[发明专利]一种用于干熄焦生产的一氧化碳测量系统及测量方法

说明书

本发明提供了一种用于干熄焦生产的一氧化碳测量系统及测量方法，包括压力传感器、温度传感器、流量传感器、气体浓度传感器，所述的压力传感器、温度传感器、流量传感器、气体浓度传感器分别与控制器连接，本方案首先获得干熄焦生产过程中的易测参数作为输入变量，训练MLP神经网络模型，并设计自适应NNG算法用于MLP网络结构的优化，从而消除冗余的输入变量，实现一氧化碳浓度的精确软测量。

技术领域

本发明涉及干熄焦生产领域，尤其是一种用于干熄焦生产过程中的一氧化碳浓度测量系统及测量方法。

背景技术

在现代工业生产中，为获得更多合格的高质量产品，进而提高经济效益，就需要对产品质量或与产品质量密切相关的重要过程变量进行严格控制。干熄焦(Coke dryquenching,CDQ)是一种广泛用于钢铁行业的先进节能技术。CDQ系统的工艺流程图如图1。该系统主要由干焦熄塔、废热回收锅炉和涡轮发电机组成。在生产过程中，循环风中的CO浓度对生产效率和安全性至关重要。CO浓度不足会增加焦炭的燃烧损失，进而降低焦炭产量，增加二氧化碳的排放。CO过量会造成操作困难，增加循环气体的毒性。当CO浓度超过安全限度时，炉内就有爆炸的危险。因此，将CO的浓度控制在合理范围内具有重要意义。在实际生产过程中，主要通过CO在线分析仪对循环气体内的CO含量进行测量。然而，由于整个生产过程的复杂性，CO的浓度受到很多因素的影响，使得在线分析仪通常不太可靠。因此亟需一种能有效代替在线分析仪表的测量方法。

发明内容

基于上述问题，本发明提供了一种用于干熄焦生产的一氧化碳测量系统及测量方法的方案，本发明的技术方案利用平均影响值(Mean impact value，MIV)作为辅助算子，并把其引入到NNG的约束中，设计了一种自适应的NNG-MLP软测量算法(ANNG-MLP)，实现CDQ系统中循环气体CO浓度的精确软测量，这样可以及时的获得一氧化碳浓度的情况，并反馈给上位机，为工作人员的决策提供数据支撑。

本方案是通过如下方案实现的：一种用于干熄焦生产的一氧化碳测量系统，包括多个用于测量干熄焦系统中压力参数的压力传感器，多个用于测量干熄焦系统中温度的温度传感器，用于测量干熄焦系统中各种流量的流量传感器，气体浓度传感器，所述的压力传感器、温度传感器、流量传感器、气体浓度传感器分别与控制器连接，控制器采用LPC2103芯片，流量传感器采用基于SWINGWIRLⅡ电容式涡街流量传感器，抗振性能特别好，无可动件，测量范围可达40:1，压力损失小，测量准确度较高；温度传感器采用WRNN-436热电偶温度传感器，性能稳定、测温范围大、信号可以远距离传输等特点，并且结构简单、使用方便。具有很高的抗氧化性和良好的抗热震性。高温强度，耐震动、耐磨损，其测温温度0℃～1000℃。它能够将热能直接转换为电信号，并且输出直流电压信号，使得显示、记录和传输都很容易；压力传感器采用PTC305H压力传感器，是一种使用耐高温压力芯体或者蓝宝石芯体为测压原料的压力传感器，经过高可靠性的放大电路及精密温度补偿，将被测介质的绝压或表压转换成4～20mA，0～5VDC，0～10VDC及1～5VDC等标准电信号。通过上述传感器可以获得下表所列数据的信息，为后续的方法提供数据，便于模型的建立和生产过程中一氧化碳浓度的预测。

表1可测输入变量表

一种用于干熄焦生产的一氧化碳测量方法，获得干熄焦生产过程中的易测参数作为输入变量，训练MLP神经网络模型，并设计自适应NNG算法用于MLP网络结构的优化，从而消除冗余的输入变量，实现一氧化碳浓度的精确软测量。所述的模型以HQ准则作为模型的评价标准，以V折交叉验证法来确定最优的自适应NNG-MLP的压缩参数，使得算法能够更好地实现模型复杂度与拟合程度的平衡。

对于输入变量设计了一个基于MIV估计的自适应算子，并将其引入到NNG-MLP算法的约束中，以提高变量选择的准确性和变量系数估计的精度，自适应NNG-MLP算法中，最优收缩系数c^*的估计为：

其中：