RU2444725C2 - Способ оценки влажности пастообразного материала в процессе его сушки в вальцеленточной сушильной установке - Google Patents
Способ оценки влажности пастообразного материала в процессе его сушки в вальцеленточной сушильной установке Download PDFInfo
- Publication number
- RU2444725C2 RU2444725C2 RU2010109120/28A RU2010109120A RU2444725C2 RU 2444725 C2 RU2444725 C2 RU 2444725C2 RU 2010109120/28 A RU2010109120/28 A RU 2010109120/28A RU 2010109120 A RU2010109120 A RU 2010109120A RU 2444725 C2 RU2444725 C2 RU 2444725C2
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- drying
- moisture content
- moisture
- neural network
- chamber
- Prior art date
Links
Images
Landscapes
- Investigating Or Analyzing Materials By The Use Of Electric Means (AREA)
- Drying Of Solid Materials (AREA)
Abstract
Изобретение относится к области вычислительной техники и может быть использовано для управления процессом сушки с целью обеспечения качества высушиваемого материала. Способ оценки влажности пастообразных материалов в вальцеленточной сушилке включает его последовательное перемещение через сушильные камеры и обеспечивающий бесконтактное косвенное измерение влажности материала в реальном режиме времени. При этом получают сигналы с множества датчиков, установленных в n-й камере, самой напряженной по влагосъему, сигналы нормируют и подают на входы обученной нейронной сети, с выхода которой получают оценку влажности материала в процессе его сушки посредством бесконтактного косвенного измерения. Причем обучение нейронной сети организуют по образцовым мерам в адаптивном диапазоне n-й камеры с фиксированной точностью. Техническим результатом изобретения является оперативная оценка в реальном времени влажности движущегося пастообразного материала в процессе его сушки для управления этим процессом с целью обеспечения качества высушиваемого материала. 1 з.п. ф-лы, 1 табл., 2 ил.
Description
Изобретение относится к области вычислительной техники и может быть использовано для управления процессом сушки с целью обеспечения качества высушиваемого материала.
Известен способ измерения влажности пастообразных материалов экспресс-анализатором влажности (влагомером) HR83 фирмы MettlerToledo [1]. Анализ влажности с помощью экспресс-анализаторов влажности основан на термогравиметрическом методе нагревания образца и взвешивании остатка, полученного после испарения влаги. С этой целью анализаторы влажности оснащены встроенными высокоточными весами. Применение в качестве нагревательного элемента галогеновой лампы позволяет сократить время анализа до 10-15 минут.
Достоинством способа является определение влажности с точностью до 0,001%, а также компактность измерителя, дающая возможность использования данного способа измерения в лабораториях.
Недостатком способа является невозможность определять влажность материала в процессе его сушки. Необходимо взять образец и в лабораторных условиях определить его влажность. Этот недостаток ограничивает применения способа для управления процессом сушки движущегося материала в реальном времени.
Известен СВЧ способ измерения влажности пастообразных материалов влагомером MICRORADAR113 AN [2], предназначенным для непрерывного измерения влажности в транспортных потоках. Принцип действия влагомера основан на измерении величины поглощения микроволновой энергии влажным материалом и преобразовании этой величины в цифровой код с использованием современной микропроцессорной техники.
Достоинством способа является работа в условиях агрессивных сред и нестабильных по мощности потоков, низкая погрешность измерения - до 2%.
Недостатком является невозможность его применения из-за наличия металлокорда в пластинчатом конвейере вальцеленточной сушильной установки.
Прототипом является способ бесконтактного контроля влажности в реальном режиме времени с использованием инфракрасных влагомеров, например ММ710 [3], в которых реализована прогрессивная проверенная оптическая технология измерения влажности и процентного содержания органических веществ в сочетании с микропроцессорным управлением.
Достоинством способа является работа в реальном режиме времени и точное бесконтактное измерение влажности, а также наличие возможности объединить несколько измерителей в сеть для дальнейшего управления процессом сушки.
Недостатком применения способа в сильно запыленной среде, характерной для данной сушильной установки, является низкая помехозащищенность рабочей зоны измерительного прибора, которая снижает диапазон и точность оценки влажности движущегося материала.
Технической задачей изобретения является оперативная оценка в реальном времени влажности движущегося пастообразного материала в процессе его сушки для управления этим процессом с целью обеспечения качества высушиваемого материала.
Поставленная техническая задача достигается следующим.
1. В способе оценки влажности пастообразного материала в вальцеленточной сушилке, включающем его последовательное перемещение через сушильные камеры и обеспечивающем бесконтактное косвенное измерение влажности материала в реальном режиме времени, в отличие от прототипа получают сигналы с множества датчиков, установленных в n-й камере, самой напряженной по влагосъему, сигналы нормируют и подают на входы заранее обученной нейронной сети, с выхода которой получают оценку влажности материала в процессе его сушки посредством бесконтактного косвенного измерения.
2. В отличие от прототипа обучение нейронной сети организуют по образцовым мерам в адаптивном диапазоне n камеры с фиксированной точностью.
Предложенный способ представлен на фиг.1 (кинетические кривые процесса сушки в вальцеленточной сушилке) и фиг.2 (функциональная схема прибора).
Способ оценки влажности материала в процессе его сушки заключается в измерении датчиками множества факторов, влияющих на процесс сушки пастообразного материала. Измерения проводят группами датчиков - общими 5 (фиг.2) и датчиками 6, установленными в n-й камере, самой напряженной по влагосъему. Назовем n-ую камеру лимитирующей. В лимитирующей камере снимается основная или поверхностная влага. Подогрев сушильного агента осуществляется в паровом калорифере. В лимитирующей камере имеется воздухозаборное окно, обеспечивающее приток сушильного агента в камеру. Отработанный сушильный агент отводится через сбросной шибер вытяжным вентилятором, который работает в цикличном режиме. Цикличный режим отвода сушильного агента осуществляется включением и выключением вытяжного вентилятора; включение вентилятора происходит по достижении заданной максимальной, а выключение - по достижении заданной минимальной влажности сушильного агента. Сигналы, поступающие с датчиков, нормализовав, подают на входы заранее обученной нейронной сети, с выхода которой в реальном режиме времени получают оценку текущей влажности материала в n-й камере.
Программные блоки обработки данных организованы на платформе микропроцессорного устройства 11.
Общие датчики 5 предназначены для определения: влажности и температуры окружающей среды, включения/выключения вытяжного вентилятора, наличия/отсутствия ворошителя, скорости движения пластинчатого конвейера. Датчики 6, установленные в n-й камере, предназначены для определения: влажности и температуры сушильного агента, степени открытия воздухозаборного окна и шибера. На основании информации, полученной от датчиков 5, 6, и известного значения начальной влажности материала рассчитывают значения входов нейронной сети в блоке нормирования и расчета входных значений 7.
Входами сети являются значения: x1 - начальной влажности материала, x2, x3 - температуры и влажности окружающей среды; x4 - скорости движения пластинчатого конвейера; x5 - наличия или отсутствия ворошителя; x6 - процента времени работы вытяжного вентилятора; x7, x8 - средневзвешенных температуры и влажности сушильного агента в n-й камере; x9, x10 - процента открытия воздухозаборного окна и сбросного шибера.
Нормализация полученных значений производится по формуле:
http://www.mtrus.com/lab/moisture/http://www.ndcinfrared.com
где i - номер входа нейронной сети; 
, xi - нормированное и ненормированное значения i-го входа нейронной сети соответственно; 
, 
- амплитудный и офсетный коэффициенты нормализации.
Обучение нейронной сети организуют по образцовым мерам технологических параметров в адаптивном диапазоне n-й камеры с фиксированной точностью.
Определение образцовых мер факторов, влияющих на процесс сушки, проводилось следующим образом: скорость движения ленты конвейера определялась для каждого технологического режима с помощью хронометрирования; температура сушильного агента по каждой камере замерялась с помощью установленных в камерах ртутных термометров; температура отходящего сушильного агента измерялась на расстоянии 300 мм над сеткой; температура материала измерялась на выходе из камеры в средней точке по ширине и по толщине слоя; отбор материала на анализ производился на выходе из камеры в той же точке, где измерялась и температура. Замер влажности высушиваемого материала проводился следующим образом: отбирались 9 проб материала из каждой камеры - 3 по длине и 3 по ширине камеры; анализ материала на содержание влаги производился методом сушки до постоянного веса с помощью анализатора влажности фирмы MettlerToledo, значения влажности высушиваемого материала по ширине камеры усреднялись. Полученные результаты отображены в виде кинетических кривых процесса сушки (фиг.1: 1 - аппроксимированная кривая сушки, 2 - температура сушильного агента, 3 - температура материала, 4 - влажность воздуха).
Аналитическую модель оценки влажности материала в n-й камере, представляющую собой нейронную сеть, имеющую архитектуру многослойного персептрона, обученную по алгоритму обратного распространения ошибки, можно записать в виде:
где n - номер камеры, 
, 
, 
, 
- углы наклона и сдвиги сигмоидальных активационных функций нейронов скрытого и выходного слоев нейронной сети; 
, 
- весовые коэффициенты связей нейронов скрытого и выходного слоев нейронной сети; Nn - число нейронов в скрытом слое сети для расчета влажности материала в n-й камере сушильной установки; нормализованные значения: 
- влажности материала; 
- начальной влажности материала; 
, 
- температуры и влажности окружающей среды; 
- скорости движения пластинчатого конвейера; 
- наличия или отсутствия ворошителя; 
- процента времени работы вытяжного вентилятора; 
, 
- температуры и влажности сушильного агента; 
, 
- процента открытия воздухозаборного окна и сбросного шибера.
Для получения значения φn влажности материала в натуральном масштабе выходной сигнал сети денормализуется в блоке денормирования 9 по формуле
где 
, 
- амплитудный и офсетный коэффициенты денормализации.
Полученная аналитическая зависимость (2) позволяет оценивать влажность материала в n-й камере сушильной установки в реальном времени в процессе его сушки с относительной погрешностью, не превышающей 2%.
Для оценки влажности пастообразного материала в процессе его сушки в вальцеленточной сушильной установке необходимо однократно провести настройку прибора, осуществляющего способ. Для чего определяют самую напряженную по влагосъему камеру, в которую устанавливают необходимые датчики. Согласно фиг.1 для пятисекционной сушильной установки самой напряженной по влагосъему является камера номер два (n=2). По выборке результатов измерений, полученных с установленных датчиков, хранящихся в памяти прибора, а также по образцовым мерам обучают на персональном компьютере с использованием специализированных программ нейронную сеть. Полученные параметры сети - 
, 
, 
, 
, 
, 
, Nn записывают в память прибора (блок накопления статистики, обучения и корректировки нейросети 10), после чего прибор готов к использованию.
Алгоритм оценки влажности материала состоит из следующих шагов.
Шаг 1. Опрос датчиков сушильной установки и вычисления значений входов нейронной сети.
Шаг 2. Проверка условия вхождения измеренных значений в адаптивные диапазоны значений, использовавшихся при обучении нейронной сети. В случае невыполнения условия, данные записываются в память (накопление статистики) и отправляется сообщение пользователю.
Шаг 3. Нормализация полученных значений (1).
Шаг 4. Расчет влажности материала по аналитической модели (2).
Шаг 5. Денормализация значения влажности материала (3).
Шаг 6. Сохранение рассчитанного значения в память (накопление статистики).
Пример оценки влажности материала для второй камеры пятисекционной вальцеленточной сушильной установки на примере выборки данных, представленных в таблице 1.
| Таблица 1 | |||||||||||
| x1 | x2 | x3 | x4 | x5 | x6 | x7 | x8 | x9 | x10 | Образцовая мера φn | Оценка влажности по модели φn |
| 75 | 25 | 72 | 3.64 | 1 | 97.3 | 99.7 | 82.7 | 95 | 95 | 22.1 | 22.15259 |
| 72 | 22 | 69 | 3.71 | 1 | 92.5 | 100.3 | 83.6 | 100 | 95 | 22.2 | 22.16597 |
| 71 | 22 | 68 | 3.57 | 1 | 94.8 | 101.5 | 80.5 | 100 | 100 | 22.3 | 22.30241 |
| 74 | 25 | 72 | 3.64 | 1 | 90.8 | 96.7 | 81.8 | 95 | 95 | 23.2 | 23.24589 |
| 71 | 25 | 70 | 3.71 | 1 | 96.8 | 95.5 | 85 | 95 | 90 | 22.8 | 22.6828 |
| 77 | 23 | 68 | 3.46 | 1 | 95.2 | 101.5 | 84.2 | 95 | 95 | 22.7 | 22.88143 |
| 72 | 23 | 66 | 3.57 | 1 | 94.2 | 100.5 | 80.2 | 95 | 90 | 23.3 | 23.30486 |
| 76 | 24 | 74 | 3.61 | 1 | 94.7 | 97.5 | 81.6 | 100 | 95 | 23.1 | 23.04064 |
| 75 | 24 | 68 | 3.43 | 1 | 97.9 | 93.3 | 85.2 | 95 | 95 | 23 | 23.04651 |
| 73 | 23 | 68 | 3.61 | 1 | 95.5 | 93 | 82 | 100 | 90 | 24.2 | 24.2516 |
Для приведенных в таблице данных максимальная абсолютная погрешность оценки влажности по модели (2) не превышает 0.2, а относительная <0,8%.
Способ позволяет проводить оперативную оценку в реальном времени влажности движущегося пастообразного материала в процессе его сушки. Оперативная оценка дает возможность, в случае отклонения значения влажности от идеальной влажности для n-й камеры, своевременно изменять настройки сушильной установки (скорость движения пластинчатого конвейера, степень открытия воздухозаборного окна и шибера) с целью повышения качества сушки пастообразного материала.
Способ оценки влажности пастообразного материала в процессе его сушки в вальцеленточной сушильной установке внедрен на ОАО «Пигмент» г.Тамбова и позволил увеличить выпуск качественной продукции. Таким образом, достигается поставленная техническая задача - получение в реальном времени оперативной оценки влажности движущегося пастообразного материала в процессе его сушки для управления этим процессом с целью обеспечения качества высушиваемого материала.
Источники информации
1. MettlerToledo в России и СНГ.
2. Влагомер поточный «Микрорадар-113». Руководство по эксплуатации РЭ113.000-03.
3. Описание прибора NDC Infrared Engineering ММ710е.
Claims (2)
1. Способ оценки влажности пастообразных материалов в вальцеленточной сушилке, включающий его последовательное перемещение через сушильные камеры и обеспечивающий бесконтактное косвенное измерение влажности материала в реальном режиме времени, отличающийся тем, что получают сигналы с множества датчиков установленных в n-й камере самой напряженной по влагосъему, сигналы нормируют и подают на входы обученной нейронной сети, с выхода которой получают оценку влажности материала в процессе его сушки посредством бесконтактного косвенного измерения.
2. Способ по п.1, отличающийся тем, что обучение нейронной сети организуют по образцовым мерам в адаптивном диапазоне n-й камеры с фиксированной точностью.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2010109120/28A RU2444725C2 (ru) | 2010-03-11 | 2010-03-11 | Способ оценки влажности пастообразного материала в процессе его сушки в вальцеленточной сушильной установке |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2010109120/28A RU2444725C2 (ru) | 2010-03-11 | 2010-03-11 | Способ оценки влажности пастообразного материала в процессе его сушки в вальцеленточной сушильной установке |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU2010109120A RU2010109120A (ru) | 2011-09-20 |
| RU2444725C2 true RU2444725C2 (ru) | 2012-03-10 |
Family
ID=44758401
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2010109120/28A RU2444725C2 (ru) | 2010-03-11 | 2010-03-11 | Способ оценки влажности пастообразного материала в процессе его сушки в вальцеленточной сушильной установке |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU2444725C2 (ru) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2766517C1 (ru) * | 2021-04-29 | 2022-03-15 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «МИРЭА-Российский технологический университет» | Способ оценки влажности материала в процессе сушки в барабанной сушильной установке |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| DE19540507A1 (de) * | 1995-10-31 | 1997-05-07 | Fachhochschule Ulm | Verfahren zur Feuchtebestimmung von Sand |
| RU2197575C2 (ru) * | 1998-07-07 | 2003-01-27 | Альстрем Глассфибре Ой | Осуществление способа формования нетканого материала из пеноволокнистой массы с использованием контроллеров с нечетким алгоритмом |
| RU2338974C2 (ru) * | 2006-10-20 | 2008-11-20 | Открытое акционерное общество "Пигмент" (ОАО "Пигмент") | Способ сушки пастообразных материалов в вальцеленточной сушилке с цикличным режимом отвода сушильного агента |
| CN201255729Y (zh) * | 2008-09-26 | 2009-06-10 | 东北林业大学 | 基于多传感器数据融合的木材含水率智能检测装置 |
-
2010
- 2010-03-11 RU RU2010109120/28A patent/RU2444725C2/ru not_active IP Right Cessation
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| DE19540507A1 (de) * | 1995-10-31 | 1997-05-07 | Fachhochschule Ulm | Verfahren zur Feuchtebestimmung von Sand |
| RU2197575C2 (ru) * | 1998-07-07 | 2003-01-27 | Альстрем Глассфибре Ой | Осуществление способа формования нетканого материала из пеноволокнистой массы с использованием контроллеров с нечетким алгоритмом |
| RU2338974C2 (ru) * | 2006-10-20 | 2008-11-20 | Открытое акционерное общество "Пигмент" (ОАО "Пигмент") | Способ сушки пастообразных материалов в вальцеленточной сушилке с цикличным режимом отвода сушильного агента |
| CN201255729Y (zh) * | 2008-09-26 | 2009-06-10 | 东北林业大学 | 基于多传感器数据融合的木材含水率智能检测装置 |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2766517C1 (ru) * | 2021-04-29 | 2022-03-15 | Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «МИРЭА-Российский технологический университет» | Способ оценки влажности материала в процессе сушки в барабанной сушильной установке |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| RU2010109120A (ru) | 2011-09-20 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US20120035875A1 (en) | Apparatus and process for measuring properties | |
| CN113157018B (zh) | 烘干机温度的控制方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| RU2444725C2 (ru) | Способ оценки влажности пастообразного материала в процессе его сушки в вальцеленточной сушильной установке | |
| Chen et al. | Prediction of milled rice grades using Fourier transform near-infrared spectroscopy and artificial neural networks | |
| CN115809427A (zh) | 基于混合策略优化bp神经网络的混合气体识别方法 | |
| CN113048777A (zh) | 基于出料水分含量的烘干机控制方法、装置和计算机设备 | |
| Babay et al. | Selecting the optimal neural network architecture for predicting cotton yarn hairiness | |
| Sirisomboon et al. | Feasibility study on the evaluation of the dry rubber content of field and concentrated latex of Para rubber by diffuse reflectance near infrared spectroscopy | |
| Dudzik | Investigations of a heat exchanger using infrared thermography and artificial neural networks | |
| Verma et al. | Recalibration and performance comparison of soil moisture sensors using regression and neural network characteristic models | |
| CN110286197B (zh) | 一种表征滚筒干燥过程叶丝加工强度一致性的方法 | |
| RU2766517C1 (ru) | Способ оценки влажности материала в процессе сушки в барабанной сушильной установке | |
| Armstrong et al. | The effect of moisture content on determining corn hardness from grinding time, grinding energy, and near-infrared spectroscopy | |
| CN113053469A (zh) | 烘干物料水分预测方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| Lim et al. | Measurement of cross link densities of prevulcanized natural rubber latex and latex products using low-cost near infrared spectrometer | |
| Artemova et al. | Use of Intelligent Sensors to Rapidly Estimate Moisture Content in Moving Pastelike Material During the Drying Process | |
| CN113096747A (zh) | 烘干机出料水分含量预测方法、装置和计算机设备 | |
| Cummings et al. | Viscoelastic behavior of extruded durum semolina as a function of temperature and moisture content | |
| JPH0324437A (ja) | 迅速水分測定方法 | |
| CN115219372A (zh) | 一种基于快速吸湿特征曲线预测烟丝含水率的方法 | |
| CN113567392A (zh) | 一种基于近红外光谱的小麦气传病原菌孢子快速无损识别方法 | |
| SE520165C2 (sv) | Metod och anordning för mätning av fukthalt vid optimering av en torkningsprocess | |
| CN112861415A (zh) | 基于近红外光谱主成分和神经网络的生物质灰分含量测量与建模方法 | |
| Jin et al. | Detection of moisture content of polyester fabric based on hyperspectral imaging and BP neural network | |
| Nguyen et al. | PLC-based lumber humidity measurement method |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20120312 |