Способ оценки влажности материала в процессе сушки в барабанной сушильной установке
Владельцы патента RU 2766517:
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «МИРЭА-Российский технологический университет» (RU)
Изобретение относится к области вычислительной техники, а именно способу оценки влажности барды, включающему ее последовательное перемещение в барабанной сушилке и обеспечивающему бесконтактное косвенное измерение влажности барды в реальном режиме времени по нормированным сигналам, полученным с множества датчиков, которые подают на входы обученной нейронной сети, с выхода которой получают оценку влажности барды в процессе ее сушки, причем обучение нейронной сети организуют по образцовым мерам в адаптивном диапазоне с фиксированной точностью следующих датчиков барабанной сушильной установки: влажности и температуры барды на входе, температуры барды на выходе, давления теплоносителя, температуры воздуха внутри установки, мощности вытяжных вентиляторов, содержания кислорода в воздухе внутри установки, температуры выпара, нагрузки электродвигателя. Технический результат заключается в получении в реальном масштабе времени оперативной оценки влажности барды в процессе сушки и обеспечении заданного качества выпускаемого продукта. 1 табл., 1 ил.
Изобретение относится к области вычислительной техники, а именно способу оценки влажности, и может быть использовано для мониторинга и управления процессом сушки с целью повышения качества высушиваемого материала.
Известен способ измерения влажности сыпучих материалов экспресс-анализатором влажности (влагомером) HX204 фирмы MettlerToledo. В анализаторе влажности используется термогравиметрический принцип измерения, т.е. содержание влаги определяется путем измерения потери массы образца за счет высушивания при нагревании. С этой целью анализаторы влажности оснащены встроенными высокоточными весами. Применение в качестве нагревательного элемента галогеновой лампы позволяет сократить время анализа до 10-15 минут. Достоинством способа является определение влажности с точностью до 0,001%, а также компактность измерителя, дающая возможность использования данного способа измерения в лабораториях.
Недостатком способа является невозможность определять влажность материала в процессе его сушки. Необходимо взять образец и в лабораторных условиях определить его влажность. Этот недостаток ограничивает применения способа для управления процессом сушки движущегося материала в реальном времени.
Известен метод бесконтактного определения влажности в реальном времени с использованием инфракрасных измерителей влажности, например, MM710, в котором реализована прогрессивная проверенная оптическая технология для измерения влажности и процентного содержания органических веществ в сочетании с микропроцессорным контролем. Достоинством метода является работа в реальном времени и точное бесконтактное определение влажности, а также возможность объединения нескольких измерителей в сеть для дальнейшего контроля процесса сушки.
Недостатком использования метода в сильно запыленной среде, характерной для данной сушильной установки, является низкая помехозащищенность рабочей зоны измерительного прибора, что снижает диапазон и точность контроля влажности движущегося материала.
Известен способ измерения влажности порошкообразных, гранулированных, пастообразных и сыпучих материалов анализатором влажности «FIZEPR-SW100» ВИГТ.415210.100-10.2». Влагомер работает следующим образом. Электронный блок содержит генератор, который перестраивается по частоте в метровом диапазоне длин волн. Одновременно измеряются волновые параметры линии передачи, образованной прутком датчика и металлическим основанием (стенкой бункера, трубы и т.п.) или двумя и более прутками. В момент достижения резонанса запоминается частота гармонического сигнала, вырабатываемого генератором, и измеряется добротность резонанса. Эти параметры, измеренные в контролируемом материале и на воздухе, позволяют вычислить показатель преломления материала (коэффициент замедления электромагнитной волны в материале) и его диэлектрическую проницаемость. По переводным таблицам, составленным для набора температур и заложенным в память электронного блока для выбранного материала, микроконтроллер влагомера вычисляет влажность материала. Вид контролируемого материала вводится в память электронного блока с компьютера.
Недостатком способа является невозможность его реализации без наличия анализатора влажности «FIZEPR-SW100» ВИГТ.415210.100-10.2» в отличие от предлагаемого способа, где при высокой точности измерения не требуется оснащать барабанную сушильную установку дополнительными измерительными приборами.
Известен способ измерения влажности материала анализатором влажности радарного типа TRIME-GW – устройство измерения влажности сыпучих материалов на основе диэлькометрического метода. Сущность метода состоит в том, что диэлектрическая проницаемость любого материала сильно зависит от содержания в нем воды. Поскольку диэлектрическая проницаемость воды значительно превышает этот же параметр других веществ, обобщенная диэлектрическая проницаемость влажного вещества в основном является функцией объёмного содержания в нем воды.
Электроды датчика (зонда) помещаются в массу сыпучего материала и создают в нем высокочастотное электромагнитное поле. Характеристики протекающего при этом в цепи датчика электрического процесса изменяются в зависимости от величины диэлектрической проницаемости (то есть влажности) материала. Сравнение изменившихся параметров процесса с контрольными значениями позволяет определить влажность материала с высокой точностью.
Недостатком способа является необходимость оборудования барабанной сушильной установки анализатором влажности TRIME-GW в отличие от предлагаемого способа, где при высокой точности измерения не требуется использовать дополнительные измерительные приборы.
Прототип «Способ оценки влажности пастообразного материала в процессе его сушки в вальцеленточной сушильной установке» (патент на изобретение № 2444725) представляет собой способ оценки влажности пастообразного материала в процессе его сушки в вальцеленточной сушильной установке, включающий последовательное перемещение через сушильные камеры и обеспечивающий бесконтактное косвенное измерение влажности материала посредством обученной нейронной сети. Преимущество этого способа - работа в реальном времени и бесконтактное измерение влажности с низкой погрешностью измерения.
Недостатком использования способа является применимость обученной нейронной сети для бесконтактной косвенной оценки влажности только при сушке пастообразного материала в сушильной установке вальцеленточного типа.
Технической задачей изобретения является оперативная оценка в реальном режиме времени влажности движущегося материала в процессе его сушки для мониторинга и управления процессом сушки с целью повышения качества высушиваемого материала.
Поставленная техническая задача достигается следующим.
1. В способе оценки влажности, включающем его последовательное перемещение в сушильной установке и обеспечивающем бесконтактное косвенное измерение влажности материала в реальном режиме времени по нормированным сигналам, полученным с множества датчиков, которые подают на входы обученной нейронной сети, с выхода которой получают оценку влажности материала в процессе его сушки, посредством бесконтактного косвенного измерения.
2. В отличие от прототипа обучение нейронной сети организуют по образцовым мерам в адаптивном диапазоне с фиксированной точностью следующих датчиков барабанной сушильной установки: влажности и температуры барды на входе, температуры барды на выходе, давления теплоносителя, температуры воздуха внутри установки, мощности вытяжных вентиляторов, содержания кислорода в воздухе внутри установки, температуры выпара, нагрузки электродвигателя, вся информация передается и обрабатывается микроконтроллером.
Предложенный способ представлен на фиг. 1 (Функциональная схема системы оценки и мониторинга влажности барды).
Способ оценки влажности материала во время сушки включает измерение ряда факторов, влияющих на сушку таких как: начальной влажности барды на входе барабанной сушильной установки, температур в различных температурных зонах внутри барабанной сушильной установки, давления свежего пара в системе отопления барабанной сушильной установки, содержания кислорода в воздухе внутри сушильной установки, температуры выпара, температуры барды на выходе сушильной установки, мощности вытяжных вентиляторов, нагрузки электродвигателя сушильной установке. При этом сигналы от множества датчиков, установленных в барабанной сушильной установке принимаются одновременно, затем они нормализуются и подаются на вход заранее обученной нейронной сети, с выхода которой в реальном масштабе времени получают оценку влажности посредством бесконтактного косвенного измерения.
Барабанная сушильная установка нагревается паром, поступающем от парового котла. Она оборудована воздухозаборником, через который сушильный агент попадает в сушильную установку. Отработанный сушильный агент удаляется из вытяжного вентилятора путем включения вытяжного вентилятора в режиме рециркуляции.
Система оценки и мониторинга влажности барды в процессе его сушки в масштабе реального времени реализована в виде программных блоков, интегрированных в систему управления процессом производства продукции всего предприятия.
Система управления процессом производства обеспечивает широто-импульсное регулирование мощности вытяжных вентиляторов барабанных сушильных установок. В ней реализовано определение нагрузки электродвигателя для каждой сушильной установки. Мощность конкретной сушильной установки зависит от количества контролируемых установок, в которых установлены основные преобразователи. Для определения управляющего воздействия с целью достижения требуемого качества высушенного материала и своевременной его корректировки необходимого оперативно производить оценку влажности высушиваемого материала в режиме реального времени. Это и позволяет реализовать система оценки влажности и мониторинга барды.
Функциональная схема системы оценки и мониторинга влажности барды представлена на фиг. 1. Она включает в свой состав два основных программных модуля: нейросетевой блок, позволяющий оценить влажность на выходе барабанной сушильной установки по аналитической модели (2); базу данных, которая содержат исчерпывающий объем априорной и апостериорной информации, необходимой для реализации процедур анализа. Сигналы, получающие от датчиков, нормализуются и поступают на входы обученной нейросетевой модели, с выхода которой в реальном масштабе времени производится оценка текущего значения влажности материала в барабанной сушильной установке. Эта информация передается для отображения и дальнейшего использования. Система оценки и мониторинга влажности барды выполнена в виде отдельных программных модулей, интегрированных в систему управления производственным процессом (СУПП) всего предприятия.
Входами сети являются следующие значения: x1 - начальная влажность барды на входе сушильной установки, % от сухого вещества; x2 - температура барды на выходе сушилки, °С; х3 - давление теплоносителя, атм; х4 - температура воздуха в сушильной установке, °С; x5 - мощность вытяжных вентиляторов, %; х6 - содержание кислорода в воздухе сушильной установки, %; x7 - температура выпара,°С; х8 - нагрузка электродвигателя сушильной установки, %.
Каждый входной параметр обычно имеет разные физические значения и размерности при этом каждая входная выборка одинаково важна. Поэтому все входные переменные представляются в диапазоне [0; 1], а начальный диапазон должен охватывать все возможные значения входных параметров в штатном режиме работы системы. Нормализация значений производится по формуле:
(1)
где 
– нормированное значение i-й переменной, 
– значение i-й переменной, 
– математическое ожидание i-й переменной, 
– дисперсия i-й переменной.
Обучение нейронной сети организовано по образцовым мерам технологических параметров в адаптивном диапазоне сушильной установки с фиксированной точностью.
Аналитическая модель для оценки и мониторинга влажности материала в барабанной сушильной установке представляет собой искусственную нейронную сеть, представляющую собой многослойный персептрон, обученный с помощью алгоритма обратного распространения ошибок. Она может быть записана следующим образом:
, (2)
где φ – оценка влажности материала.
– нормированное значение i-й входной переменной.
,
,
– активационные функции ReLu – функция.
), (3)
, (4)
(5)
(6)
, (7)
n – количество входных переменных (в нашем случае n = 8), (i=1…n).
m1 – количество нейронов в 1-м скрытом слое (в нашем случае m1 = 36) (j=1…m1=36).
m 2 – количество нейронов в 2-м скрытом слое (в нашем случае m2 = 36)
(k=1…
).
m3 – количество нейронов в 3-м скрытом слое (в нашем случае m3 = 36)
(h=1…
).
xi – значение i-й входной переменной.
, 
,
– скрытые и выходные весовые коэффициенты.
, (8)
, (9)
(10)
, (11)
, 
, 
, 
– входные, 1 – скрытые, 2 – скрытые и выходные смещения
, (12)
, (13)
). (14)
Использованная аналитическая модель (2) дает возможность оценивать влажности материала в реальном масштабе времени в сушильной установке в процессе его сушки с относительной ошибкой, менее 2%.
Для оценки и мониторинга влажности материала при его сушке в сушильной установке необходимо однократно настроить систему. Используя массивы статистических данных, полученных с датчиков, установленных в сушильной установке, обучают нейронную сеть. Полученные параметры сети , ,
, , , , - записывают в базу данных системы, а полученную аналитическую модель в базу знаний. В базе данных, также храниться информация, поступающая с датчиков в процессе функционирования системы.
Алгоритм оценки и мониторинга влажности материала заключается в следующем.
Шаг 1. Опросить датчики сушильной установки и вычислить входные значения нейронной сети.
Шаг 2. Проверить условия входящих измеренных значений в адаптивные диапазоны значений, использовавшихся при обучении нейронной сети. Если условие не выполняется, данные записываются в базу данных и пользователю отправляется сообщение.
Шаг 3. Нормализовать полученные значения (1).
Шаг 4. Рассчитать влажность материала по аналитической нейросетевой модели (2).
Шаг 5. Сохранить рассчитанное значение в базе данных.
Оценка влажности материала на примере случайной выборки данных, показанных в таблице 1.
Здесь: x1 – исходная влажности барды на входе сушильной установки, % сухого вещества; x2 – температура барды на выходе барабанной сушильной установки, °C; x3 – давление теплоносителя, атм; x4 – температура воздуха в барабанной сушильной установке, °C; x5 – мощность вытяжных вентиляторов, %; x6 – содержание кислорода в воздухе барабанной сушилки, %; x7 – температура выпара, °C; x8 – нагрузка электродвигателя барабанной сушилки, %.
В таблице 1 максимальная абсолютная ошибка мониторинга влажности по модели (2) < 0,6, а относительная < 0,6%.
Способ позволяет производить оперативную оценку влажности в реальном масштабе времени в процессе его сушки. Оперативная оценка влажности дает возможность, в случае отклонения значения влажности от идеальной влажности в сушильной установке, своевременно настроить параметры сушильной установки с целью увеличения качества выпускаемого материала.
Внедрение способа оценки и мониторинга влажности материала в процессе сушки в барабанной сушилке на АО «Талвис» Новая Ляда позволило повысить выпуск качественного продукта. Таким образом, поставленная техническая задача достигнута - получением в реальном масштабе времени оперативной оценки влажности материала в процессе сушки для контроля этого процесса с целью обеспечения заданного качества выпускаемого продукта.
Таблица 1
| x1 | x2 | x3 | x4 | x5 | x6 | x7 | x8 | Образная мера  |
Оценка влажности по модели |
| 80,6 | 117 | 6,47 | 114 | 44 | 5,5 | 108,3 | 75 | 97,0 | 96,85234 |
| 73,4 | 115 | 4,82 | 109 | 63 | 5,4 | 100,8 | 75 | 97,2 | 97,35859 |
| 72,7 | 115 | 7,28 | 117 | 71 | 5,8 | 106,6 | 77 | 97,4 | 96,82810 |
| 73,6 | 116 | 7,21 | 111 | 70 | 6,2 | 106,7 | 76 | 96,7 | 96,63859 |
| 74,6 | 116 | 5,22 | 107 | 70 | 7,4 | 101,5 | 77 | 97,5 | 97,46047 |
| 76,0 | 115 | 7,03 | 131 | 69 | 4,6 | 108,5 | 75 | 96,2 | 96,49960 |
| 75,8 | 106 | 4,67 | 125 | 82 | 4,9 | 105,5 | 70 | 95,1 | 95,57700 |
| 73,6 | 106 | 4,67 | 123 | 81 | 5,4 | 103,4 | 71 | 96,2 | 96,44693 |
| 75,6 | 98 | 3,78 | 115 | 85 | 4,4 | 100,5 | 75 | 95,5 | 95,53036 |
| 74,5 | 114 | 6,82 | 119 | 57 | 5,1 | 103,1 | 80 | 96,0 | 95,97664 |
Способ оценки влажности барды, включающий ее последовательное перемещение в барабанной сушилке и обеспечивающий бесконтактное косвенное измерение влажности барды в реальном режиме времени по нормированным сигналам, полученным с множества датчиков, которые подают на входы обученной нейронной сети, с выхода которой получают оценку влажности барды в процессе ее сушки, причем обучение нейронной сети организуют по образцовым мерам в адаптивном диапазоне с фиксированной точностью следующих датчиков барабанной сушильной установки: влажности и температуры барды на входе, температуры барды на выходе, давления теплоносителя, температуры воздуха внутри установки, мощности вытяжных вентиляторов, содержания кислорода в воздухе внутри установки, температуры выпара, нагрузки электродвигателя.
