[发明专利]一种多模式干熄焦烧损率实时计算系统及计算方法

权利要求书

1.一种多模式干熄焦烧损率实时计算系统，其特征在于，所述的计算系统包括物理层和软件层两个层次，这两个部分通过工业以太网连入干熄焦自动化控制系统中以只读形式获取相关的生产数据，不对原干熄焦的自控系统做任何的改写；

所述的物理层包括PLC、服务器、路由器、客户端计算机；

所述的软件层包括PLC程序、数据采集程序、数据计算程序、数据管理程序；

数据采集程序、数据计算程序、数据管理程序安装在服务器中，PLC程序安装在PLC中，含人工智能的多模式干熄焦烧损率实时计算系统运行的时候，需要连入干熄焦中控的以太网，与干熄焦中控PLC进行通讯，从其中获取生产参数之后，通过路由器分别将数据传输给服务器和PLC，服务器将生产数据利用数据计算程序采用三种模式同时进行干熄焦烧损率的计算，而PLC则利用PLC程序采用碳法进行烧损率的计算，计算的结果通过路由器经过工业以太网传输到客户终端上显示或输出。

2.权利要求1所述的一种多模式干熄焦烧损率实时计算系统的计算方法，其特征在于，所述的计算系统的计算方法包括人工智能、碳法、热法三种计算模式，对干熄焦烧损率进行实时计算；服务器可以同时进行三种模式的计算，三种模式的计算结果互为校验；PLC作为系统的硬备份只能进行碳法模式的烧损率计算，在PLC中进行的碳法模式的烧损率计算作为大系统崩溃、系统不能进行人工智能和热法计算时的备份。

3.根据权利要求2所述的一种多模式干熄焦烧损率实时计算系统的计算方法，其特征在于，所述的人工智能计算模式的计算方法采用基于BP神经网络的干熄焦烧损率实时计算方法；

包括如下步骤：

步骤一、确定输入层和输出层的参数

输入层输入的参数是干熄焦系统的基本操作数据，包括：焦炭温度、干熄炉料位、空导阀门开度、预存段负压、循环风机转速、循环风CO含量、循环风CO₂含量、循环风H₂含量、锅炉入口风温、锅炉给水量、干熄炉排焦温度；

输出层的输出参数只有一个——焦炭烧损率；

步骤二、构造神经网络

根据前述内容构造干熄炉焦炭实时计算神经网络系统，其中输入层有11个参数，包括：焦炭温度、干熄炉料位、空导阀门开度、预存段负压、循环风机转速、循环风CO含量、循环风CO₂含量、循环风H₂含量、锅炉入口风温、锅炉给水量、干熄炉排焦温度；对应11个神经元，中间层有n个神经元，输出层一个参数：焦炭烧损率，对应1个神经元；

步骤三、确定训练样本

选定一个月做为训练样本数据采集期，在进行样本数据采集之前，对相应的仪表进行校准，然后对11个输入层参数和1个输出层参数进行数据采集；

	编号	代号	内容	数据来源
输入层参数
	1	1]]>	出焦炉号	生产记录
	2	2]]>	干熄炉料位	中控室PLC记录
	3	3]]>	空导阀门开度	中控室PLC记录
	4	4]]>	预存段负压	中控室PLC记录
	5	5]]>	循环风机转速	中控室PLC记录
	6	6]]>	循环风CO含量	中控室PLC记录
	7	7]]>	2含量]]>	中控室PLC记录
	8	8]]>	2含量]]>	中控室PLC记录
	9	9]]>	锅炉入门风温	中控室PLC记录
	10	10]]>	锅炉给水量	中控室PLC记录
	11	11]]>	干熄炉排焦温度	中控室PLC记录
输出层参数
	1	y	焦炭烧损率	轨道秤和皮带秤生产记录

输入层样本用向量A表示，A_k＝(a₁，a₂，......a₁₁)；输出层样本用向量Y表示，Y_k＝(y)；其中k＝1，2，......30，为采集的样本对数量；

步骤四、BP神经网络的学习训练。