基于灰色一致相關(guān)聯(lián)的球磨機(jī)料位監(jiān)測

基于灰色一致相關(guān)聯(lián)的球磨機(jī)料位監(jiān)測

1球磨機(jī)筒內(nèi)料位的測量目前，中國的大型發(fā)電鍋爐系統(tǒng)都配備了低速鋼球磨煤機(jī)，采用了中間倉儲式結(jié)構(gòu)，但大部分系統(tǒng)無法達(dá)到經(jīng)濟(jì)條件。一個原因是，很難直接測量內(nèi)部負(fù)荷。因此,解決磨內(nèi)負(fù)荷的測量問題不論對于其控制還是經(jīng)濟(jì)運行和監(jiān)測均具有十分重要的意義。近年來,對球磨機(jī)筒內(nèi)負(fù)荷的檢測提出了居多方法,如差壓法、功率法、軸承振動法等。由于球磨機(jī)的負(fù)荷不可直接檢測且對其影響的因素很多,本文提出“料位”的概念,用料位來代替磨負(fù)荷,并運用灰色關(guān)聯(lián)理論對影響料位的各輔助變量進(jìn)行選擇,用非線性PLS作為球磨機(jī)筒內(nèi)料位軟測量方法。通過對影響料位的各輔助變量的在線檢測以實現(xiàn)料位的軟測量,從而實現(xiàn)球磨機(jī)的最佳工況運行。2磨煤機(jī)最大存煤量的測量定義球磨機(jī)的料位為:球磨機(jī)內(nèi)煤的體積與減去鋼球所占容積后磨煤機(jī)的容積之比(%),其數(shù)學(xué)表達(dá)式為:Fill-level=Μm/ρmV-Μgq/ρgq(1)Fill?level=Mm/ρmV?Mgq/ρgq(1)其中:Fill-level—料位;Mm—筒內(nèi)存煤量,kg;ρm—球磨機(jī)中煤的密度,kg/m3;V—球磨機(jī)筒內(nèi)容積,m3;Mgq—鋼球裝載量,kg;ρgq—鋼球本身的密度,kg/m3。穩(wěn)態(tài)下磨筒內(nèi)的料位計算公式為:Bm=B0·Ktm·Kmm·Ktf·Kcf(2a)Κtm=2.11+e-((tm-5)/30)2-1.05Ktm=2.11+e?((tm?5)/30)2?1.05(2b)Κmm=Κ1?ΜmΚm?max-Κ2?(ΜmΜm?max)Kmm=K1?MmKm?max?K2?(MmMm?max)(2c)Mm,max=λ(V-Mgq/ρgq)ρm(2d)由式(1)、式(2-c)及式(2-d)可得下式:Kmm=K1(L/λ)-K2(L/λ)2(2e)由式(2-a)、式(2-b)及式(2-e)可得下式:Κ1(L/λ)-Κ2(L/λ)2=Κmm=Bm/[B0?Κtf?Κcf(2.11+e-((tm-5)/30)2-1.05)](2f)K1(L/λ)?K2(L/λ)2=Kmm=Bm/[B0?Ktf?Kcf(2.11+e?((tm?5)/30)2?1.05)](2f)其中:L—穩(wěn)態(tài)料位值,K1=2,K2=1;B0—磨煤機(jī)計算出力,t/h;Kmm—筒內(nèi)存煤量對磨出力影響的修正系數(shù);Bm—磨出力,t/h;Ktm—磨出口溫度對磨出力影響的修正系數(shù);Ktf—通風(fēng)量對磨出力影響的修正系數(shù);Kcf—粗粉分離器折向門開度對磨出力影響的修正系數(shù);tm—磨煤機(jī)出口(風(fēng)、粉)溫度,℃;Mm—存煤量,kg;Mm,max—球磨機(jī)最大容許存煤量;λ—修正系數(shù),且0<λ<1,本文取0.85,即料位值為85%時即為磨最大存煤狀態(tài)。從式(1)可以看出存煤量和料位的關(guān)系:存煤量直接表示磨筒內(nèi)貯存的煤量,料位則更能綜合反映影響球磨機(jī)出力的磨筒內(nèi)鋼球裝載量與存煤量的相對關(guān)系與特性,在實際運行過程中可表征磨負(fù)荷的高低;式(2)則用于獲得穩(wěn)態(tài)時磨料位的樣本值。3灰色相關(guān)性分析及輔助變量選擇3.1多因素下的一致關(guān)聯(lián)度法灰色關(guān)聯(lián)分析是灰色理論的基本內(nèi)容,它與傳統(tǒng)的相似性分析方法,如相關(guān)系數(shù)法等相比,具有簡單、直觀和計算量小的特點。同時它對樣本量的大小沒有過高的要求,不需要典型的分布規(guī)律,而且其定量分析的結(jié)果與定性分析的結(jié)果一般能夠吻合,所以,在對存在不確定性知識的灰色系統(tǒng)進(jìn)行分析時,它具有不可比擬的優(yōu)越性能?；疑P(guān)聯(lián)分析的基本思想是根據(jù)曲線間相似程度來判斷因素間的關(guān)聯(lián)程度。灰關(guān)聯(lián)度描述了系統(tǒng)發(fā)展過程中因素間相對變化的情況。根據(jù)序列之間的關(guān)聯(lián)程度的大小,可以定量判斷兩序列之間的關(guān)聯(lián)性,而且,應(yīng)用關(guān)聯(lián)矩陣還可以進(jìn)行多因素情況下的優(yōu)勢分析。為避免產(chǎn)生分析結(jié)果與實際不符的問題,本文提出一致關(guān)聯(lián)度法。該方法不僅克服了以上各方法存在的問題,還考慮了不同變量的變化率的差異對相關(guān)性的影響,一致關(guān)聯(lián)度法算法為:μij=1/{1+||Δxi(k)|ˉΔi-|Δxj(k)|ˉΔj|}(3)μij=1/{1+∣∣∣|Δxi(k)|Δiˉˉˉˉ?|Δxj(k)|Δjˉˉˉˉ∣∣∣}(3)Δxj(k)=xj(k+1)-xj(k)(4)Δxi(k)=xi(k+1)-xi(k)(5)ˉΔz=1m-1m-1∑k=1|Δxz(k)|(z=i,j)(6)其中:xi、xj—經(jīng)過初始化處理的不同變量;k—序列編號;m—樣本數(shù);μij—兩變量的相關(guān)系數(shù)。定義ζk為符號因子,則:若Δxi(k)Δxj(k)>0,則稱xi、xj在點k處趨勢相同,ζk=1,關(guān)聯(lián)度為正;若Δxi(k)Δxj(k)=0且Δxi(k)≠Δxj(k),則稱xi、xj在點k處趨勢無關(guān),ζk=0,對相關(guān)度無貢獻(xiàn);若Δxi(k)Δxj(k)<0,則稱xi、xj在點k處趨勢相反,ζk=-1,關(guān)聯(lián)度為負(fù)。vij=11+||Δxi(k)-Δxi(k-1)|ˉΔi-|Δxj(k)-Δxj(k-1)|ˉΔj|(7)β=|1m-2m-1∑k=2ζkvij(k)|(8)rij=|1m-1m-1∑k=1ζkμij(k)|β(9)其中:式(9)中的指數(shù)β—數(shù)據(jù)的變化率對關(guān)聯(lián)度的影響;vij—變化率關(guān)聯(lián)系數(shù);rij—關(guān)聯(lián)度。本文提出的一致灰關(guān)聯(lián)度顯然滿足一般關(guān)聯(lián)特征:規(guī)范性,即rij∈,且當(dāng)兩變量全相關(guān)時rij=1;偶對稱性,即rij=rji?x={xi,xj};保序性,即在無量綱處理后,序列數(shù)據(jù)的大小順序不變。3.2球磨機(jī)的料位測量輔助變量也稱為二次變量(SecondaryVariable),對于某個軟測量對象,一般來說,其原始輔助變量數(shù)目、類型很多,且相互耦合程度很大,為了實時運行方便有必要對輸入變量進(jìn)行適當(dāng)?shù)慕稻S處理。電廠鍋爐制粉系統(tǒng)鋼球磨煤機(jī)是一個灰系統(tǒng),由于很難獲得其完整全面的機(jī)理知識,從而無法獲得其料位在線檢測的機(jī)理模型,但是該灰色系統(tǒng)的外圍各輔助變量是可以在線監(jiān)測的,找出這些輔助變量與球磨機(jī)料位之間的關(guān)聯(lián)特征,就可以運用上述一致關(guān)聯(lián)理論進(jìn)行輔助變量的選擇并運用合適的方法對料位軟測量進(jìn)行建模。球磨機(jī)料位與各輔助變量的關(guān)系如圖1所示。球磨機(jī)屬于部分信息可知的灰色系統(tǒng),由圖1可知,球磨機(jī)料位與磨入口溫度、出口溫度、入口負(fù)壓、差壓、前后軸承振動能量、磨電流、鋼球裝載等存在著間接或直接的相關(guān)性。結(jié)合對球磨機(jī)的機(jī)理分析及先驗信息,采用一致關(guān)聯(lián)度法對球磨機(jī)料位有直接關(guān)聯(lián)(間接關(guān)聯(lián)量通過先驗知識給以首先排除)的七項指標(biāo)進(jìn)行分析,結(jié)果如表1所示。在本次實驗中,指定滿意閾值為0.7,由表1數(shù)據(jù)結(jié)果可以選擇的輔助變量為磨入口負(fù)壓、磨進(jìn)出口差壓、前軸承振動能量、后軸承振動能量、出口風(fēng)粉溫度。4非線性pls的基本原理及實驗結(jié)果針對在實際電廠運行中對鋼球磨煤機(jī)料位在線檢測的需要,考慮到目前尚無成熟的技術(shù)或方法應(yīng)用于實際,本文結(jié)合上述的灰色一致關(guān)聯(lián)理論,進(jìn)行了基于非線性PLS的球磨機(jī)料位軟測量的實驗研究。本文提出的基于非線性PLS的料位軟測量方法如圖2所示。在建模中,以3.2節(jié)所選各輔助變量為輸入、料位作為輸出。為了得到較好的結(jié)果,在建模前對實驗數(shù)據(jù)采用了曲線擬合濾波降噪,并進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理,標(biāo)準(zhǔn)化方法為標(biāo)準(zhǔn)差標(biāo)準(zhǔn)化方法。X為n×m矩陣,Y為n×1列向量,設(shè)對自變量X=(X1,X2…Xm)和因變量y觀測了n組樣本數(shù)據(jù)。非線性PLS分別在X和Y中提取成份t(t1,t2,…,tα)和u(u1,u2,…,uα),提取成份時為了回歸分析的需要,有下列兩個要求,需要滿足:(1)t和u應(yīng)盡可能多地攜帶它們各自數(shù)據(jù)表中的變異信息;(2)t和u的相關(guān)程度能夠達(dá)到最大。首先提取第一個主成份,在第一個成份t1和u1被提取后,偏最小二乘回歸分別實施X對t1的回歸以及Y對u1的回歸。然后利用X被t1解釋后的殘余信息以及Y被u1解釋后的殘余信息進(jìn)行第二輪的成份提取,如此反復(fù)。非線性PLS的基本原理可以用圖3的框圖所示。不難發(fā)現(xiàn),非線性PLS的原理實現(xiàn)由三部分組成,即:輸入輔助變量X線性化為tj,tj非線性化為rj,rj最后線性組成為輸出Y(圖3中:wj、qj為回歸向量系數(shù),α為回歸成分?jǐn)?shù))。非線性偏最小二乘回歸就是通過t1,t2,…,tα到u1,u2,…,uα的內(nèi)部非線性映射及外部的線性組合,實現(xiàn)Y對t1,t2,…,tα的回歸,然后再表達(dá)成Y關(guān)于原變量X1,X2…Xm的回歸方程,從而完成非線性偏最小二乘回歸建模。應(yīng)用上述原理進(jìn)行軟測量建模,實驗中非線性PLS的訓(xùn)練結(jié)束目標(biāo)設(shè)為1×10-5,相關(guān)實驗結(jié)果如表2所示。由表2和表3實驗分析結(jié)果并結(jié)合實際工程,該軟測量建模方法用于球磨機(jī)料位的預(yù)測效果是比較理想的,最大相對誤差小于3%,相對誤差平均值小于1.7%。5煤機(jī)轉(zhuǎn)速隨機(jī)變量的變化通過球磨機(jī)全負(fù)荷試驗獲得大量的不同給煤工況下的穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)樣本,用于訓(xùn)練非線性PLS模型的結(jié)構(gòu)參數(shù)。建立的基于灰色一致關(guān)聯(lián)法和非線性PLS的球磨機(jī)料位灰色軟測量模型,用于無錫某電廠的球磨機(jī)制粉系統(tǒng),試驗時間為2005年1月24日,起始時間為09:24:43,數(shù)據(jù)采樣間隔為3s,得到的由虛擬料位控制給煤機(jī)轉(zhuǎn)速的變化趨勢曲線,如圖4所示。由圖4可以發(fā)現(xiàn)