ状
態量との対応を知識ベースとするに当たり、排ガスサン
プリング結果が知識として重複するか否か又完全か否か
を判定し、もし重複がある場合若しくは完全でないと判
断される場合は、試運転を再び実施する必要があるか否
かを判断するものであり、以下の6ステツプから構成さ
れる。 (1)試運転におけるサンプリング結果(以下、試運転
サンプリング結果という。)の表現(2)変数(X)の
定義域の設定 (3)規格直交完全固有関数系の限定 (4)試運転サンプリング結果の有限次元ベクトルとし
ての表現 (5)試運転サンプリング結果の独立性判定(6)試運
転サンプリング結果の完全性判定以下、各ステップにつ
いて詳述する。 (1)試運転におけるサンプリング結果(以下、試運転
サンプリング結果という。)の表現試運転の実施回数を
L回とする。−船釣に、第。回目(α=1,2,3.・
・・、L)の排ガスサンプリング結果は下式のベクトル
関数で表現される。 ここで、 引数Xは、 サンプリングプルーブを示 す離散変数である。各μi (x)(1=1.2゜3、
・・・、s)は、排ガス種iの分析結果であり、その値
が0以上でかつ1以下(0≦μL(X)≦1)になるよ
うに規格化する。又、その離散点の間は、折れ線近似し
たメンバーシップ関数にする。 尚、Sは分散する排ガス種の総数である。 (2)変数(X)の定義域の設定 サンプリング結果を表現するメンバーシップ関数(式(
1))の引数となる変数Xを、その定義域が次の区間で
表現されるものに変換する。 I”p = [0,2π] ・・・(2) 即ち、変数Xの定義域が本来21以上でかつP2以下(
I”p = [Pl 、 P2コ)であった場合、Xを
次式で変換する。 2π ■争 (X PI ) ・・・(3) 2 i (3)規格直交完全固有関数系の限定 定義域集合rrの上で定義される任意の関数の展開の基
底関数として次の三角関数を採用する。 λ0 (x) =17 2π ・・・(4) λnc(x) = OS X ・・・(5) λn5(x) = 1n X ・・・(6) 但し、n=1,2,3.・・・ ・・・(
7)次に、この無限この固有関数系から有限個を選びだ
し、定義域rP上の関数を近似的に展開できるようにす
る。この試運転のオペレーターは正の小さな実数値ΔX
(0〈Δx < 2π)を設定し、区間FP (式(2
))の変数を特定する精度として採用するものとする。 上記式(1)の場合には、離散変数引数の中の最小相対
間隔をΔXとすれば良い。即ち、オペレーターは、固有
関数を次の(2に+1)個に限定する。 λ。(X)、λ、。(X)、・・・ λKe (x)
λ1−(x) t・・・ λえ、(X)
・・・(8)ここで、自然数には、次式で定義される
。 K=[2π/ΔX1 ・・・(9) 但し、ここで、
試運転で得られた知識の重複性及び完全性を判定し、試
運転の再実施の要否を判断するのに好適な燃焼状態の診
断方法に関するものである。 [従来の技術] 従来、大容量ボイラの運転に当たっては、高信頼性及び
高効率運転が強く求められており、これに対応した対策
が要望されている。この為には各バーナの燃焼状態を個
々に推定する方法が必要であり、排ガス流路が層状とな
らないボイラーに対しては熟練した運転者の知識に相当
したものを有効利用する必要がある。 そこで、排ガスの性状とバーナの燃焼状態との因果関係
を試運転等により採集し、熟練した運転者の知識に相当
する知識ベースとして利用することが提案されている(
特開昭62−87725号公報等)。 [発明が解決しようとする課題] この場合、排ガスの性状とバーナの燃焼状態との因果関
係を試運転により採集し、熟練した運転者の知識に相当
する知識ベースとして利用する場合、この知識ベースが
妥当なものか否かを判定する基準が、その知識が有効利
用されるか否かに大きく影響してくる。しかし、従来の
ものは、この点の配慮がされておらず、試運転により採
集した知識が有効利用されていなかった。 そこで、本発明の目的は、上記欠点を解決し、高信頼性
で高効率運転を可能とする燃焼状態診断方法を提供する
ことである。 [課題を解決するための手段] 本発明は、排ガスの性状を検知分析し、この分析結果を
用いて各バーナの状態を推定し、この推定結果に基づい
てバーナの燃焼状態が適正か否かをを判断する燃焼状態
診断方法において、予め試験運転で得られている排ガス
サンプリング結果と各バーナ状態との間の因果関係から
構成されるファジー推論用の知識ベースに対し、排ガス
サンプリング結果の知識の重複性及び完全性を判定する
ことによって、試運転で排ガスサンプリングを再実施す
るか否かを判定することを特徴とする燃焼状態診断方法
である。 [作用] 試運転において、煙道内断面等の燃焼領域近傍にに排ガ
スを採取するサンプリングプルーブを設置し、サンプリ
ングプルーブからの排ガスを分析装置に導き、02.G
o、NoX等の排ガス種を分析し、排ガスサンプリング
結果とする。同時に、各バーナー等の燃焼状態(磨耗、
詰まり、供給02t、油量、燃焼圧力と噴霧蒸気圧力と
の差圧等)を記録する。蒸気排ガスサンプリング結果と
各燃焼状態との対応付けをし、知識ベーストする。この
知識ベースのうち排ガスサンプリング結果が知識として
重複するか否か、又、完全か否かを判定し、重複がある
、又は、完全でないと判定した場合は試運転を再び実施
するようにする。 [実施例] 以下、本発明の実施例を図面を参照して説明する。 第11図は本発明を適用し得るボイラ装置の概略図、第
2図は本発明の実施例における知識ベース妥当性判定器
と知識ベースとのインターフェースを示すブロック図、
第3図は実施例に係るフローチャート、第4図は実施例
に係るデータ処理装置内の処理のフローチャート図であ
る。 第1図において、燃料配管1から供給された燃料は燃料
流量制御弁2により流量を制御され、各バーナ3に供給
される。風箱4からはダンパ5、燃焼用空気ファン6を
経て空気予熱器7により加熱された燃焼用の空気が供給
されて燃焼を行ない、火炉8内に火炎9を形成する。火
炉8からの高温の燃料ガスは過熱器10、節炭器11を
経て煙道12に至り、脱硝装置(図示せず。)などを経
て系外に排出される。この際、排ガスの一部はダンパ1
3、再循環ファン14を経て火炉8に供給され、低NO
x燃焼が実施される。 このようなボイラー装置において、煙道12の特定の位
置に、その位置での煙道断面内の各箇所の排ガスを吸収
できるように、サンプリングプルーブ(図示せず。)を
設置する。このサンプリングプルーブからの排ガスを分
析装置に導いて、02、Co、NoX等を自動分析し、
一方でこのときの各バーナの状trB(磨耗、詰まり、
供給02量、油量及び燃料圧力と噴霧蒸気圧との差圧#
)を定量化し状態量として記録する。 本実施例は、この排ガスサンプリング結果と各バーナ状
態量との対応を知識ベースとするに当たり、排ガスサン
プリング結果が知識として重複するか否か又完全か否か
を判定し、もし重複がある場合若しくは完全でないと判
断される場合は、試運転を再び実施する必要があるか否
かを判断するものであり、以下の6ステツプから構成さ
れる。 (1)試運転におけるサンプリング結果(以下、試運転
サンプリング結果という。)の表現(2)変数(X)の
定義域の設定 (3)規格直交完全固有関数系の限定 (4)試運転サンプリング結果の有限次元ベクトルとし
ての表現 (5)試運転サンプリング結果の独立性判定(6)試運
転サンプリング結果の完全性判定以下、各ステップにつ
いて詳述する。 (1)試運転におけるサンプリング結果(以下、試運転
サンプリング結果という。)の表現試運転の実施回数を
L回とする。−船釣に、第。回目(α=1,2,3.・
・・、L)の排ガスサンプリング結果は下式のベクトル
関数で表現される。 ここで、 引数Xは、 サンプリングプルーブを示 す離散変数である。各μi (x)(1=1.2゜3、
・・・、s)は、排ガス種iの分析結果であり、その値
が0以上でかつ1以下(0≦μL(X)≦1)になるよ
うに規格化する。又、その離散点の間は、折れ線近似し
たメンバーシップ関数にする。 尚、Sは分散する排ガス種の総数である。 (2)変数(X)の定義域の設定 サンプリング結果を表現するメンバーシップ関数(式(
1))の引数となる変数Xを、その定義域が次の区間で
表現されるものに変換する。 I”p = [0,2π] ・・・(2) 即ち、変数Xの定義域が本来21以上でかつP2以下(
I”p = [Pl 、 P2コ)であった場合、Xを
次式で変換する。 2π ■争 (X PI ) ・・・(3) 2 i (3)規格直交完全固有関数系の限定 定義域集合rrの上で定義される任意の関数の展開の基
底関数として次の三角関数を採用する。 λ0 (x) =17 2π ・・・(4) λnc(x) = OS X ・・・(5) λn5(x) = 1n X ・・・(6) 但し、n=1,2,3.・・・ ・・・(
7)次に、この無限この固有関数系から有限個を選びだ
し、定義域rP上の関数を近似的に展開できるようにす
る。この試運転のオペレーターは正の小さな実数値ΔX
(0〈Δx < 2π)を設定し、区間FP (式(2
))の変数を特定する精度として採用するものとする。 上記式(1)の場合には、離散変数引数の中の最小相対
間隔をΔXとすれば良い。即ち、オペレーターは、固有
関数を次の(2に+1)個に限定する。 λ。(X)、λ、。(X)、・・・ λKe (x)
λ1−(x) t・・・ λえ、(X)
・・・(8)ここで、自然数には、次式で定義される
。 K=[2π/ΔX1 ・・・(9) 但し、ここで、
【Z】は、正の実数値Zの少数点以下を
切り上げた自然数であると定義する。 (4)試運転サンプリング結果の有限次元ベクトルとし
ての表現 試運転サンプリング結果は式(1)の””+、、i−,
(x)で表現されるが、その各成分を上記の限定された
固有関数系(8)を用いて次のように有次元ベクトル(
(2に+1)次元)として表現する。 ここで、 であり、これはメンバーシップ関数μL 帽(x )の
固有関数λ。(X)、λnc(x)及びλn5(x)
(1≦n≦K)でめ展開係数に他ならない。 (5)試運転サンプリング結果の独立性判定試運転サン
プリング結果は式(10)の(2に+1)次元ベクトル
で表現されたが、試運転はL回(α=1,2.・・・、
L)実施しているので、排ガス種の種類ごとに次の様に
してサンプリング結果の1次元独立性を判定するものと
する。即ち、排ガスf!iに対して1式(10)のベク
トルから次の(2に+1)行り列の行列を作る。 Ml 、i=[M ” ’ ・・・1M3″) ・・
・、M”コこの行列の階数を計算し、 それをri とする。 即ち。 rl=rankMLi (i=1,2゜ S) ・・・(14) とする。又、このr工の最小値をL*とする。即ち、 L’ =mi n (r、、r2、− r、)・・・
(15) とする。 ここで、L=L”の場合、どの排ガス種iに対しても下
記のL個ののベクトルは、全て互いに一次独立である。 Mi、・・・ 、 M′j’″l ・・・(16) 又、L’ <Lの場合には、上記(16)のL個のベク
トルの中からL”この−次独立ベクトルを選び出し、そ
れを M””! 、” 、M侭り よ エ ・・・(17) とし、対応式(10)により、 プ関数を 対応すうメンバーシラ μ譜、fil (x)、・・・ 1μm+、 IL*
l (x)ユ ・・・(18) として計算し、これを第i成分とするベクトル値メンバ
シップ関数を μ* +t+ (x)、・・・ 、μ* (L* l
(x)・・・(19) で定義し、これを新しい知識ベーストして用いるものと
する。ここで、式(18)でμ$、+dl l (x
)が1を越える領域では1に、0を下回る領域ではOに
設定することで関数μj+c′* l (x)を定義
しておくものとする。 (6)試運転サンプリング結果の完全性判定試運転サン
プリング結果は、上記(5)試運転サンプリング結果の
独立性判定で示したように。 51個が独立な知識であることが判った。一方、任意の
状態は(2に+1)次元のベクトルと同一視されるので
、これを表現するためには(2に+1)この独立な知識
が必要とされる。従って、試運転サンプリング結果の完
全性の度合いとして下記の比率Rを採用する。 4 R= ・・・(20) 2に+1 以上のように計算される試運転によるサンプリング結果
の重複性及び完全性の判定は、試運転で採取したサンプ
リング結果から構成さ九る知識ベースが有効に利用でき
るものであるか否かの判定基準を与えるものである。従
って、この方法によって十分信頼に足る知識ベースを構
成しておくならば、熟練者と同様に経験に裏付けられた
高信顆なバーナ(バーナー群)の燃焼管理ひいてはボイ
ラーの運転が可能となる。 本実施例における知識ベース妥当性判定機器の知識ペー
ストのインターフェースを第2図に示す。 試運転で得られた排ガスサンプリング結果I(菰’ (
x)と対応する各バーナーの状態ンj ) (y)とは
、知識ベース102に推論ルール アI’ l (x )−7f′l (y)
・・・(21)の形で収納されている。ここで、マf
ctl (y)は第α回目の試運転におけるバーナー状
態を表現するメンバーシップ関数を成分とするベクトル
値関数である。試運転が終了し推論ルールの集大成とし
て知識ベースが妥当力否かを判定するために、変数特定
の精度を規定する正値Δx (0<Δx < 2π)を
正価基準信号入力部101に入力する。この正価信号を
用い知識ベース妥当性判定部104にて知識ベースの妥
当性が判定され、妥当か否かが知識ベース妥当性表示部
103に表示される。 妥当であると表示される場合には、この知識ベースを用
いて排ガスサンプリングブ105で得られるサンプリン
グ結果から推論ルール(21)を用いて各バーナー状態
が演鐸され結果がバーナー状態表示部106に表示され
る。一方、妥当でないと判定される場合には、試運転を
再度実施する。 本発明の具体的機能内容を第3図にフローチャートで示
す。 試運転で得られた排ガスサンプリング結果(ステップl
)は、試運転回数ごとに;区、 (X、の各成分がCR
T表示される(ステップ2)。一方、固有関数系の限定
を行なうに必要な正の微小量ΔXがオペレータにより入
力設定され(ステップ3)、固有関数は式(8)の(2
に+1)の(λ。(X)、λ+c(x) p ’・・
λKc(x)λx−(x) p ”’ p λX
−(X) ) −(21)に限定される(Kは
式(9)により決定される。)(ステップ4)。この様
な限定された固有関数によって、サンプリング結果;f
eel (x)は各°排ガス種の成分μ (x)毎に
有限次元((2に+1)次元)ベクトルM3?パ)とし
て表現され、各排ガス工 種の成分毎に行列M1.の階数r1及びその最小値L’
(L” =mi n (r、 、r2、− r、
))が計算され、表示される(ステップ5)。このサン
プリング結呆μ” (X) (知識ベース)の完全性
の度合いが次のiRで計算され、表示される(ステップ
6)。 4 R= ・・・(2o)
2に+1 最小の階数値L*が試運転回数1.に等しい場合(ステ
ップ7のYES)には、「完全度の大きさとしてRでよ
いか?」の質問が表示される。ここで、rYESJ と
答えルト(ステップ8c7)YES)、サンプリング結
果(’;”’ (x) )α2□が外部記憶装置(図示
せず。)に貯えられる。反対に、 「No」と答えると
(ステップ8のNO)、試運転の再実施の指示が表示さ
れる(ステップ9)。 最小の階数値L*が試運転回数りより小さい場合には、
「独立な知識ベーストしてはL4個で十分か?」の質問
が表示される。ここで、rYESJと答えると(ステッ
プ10のYES) 、サンプリング結果(ア”’ (x
) )α21の中から独立なL′個(1四(X)) α
、1が構成され(ステップ11)、外部記憶装置(ステ
ップ12)に貯えられる。 反対に、「No」と答えると、試運転の再実施の指示が
表示される(ステップ13)。 通常のボイラの場合、サンプリングプローグの個数は2
0、排ガス種の数は5=10であり、又試運転回数はL
=10程度である。この場合、排ガスサンプリング結果
(式(1))の引数Xは離散変数であるから、変数指定
の精度はΔx = 2π/20となり、最高次数はにα
20、従って、有次元ベクトルの次元は2に一11=4
5程度となる。 即ち、排ガス種の各成分i (i=1.2.・・・、1
0)に対して式(13)の行列は45行10列となり、
成分個数450個であり、−この10行10列以下の小
行列式を計算することにより行列の回数を計算する。 第4図は、データ処理装置におけるデータ処理の状態を
示す。排ガス性状データはマルチチャンネルのスキャナ
15により各測定点毎のデータとしてデータレコーダ1
6に収録された後、A/Dコンバータ17によりデジタ
ル化される。固有関数系(λ。(X)、λ。。(X)、
λn5(X) ) ”=1については、予想される程度
の次数まで外部記憶媒体18に入力しておき、ディジタ
ル化されたデータ及びオペレータが入力設定する正値Δ
Xのデータから演算装置19において、サンプリング結
果の有次元ベクトル表現、回数rj、その最小値L*完
全性の度合いRの計算及びL”がLより小さい場合では
独立な知$jB にt+、z1(x) > ’: 、、
の構成が行なわれ、その計算結果はCRT20やプロッ
タ21に出力表示される。 [発明の効果] 以上説明したように本発明によれば、試運転によって採
取した知識ベースの妥当性の判定基準が与えられるので
、判定基準を充たすような試運転を行なうことにより信
頼性、有効性の高い知識ベースを構成でき、運転の信頼
性が向上する。又、最適運転、高効率運転が容易と成り
、運転コストの低減が可能となる。また、試運転による
知識ベースの妥当性を確認・判定する理論的方法が与え
られる。
切り上げた自然数であると定義する。 (4)試運転サンプリング結果の有限次元ベクトルとし
ての表現 試運転サンプリング結果は式(1)の””+、、i−,
(x)で表現されるが、その各成分を上記の限定された
固有関数系(8)を用いて次のように有次元ベクトル(
(2に+1)次元)として表現する。 ここで、 であり、これはメンバーシップ関数μL 帽(x )の
固有関数λ。(X)、λnc(x)及びλn5(x)
(1≦n≦K)でめ展開係数に他ならない。 (5)試運転サンプリング結果の独立性判定試運転サン
プリング結果は式(10)の(2に+1)次元ベクトル
で表現されたが、試運転はL回(α=1,2.・・・、
L)実施しているので、排ガス種の種類ごとに次の様に
してサンプリング結果の1次元独立性を判定するものと
する。即ち、排ガスf!iに対して1式(10)のベク
トルから次の(2に+1)行り列の行列を作る。 Ml 、i=[M ” ’ ・・・1M3″) ・・
・、M”コこの行列の階数を計算し、 それをri とする。 即ち。 rl=rankMLi (i=1,2゜ S) ・・・(14) とする。又、このr工の最小値をL*とする。即ち、 L’ =mi n (r、、r2、− r、)・・・
(15) とする。 ここで、L=L”の場合、どの排ガス種iに対しても下
記のL個ののベクトルは、全て互いに一次独立である。 Mi、・・・ 、 M′j’″l ・・・(16) 又、L’ <Lの場合には、上記(16)のL個のベク
トルの中からL”この−次独立ベクトルを選び出し、そ
れを M””! 、” 、M侭り よ エ ・・・(17) とし、対応式(10)により、 プ関数を 対応すうメンバーシラ μ譜、fil (x)、・・・ 1μm+、 IL*
l (x)ユ ・・・(18) として計算し、これを第i成分とするベクトル値メンバ
シップ関数を μ* +t+ (x)、・・・ 、μ* (L* l
(x)・・・(19) で定義し、これを新しい知識ベーストして用いるものと
する。ここで、式(18)でμ$、+dl l (x
)が1を越える領域では1に、0を下回る領域ではOに
設定することで関数μj+c′* l (x)を定義
しておくものとする。 (6)試運転サンプリング結果の完全性判定試運転サン
プリング結果は、上記(5)試運転サンプリング結果の
独立性判定で示したように。 51個が独立な知識であることが判った。一方、任意の
状態は(2に+1)次元のベクトルと同一視されるので
、これを表現するためには(2に+1)この独立な知識
が必要とされる。従って、試運転サンプリング結果の完
全性の度合いとして下記の比率Rを採用する。 4 R= ・・・(20) 2に+1 以上のように計算される試運転によるサンプリング結果
の重複性及び完全性の判定は、試運転で採取したサンプ
リング結果から構成さ九る知識ベースが有効に利用でき
るものであるか否かの判定基準を与えるものである。従
って、この方法によって十分信頼に足る知識ベースを構
成しておくならば、熟練者と同様に経験に裏付けられた
高信顆なバーナ(バーナー群)の燃焼管理ひいてはボイ
ラーの運転が可能となる。 本実施例における知識ベース妥当性判定機器の知識ペー
ストのインターフェースを第2図に示す。 試運転で得られた排ガスサンプリング結果I(菰’ (
x)と対応する各バーナーの状態ンj ) (y)とは
、知識ベース102に推論ルール アI’ l (x )−7f′l (y)
・・・(21)の形で収納されている。ここで、マf
ctl (y)は第α回目の試運転におけるバーナー状
態を表現するメンバーシップ関数を成分とするベクトル
値関数である。試運転が終了し推論ルールの集大成とし
て知識ベースが妥当力否かを判定するために、変数特定
の精度を規定する正値Δx (0<Δx < 2π)を
正価基準信号入力部101に入力する。この正価信号を
用い知識ベース妥当性判定部104にて知識ベースの妥
当性が判定され、妥当か否かが知識ベース妥当性表示部
103に表示される。 妥当であると表示される場合には、この知識ベースを用
いて排ガスサンプリングブ105で得られるサンプリン
グ結果から推論ルール(21)を用いて各バーナー状態
が演鐸され結果がバーナー状態表示部106に表示され
る。一方、妥当でないと判定される場合には、試運転を
再度実施する。 本発明の具体的機能内容を第3図にフローチャートで示
す。 試運転で得られた排ガスサンプリング結果(ステップl
)は、試運転回数ごとに;区、 (X、の各成分がCR
T表示される(ステップ2)。一方、固有関数系の限定
を行なうに必要な正の微小量ΔXがオペレータにより入
力設定され(ステップ3)、固有関数は式(8)の(2
に+1)の(λ。(X)、λ+c(x) p ’・・
λKc(x)λx−(x) p ”’ p λX
−(X) ) −(21)に限定される(Kは
式(9)により決定される。)(ステップ4)。この様
な限定された固有関数によって、サンプリング結果;f
eel (x)は各°排ガス種の成分μ (x)毎に
有限次元((2に+1)次元)ベクトルM3?パ)とし
て表現され、各排ガス工 種の成分毎に行列M1.の階数r1及びその最小値L’
(L” =mi n (r、 、r2、− r、
))が計算され、表示される(ステップ5)。このサン
プリング結呆μ” (X) (知識ベース)の完全性
の度合いが次のiRで計算され、表示される(ステップ
6)。 4 R= ・・・(2o)
2に+1 最小の階数値L*が試運転回数1.に等しい場合(ステ
ップ7のYES)には、「完全度の大きさとしてRでよ
いか?」の質問が表示される。ここで、rYESJ と
答えルト(ステップ8c7)YES)、サンプリング結
果(’;”’ (x) )α2□が外部記憶装置(図示
せず。)に貯えられる。反対に、 「No」と答えると
(ステップ8のNO)、試運転の再実施の指示が表示さ
れる(ステップ9)。 最小の階数値L*が試運転回数りより小さい場合には、
「独立な知識ベーストしてはL4個で十分か?」の質問
が表示される。ここで、rYESJと答えると(ステッ
プ10のYES) 、サンプリング結果(ア”’ (x
) )α21の中から独立なL′個(1四(X)) α
、1が構成され(ステップ11)、外部記憶装置(ステ
ップ12)に貯えられる。 反対に、「No」と答えると、試運転の再実施の指示が
表示される(ステップ13)。 通常のボイラの場合、サンプリングプローグの個数は2
0、排ガス種の数は5=10であり、又試運転回数はL
=10程度である。この場合、排ガスサンプリング結果
(式(1))の引数Xは離散変数であるから、変数指定
の精度はΔx = 2π/20となり、最高次数はにα
20、従って、有次元ベクトルの次元は2に一11=4
5程度となる。 即ち、排ガス種の各成分i (i=1.2.・・・、1
0)に対して式(13)の行列は45行10列となり、
成分個数450個であり、−この10行10列以下の小
行列式を計算することにより行列の回数を計算する。 第4図は、データ処理装置におけるデータ処理の状態を
示す。排ガス性状データはマルチチャンネルのスキャナ
15により各測定点毎のデータとしてデータレコーダ1
6に収録された後、A/Dコンバータ17によりデジタ
ル化される。固有関数系(λ。(X)、λ。。(X)、
λn5(X) ) ”=1については、予想される程度
の次数まで外部記憶媒体18に入力しておき、ディジタ
ル化されたデータ及びオペレータが入力設定する正値Δ
Xのデータから演算装置19において、サンプリング結
果の有次元ベクトル表現、回数rj、その最小値L*完
全性の度合いRの計算及びL”がLより小さい場合では
独立な知$jB にt+、z1(x) > ’: 、、
の構成が行なわれ、その計算結果はCRT20やプロッ
タ21に出力表示される。 [発明の効果] 以上説明したように本発明によれば、試運転によって採
取した知識ベースの妥当性の判定基準が与えられるので
、判定基準を充たすような試運転を行なうことにより信
頼性、有効性の高い知識ベースを構成でき、運転の信頼
性が向上する。又、最適運転、高効率運転が容易と成り
、運転コストの低減が可能となる。また、試運転による
知識ベースの妥当性を確認・判定する理論的方法が与え
られる。
第1図は本発明を適用し得るボイラ装置の概略図、第2
図は本発明の実施例における知識ベース妥当性判定器と
知識ベースとのインターフェースを示すブロック図、第
3図は実施例に係るフローチャート、第4図は実施例に
係るデータ処理装置内の処理のフローチャート舎である
。 34.35,36・・・記憶手段、 38・・・本体
開渠 図 0 第 図 Ub 騙 U3
図は本発明の実施例における知識ベース妥当性判定器と
知識ベースとのインターフェースを示すブロック図、第
3図は実施例に係るフローチャート、第4図は実施例に
係るデータ処理装置内の処理のフローチャート舎である
。 34.35,36・・・記憶手段、 38・・・本体
開渠 図 0 第 図 Ub 騙 U3
Claims (5)
- (1)排ガスの性状を検知分析し、この分析結果を用い
て各バーナの状態を推定し、この推定結果に基づいてバ
ーナの燃焼状態が適正か否かをを判断する燃焼状態診断
方法において、予め試験運転で得られている排ガスサン
プリング結果と各バーナ状態との間の因果関係から構成
されるフアジー推論用の知識ベースに対し、排ガスサン
プリング結果の知識の重複性及び完全性を判定すること
によって、試運転で排ガスサンプリングを再実施するか
否かを判定することを特徴とする燃焼状態診断方法。 - (2)上記排ガスサンプリング結果を、総数でs種ある
排ガス種のうち種類iのサンプリング結果をおれ線グラ
フ化し、かつ、その値が0と1との間の実数値をとるメ
ンバーシップ関数として表現したものを第i成分とする
多次元ベクトル関数として表現することを特徴とする請
求項(1)記載の燃焼状態診断方法。 - (3)上記ファジー推論用の知識ベースに対する排ガス
サンプリング結果の知識の重複性及び完全性判定におい
て、上記メンバーシップ関数の定義域を、0から2πの
実数の連続閉区間として設定し、三角関数で与えられる
規格直交完全固有関数系を変数を特定する精度を指定す
ることにより有限個に限定し、上記メンバーシップ関数
を上記三角関数で近似的に固有関数展開し、展開係数を
成分とする有限次元ベクトルと同一視し、上記試運転で
得られている排ガスサンプリング結果を複数個の上記有
次元ベクトルで表現し、排ガスの種別毎にこれらのベク
トルのうち1次独立なものの個数及びその最小値を表示
し、又この最小値と有次元ベクトルの次元数との比を排
ガスサンプリング結果の完全度として表示し、上記最小
値が試運転回数に等しい場合には完全度が許容される値
か否かを制御オペレータに質問し、その答えが肯定の場
合にはサンプリング結果が外部記憶装置に収録され、答
えが否定の場合には試運転再実施の指示が出され、上記
最小値が試運転回数より小さい場合には、独立の知識ベ
ースの個数はこの最小値で十分かと質問が出され、答え
が肯定の場合にはサンプリング結果から独立なサンプリ
ング結果が上記メンバーシップ関数の線形結合を取るこ
とにより構成され、外部記憶装置に収録され、答えが否
定であると試運転再実施の指示が出されることを特徴と
する請求項(1)記載の燃焼状態診断方法。 - (4)前記フアジー推論用の知識ベースに対する排ガス
サンプリング結果の知識の重複性を判定することによっ
て、試運転で排ガスサンプリングを再採集するか否かを
判定することにおいて、前記重複性の判定を画像表示手
段に表示し、重複性を有するという判定の場合には試運
転で排ガスサンプリングを再採集することを指示するこ
とを特徴とする請求項(1)記載の燃焼状態診断方法。 - (5)前記フアジー推論用の知識ベースに対する排ガス
サンプリング結果を複数個の有限次元ベクトルで表現し
、それらの1次独立を計算する方法において、複数個の
有次元ベクトルの組みを行列と考え、この行列の階数を
計算することによって1次独立性を判定し、この階数と
前記多次元ベクトルの次元数との比を計算することによ
って知識ベースの完全性の度合いを判定することを特徴
とする請求項(1)記載の燃焼状態診断方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP1332828A JPH03194314A (ja) | 1989-12-25 | 1989-12-25 | 燃焼状態診断方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP1332828A JPH03194314A (ja) | 1989-12-25 | 1989-12-25 | 燃焼状態診断方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH03194314A true JPH03194314A (ja) | 1991-08-26 |
Family
ID=18259256
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP1332828A Pending JPH03194314A (ja) | 1989-12-25 | 1989-12-25 | 燃焼状態診断方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH03194314A (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5357879A (en) * | 1992-05-20 | 1994-10-25 | Ebara-Infilco Co., Ltd. | Dried sludge melting furnace |
-
1989
- 1989-12-25 JP JP1332828A patent/JPH03194314A/ja active Pending
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5357879A (en) * | 1992-05-20 | 1994-10-25 | Ebara-Infilco Co., Ltd. | Dried sludge melting furnace |
EP0683359A3 (en) * | 1992-05-20 | 1996-05-01 | Ebara Infilco | Oven for melting dried mud. |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US5249260A (en) | Data input system | |
US6567795B2 (en) | Artificial neural network and fuzzy logic based boiler tube leak detection systems | |
KR920003499B1 (ko) | 지식처리를 응용한 계산기 제어 시스템 | |
EP0315307B1 (en) | Performance data processing system | |
US20090248175A1 (en) | Plant control system and thermal power generation plant control system | |
Stamatis et al. | Jet engine fault detection with discrete operating points gas path analysis | |
CN101221415A (zh) | 设备控制装置 | |
Ganguli | Fuzzy logic intelligent system for gas turbine module and system fault isolation | |
EP0383911B1 (en) | System for forming knowledge data | |
Breese et al. | Automated decision-analytic diagnosis of thermal performance in gas turbines | |
JPH03194314A (ja) | 燃焼状態診断方法 | |
Albert | Steam turbine thermal evaluation and assessment | |
KR100836977B1 (ko) | 효율 및 비용 분석 방법 및 시스템과, 컴퓨터 판독가능한기록매체 | |
JP3999467B2 (ja) | 燃焼振動予測装置 | |
JP7142545B2 (ja) | ボイラチューブリーク診断システム及びボイラチューブリーク診断方法 | |
EP0738967B1 (en) | Data input system | |
Kamas et al. | Predictive emissions monitoring systems: a low-cost alternative for emissions monitoring [in cement industry] | |
Nekooei et al. | A simple fuzzy logic diagnosis system for control of internal combustion engines | |
JPS613202A (ja) | 火力発電プラントの制御系調整方法 | |
JP2003193808A (ja) | 発電プラントの診断方法および診断システム | |
Gharib et al. | Diagnostic and Prognostic Strategies for Monitoring of Diesel Engines’ Technical Conditions | |
JP2775171B2 (ja) | 燃焼状態解析装置 | |
Głuch | Selected problems of determining an efficient operation standard in contemporary heat-and-flow diagnostics | |
Hartner et al. | Model-based data reconciliation to improve accuracy and reliability of performance evaluation of thermal power plants | |
US5313561A (en) | Reasoning system by knowledge activation and composing method of same |