专利名称：智能优化节能减排控制系统的制作方法
技术领域：
本发明适用阳极焙烧，阴极焙烧，石墨电极，炭电极，特种炭，肉串石墨化的焙烧炉燃烧控制系统，达到优化节能减排的效果。
背景技术：
我国是电解铝业生产大国，随着电解铝的大幅增长，对阳极碳块的需求也与日俱增，目前大多数厂家都采用了手动控制模式，存在不一控温，焙烧周期长，生产效率低下等问题，尤其对在炭块焙烧构成中产生的挥发份无法控制，造成挥发份大量流失，燃料浪费， 污染环境。
发明内容
鉴于手动和基于传统控制理论的PID焙烧炉燃烧控制系统，存在的焙烧温度控制差，耗能，污染环境，生产效率低下等问题，发明了一种新的焙烧炉燃烧控制方法和系统取而代之。碳素焙烧温度控制的精度决定了碳电极的质量。有很多控制方法能够使温度控制达到指定的精度。对温度控制方法的要求是在满足温度控制精度要求的基础上，尽量消耗更少的燃料。碳素焙烧温度控制的难点在于，炉室庞大、工况复杂、干扰因素多。控制方法的设计，关键在于剔除焙烧现场数据中的干扰因素。
本发明提供的技术方案
基于上述问题我们采用的方法是基于数据挖掘技术中的关联度概念，即剔除数据中与模型关联度低(受干扰较大)的数据。
一.建立温度控制模型。由于焙烧的整个过程要求其温度控制是一条曲线而不是一条直线，而常规仪表无法自动调整设定值，这就要求操作人员要随时去修改设定值，这也是过去所作的焙烧炉设计无法达到理想温度控制的原因。另一方面，由于现场环境条件恶劣，燃烧装置的移动性等因素，火道温度控制一直难以满足要求。
温度控制包括三个方面首先，负压的控制。负压的作用有两个，一是保证燃烧的氧气供应，使燃烧架的燃料、以及浙青挥发份的充分燃烧；一是控制排烟架负压架的温度与目标温度的差在允许范围之内。而且，还要求在以尽量小的燃料消耗完成上述任务。控制的基本策略是当排烟架、负压架温度过高时减少负压；温度过低时增加负压，以便燃烧架的高温烟气尽快流动到负压架。为了达到以上述目的，我们采用的数学模型如下
Δ Vi = α (Ow-Ti) + β (Ti-IV1) + Y ( Δ T厂 Δ Ti^1)(1)
其中，
Avi :i (下一时刻)时刻的燃料开度增量；
0i+1 :i+l时刻的目标温度
Ti :i时刻的实际温度
ATi :i-l时刻到i时刻期间的温度梯度，等于Ti-I^1
α，β，Y :是3个模型参数
其次，燃烧架温度控制。
图1 一个火焰系统的示意图。其中烟气的流动方向是从第3燃烧架流向第1燃烧架。那么，前面燃烧架的燃料供应、温度的变换都会对后面燃烧架有直接的影响，这也是燃烧架的控制更困难的一个原因。所以，建立后面燃烧架的模型时， 需要考虑前面燃烧架有关的变量，3燃烧架的开度预估数学模型如下
架3开度预估=f (温度，温度差，温度梯度，开度，开度梯度，。。。)(1.1)
架2开度预估=f (温度，温度差，温度梯度，开度，开度梯度，
架3温度梯度，架3预估开度，。。。)(1.2)
架1开度预估=f (温度，温度差，温度梯度，开度，开度梯度，
架3温度梯度，架3预估开度
架2温度梯度，架2预估开度，。。。)(1.3)
和目标负压的预估一样，燃烧架开度的预估模型也是近似的。在焙烧过程中也需要不断的对模型修正。
再次，燃料供应过量的检测，燃料供应过量一般是指由于氧气供应不足，燃料未完全燃烧。这时即使增加燃料也不能使温度升高。这些未燃烧的燃料完全被浪费了。关键的问题是如何检测到这种情况的发生。我们的做法是建立一个数学模型，这个模型根据系统采集的数据给出一个值，即
y = f(负压，负压梯度，燃烧架温度、梯度，。。。)(1.4)
模型输出值的范围是0 1。事先设定一个阈值Tg，当输出值小于阈值Tg时，
说明出现了燃料过剩。这时应该增加负压，保证氧气的充足供应。在增加负压后， 过量供应的燃料燃烧会使温度升高，这时需要燃烧架的控制模型来调节燃料的供应量，以保证温度误差在允许范围之内。
二 .采集数据为方便工作人员查询过去的运行记录、事故分析等情况，软件提供记录数据、历史数据查询等功能；查询时提供曲线模式显示数据，提供曲线的简单放大功能，允许在不放大的情况下查看具体时间点的具体数值。系统采集并保存一段时间(例如 2个小时)以来的炉室温度、燃料开度、负压数据，作为历史数据。记为
(Ti, Vi, Pi, ATi), (i = 1,2,…，N)(其中N是所保存数据的点数) (2. 1)这些数据隐含了各个量间真实的关系(为了叙述方便，简称为“焙烧规律”)。
三.数据去噪处理，焙烧工艺要求的升温速度缓慢，在短时间内、并且在不受外界强干扰的情况下，焙烧环境变化并不明显。其结果是保存的历史数据中，相临近的数据间不应该有显著差异，并且数据中隐含了“焙烧规律”。但是当有较强干扰时，数据中不再与 “焙烧规律”有密切关联，必须从历史数据中剔除这样的数据。以便通过系统辨识获得和焙烧环境更匹配的模型参数。否则通过模型辨识从历史数据中获得的模型和实际的“焙烧规律”相差较大，导致控制精度降低，甚至引起大幅度振荡。为了从历史数据O)中剔除受到较大干扰的数据，定义数据与模型的关联度「 ^ Λ= Δν ,0 = 1,2,...,JV)(3.1)
权利要求
1.智能优化节能减排控制系统，其特征如下(1)建立温度控制模型( 采集数据包括炉室温度(T)、燃料开度(V)、负压(P)，(3)数据去噪处理，⑷模型辨识，(5)用模型控制温度。
2.如权利1所述的智能优化节能减排系统，其特征在于此数学模型具有向后二阶差分项。
3.如权利1所述的智能优化节能减排系统，其特征在于基于数据挖掘技术，剔除历史数据中受强干扰的采样点。
4.如权利1所述的智能优化节能减排系统，其特征在于对数据进行去噪处理，为了从历史数据中剔除受到较大干扰的数据，定义数据与模型的关联度Λ= Δν ,(/ = 1,2,..,TV)Inax(Av^-Avi)其中Avi:是历史数据项O^VyPi, ATi)中的燃料开度梯度辦:是用当前模型从i、i-i两个时刻的历史数据项中获得的燃料开度梯度关联度Xi 衡量了 i时刻的历史数据与当前模型的关联程度，取值范围为[-1，1]。关联度数值绝对值越小，历史数据项与模型关联度越高。
全文摘要
智能优化节能减排控制系统。本发明适用于阳极焙烧，阴极焙烧，石墨电极，炭电极，特种炭，肉串石墨化的焙烧炉燃烧控制系统，主要对温度控制进行检测，碳素焙烧温度控制的精度决定了碳电极的质量。有很多控制方法能够使温度控制达到指定的精度。对温度控制方法的要求是在满足温度控制精度要求的基础上，尽量消耗更少的燃料。碳素焙烧温度控制的难点在于，炉室庞大、工况复杂、干扰因素多。控制方法的设计，关键在于剔除焙烧现场数据中的干扰因素。
文档编号F27D19/00GK102540883SQ20101059522
公开日2012年7月4日 申请日期2010年12月20日 优先权日2010年12月20日
发明者孙海滨, 张建伟, 李全在, 马学亮, 马学增, 马学武 申请人:北京西玛通科技有限公司