径向基的农药生产废液焚烧炉炉温最佳化系统及方法

摘要

本发明公开了一种径向基的农药生产废液焚烧炉炉温最佳化系统及方法。该方法使用模糊方程系统对训练样本进行模糊化处理，并采用径向基神经网络作为模糊方程系统的局部方程。在本发明中，信号采集模块依照每次采样的时间间隔，从数据库中采集训练样本数据；训练样本经标准化处理模块处理，作为模糊系统模块的输入，用于软测量建模；模糊系统模块的输出与结果显示模块连接，用于将得到的炉温预报值和使炉温最佳的操作变量值传给DCS系统；模型更新模块，用于按设定的采样时间间隔，采集现场智能仪表信号以更新训练样本集。本发明实现了炉温的实时准确控制、噪声抑制能力强且运算速度快。

主权项

一种径向基的农药生产废液焚烧炉炉温最佳化系统，包括焚烧炉、现场智能仪表、DCS系统、数据接口以及上位机，所述的DCS系统包括控制站和数据库；所述现场智能仪表与DCS系统连接，所述DCS系统与上位机连接，其特征在于：所述的上位机包括：标准化处理模块，用于将从DCS数据库输入的模型训练样本进行预处理，对训练样本中心化，即减去样本的平均值，然后对其进行标准化：计算均值：$\overline{TX}=\frac{1}{N}\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}{\mathrm{TX}}_i---\left(1\right)$计算方差：${\sigma }_x^2=\frac{1}{N-1}\underset{i=1}{\overset{N}{\Sigma }}({\mathrm{TX}}_i-\overline{TX})---\left(2\right)$标准化：$X=\frac{TX-\overline{TX}}{{\sigma }_x}---\left(3\right)$其中，TX_i为第i个训练样本，是从DCS数据库中采集的生产正常时的关键变量、炉温和使炉温最佳化的操作变量的数据，N为训练样本数，为训练样本的均值，X为标准化后的训练样本；σ_x表示训练样本的标准差，σ²_x表示训练样本的方差；模糊系统模块，对从标准化处理模块传过来的标准化后的训练样本X，进行模糊化；设模糊系统中有c^*个模糊群，模糊群k、j的中心分别为v_k、v_j，则第i个标准化后的训练样本X_i对于模糊群k的隶属度μ_ik为：${\mu }_{ik}={\left(\underset{j=1}{\overset{c^{*}}{\Sigma }}{\left(\frac{\left|\right|X_i-v_k\left|\right|}{\left|\right|X_i-v_j\left|\right|}\right)}^{\frac{2}{m-1}}\right)}^{-1}---\left(4\right)$式中，m为模糊分类过程中需要的分块矩阵指数，取作2；||·||为范数表达式；使用以上隶属度值或者它的变形以获得新的输入矩阵，对于模糊群k，其输入矩阵变形为：Φ_ik(X_i,μ_ik)＝[1 func(μ_ik) X_i]   (5)其中func(μ_ik)为隶属度值μ_ik的变形函数，取或exp(μ_ik)，Φ_ik(X_i,μ_ik)表示第i个输入变量X_i及其模糊群k的隶属度μ_ik所对应的新的输入矩阵；径向基神经网络作为模糊系统的局部方程，对每个模糊群进行优化拟合；设第k个径向基模糊系统的的输出是：${\hat{y}}_{ik}=\underset{l}{\Sigma }{w}_{lk}{\Phi }_{lk}\left(\right||X_i-C_{lk}|\left|\right)---\left(6\right)$其中C_lk和w_lk分别是第k个径向基模糊系统第l个结点的中心和输出权值，Φ_lk(||X_i‑C_lk||)是第k个径向基模糊系统第l个结点的径向基函数，由下式确定：${\Phi }_{lk}\left(\right||X_i-C_{lk}|\left|\right)=\exp (-\frac{{\left(\right||X_i-C_{lk}|\left|\right)}^2}{2\times {\sigma }_{lk}})---\left(7\right)$其中σ_lk是对应的径向基函数的高斯宽度，||·||为范数表达式；最后，由反模糊方法中的重心法得到最后的模糊系统的输出：${\hat{y}}_i=\frac{{\Sigma }_{k=1}^{c^{*}}{\mu }_{ik}{\hat{y}}_{ik}}{{\Sigma }_{k=1}^{c^{*}}{\mu }_{ik}}---\left(8\right)$即为对应于第i个标准化后的训练样本X_i的炉温预报值和使炉温最佳的操作变量值；所述的上位机还包括：模型更新模块，用于按设定的采样时间间隔，采集现场智能仪表信号，将得到的实测炉温与系统预报值比较，如果相对误差大于10％或炉温超出生产正常上下限范围，则将DCS数据库中生产正常时的使炉温最佳的新数据加入训练样本数据，更新软测量模型；结果显示模块，用于将得到的炉温预报值和使炉温最佳的操作变量值传给DCS系统，在DCS的控制站显示，并通过DCS系统和现场总线传递到现场操作站进行显示；信号采集模块，用于依照设定的每次采样的时间间隔，从数据库中采集数据；所述的关键变量包括进入焚烧炉的废液流量、进入焚烧炉的空气流量和进入焚烧炉的燃料流量；所述的操作变量包括进入焚烧炉的空气流量和进入焚烧炉的燃料流量。