RU2766517C1 - Способ оценки влажности материала в процессе сушки в барабанной сушильной установке - Google Patents

Способ оценки влажности материала в процессе сушки в барабанной сушильной установке Download PDF

Info

Publication number
RU2766517C1
RU2766517C1 RU2021112482A RU2021112482A RU2766517C1 RU 2766517 C1 RU2766517 C1 RU 2766517C1 RU 2021112482 A RU2021112482 A RU 2021112482A RU 2021112482 A RU2021112482 A RU 2021112482A RU 2766517 C1 RU2766517 C1 RU 2766517C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
moisture content
moisture
drying
temperature
neural network
Prior art date
Application number
RU2021112482A
Other languages
English (en)
Inventor
Светлана Валерьевна Артемова
Чи Чиен Ву
Мария Анатольевна Каменская
Original Assignee
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «МИРЭА-Российский технологический университет»
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «МИРЭА-Российский технологический университет» filed Critical Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «МИРЭА-Российский технологический университет»
Priority to RU2021112482A priority Critical patent/RU2766517C1/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2766517C1 publication Critical patent/RU2766517C1/ru

Links

Images

Classifications

    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
    • F26—DRYING
    • F26B—DRYING SOLID MATERIALS OR OBJECTS BY REMOVING LIQUID THEREFROM
    • F26B25/00—Details of general application not covered by group F26B21/00 or F26B23/00
    • F26B25/22—Controlling the drying process in dependence on liquid content of solid materials or objects

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Drying Of Solid Materials (AREA)

Abstract

Изобретение относится к области вычислительной техники, а именно способу оценки влажности барды, включающему ее последовательное перемещение в барабанной сушилке и обеспечивающему бесконтактное косвенное измерение влажности барды в реальном режиме времени по нормированным сигналам, полученным с множества датчиков, которые подают на входы обученной нейронной сети, с выхода которой получают оценку влажности барды в процессе ее сушки, причем обучение нейронной сети организуют по образцовым мерам в адаптивном диапазоне с фиксированной точностью следующих датчиков барабанной сушильной установки: влажности и температуры барды на входе, температуры барды на выходе, давления теплоносителя, температуры воздуха внутри установки, мощности вытяжных вентиляторов, содержания кислорода в воздухе внутри установки, температуры выпара, нагрузки электродвигателя. Технический результат заключается в получении в реальном масштабе времени оперативной оценки влажности барды в процессе сушки и обеспечении заданного качества выпускаемого продукта. 1 табл., 1 ил.

Description

Изобретение относится к области вычислительной техники, а именно способу оценки влажности, и может быть использовано для мониторинга и управления процессом сушки с целью повышения качества высушиваемого материала.
Известен способ измерения влажности сыпучих материалов экспресс-анализатором влажности (влагомером) HX204 фирмы MettlerToledo. В анализаторе влажности используется термогравиметрический принцип измерения, т.е. содержание влаги определяется путем измерения потери массы образца за счет высушивания при нагревании. 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 метод бесконтактного определения влажности в реальном времени с использованием инфракрасных измерителей влажности, например, MM710, в котором реализована прогрессивная проверенная оптическая технология для измерения влажности и процентного содержания органических веществ в сочетании с микропроцессорным контролем. Достоинством метода является работа в реальном времени и точное бесконтактное определение влажности, а также возможность объединения нескольких измерителей в сеть для дальнейшего контроля процесса сушки.
Недостатком использования метода в сильно запыленной среде, характерной для данной сушильной установки, является низкая помехозащищенность рабочей зоны измерительного прибора, что снижает диапазон и точность контроля влажности движущегося материала.
Известен способ измерения влажности порошкообразных, гранулированных, пастообразных и сыпучих материалов анализатором влажности «FIZEPR-SW100» ВИГТ.415210.100-10.2». Влагомер работает следующим образом. Электронный блок содержит генератор, который перестраивается по частоте в метровом диапазоне длин волн. Одновременно измеряются волновые параметры линии передачи, образованной прутком датчика и металлическим основанием (стенкой бункера, трубы и т.п.) или двумя и более прутками. В момент достижения резонанса запоминается частота гармонического сигнала, вырабатываемого генератором, и измеряется добротность резонанса. Эти параметры, измеренные в контролируемом материале и на воздухе, позволяют вычислить показатель преломления материала (коэффициент замедления электромагнитной волны в материале) и его диэлектрическую проницаемость. По переводным таблицам, составленным для набора температур и заложенным в память электронного блока для выбранного материала, микроконтроллер влагомера вычисляет влажность материала. Вид контролируемого материала вводится в память электронного блока с компьютера.
Недостатком способа является невозможность его реализации без наличия анализатора влажности «FIZEPR-SW100» ВИГТ.415210.100-10.2» в отличие от предлагаемого способа, где при высокой точности измерения не требуется оснащать барабанную сушильную установку дополнительными измерительными приборами.
Известен способ измерения влажности материала анализатором влажности радарного типа TRIME-GW – устройство измерения влажности сыпучих материалов на основе диэлькометрического метода. Сущность метода состоит в том, что диэлектрическая проницаемость любого материала сильно зависит от содержания в нем воды. Поскольку диэлектрическая проницаемость воды значительно превышает этот же параметр других веществ, обобщенная диэлектрическая проницаемость влажного вещества в основном является функцией объёмного содержания в нем воды.
Электроды датчика (зонда) помещаются в массу сыпучего материала и создают в нем высокочастотное электромагнитное поле. Характеристики протекающего при этом в цепи датчика электрического процесса изменяются в зависимости от величины диэлектрической проницаемости (то есть влажности) материала. Сравнение изменившихся параметров процесса с контрольными значениями позволяет определить влажность материала с высокой точностью.
Недостатком способа является необходимость оборудования барабанной сушильной установки анализатором влажности TRIME-GW в отличие от предлагаемого способа, где при высокой точности измерения не требуется использовать дополнительные измерительные приборы.
Прототип «Способ оценки влажности пастообразного материала в процессе его сушки в вальцеленточной сушильной установке» (патент на изобретение № 2444725) представляет собой способ оценки влажности пастообразного материала в процессе его сушки в вальцеленточной сушильной установке, включающий последовательное перемещение через сушильные камеры и обеспечивающий бесконтактное косвенное измерение влажности материала посредством обученной нейронной сети. Преимущество этого способа - работа в реальном времени и бесконтактное измерение влажности с низкой погрешностью измерения.
Недостатком использования способа является применимость обученной нейронной сети для бесконтактной косвенной оценки влажности только при сушке пастообразного материала в сушильной установке вальцеленточного типа.
Технической задачей изобретения является оперативная оценка в реальном режиме времени влажности движущегося материала в процессе его сушки для мониторинга и управления процессом сушки с целью повышения качества высушиваемого материала.
Поставленная техническая задача достигается следующим.
1. В способе оценки влажности, включающем его последовательное перемещение в сушильной установке и обеспечивающем бесконтактное косвенное измерение влажности материала в реальном режиме времени по нормированным сигналам, полученным с множества датчиков, которые подают на входы 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 с фиксированной точностью следующих датчиков барабанной сушильной установки: влажности и температуры барды на входе, температуры барды на выходе, давления теплоносителя, температуры воздуха внутри установки, мощности вытяжных вентиляторов, содержания кислорода в воздухе внутри установки, температуры выпара, нагрузки электродвигателя, вся информация передается и обрабатывается микроконтроллером.
Предложенный способ представлен на фиг. 1 (Функциональная схема системы оценки и мониторинга влажности барды).
Способ оценки влажности материала во время сушки включает измерение ряда факторов, влияющих на сушку таких как: начальной влажности барды на входе барабанной сушильной установки, температур в различных температурных зонах внутри барабанной сушильной установки, давления свежего пара в системе отопления барабанной сушильной установки, содержания кислорода в воздухе внутри сушильной установки, температуры выпара, температуры барды на выходе сушильной установки, мощности вытяжных вентиляторов, нагрузки электродвигателя сушильной установке. При этом сигналы от множества датчиков, установленных в барабанной сушильной установке принимаются одновременно, затем они нормализуются и подаются на вход заранее обученной нейронной сети, с выхода которой в реальном масштабе времени получают оценку влажности посредством бесконтактного косвенного измерения.
Барабанная сушильная установка нагревается паром, поступающем от парового котла. Она оборудована воздухозаборником, через который сушильный агент попадает в сушильную установку. Отработанный сушильный агент удаляется из вытяжного вентилятора путем включения вытяжного вентилятора в режиме рециркуляции.
Система оценки и мониторинга влажности барды в процессе его сушки в масштабе реального времени реализована в виде программных блоков, интегрированных в систему управления процессом производства продукции всего предприятия.
Система управления процессом производства обеспечивает широто-импульсное регулирование мощности вытяжных вентиляторов барабанных сушильных установок. В ней реализовано определение нагрузки электродвигателя для каждой сушильной установки. Мощность конкретной сушильной установки зависит от количества контролируемых установок, в которых установлены основные преобразователи. Для определения управляющего воздействия с целью достижения требуемого качества высушенного материала и своевременной его корректировки необходимого оперативно производить оценку влажности высушиваемого материала в режиме реального времени. Это и позволяет реализовать система оценки влажности и мониторинга барды.
Функциональная схема системы оценки и мониторинга влажности барды представлена на фиг. 1. Она включает в свой состав два основных программных модуля: нейросетевой блок, позволяющий оценить влажность на выходе барабанной сушильной установки по аналитической модели (2); базу данных, которая содержат исчерпывающий объем априорной и апостериорной информации, необходимой для реализации процедур анализа. Сигналы, получающие от датчиков, нормализуются и поступают на входы обученной нейросетевой модели, с выхода которой в реальном масштабе времени производится оценка текущего значения влажности материала в барабанной сушильной установке. Эта информация передается для отображения и дальнейшего использования. Система оценки и мониторинга влажности барды выполнена в виде отдельных программных модулей, интегрированных в систему управления производственным процессом (СУПП) всего предприятия.
Входами сети являются следующие значения: x 1 - начальная влажность барды на входе сушильной установки, % от сухого вещества; x 2 - температура барды на выходе сушилки, °С; х 3 - давление теплоносителя, атм; х 4 - температура воздуха в сушильной установке, °С; x 5 - мощность вытяжных вентиляторов, %; х 6 - содержание кислорода в воздухе сушильной установки, %; x 7 - температура выпара,°С; х 8 - нагрузка электродвигателя сушильной установки, %.
Каждый входной параметр обычно имеет разные физические значения и размерности при этом каждая входная выборка одинаково важна. Поэтому все входные переменные представляются в диапазоне [0; 1], а начальный диапазон должен охватывать все возможные значения входных параметров в штатном режиме работы системы. Нормализация значений производится по формуле:
Figure 00000001
(1) 
где
Figure 00000002
– нормированное значение i-й переменной,
Figure 00000003
– значение i-й переменной,
Figure 00000004
– математическое ожидание i-й переменной,
Figure 00000005
– дисперсия i-й переменной.
Обучение нейронной сети организовано по образцовым мерам технологических параметров в адаптивном диапазоне сушильной установки с фиксированной точностью.
Аналитическая модель для оценки и мониторинга влажности материала в барабанной сушильной установке представляет собой искусственную нейронную сеть, представляющую собой многослойный персептрон, обученный с помощью алгоритма обратного распространения ошибок. Она может быть записана следующим образом:
Figure 00000006
, (2)
где φ – оценка влажности материала.
Figure 00000002
– нормированное значение i-й входной переменной.
Figure 00000007
,
Figure 00000008
,
Figure 00000009
– активационные функции ReLu – функция.
Figure 00000010
), (3)
Figure 00000011
, (4)
Figure 00000012
(5)
Figure 00000013
(6)
Figure 00000014
, (7)
n – количество входных переменных (в нашем случае n = 8), (i=1…n).
m 1 – количество нейронов в 1-м скрытом слое (в нашем случае m 1 = 36) (j=1…m 1 =36).
m 2 – количество нейронов в 2-м скрытом слое (в нашем случае m 2 = 36)
(k=1…
Figure 00000015
).
m 3 – количество нейронов в 3-м скрытом слое (в нашем случае m 3 = 36)
(h=1…
Figure 00000016
).
x i – значение i-й входной переменной.
Figure 00000017
,
Figure 00000018
,
Figure 00000019
Figure 00000020
– скрытые и выходные весовые коэффициенты.
Figure 00000021
Figure 00000021
, (8)
Figure 00000022
Figure 00000022
, (9)
Figure 00000023
Figure 00000023
(10)
Figure 00000024
Figure 00000024
, (11)
Figure 00000025
Figure 00000025
,
Figure 00000026
Figure 00000026
,
Figure 00000027
Figure 00000027
,
Figure 00000028
Figure 00000028
– входные, 1 – скрытые, 2 – скрытые и выходные смещения
Figure 00000029
Figure 00000029
, (12)
Figure 00000030
Figure 00000030
, (13)
Figure 00000031
Figure 00000031
). (14)
Использованная аналитическая модель (2) дает возможность оценивать влажности материала в реальном масштабе времени в сушильной установке в процессе его сушки с относительной ошибкой, менее 2%.
Для оценки и мониторинга влажности материала при его сушке в сушильной установке необходимо однократно настроить систему. Используя массивы статистических данных, полученных с датчиков, установленных в сушильной установке, обучают нейронную сеть. Полученные параметры сети
Figure 00000017
Figure 00000017
,
Figure 00000018
Figure 00000018
,
Figure 00000032
Figure 00000032
Figure 00000020
Figure 00000020
,
Figure 00000025
Figure 00000025
,
Figure 00000026
Figure 00000026
,
Figure 00000027
Figure 00000027
,
Figure 00000028
Figure 00000028
- записывают в базу данных системы, а полученную аналитическую модель в базу знаний. В базе данных, также храниться информация, поступающая с датчиков в процессе функционирования системы.
Алгоритм оценки и мониторинга влажности материала заключается в следующем.
Шаг 1. Опросить датчики сушильной установки и вычислить входные значения нейронной сети.
Шаг 2. Проверить условия входящих измеренных значений в адаптивные диапазоны значений, использовавшихся при обучении нейронной сети. Если условие не выполняется, данные записываются в базу данных и пользователю отправляется сообщение.
Шаг 3. Нормализовать полученные значения (1).
Шаг 4. Рассчитать влажность материала по аналитической нейросетевой модели (2).
Шаг 5. Сохранить рассчитанное значение в базе данных.
Оценка влажности материала на примере случайной выборки данных, показанных в таблице 1.
Здесь: x 1 – исходная влажности барды на входе сушильной установки, % сухого вещества; x 2 – температура барды на выходе барабанной сушильной установки, °C; x 3 – давление теплоносителя, атм; x 4 – температура воздуха в барабанной сушильной установке, °C; x 5 – мощность вытяжных вентиляторов, %; x 6 – содержание кислорода в воздухе барабанной сушилки, %; x 7 – температура выпара, °C; x 8 – нагрузка электродвигателя барабанной сушилки, %.
В таблице 1 максимальная абсолютная ошибка мониторинга влажности по модели (2) < 0,6, а относительная < 0,6%.
Способ позволяет производить оперативную оценку влажности в реальном масштабе времени в процессе его сушки. Оперативная оценка влажности дает возможность, в случае отклонения значения влажности от идеальной влажности в сушильной установке, своевременно настроить параметры сушильной установки с целью увеличения качества выпускаемого материала.
Внедрение способа оценки и мониторинга влажности материала в процессе сушки в барабанной сушилке на АО «Талвис» Новая Ляда позволило повысить выпуск качественного продукта. Таким образом, поставленная техническая задача достигнута - получением в реальном масштабе времени оперативной оценки влажности материала в процессе сушки для контроля этого процесса с целью обеспечения заданного качества выпускаемого продукта.
Таблица 1
x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 Образная мера
Figure 00000033
 Оценка влажности по модели
Figure 00000033
80,6 117 6,47 114 44 5,5 108,3 75 97,0 96,85234
73,4 115 4,82 109 63 5,4 100,8 75 97,2 97,35859
72,7 115 7,28 117 71 5,8 106,6 77 97,4 96,82810
73,6 116 7,21 111 70 6,2 106,7 76 96,7 96,63859
74,6 116 5,22 107 70 7,4 101,5 77 97,5 97,46047
76,0 115 7,03 131 69 4,6 108,5 75 96,2 96,49960
75,8 106 4,67 125 82 4,9 105,5 70 95,1 95,57700
73,6 106 4,67 123 81 5,4 103,4 71 96,2 96,44693
75,6 98 3,78 115 85 4,4 100,5 75 95,5 95,53036
74,5 114 6,82 119 57 5,1 103,1 80 96,0 95,97664

Claims (1)

  1. Способ оценки влажности барды, включающий ее последовательное перемещение в барабанной сушилке и обеспечивающий бесконтактное косвенное измерение влажности барды в реальном режиме времени по нормированным сигналам, полученным с множества датчиков, которые подают на входы обученной нейронной сети, с выхода которой получают оценку влажности барды в процессе ее сушки, причем обучение нейронной сети организуют по образцовым мерам в адаптивном диапазоне с фиксированной точностью следующих датчиков барабанной сушильной установки: влажности и температуры барды на входе, температуры барды на выходе, давления теплоносителя, температуры воздуха внутри установки, мощности вытяжных вентиляторов, содержания кислорода в воздухе внутри установки, температуры выпара, нагрузки электродвигателя.
RU2021112482A 2021-04-29 2021-04-29 Способ оценки влажности материала в процессе сушки в барабанной сушильной установке RU2766517C1 (ru)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2021112482A RU2766517C1 (ru) 2021-04-29 2021-04-29 Способ оценки влажности материала в процессе сушки в барабанной сушильной установке

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2021112482A RU2766517C1 (ru) 2021-04-29 2021-04-29 Способ оценки влажности материала в процессе сушки в барабанной сушильной установке

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2766517C1 true RU2766517C1 (ru) 2022-03-15

Family

ID=80736660

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2021112482A RU2766517C1 (ru) 2021-04-29 2021-04-29 Способ оценки влажности материала в процессе сушки в барабанной сушильной установке

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2766517C1 (ru)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EA004529B1 (ru) * 1999-04-28 2004-06-24 Бюлер Аг Способ и устройство для оптимизации управления процессом, а также контроля за процессом в установке для изготовления макаронных изделий
RU2427774C1 (ru) * 2010-03-11 2011-08-27 Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Тамбовский государственный технический университет" ГОУ ВПО ТГТУ Способ сушки пастообразных материалов в вальцеленточной сушилке с изменением скорости движения пластинчатого конвейера
RU2444725C2 (ru) * 2010-03-11 2012-03-10 Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Тамбовский государственный технический университет" ГОУ ВПО ТГТУ Способ оценки влажности пастообразного материала в процессе его сушки в вальцеленточной сушильной установке
US9534840B2 (en) * 2011-12-20 2017-01-03 Bry Air (Asia) Pvt. Ltd. Method and device for moisture determination and control
CN109769922A (zh) * 2019-03-01 2019-05-21 江南大学 一种基于低场核磁的高淀粉水果干燥终点智能调控的装置及方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EA004529B1 (ru) * 1999-04-28 2004-06-24 Бюлер Аг Способ и устройство для оптимизации управления процессом, а также контроля за процессом в установке для изготовления макаронных изделий
RU2427774C1 (ru) * 2010-03-11 2011-08-27 Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Тамбовский государственный технический университет" ГОУ ВПО ТГТУ Способ сушки пастообразных материалов в вальцеленточной сушилке с изменением скорости движения пластинчатого конвейера
RU2444725C2 (ru) * 2010-03-11 2012-03-10 Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Тамбовский государственный технический университет" ГОУ ВПО ТГТУ Способ оценки влажности пастообразного материала в процессе его сушки в вальцеленточной сушильной установке
US9534840B2 (en) * 2011-12-20 2017-01-03 Bry Air (Asia) Pvt. Ltd. Method and device for moisture determination and control
CN109769922A (zh) * 2019-03-01 2019-05-21 江南大学 一种基于低场核磁的高淀粉水果干燥终点智能调控的装置及方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Noomhorm et al. Generalized single-layer rice drying models
CN104562607B (zh) 一种用于干衣机内织物烘干技术研究的动态反馈测控平台
Mizukami et al. Moisture content measurement of tea leaves by electrical impedance and capacitance
Kandala et al. Capacitance sensor for nondestructive measurement of moisture content in nuts and grain
CN102062746A (zh) 一种基于电介质响应的油纸绝缘微水含量测量方法
Keramat-Jahromi et al. Real-time moisture ratio study of drying date fruit chips based on on-line image attributes using kNN and random forest regression methods
EP1277044A2 (en) Method and device for non-invasively determining moisture content and uniformity of solid plant matter during on-line drying or cooling forced-air treatment
CN105242535A (zh) 微波干燥食品自适应控制系统
RU2766517C1 (ru) Способ оценки влажности материала в процессе сушки в барабанной сушильной установке
Ramli et al. A review on frequency selection in grain moisture content detection
CN112859977A (zh) 基于人工智能的烘干机控制方法、控制系统和计算机设备
Çelik et al. Development of an integrated corn dryer with an indirect moisture measuring system
Kim et al. On–line measurement of grain moisture content using RF impedance
Savaresi et al. On modelling and control of a rotary sugar dryer
Taghinezhad et al. Development of a capacitive sensing device for prediction of water content in sugarcanes stalks
Liu et al. Research on online moisture detector in grain drying process based on V/F conversion
RU2444725C2 (ru) Способ оценки влажности пастообразного материала в процессе его сушки в вальцеленточной сушильной установке
CN113053469B (zh) 烘干物料水分预测方法、装置、计算机设备和存储介质
Phimphisan et al. Determination of water added in raw milk using interdigital capacitor sensor
Thakur et al. Studies on electrical properties of wheat as a function of moisture content
Bessa et al. Analysis of capacitive measurements at low frequencies for moisture content determination in soybeans
EP1315960A1 (en) A method and device for measuring moisture content during optimising of a drying process
Nguyen et al. PLC-based lumber humidity measurement method
Artemova et al. Use of Intelligent Sensors to Rapidly Estimate Moisture Content in Moving Pastelike Material During the Drying Process
Iskandarovich Analysis of the Main Measurement Error, Moisture Content of Raw Cotton and Its Processed Products by Thermogravimetric Method