基于音源特征的烧结机风量控制方法及系统与流程
本发明涉及一种基于音源特征的烧结机风量控制方法及系统。
背景技术
铁矿石烧结是现代钢铁冶金流程中的重要环节，其最主要生产环节是在台车式烧结机上将混合均匀的小颗粒状原料点火燃烧，使其熔合成块状烧结矿。为保证烧结矿结结块的强度和化学成分，需要原料在烧结机上得到充分燃烧。混合搅拌均匀的小颗粒状原料在烧结机上是以厚料层形式均匀分布的，为保证原料的充分燃烧，烧结机会在原料层下方设置风箱并连接烧结主抽风机，通过主抽风机产生的负压，将新鲜空气带入到燃烧的原料层中。烧结生产需要为烧结机提供有效的风量控制，来满足提高烧结矿产量、质量和降低生产能耗的目的。烧结机漏风是抽风烧结过程中风量的一个重要影响因素，由于烧结机的密封结构和长期使用的保养问题，烧结生产过程中的漏风现象，会导致实际烧结风量要严重低于设定风量，造成原料燃烧不充分的现象，影响烧结矿质量。烧结机及其附属的风箱、风管、阀门等，由于结构复杂，且工作在高温状态，使漏风率的检测一直缺少行之有效的手段，这就造成烧结主抽风机的风量闭环控制系统缺少的关键的反馈变量，无法进行精确的实时风量调节。所以目前的烧结生产只能做到风管风量控制，而做不到针对烧结机的风量控制。目前烧结生产的解决方案是加大烧结主抽风机的风量，采用冗余风量的方式克服这一问题，但是这就造成了主抽风机能源的浪费，也容易造成烧结矿燃烧过度的现象。对于烧结生产而言，主抽风机烧结厂最大的用电设备，以一台550平方米的烧结机为例，其烧结主抽风机的电机功率可以达到9600千瓦，耗电非常惊人，如果可以对烧结风量进行精确控制，减少浪费，就会产生非常大的经济效益。
技术实现要素：
针对上述问题，本发明提供一种便于烧结机风量调节的基于音源特征的烧结机风量控制方法。
为达到上述目的，本发明一种基于音源特征的烧结机风量控制方法，烧结机所在车间设置有若干声音信号采集器，主抽风机出口设置有风量检测仪，所述方法包括如下步骤：
步骤1：分别采集正常工况下和故障状态下的烧结车间声音数据；对烧结车间声音数据进行信源重构，获得正常工作信源重构样本集和漏风故障信源重构样本集；利用获得正常工作信源重构样本集和漏风故障信源重构样本集构建基于音源特征的烧结机漏风率评价模型；
步骤2：实时采集烧结车间声音数据，依据烧结机漏风率评价模型在线计算烧结机漏风率指标，获得基于音源特征的烧结机漏风率指标；
步骤3：实时采集主抽风机的出口风量，依据检测到的出口风量和烧结机的理论风量计算获得风机的出口误差风量；依据基于音源特征的烧结机漏风率指标计算烧结机的漏风风量补偿值，再依据漏风风量补偿值和风机的出口误差风量计算烧结机误差风量，依据烧结机误差风量对主抽风机电机频率进行调节。
进一步地，所述步骤1中构建基于音源特征的烧结机漏风率评价模型的具体方法为：
步骤1.1：对采集到的烧结车间声音数据进行处理，获得正常数据集xnormal和漏风故障数据集xfault；
步骤1.2：将正常数据集xnormal和漏风故障数据集xfault混合并进独立成分分析，获得烧结机生产车间声音信号的信源重构模型；
步骤1.3：利用获得的信源重构模型对正常数据集xnormal和漏风故障数据集xfault分别进行信源重构，获得正常工作信源重构样本集和漏风故障信源重构样本集；
步骤1.4：对比漏风故障信源重构样本集与正常信源重构样本集在不同声音来源上的差异，按照降序选出差异最大的若干个独立声音源，作为漏风故障特征音源集f，f＝{f1，…，fk}，其中，fi为第i个特征音源；
步骤1.5：分析正常信源重构样本集中在特征音源中的强度分布，采用统计参数估计的方法，按照人工设定的显著度α计算正常信源重构样本在特定音源fi的强度分布置信上限ucli，将ucli作为该特征音源对应的强度阈值，得到特征音源对应的强度阈值集th，th＝{th1，…，thk}；
步骤1.6：定义各特征频率对漏风率的贡献率，记为ω＝{ω1，…，ωk}；特征频率fi处的漏风率贡献指标定义为表达式ci＝g(si，thi，ωi)；定义烧结机漏风率指标为
进一步地，所述步骤2中获得基于音源特征的烧结机漏风率指标的方法包括：
步骤2.1：对采集到的烧结车间声音数据进行采样和去噪处理，获得在线声音样本；
步骤2.2：对在线样本进行音源分析，获得在线故障特征音源对应的声音强度集sj，sj＝{sj1，…，sjk}，其中，j为当前样本的序号，i为特征音源序号，sji为当前样本第i个特征对应的声音强度；
步骤2.3：计算在线样本在特征频率fi处的漏风故障贡献指标cji＝g(sji，thi，ωi)，将每个特征频率对应的漏风故障贡献指标累加，得到第j个在线样本的烧结机漏风率指标
进一步地，所述步骤3中计算获得风机的出口误差风量的方法为：
步骤3.1：设定烧结机理论风量f0并检测主抽风机出口风量f1，利用公式ferr＝f0-f1，计算获得风机出口风量误差ferr；
步骤3.2：利用烧结机漏风率评价模型及在线声音数据计算烧结机漏风率c，依据设定的策略和烧结机漏风率计算烧结机风量补偿值fm，fm＝f(r)；
步骤3.3：通过风机出口风量误差ferr和风量补偿值fm计算烧结风量误差fa，计算公式为fa＝ferr+fm；
步骤3.4：依据烧结机风量误差fa及相应的控制策略，计算主抽风机电机频率设定值piset以对环冷风机电机频率进行调节，实现对烧结机风量的控制，其中piset＝gi(fa)。
本发明一种烧结机风量控制控制方法，以烧结车间声音信号作为检测手段的烧结机漏风率评价方法；利用盲源分离技术，构造了一种烧结机漏风率的特征表示方法，该特征表示方法，为烧结机漏风率提供了可监测的依据；通过计算特征音源上的强度阈值，定义了一种可供数值计算的烧结机漏风率评价标准，该判据是烧结机漏风率自动检测的基础。本发明通过对主抽风机出口风量检测反馈和烧结机漏风检测反馈，实现了烧结抽风系统的全程控制；精确控制烧结风量，提高了烧结生产的稳定性，提高了烧结矿质量；通过精确调节主抽风机电机频率，可以大量减少冗余风量，降低烧结生产能耗；
为达到上述目的，本发明一种基于音源特征的烧结机风量控制系统，包括设置在烧结车间的声音信号采集器、设置在主抽风机出口处的风量检测仪；所述声音信号采集器与漏风检测服务器通讯连接；所述风量检测仪与主抽风机控制器通讯连接；所述漏风检测服务器与主抽风机控制器通讯连接；所述主抽风机控制器与主抽风机变频器电连接；所述系统按照上述的基于音源特征的烧结机风量控制方法对烧结机风量进行控制。
本发明基于音源特征的烧结机风量控制系统，通过对生产过程中采集到的音频信号进行分析和计算，得到漏风量的评价值，以漏风率评价值和环冷风机出风口的风量检测值作为控制系统的反馈信号，以环冷风机的电机运行频率作为调节量，实现了烧结机风量的在线闭环控制。本发明通过对主抽风机出口风量检测反馈和烧结机漏风检测反馈，实现了烧结抽风系统的全程控制；能够精确控制烧结风量，提高了烧结生产的稳定性，提高了烧结矿质量；通过精确调节主抽风机电机频率，可以大量减少冗余风量，降低烧结生产能耗。
附图说明
图1是本发明的漏风率指标评价和计算流程图；
图2本发明的基于音源特征的烧结机漏风率指标离线建模流程图；
图3是本发明的基于音源特征的烧结机漏风率指标在线计算流程图；
图4是本发明的控制方法流程图；
图5是本发明检测和硬件系统示意图；
图6是本发明控制系统结构框图。
具体实施方式
下面结合说明书附图对本发明做进一步的描述。
实施例1
结合图1，本实施例中提供一种基于音源特征的烧结机风量控制方法，
烧结机所在车间设置有若干声音信号采集器，主抽风机出口设置有风量检测仪，所述方法包括如下步骤：
步骤1：分别采集正常工况下和故障状态下的烧结车间声音数据；对烧结车间声音数据进行信源重构，获得正常工作信源重构样本集和漏风故障信源重构样本集；利用获得正常工作信源重构样本集和漏风故障信源重构样本集构建基于音源特征的烧结机漏风率评价模型；
步骤2：实时采集烧结车间声音数据，依据烧结机漏风率评价模型在线计算烧结机漏风率指标，获得基于音源特征的烧结机漏风率指标；
步骤3：实时采集主抽风机的出口风量，依据检测到的出口风量和烧结机的理论风量计算获得风机的出口误差风量；依据基于音源特征的烧结机漏风率指标计算烧结机的漏风风量补偿值，再依据漏风风量补偿值和风机的出口误差风量计算烧结机误差风量，依据烧结机误差风量对主抽风机电机频率进行调节。
本实施例中通过对烧结机车间声音信号进行采集和分析，将采集到的声音数据整理成烧结车间声音历史样本库，对样本数据集进行分析和特征提取，建立烧结机漏风指标计算模型。再通过实时采集烧结生产的车间声音数据进行采样和分析，得到在线生产样本；然后通过烧结漏风率评价模型对在线生产样本进行监控和计算，得到当前漏风率指标；最后，将当前漏风率指标反馈给主抽风机控制器，对烧结机风量进行控制。
实施例2
结合图2作为实施例1的具体方案，上述步骤1中构建基于音源特征的烧结机漏风率评价模型的具体方法为：
步骤1.1：对采集到的烧结车间声音数据进行处理，获得正常数据集xnormal和漏风故障数据集xfault；
步骤1.2：将正常数据集xnormal和漏风故障数据集xfault混合并进独立成分分析，获得烧结机生产车间声音信号的信源重构模型；具体方法为：步骤1.2.1：对混合后的正常数据集xnormal和漏风故障数据集xfault中的数据进行零均值化和白化处理，得到白化后的样本z；
步骤1.2.2：根据对现场声音信号来源数量的估计,初始化向量w＝{w1，w2，…wk}，其中，k为估计的信号源数量，wi为初始值；
步骤1.2.3：利用公式
步骤1.3：利用获得的信源重构模型对正常数据集xnormal和漏风故障数据集xfault分别进行信源重构，获得正常工作信源重构样本集和漏风故障信源重构样本集；，其具体方法为：
步骤1.3.1：对采集的样本，进行滤波、去噪，并按模型参数进行零均值化和和白化处理，记为z；
步骤1.3.2：利用信源重构模型的分离矩阵w对样本集进行信源重构，计算按信号源重构后的样本s＝w·z。
步骤1.4：对比漏风故障信源重构样本集s1与正常信源重构样本集s2在不同声音来源上的差异，按照降序选出差异最大的若干个独立声音源，作为漏风故障特征音源集f，f＝{f1，…，fk}，其中，fi为第i个特征音源；
步骤1.5：分析正常信源重构样本集中在特征音源中的强度分布，采用统计参数估计的方法，按照人工设定的显著度α计算正常信源重构样本在特定音源fi的强度分布置信上限ucli，将ucli作为该特征音源对应的强度阈值，得到特征音源对应的强度阈值集th，th＝{th1，…，thk}；
步骤1.6：定义各特征频率对漏风率的贡献率，记为ω＝{ω1，…，ωk}；特征频率fi处的漏风率贡献指标定义为表达式ci＝g(si，thi，ωi)；定义烧结机漏风率指标为
实施例3
结合图3，作为实施例1的具体方案，上述步骤2中获得基于音源特征的烧结机漏风率指标的方法包括：
步骤2.1：对采集到的烧结车间声音数据进行采样和去噪处理，获得在线声音样本；
步骤2.2：对在线样本进行音源分析，获得在线故障特征音源对应的声音强度集sj，sj＝{sj1，…，sjk}，其中，j为当前样本的序号，i为特征音源序号，sji为当前样本第i个特征对应的声音强度；
步骤2.3：计算在线样本在特征频率fi处的漏风故障贡献指标
实施例4
作为实施例1的具体方案，上述步骤3中计算获得风机的出口误差风量的方法为：
步骤3.1：设定烧结机理论风量f0并检测主抽风机出口风量f1，利用公式ferr＝f0-f1，计算获得风机出口风量误差ferr；
步骤3.2：利用烧结机漏风率评价模型及在线声音数据计算烧结机漏风率c，依据设定的策略和烧结机漏风率计算烧结机风量补偿值fm，fm＝kc,c＝cj，其中，k是漏风补偿系数，代表单位漏风率对应的风量补偿值；
步骤3.3：通过风机出口风量误差ferr和风量补偿值fm计算烧结风量误差fa，计算公式为fa＝ferr+fm；
步骤3.4：依据烧结机风量误差fa及相应的控制策略，计算主抽风机电机频率设定值piset以对环冷风机电机频率进行调节，实现对烧结机风量的控制，其中piset＝gi(fa)，具体的，
本发明一种烧结机风量控制控制方法，通过检测烧结机台车工作声音和环冷风机的工作声音，作为检测信号和干扰信号，来分析得到滤除风机干扰的烧结机台车声音信号，用这个信号来分析和计算烧结机漏风指标。用烧结机漏风指标和环冷风机出口风量检测两组信号作为系统反馈，以环冷风机的电机运行频率作为调节量，实现了烧结机风量的在线闭环控制。与此同时，本发明利用盲源分离技术，构造了一种烧结机漏风率的特征表示方法，该特征表示方法，为烧结机漏风率提供了可监测的依据；通过计算特征音源上的强度阈值，定义了一种可供数值计算的烧结机漏风率评价标准，该判据是烧结机漏风率自动检测的基础；
实施例5
结合图5和图6，本实施例提供一种基于音源特征的烧结机风量控制系统，包括设置在烧结车间的声音信号采集器、设置在主抽风机出口处的风量检测仪；所述声音信号采集器与漏风检测服务器通讯连接；所述风量检测仪与主抽风机控制器通讯连接；所述漏风检测服务器与主抽风机控制器通讯连接；所述主抽风机控制器与主抽风机变频器电连接；所述系统按照如上述基于音源特征的烧结机风量控制方法对烧结机风量进行控制。
在本实施例中，烧结机所在车间通过安装若干声音信号采集器，作为现场传感器为在线故障诊断提供检测信号源。通过漏风检测服务器对车间声音信号的历史数据进行分析，构建烧结机漏风指标计算模型。通过对在线声音数据的分析，利用漏风指标计算模型，实现对烧结漏风状况的评价和反馈。通过在主抽风机出口设置风量检测仪，为烧结风量提供直接的检测。主抽风机控制器和主抽风机变频器，构成控制系统的控制单元和执行单元，将风机风量和烧结机漏风率作为反馈信号，一起构成烧结风量控制系统，通过控制器对风机变频器进行调节，从而改变电机转速，起到风量调节的效果。
以上，仅为本发明的较佳实施例，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求所界定的保护范围为准。
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