[发明专利]一种烧结砖隧道窑焙烧过程智能优化控制方法和装置有效
申请号: | 201510573478.8 | 申请日: | 2015-09-10 |
公开(公告)号: | CN105241239B | 公开(公告)日: | 2017-07-21 |
发明(设计)人: | 宋绍剑;王尧;黄清宝;林小峰;宋春宁;廖碧莲 | 申请(专利权)人: | 广西大学 |
主分类号: | F27B9/40 | 分类号: | F27B9/40 |
代理公司: | 北京中誉威圣知识产权代理有限公司11279 | 代理人: | 王正茂 |
地址: | 530004 广西壮族*** | 国省代码: | 广西;45 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 烧结 隧道窑 焙烧 过程 智能 优化 控制 方法 装置 | ||
技术领域
本发明涉及工业自动控制、仪器仪表、电气设备和材料科学等技术领域,具体地,涉及一种烧结砖隧道窑焙烧过程智能优化控制方法和装置。
背景技术
烧结多孔砖是新型墙体材料构成中的主导产品,当前,我国已有部分企业采用相对先进的隧道窑制砖生产工艺。尽管如此,采用烧结砖隧道窑烧制产品时,特别是内燃式制砖,目前多数企业仍然停留在凭经验控制窑炉的粗放型生产管理阶段,看火工的技术水平和责任心很大程度上决定了隧道窑的产量、能耗和产品合格率。
实际生产现状表明,一些企业的产品合格率低,时常出现成品生烧或过烧现象,产品性能和产量不稳定,焙烧热耗高、尾气污染严重。究其原因,一方面是对原料的烧结性能不了解,生坯热值波动大;另一方面是没有建立科学的隧道窑烧成制度和压力制度,不能根据实际工况的变化及时调整烧成带的目标温度和生坯在窑内煅烧时间,致使窑内的热工参数控制不稳定。而要实现窑内温度、压力和烧结时间进行精确控制的前提是需要对其进行监测,仅凭肉眼的判断往往会带来很大的误差,尤其是对温度低于800℃的温度段是难以判别的。
当前烧结砖隧道窑因焙烧过程控制技术还比较落后,造成煤耗高、产品质量和产量低的现状,难以发挥隧道窑先进工艺的效率。而且成品砖的强度、吸水率、抗冻性、合格率等技术指标主要由原材料、隧道窑内温度、压力、焙烧时长等因素决定,把隧道窑温度控制在要求的范围内是实现焙烧的关键,若温度偏低,造成生烧、塌坯等现象;反之温度偏高时,又使砖坯过烧,不仅浪费燃料,增加环境污染,还使得产品合格率下降。目前各烧结砖隧道窑的控制基本上还是采用人工操作,不能实现生产过程的稳定和优化控制,难以保证成品的合格率,节能降耗也无从谈起。
在国内,目前与烧结砖隧道窑相关的专利有:88107323.7—一种隧道窑窑底均压技术,200710168646.0—富氧及纯氧燃烧隧道窑,200620113441.3隧道式窑炉平衡温差装置等,基本属于窑炉炉体结构等相关的技术范畴,尚没有烧结砖隧道窑焙烧过程自动控制相关的专利。近年少数企业引进或开发了烧结砖隧道窑自动控制设备,如利马高科(成都)有限公司开发的LM-Z隧道窑砖瓦焙烧自动控制系统;广东佛山市某企业从德国Ried Hammer公司引进了一条TW120/300/75型隧道窑,该窑采用以微机为基础的小型分布式控制系统(DCS,Distributed Control System),实现了窑炉生产过程集中操作和分散控制。上述产品的研究重点放在窑炉的温度、压力、运行状态的自动检测、显示、记录等功能,国内也尚无烧结砖隧道窑焙烧过程优化控制系统的研究报道。
因此,设计一种先进的烧结砖隧道窑焙烧过程集散控制系统(DCS)和优化控制方法,实现对隧道窑焙烧过程工艺参数的自动检测、存储和控制,并能够根据生产条件的变化,自动给出最优烧成温度曲线,对提高成品砖产量和质量,降低能耗和环境污染具有重要意义。
申请人在实现本发明的技术方案的过程中,发现现有技术存在以下缺陷:
目前采用内燃式隧道窑制砖工艺的砖瓦企业,绝大多数还未能实现对窑内温度、压力、运行状态的实时监测,还停留在看火工通过观火孔肉眼观察火焰的颜色,判断是否需要外投煤,进而控制窑内温度的人工操作模式。即使个别企业安装了烧结砖隧道窑自动控制设备,也只是实现了对窑炉的温度、压力、运行状态的自动检测、显示、记录等功能。
还没有利用自动控制系统记录的数据对窑体的运行特性进行深入分析,找出砖坯热值、环境温度、湿度、窑内压力、窑内预热带温度、烧成带温度和冷却带温度、烧成时长等与产品质量(砖的强度、吸水率、抗冻性、合格率)之间的内在关系,控制系统未能自动根据生产条件的变化,自动调整窑内的温度场,使得生产效率低,产品质量良莠不齐,产率不稳定,生产能耗高、浪费资源,给环境带来不良影响。
发明内容
为了解决现有技术中隧道窑生产效率低,产品质量良莠不齐,产率不稳定,生产能耗高,污染重等问题,本发明提出了一种烧结砖隧道窑焙烧过程智能优化控制方法和装置。
本发明的烧结砖隧道窑焙烧过程智能优化控制方法,包括:
步骤A:基于遗传算法GA训练极限学习机ELM,构建输入为隧道窑离在线数据,输出为烧结砖的品质的烧结砖隧道窑焙烧智能预测模型。
步骤B:根据烧结砖隧道窑生产过程运行经验总结初始案例,建立包含多组优良烧结砖成品的历史焙烧案例的优化案例库。
步骤C:采用案例推理方法计算出与当前工况相似度最高的历史焙烧案例,得出当前工况下隧道窑各带的最优温度值;
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