数据与模型驱动的水泥生料分解率软测量模型

乔景慧 柴天佑

复杂工业过程运行优化控制[1−2]需要准确检测与生产过程中产品质量、产量、效率、能耗等指标相关的难以直接测量的过程参数[3−4],如水泥熟料生产过程中的生料分解率(Raw meal decomposition ratio,RMDR)、回转窑烧成带温度、烧成带长度、回转窑内物料停留时间、废气氮氧化物及氧含量、熟料游离氧化钙含量[5−6].这些过程参数的实时检测一直是水泥熟料生产过程亟待解决的难题.产品质量指标生料分解率决定台时产能、熟料热耗、回转窑负荷率及预热器C5 下料管堵塞概率[7].实际中,生料分解率由人工取样每隔1 小时检测一次,这样影响生产的正常运行.因此,水泥生料分解过程生料分解率的研究是至关重要的.

实际中,为了获得生料分解率软测量值,需要采集离线及在线辅助变量数据.因此,需要对这些辅助变量进行异常值检测,常用的检测方法有基于距离的异常值检测[8].然而它没有考虑局部密度的变化,仅适用于全局异常值检测,不适用于局部异常值检测.目前,基于密度的异常值检测方法得到广泛应用,如文献[9−10],但是对于未知样本计算概率密度是很困难的.因此,采用不计算概率密度而直接进行密度比评估的Kullback-Leibler(KL)散度密度比的异常值检测方法[11].

对于水泥生料分解过程的研究,文献[12]提出了递归限定记忆主元分析与最小二乘支持向量机结合的生料分解率软测量模型.采用鲁棒3σ检测采样数据的异常值,选择高斯核函数与线性核函数.但是,当生料成分稳定时,没有采用机理模型计算生料分解率.文献[13]建立了基于二维数据投影映射的生料分解率动态软测量模型,同时进行了实验室仿真验证.文献[14]提出了层级建模方法,建立了适用于大型回转窑的混合的二维和三维计算流体动态模型.文献[15]建立了一个基于数据驱动的分解率仿真实验模型,通过调整分解炉给煤量控制生料分解率.文献[16]为了分解炉优化设计,通过分析历史数据和经验数据建立了多个线性回归模型.

1 生料分解过程工艺描述及质量指标

1.1 生料分解过程工艺描述

生料分解过程工艺流程如图1 所示.生产过程包括5 级预热器、1 台分解炉和1 台回转窑.生料在5 级预热器预热后进入分解炉,分解率达到85%∼94%.分解后的生料由第5 级预热器进入回转窑,生料在经过预热器和分解炉后被逆向前进的热气流加热,来自煤粉仓的煤粉与三次风混合一起喷入分解炉.图1 中变量及符号如表1 所示.

表1 图1 中各变量及符号的含义Table 1 The meaning of variables and symbols in Fig.1

图1 生料分解过程工艺流程及控制现状Fig.1 Process flow diagram and current control for raw meal calcination process

实际生产中,没有在线分析仪表检测生料分解率.因此,生料分解率只能由人工离线检测,即每隔1 小时在回转窑窑尾取样一次,采用二氧化碳体积法测定生料分解率[17],检测周期为2 小时,严重滞后.由于生料分解率影响台时产能、熟料热耗及回转窑负荷率.因此,必须建立生料分解率的在线模型.

1.2 生料分解过程质量指标

在工业生产中,衡量分解炉工作效率及安全的重要指标是生料分解率,它是指生料经过分解炉和预热器C5 后,分解成氧化物的碳酸盐占总碳酸盐的百分比.生料分解率决定生料分解过程的产能指标—台时产能、熟料热耗和回转窑负荷率,决定生料分解过程的安全—预热器C5 下料管堵塞概率.

1)生料分解率与台时产能的关系

台时产能是单位时间(小时)内生产熟料的质量(吨),如式(1)所示.

其中,G代表设备熟料小时产能(t/h),γ表示生料分解率(表示为小数形式),D和L分别代表回转窑酮体直径和回转窑长度(m).

台时产能G与生料分解率γ的关系曲线如图2所示.式(1)和图2 表明,台时产能G与生料分解率γ成正比,即台时产能G随着生料分解率γ的增加而增大.

图2 台时产能与生料分解率关系曲线Fig.2 The relationship curve between the production hourly and raw meal decomposition ratio

2)生料分解率影响熟料热耗

在实际生产中,生料分解率γ偏高时,会使预热器C5 下料管堵塞,甚至使生产停产;生料分解率γ过低,会使生料预热效果差,根据式(2)将增加下一工序(即回转窑内烧结)的热负荷即熟料热耗,熟料热耗q与生料分解率γ的关系曲线如图3 所示.

图3 熟料热耗与生料分解率关系曲线Fig.3 The relationship curve between clinker heat consumption and raw meal decomposition ratio

其中,Q为燃料热值(kJ/kg),M代表每小时入回转窑燃料消耗量(t/h),R是入回转窑燃料比(用小数表示),q表示熟料热耗(kJ/kg 熟料),γ为生料分解率(表示为小数形式),D和L分别代表回转窑酮体直径和回转窑长度(m).

图3 表明,在煤粉燃料热值Q、每小时入回转窑燃料消耗量M为定值时,回转窑内熟料热耗q与生料分解率γ成反比.因此,当生料分解率低于实际值,回转窑内熟料热耗q将增加.但是,实际中随着生料成分及入窑分解率的变化,入回转窑和分解炉的煤粉质量是发生变化的,根据式(2),可以得出熟料热耗q与回转窑耗煤量M和生料分解率γ之间的关系曲线,如图4 所示.

图4 表明,在煤粉燃料热值Q为定值时,回转窑内熟料热耗q与每小时入回转窑燃料消耗量M成正比,与生料分解率γ成反比.

3)生料分解率影响回转窑负荷率

实际生产中,生料分解率γ还影响回转窑负荷率ϕ.为了稳定整个生产热工工况,要求回转窑内物料负荷率尽量保持不变,一般要求负荷率ϕ=5%∼13%,如式(3)∼(5)所示.

图4 熟料热耗与生料分解率和回转窑耗煤量关系曲线Fig.4 The relationship curve among the clinker heat consumption and raw meal decomposition ratio and feed coal of rotary kiln

其中,ϕ表示负荷率(%),G为设备熟料小时产能(t/h),Rc为煅烧1 kg 熟料所需回转窑内物料量,T为物料在回转窑内停留时间(min),γ为生料分解率(表示为小数形式),D和L分别代表回转窑酮体直径和回转窑长度(m).rm代表回转窑内物料平均堆积密度(kg/m3),S和αm分别代表回转窑斜度和物料自然休止角(度),n是回转窑转速(r/min),ks为实际物料消耗量.

根据式(3)∼(5),回转窑内物料负荷率ϕ与生料分解率γ和回转窑转速n之间的关系如图5 所示.图5 表明,回转窑负荷率ϕ与回转窑转速n成反比,随生料分解率γ的增大而增大.

图5 回转窑负荷率与生料分解率和回转窑转速关系曲线Fig.5 The relationship curve among the load rate and raw meal decomposition ratio and rotary kiln speed

根据式(1)∼(5),生料分解率γ影响回转窑台时产能G,熟料热耗q和负荷率ϕ.因此,必须精确确定生料分解率.

1.3 生料分解率实际检测

在工业生产中,衡量分解炉工作效率的重要指标是生料分解率,它是指生料经过分解炉和预热器C5 后,分解成氧化物的碳酸盐占总碳酸盐的百分比.这样提高入回转窑的生料分解率是减轻回转窑内热负荷和提高产量的关键.但是生料分解率控制过高,会产生预热器C5 下料管堵塞现象,使生产停产;反之,生料分解率控制过低,没有充分发挥分解炉的作用,会使得生料预热效果差且加大回转窑的热负荷,降低产能.因此,分解率指标广泛地应用于实际生产过程中.

实际生产中,实验室检测人员每间隔1 小时在窑尾取样一次,通常采用表观分解率γ衡量生料分解率,如式(6)所示.

其中,L1和L2分别代表出均化库生料CO2的百分含量和预热器C5 下料管入回转窑生料CO2的百分含量(%).

根据式(1)和式(6),调度员计算台时产量G随出均化库生料CO2的百分含量L1和预热器C5 下料管入回转窑生料CO2的百分含量L2之间的关系曲线,如图6 所示.由图6 可知,台时产能G与出均化库生料CO2的百分含量L1成正比,而与预热器C5 下料管入回转窑生料CO2的百分含量L2成反比.

图6 台时产能与出均化库生料CO2的百分含量和预热器C5 下料管入回转窑生料CO2的百分含量关系曲线Fig.6 The relationship curve among the production hourly and percentage of CO2from homogenization and the percentage of CO2in raw material from the preheater C5 tube

2 数据与模型驱动的水泥生料分解率软测量模型

2.1 生料分解率软测量模型辅助变量选择

生料分解率影响台时产能G、熟料热耗q和回转窑负荷率ϕ,同时决定预热器C5 下料管堵塞的概率.但是实际生产中,人工每隔1 小时检测一次生料分解率.为了实时获得生料分解率软测量模型,必须选择正确的辅助变量,采用文献[12]中表1 的变量作为辅助变量.

2.2 生料分解率软测量模型结构

为了解决生料分解率离线化验周期长,增加台时产能G,稳定回转窑内负荷率ϕ及降低熟料热耗q,本文提出了基于数据与模型驱动的生料分解率软测量模型,如图7 所示.

图7 中,x1,x2,···,xd和α1,α2,···,αb分别为层级S 核函数的输入变量及隐含层与输出层的权值,图7 中其他符号的含义如表2 所示.

如图7 所示,数据与模型驱动的生料分解率软测量模型由基于KL 散度密度比的异常值检测、基于机理模型的生料分解率模型、基于层级S 核函数的生料分解率模型、生料分解率离线检测模型和基于模糊模型的协调因子组成,各部分功能如下所示.

表2 图7 中各变量的含义Table 2 The meaning of variables in Fig.7

1)基于KL 散度密度比的异常值检测

图7 数据与模型驱动的水泥生料分解率软测量模型Fig.7 The cement raw meal decomposition ratio model based on data and model

将采集的生料中氧化钙含量、三氧化二铁含量、二氧化硅含量及三氧化二铝含量及分解炉温度等,详细辅助变量参见文献[12]的表1,采用估计概率密度比ω(x)并使用线性参数模型近似ω(x)的方法,进行异常值检测.

2)基于机理模型的生料分解率模型

当生料中的成分稳定时,在分解温度范围内,可以由式(16)得出生料分解率γm.

3)基于层级S 核函数的生料分解率模型

实际生产中,每一批生料的成分及配料后生料成分是变化的.同时,生料分解率会随着生料中氧化钙含量、三氧化二铁含量、二氧化硅含量及三氧化二铝含量成非线性变化的.采用模仿人类脑细胞的S 型核函数作为输入输出函数,建立基于层级S 核函数的生料分解率模型,计算生料分解率fθ(x).

4)生料分解率离线检测模型

实际生产中,实验室检测人员每隔1 小时在窑尾取样一次,检测出均化库生料及预热器C5 下料管入回转窑生料CO2百分含量,根据式(6)离线计算生料分解率γa.

5)基于模糊模型的协调因子

生料分解过程中,生料成分有的在正常范围内,有的成分不在正常范围内.因此,采用基于模糊模型的协调因子对γm加权,计算加权后的生料分解率.

2.3 数据与模型驱动的水泥生料分解率软测量模型

2.3.1 基于KL 散度密度比的异常值检测

生料中氧化钙含量、三氧化二铁含量、二氧化硅含量及三氧化二铝含量变化时,会影响生料的实际分解率[18].根据图3,当实际分解率减小或增大时,熟料在回转窑内的热耗相应地增大或降低.因此,必须根据生料成分及时预测生料的分解率.为了有效的检测采样值的异常数据,使用基于KL 散度密度比的方法检测异常数据.

其中,对于正常样本ω(x)的值接近1,对于异常样本ω(x)的值与1 相差较大的值.但是,对于计算得到的密度比ω(x),如果测试样本的概率密度p(x)值较小时,式(7)中概率密度p＇(x)的误差会相应地增大.因此,采用估计概率密度比ω(x)并使用线性参数模型近似ω(x)[19],如式(8)所示.

其中,αT=(α1,α2,···,αk)代表参数向量,ψ(x)=(ψ1(x),ψ2(x),···,ψk(x))T是非负的基函数向量.因此,通过调整参数α使ωα(x)p(x)趋近于p＇(x).对于∀p＇(x)≥0,p(x)≥0,定义广义KL 散度函数如式(9)所示.

使用ωα(x)p(x)代替式(9)中的p(x),得

其中

因此,式(10)简化为

式(8)中的密度比选择高斯核函数,如式(14)所示.

2.3.2 基于机理模型的生料分解率模型

在生料分解过程中,生料在分解炉内发生分解反应,如式(15)所示[20],分解炉温度与生料分解率之间的动态数学模型如式(16)所示[18].

其中,−Q 表示碳酸钙分解过程吸收热量.

其中,k0=6.078×107,E=2.05×105(J/mol),式(16)中参数的含义如表3 所示.

表3 式(16)中参数的含义Table 3 The meaning of variables in(16)

生料分解率与分解炉温度之间的曲线如图8 所示.

图8 生料分解率与分解炉温度关系曲线Fig.8 The relationship curve between the raw meal decomposition ratio and calciner temperature

图8 表明,生料分解率与分解炉温度具有较强的非线性,生料在分解炉内正常分解温度为850∼890◦C.因此,在生料中的成分稳定时,在分解温度范围内,可以由式(16)得出生料分解率.但是,生料中的成分是变化的,可以采用基于层级S 核函数驱动的生料分解率模型.

2.3.3 基于层级S 核函数的生料分解率模型

当生料的成分氧化钙含量、三氧化二铁含量、二氧化硅含量及三氧化二铝含量均在正常值范围内波动时,采用基于机理模型的生料分解率建模.但是,每一批原料中生料的成分及配料后生料成分是变化的.同时,生料分解率会随着生料中氧化钙含量、三氧化二铁含量、二氧化硅含量及三氧化二铝含量成非线性变化的.生料分解率与生料成分之间的关系曲线如图9 所示.

图9 生料分解率与生料成分关系曲线Fig.9 The relationship curve between the raw meal decomposition ratio and raw meal components

为了解决生料成分波动对生料分解率的影响,采用模仿人类脑细胞的S 型核函数作为输入输出函数[21],建立基于层级S 核函数的生料分解率模型,模型输出如式(17)所示.

其中,αj代表模型参数,fθ(x)是关于的非线性函数,α=(α1,α2,···,αb)T,φ(x;β)为S 型核函数,如式(18)所示.

式(18)可简化为

采用文献[21]随机梯度下降法训练层级模型,定义性能函数如式(20)所示.

其中,θ=(αT,wT,ζ)T∈R3,γa为生料分解率实际检测值,分别计算J(θ)对αj,wj和ζj的偏导数,即∇J(i),如式(21)所示.

随机梯度算法中,取式(24)负梯度方向为搜索方向.则随机梯度下降法的迭代式如式(25)所示.

式(25)中,在第k次的迭代初始点θ(k)和搜索方向d(k)已经确定的情况下,式(20)是关于步长µ >0的一维函数,即

最优步长µk利用式(27)求得

2.3.4 基于模糊模型的协调因子λ

由图9 可知,生料中氧化钙含量、三氧化二铁含量、二氧化硅含量及三氧化二铝含量与生料分解率成非线性关系.当生料中的四种成分都在正常波动范围内时,采用基于机理的生料分解率模型;否则,采用基于层级S 核函数的生料分解率模型.但是,实际中生料中有的成分在正常波动范围,有的成分不在正常范围内,生料中各成分与生料分解率之间的关系如式(28)所示[18].

式中,γ(k)表示生料分解率,Tc(k)和Tc5(k)分别代表分解炉温度和预热器C5 出口温度,CCa(k),CFe(k),CSi(k)和CAl(k)分别表示生料中氧化钙含量、三氧化二铁含量、二氧化硅含量及三氧化二铝含量.

当分解炉温度Tc(k)和预热器C5 出口温度Tc5(k)不变时,生料中四种成分(CCa(k),CFe(k),CSi(k)和CAl(k))分别与生料分解率存在如图10所示的运行关系.

图10 生料成分与生料分解率关系曲线Fig.10 The relationship curve between the raw meal decomposition ratio and raw meal components

图10 中,Oij(i=1,···,4;j=1,2,3)表示目标运行区间,(i=1,···,4;j=1,2)表示最大运行区间;令Zγ,i=[γa(0)−γi,γa(1)−γi,···,γa(N)−γi]是生料分解率实际检测值γa(k)(k=0,···,N)与Oij(i=1,···,4;j=1,2,3)稳态运行点γi的偏差组成的向量.根据文献[22]基于多模型的生料分解率输出值为γm,则模型输出γm与γi的偏差为vi(k),即vi(k)=γm −γi,则有Zv,i=[v(0),v(1)i,···,v(N)],则目标运行区间Oij(i=1,···,4;j=1,2,3)的范围为

这样,目标运行区间Oij(i=1,···,4;j=1,2,3)和最大运行区间(i=1,···4;j=1,2)的每一个点可以表示为

结合图10,目标运行区间的相邻两个运行区间的关系如式(33)所示.

式(33)及图10 表明,当生料中某一成分为一个固定值(如CCa(k)=31.5%)时,生料分解率处于目标运行区间O11和O12,其中O12为正常工况,采用机理模型计算生料分解率;处于O11工况时,采用基于层级S 核函数的生料分解率模型计算生料分解率.因此,采用基于模糊模型的协调因子计算生料分解率,如图11 所示.令生料中四种成分CCa(k),CFe(k),CSi(k)和CAl(k)的设定值分别为CCaSP(k),CFeSP(k),CSiSP(k)和CAlSP(k),其中e1(k)=CCa(k)−CCaSP(k),e2(k)=CFe(k)−CFeSP(k),e3(k)=CSi(k)−CSiSP(k)和e4(k)=CAl(k)−CAlSP(k).

1)e1(k),e2(k),e3(k),e4(k)和λ(k)的模糊化

由图11 可知,e1(k),e2(k),e3(k)和e4(k)的量化因子分别为和k4λ(k)的比例因子则E1(k),E2(k),E3(k),E4(k)和λ(k)分别为

图11 基于模糊模型的协调因子结构Fig.11 The structure of coordination factor based on fuzzy model

其中,E1(k),E2(k),E3(k)和E4(k)在各自论域上的模糊子集个数为5,分别为负大(NB),负小(NS),零(ZE),正小(PS)和正大(PB).

2)模糊推理

采用文献[23]方法建立模糊规则,如式(35)所示.

其中,p=4,q=5,i=1,2,3,···,16,选择E1(k),E2(k),E3(k),E4(k)和U的隶属函数为对称三角形隶属函数,如图12 所示.输入E1(k),E2(k),E3(k)和E4(k)共有规则数量如式(36)所示.

其中,Ni=5,采用图13 所示的模糊推理过程.

采用重心法解模糊化得到协调因子.由图12 可知,对于任何E1(k),E2(k),E3(k)和E4(k)所对应的模糊子集的最大个数为16.因此,只需要计算这16 个模糊子集所对应的输出模糊集的隶属度µ(Ui)(i=1,2,···,16),如式(37)所示.

图12 误差E1, E2, E3和E4及输出U 的隶属函数Fig.12 The membership functions of E1, E2, E3and U

图13 模糊推理过程Fig.13 The fuzzy inference process

式中,µ(Ui)代表第i条规则输出量模糊集的隶属度,Ui是第i条规则结论部分隶属函数的中心.

根据图11 及式(37),协调因子λ(k)如式(38)所示.

3 仿真验证

为了验证本文提出的水泥生料分解过程生料分解率软测量模型的有效性,首先在实验室进行了基于数据与模型驱动的水泥生料分解率软测量模型仿真实验,在第4 节中进行了工业应用验证.

基于KL 散度密度比的异常值检测模块中,在线检测数据有分解炉温度、预热器C5 出口温度、回转窑窑尾温度、C5 下料管温度等;离线检测数据有生料中氧化钙含量、三氧化二铁含量、二氧化硅含量及三氧化二铝含量等.式(8)中的ψ(x)选择高斯核函数,核函数的宽度h=135,式(14)是凸优化函数,使用随机梯度下降法计算最优解.在线检测数据以分解炉温度为例,采集1 700 组数据测试结果如图14 所示,离线检测数据以生料中三氧化二铝含量为例,采集450 组数据测试结果如图15 和图16 所示.

图14 表明,分解炉温度在865◦C 时,密度比为0.8,偏离密度比1,此值为异常值.

图15 为采集的450 组正常数据和测试数据频率直方图,测试样本中氧化铝含量为3.75 时有4 组数据为异常数据;图16 表明,当生料中三氧化二铝含量为3.75 时,密度比估计值为0.81,偏离密度比估计值1.所以结合图15 和图16,3.75 为异常值.

图14 基于KL 散度密度比的分解炉温度异常值检测Fig.14 Abnormal value detection based on Kullback-Leibler divergence density ratio for calciner temperature

图15 三氧化二铝含量正常数据和测试数据Fig.15 Normal data and test data for Al2O3content

基于模糊模型的协调因子模块,生料中4 种成分的设定值分别为:CCaSP(k)=36,CFeSP(k)=3.4,CSiSP(k)=13.5 及CAlSP(k)=3.55,模糊模型输入因子n1=10,n2=5,n3=8 及n4=5,输出因子m=10,l=1.

基于以上参数,生料分解率模型输出值与离线检测值如图17 所示.采用均方根误差(Root mean squared error,RMSE)衡量模型输出值λ和离线检测值λa之间的误差,如式(39)所示.

其中,n代表采样数,表4 为本文所提方法与LSSVM 和RFMPCA-LS-SVM 之间的对比.

图16 基于KL 散度密度比的三氧化二铝含量异常值检测Fig.16 Abnormal value detection based on Kullback-Leibler divergence density ratio for Al2O3content

图17 生料分解率模型输出值与离线检测值曲线Fig.17 The curve of model output value and offline detection value for raw meal decomposition ratio

表4 本文所提方法与LS-SVM 和RFMPCA-LS-SVM 的RMSE 对比Table 4 The RMSE comparison among the method proposed and LS-SVM and RFMPCA-LS-SVM

表4 中,使用LS-SVM、RFMPCA-LS-SVM 和本文所提方法产生的RMSE 分别为1.1325、1.0235和1.0198.使用LS-SVM 方法误差较大的原因是模型计算时没有对采样数据进行异常值处理,而RFMPCA-LS-SVM 方法使用了鲁棒3σ进行异常值检测,本文所提方法使用基于KL 散度密度比的异常值检测方法,仿真实验结果表明,本文所提方法优于LS-SVM 和RFMPCA-LS-SVM 方法.

图18 生料分解过程Fig.18 The raw meal calcination process

4 工业应用

本文所提出的数据与模型驱动的水泥生料分解率软测量模型已经成功应用于某水泥厂生料分解过程中.此算法的硬件平台是西门子S7-400,软件平台是Step7 V5.4 与WinCC V6.2.

4.1 硬件平台

生料分解过程如图18 所示,其主控画面如图19所示.硬件平台由PLC 控制系统、优化设定计算机、程师站和操作员站、电器及仪表、网络和通讯系统组成,如图20 所示.

在图20 中,PLC 控制系统包括3 台西门子S7-400 控制器构成的主站、输入及输出模块、电源模块及CP443-1 通讯模块,各个主站通过Profibus-DP连接ET200M 从站.中控室设置优化设定计算机、工程师站和3 台操作员站.

4.2 算法实现

生料分解过程中控室安装3 台操作员站和1 台工程师站,其中工程师站除了装有Step7 和WinCC软件外,还安装Visual C# 软件,生料分解率软测量模型算法在Visual C# 中编程,通过OPC 通讯实现,算法的流程图如图21 所示.

4.3 参数选择

根据第2 节的数据与模型驱动的水泥生料分解率软测量模型,模型参数如下所示.

1)基于KL 散度密度比的异常值检测模块:式(15)中的核函数的宽度h=135.

图19 生料分解过程主控画面Fig.19 The main picture of raw meal calcination process

图20 系统硬件平台Fig.20 The architecture of system hardware platform

2)基于模糊模型的协调因子模块:参数选择如表5 所示.

表5 基于模糊模型的协调因子参数选择Table 5 Parameters selection based on fuzzy model

4.4 应用结果

将数据与模型驱动的水泥生料分解率软测量模型应用于某水泥生料分解过程,在2018 年10 月28日从11:06 AM 至15:06 PM 时运行曲线如图22∼24 所示,曲线的横坐标为时间轴,纵坐标为各变量的数值轴.

图22 为基于模糊模型的协调因子运行曲线,在2018 年10 月28 日11:06 AM 至11:42 AM 时,生料中四种成分变化在正常工况范围内,如表6 所示.此时,协调因子λ=0,基于机理的生料分解率模型被采用.在12:18 PM 至12:43 PM 时,随着生料中CaO 含量由36.5% 增大到37.8%,协调因子λ由0.1 增大到0.4,采用基于机理和层级S 核函数的生料分解率模型.在13:30 PM 至13:42 PM 时,生料中Al2O3含量由3.7% 降低到3.3%,协调因子λ由0.4 降低到−0.2.

图21 算法实现控制流程图Fig.21 The flow chart of algorithm realization

图22 基于模糊模型的协调因子运行曲线Fig.22 The curve of coordination factor based on fuzzy model

图23 生料分解率运行曲线Fig.23 The run curve of raw meal decomposition ratio

图24 预热器C5 下料管堵塞概率与生料分解率和预热器C5 出口温度之间的关系曲线Fig.24 The curve among blocking probability of preheater C5 tube and raw meal decomposition ratio and outlet temperature of preheater C5

表6 生料中4 种成分变化范围Table 6 Range of four components in raw meal

图23 为生料分解率运行曲线,结合图22,在2018 年10 月28 日11:06 AM 至11:42 AM,生料分解率γ由90.2% 增大到95.8%.在12:02 PM至12:43 PM 时,生料分解率γ由95.8% 降低到92.1%.此时,从图24 可知,预热器C5 下料管堵塞概率达到10%.因此,结合图22∼24,需要根据生料中成分变化,及时调节入分解炉煤粉量,使生料分解率达到最佳值,进而提高台时产能,降低煤耗.

4.5 结论

本文提出了数据与模型驱动的水泥生料分解率软测量模型.解决了建模过程采样数据异常值检测及生料分解率实时在线检测的难题,该模型能够根据当前工况的变化确定模糊协调因子,进而得出机理与层级S 核函数加权的生料分解率软测量模型,降低了预热器C5 下料管堵塞概率.所提出的方法已经成功应用于某水泥厂水泥生料分解过程.下一步着重研究基于知识和数据驱动的水泥生料分解率软测量建模.