[发明专利]加热炉燃烧状态远程监测与调炉决策专家系统

说明书

技术领域

本发明涉及一种加热炉燃烧状态远程监测。特别是涉及一种加热炉燃烧状态远程监测与调炉决策专家系统。

背景技术

加热炉热效率的高低与生产成本有着密切的关系。目前常用的手段是使用便携式烟气检测仪，根据离线检测结果及时对加热炉进行调整，优化加热炉运行状态。但在实际操作中，这种调炉方式必然存在时滞，且难以实现加热炉在较好的状态下稳定运行的要求。因为加热炉作为工况复杂、参数多变、运行惯性大、控制滞后的一个系统，其中的许多不稳定因素，如空气、燃料气压力值和燃料发热值的频繁波动，各变量之间相互耦合、相互干扰，虽不占主导地位，但对加热炉的正常生产不可忽略。

现有控制方法忽略管式加热炉各输入变量间的耦合作用，看成若干个单输入单输出系统后分别建模后设计串级PID控制器，这种方法由于不考虑耦合等作用，控制精度不高。这样处理其实是对问题的一种简化处理，实际上基于加热炉多变量建模，是一个多输入多输出的非线性系统。此外，加热炉运行工况存在波动状态和较稳定状态，需采取不同的调炉策略，如果用单一的控制方式将不能满足调节需求。

因此，目前加热炉在实际操作中，存在的缺乏远距离在线监测、调炉过程比较粗糙及不够科学的问题，难以实现加热炉在较好的状态下稳定运行的要求，没有真正起到促使加热炉稳定运行的预期效果。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是，提供一种以实现实时，高效，准确的加热炉数据提取及处理，判断得出的加热炉运行稳定状况，从而选择出正确的调炉策略，给出优化调节建议的加热炉燃烧状态远程监测与调炉决策专家系统。

本发明所采用的技术方案是：一种加热炉燃烧状态远程监测与调炉决策专家系统，包括如下步骤：

（1）数据的采集；

（2）对采集的数据进行处理；

（3）设定各参量的基准值；

（4）对处理后的数据进行判断，小于基准值的为炉况稳定进入步骤（5），大于基准值的为炉况不稳定进入步骤（6）；

（5）基于模型的调炉策略，建立模型，根据模型进行系统控制；

（6）基于经验的专家策略，通过检测输出值以及相关参数值，根据经验调炉方法与调炉相关专家制定出的规则，最后综合评定给出调炉建议，进行人工调炉；

（7）执行人工调炉。

步骤（1）所述的数据采集是：一部分是提取加热炉的数据，通过OPC技术，对车间中控室的DCS系统进行数据的访问，提取包括加热炉的炉膛温度、炉管温度、鼓风机压力、烟气挡板的负压值以及燃油的流量与加热炉建模和加热炉热效率相关的参数值；另一部分是通过现场烟气采集系统对排烟温度、氧含量、二氧化硫含量和一氧化碳含量进行实时采集。

步骤（2）所述的进行数据处理是：对数据进行滤波，即，分别取连续采样20个数据，去掉最大值和最小值，计算余下的18个数据的平均值作为新的数据来应用；从滤波后的数据中取连续10个数据，找出最大值和最小值；计算出最大值与最小值之差。

步骤（3）所述的设定各参量的基准值根据经验设定为：

氧含量：1%；一氧化碳含量：50ppm；二氧化硫含量50ppm；

排烟温度：10°C；炉膛温度50°C；炉管温度25°C；负压：5Pa。

步骤（4）所述的对处理后的数据进行判断是：将步骤（2）处理后的数据与步骤（3）设定的基准值进行比较，得出三组比较结果，若有其中一组大于设定的基准值，则就认为炉况处于非平稳状态，选择基于经验的专家策略；若三组结果均小于设定的基准值，则认为炉况稳定采用基于模型的调炉决策。

步骤（5）所述的基于模型的调炉策略包括如下步骤：

1）给出设定值，并将设定值与已输出的人工调节值进行比对；

2）采用广义预测控制方式给出调炉建议；

其中，构建数学模型如下式：

Y(t)＝f(U(t-d)，t)

式中Y(t)＝[T₁(t)T₂(t)O₂(t)]^T，分别代表加热炉预热器后温度、预热器前温度和烟气氧含量；U(t)＝[u₁(t)u₂(t)u₃(t)]^T，分别为鼓风机压力、燃料流量和烟气挡板开度；f(·)是反映管式加热炉输入向量U(t)和输出向量Y(t)之间的非线性映射函数；

3）在系统平台上提出调炉建议，包括鼓风机压力、燃料流量和烟气挡板开度等的调节；

4）进行人工调炉：