烧结主抽风机智能节电的方法及系统的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于烧结过程计算机控制系统领域，尤其是采用智能控制原理，实现烧结 主抽风机实时动态变频控制，降低烧结风机电力消耗的方法和系统，具体涉及烧结主抽风 机智能节电的方法及系统。
【背景技术】
[0002] 烧结的生产过程是将配料混合后的烧结混合料铺到烧结机的台车上，经过点火和 强制抽风使烧结料中的燃料燃烧产生高温并局部软化和熔融发生一系列物理化学反应生 成一定数量的液相，随后凝固成烧结矿。
[0003] 烧结终点（BTP)是指烧结过程结束时的位置，烧结终点位置反映了烧结机上混合 料的垂直燃烧速度，其位置与烧结生产状态及产出的烧结矿质量密切相关，是烧结过程中 的一个重要指标。由于烧结是一个不透明的过程，因此烧结终点一般由烧结机风箱温度间 接反映，即将风箱中温度最高点的位置认为是烧结终点的位置。烧结终点的位置可由烧结 机速、台车层厚及主抽风机的输出风量来进行调节。
[0004] 烧结主抽风机变频技术是降低烧结主抽风机电力消耗的有效方法之一，该技术采 用调节主抽风机转速的方法替代原有的风门调节来控制主抽风机的输出风量，从而降低烧 结主抽风机的电力消耗。然而，在主抽风机进行了变频控制后，如何合理设定风机的工作频 率使得在保证烧结过程稳定的同时节省更多的电力是亟待解决的问题。
[0005] 经检索，发现如下相关文献：
[0006] 申请号为201210578922. 1的专利文献公开了一种烧结机主抽风机风量控制方法 及系统，该方法包括：测量烧结台车上物料的料层厚度和台车速度，计算物料的垂直烧结速 度，确定每个风箱的有效风量；检测大烟道的烟气成分；根据检测得到的烟气成分计算每 个风箱的有效风率；计算大烟道目标风量；将所述大烟道目标风量作为调节参数发送给主 抽风机控制器，所述主抽风机控制器调整主抽风机的频率向目标频率变化。
【发明内容】
[0007] 针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种烧结主抽风机频率设定的方法 及系统，能在保证烧结过程稳定的同时令主抽风机工作在最低电耗状态下，实现节能控制。
[0008] 根据本发明提供的烧结主抽风机智能节电的方法，包括如下步骤：
[0009] 步骤1 :在生产过程中采集烧结机的产量、风量数据并存入数据库；
[0010] 步骤2:从数据库中读取前30天的产量、风量数据；
[0011] 步骤3 :对步骤2读取的前30天的产量、风量数据进行编码，组成神经网络模型的 训练样本；
[0012] 步骤4 :使用步骤3生成的训练样本对神经网络模型进行训练；
[0013] 步骤5:检测烧结机当前的机速、层厚信号，获取烧结机的装料量，并获取预期烧 结矿产量；
[0014] 步骤6:将步骤5获得的预期烧结矿产量输入步骤4所训练的神经网络模型，得到 预期风量值；
[0015] 步骤7 :检测烧结机各风箱的温度信号，对风箱温度序列进行拟合，生成平滑的温 度曲线；
[0016] 步骤8:扫描步骤7生成的温度曲线，取出温度最高点所处位置，计算烧结终点位 置；
[0017] 步骤9 :利用终点位置偏差量及需要增减风量值的经验数据构造模糊关系矩阵， 并用此矩阵建立模糊控制器；
[0018] 步骤10 :从步骤8得出的烧结终点位置计算与设定终点位置的偏差量；
[0019] 步骤11:将步骤10得出的烧结终点位置偏差量输入步骤9建立的模糊控制器，计 算出风量调整量；
[0020] 步骤12 :叠加步骤6得出的预期风量值及步骤11得出的风量调整量，得出新的风 量设定值；
[0021] 步骤13 :使用步骤12生成的风量设定值扫描主抽风机特性曲线，得到相应的风机 转速设定值；
[0022] 步骤14 :将步骤13得到的风机转速设定值转换为风机频率设定值；
[0023] 步骤15:向风机变频系统下发步骤14得到的风机频率设定值；
[0024] 步骤16:定周期重复步1至步骤15,实时调整风机工作频率。
[0025] 优选地，在步骤8中，所述计算烧结终点位置，具体的计算过程为：
[0026] (1)烧结终点温度
[0027]Tbtp =max(f(x))
[0028] 其中：Tbtp--烧结终点温度
[0029]f(x)--风箱温度拟合曲线函数
[0030] (2)烧结终点位置
[0031]Btp=f1 (Tbtp)
[0032] 其中：Btp--烧结终点位置
[0033]Tbtp--烧结终点温度
[0034]f(x)--风箱温度拟合曲线函数
[0035] 优选地，在步骤11中，所述计算出风量调整量，具体的计算过程为：
[0036] (1)计算终点位置偏差量e
[0037]e=BTPd-BTPs
[0038] 其中：BTPd--终点测量值
[0039]BTPs--终点设定值
[0040] (2)计算终点位置偏差变化率ec
[0041] ec= ^ At
[0042] 其中：Ae--终点偏差变化量
[0043]At--终点偏差变化所用时间
[0044] (3)计算e、ec属于每个模糊子集的程度
[0045]ue; =A; (e)(i= 1, 2, 3***)
[0046] ueq=Bi(ec)(i= 1，2, 3…)
[0047] 其中：4( ?)--e的输入隶属度函数
[0048]Bx( ?)--ec的输入隶属度函数
[0049]ue,--e对应模糊子集4的模糊程度
[0050]uec；-ec对应模糊子集Bi的模糊程度
[0051] (4)定义如下模糊规则库以判断模糊输出UZl所属的输出模糊子集
[0052] 如果ue;属于A;且uec;属于B;，则Liz;属于C;
[0053]即iIFueiisAiANDuec^isBiTHENuZiisCi(i=1，2,3…）
[0054](5)将Uei、UeCl应用到模糊规则前项，得到表示前项推理结果的数值1! 21及所属的 模糊子集Q
[0055] uz; =min(ue^uec;)
[0056](6)将uZl应用到Q对应的输出隶属度函数中，得到模糊输出的聚合
[0057] Z=Y!i=iZi
[0058] 其中：Z--模糊输出的聚合
[0059]z；-模糊推理结果uZi对于输出模糊子集Q的切割
[0060]n-输出模糊子集的数量
[0061] (7)使用重力质心（C0G)算法对Z进行逆模糊运算，得到风量调整量
[0062]
[0063] 其中：C(x)--经过输出切割后的隶属度函数
[0064]a--函数所围面积区间的x下限
[0065]b--函数所围面积区间的x上限
[0066]x-函数自变量
[0067] 根据本发明提供的一种烧结主抽风机智能节电的系统，用于执行上述的烧结主抽 风机智能节电的方法。
[0068] 与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：
[0069] 本发明解决了在主抽风机变频控制的烧结机上如何调节风机频率才能使得在保 证烧结过程稳定的前提下达到最大的节能效果。本发明使用了神经网络算法和模糊控制算 法较好地匹配了烧结主抽风机输出风量和烧结过程所需风量及烧结终点位置之间的相互 关系，具有较强的通用型和灵活性，可以推广应用到所有具备主抽风机变频控制系统的烧 结机上。
【附图说明】
[0070] 通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、 目的和优点将会变得更明显：
[0071] 图1为控制流程图；
[0072] 图2为系统结构图；
[0073] 图3为原理示意图。
[0074] 图中：
[0075] 1为主抽风机；
[0076] 2为风门；
[0077] 3为风箱；
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