專利名稱：控制廢物燃燒過程的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及廢物焚化領(lǐng)域，更具體地涉及一種控制廢物燃燒過程的方法。
背景技術(shù)：
廢物是在任何人類活動，如物品的生產(chǎn)和消耗或建筑物和交通道路的建設(shè)之后剩下的任何類型殘余材料。除了其單純的質(zhì)量和體積以外，大多數(shù)殘余材料對環(huán)境并不存在潛在危害，盡管如此，其正確的處理仍有助于將相關(guān)的長期危險減至最小或加以避免。完善的市政廢物管理也有助于減少廢物處理的成本并且避免對需要用來傾倒廢物的大面積區(qū)域的破壞。因而，廢物的熱處理，即廢物的焚化或燃燒是任何市政廢物管理概念的不可缺少的一部分。焚化被理解為特意啟動、受控且，更廣義地，受觀察的任何物質(zhì)的自持氧化。類似于任合固體燃料的燃燒，煙氣和灰燼是這種廢物焚化過程的產(chǎn)物?；覡a是主要包含氧化硅和其它礦物的不同成分的殘余物質(zhì)。由于其化學(xué)惰性，它們經(jīng)常用于填埋以及用于民用工程。
市政及工業(yè)廢物在廢物焚化設(shè)備中進行處理，以便減小廢物的堆積體積并將對環(huán)境有害的廢物組分、如芳烴或有機溶劑轉(zhuǎn)化成無害化合物。待處理的廢物量的增加導(dǎo)致設(shè)計具有多軌的焚化設(shè)備，其能夠每小時焚化幾十噸廢物。所謂的廢物轉(zhuǎn)化至能量的設(shè)備并不僅僅將廢物燃燒成灰燼，它們還使用燃燒能量來產(chǎn)生蒸汽，例如用于地區(qū)供熱，和/或發(fā)電，并由此提高設(shè)備的總體效率。
尖端的煙氣和灰燼處理以及能量轉(zhuǎn)換的裝備增加了設(shè)備的復(fù)雜性并且需要適宜的控制技術(shù)。然而，迄今還沒有適當(dāng)?shù)目傮w控制方案以取代有經(jīng)驗的操作人員，這基本上是由于復(fù)雜的化學(xué)過程及不穩(wěn)定的燃料性質(zhì)導(dǎo)致了燃燒溫度和煙氣成分以及流量的波動。廢物成分的可變性特別與廢物的熱值或含濕量，或廢物中的沙子、砂礫或其它非可燃材料，如金屬的量有關(guān)。
可以用來影響廢物焚化設(shè)備燃燒過程的最重要的控制參數(shù)是一次和二次燃燒空氣的質(zhì)量流量、空氣溫度、返回的煙氣量、所送入的廢物或燃料量以及往復(fù)式爐篦的傳輸速度或添料速度。這些參數(shù)必須根據(jù)廢物含水量及熱值的可預(yù)計和不可預(yù)計變化而加以優(yōu)化，目的是使可以處理的廢物量或可以產(chǎn)生的蒸汽量最大，和/或使空氣污染物排放量最小。
EP 1589283公開了一種通過響應(yīng)于廢物燃燒過程中所測量的目標(biāo)參數(shù)來產(chǎn)生控制信號，以控制廢物焚化設(shè)備的方法?？刂菩盘柕漠a(chǎn)生是基于如此的廢物燃燒過程模型，其涉及對應(yīng)于控制信號的模型輸入、對應(yīng)于目標(biāo)參數(shù)的模型輸出及模型狀態(tài)、將模型狀態(tài)鏈接到模型輸入的狀態(tài)方程式以及將模型輸出鏈接到模型輸入和模型狀態(tài)的輸出方程式。廢物燃燒過程的模型包括表示爐篦上的廢物床段的料堆(pile)，所述料堆具有被限制到下層和上層的受限的空間分辨率，其中下層和上層的空間恒定溫度和均勻分布的質(zhì)量每個均形成模型狀態(tài)。
用于燃燒過程及其控制的關(guān)鍵值是當(dāng)新廢物進入焚化爐時的含水量。實際上沒有可用的技術(shù)來測量新廢物在進入爐子之前的含水量。由于含水量對于控制燃燒過程最為重要，所以已經(jīng)研制出這樣的計算方法，以通過評估下述類型的表達式來從煙氣中的含水量中推導(dǎo)含水量m·H2O_waste=m·H2O_flue-m·H2O_formation-m·H2O_combustion]]>其中標(biāo)記H2O_waste、_flue、_formation以及_combustion分別是指廢物、煙氣、形成水(即在燃燒過程中所形成的水)、以及燃燒空氣中的濕度。盡管如此，這些計算的精度更趨向于定性的而非定量性的，且受幾分鐘的時間延遲的影響。這使得難以評價和使用此信息來控制燃燒過程。
在歐洲專利申請EP-A 1406136中，對物理過程的數(shù)學(xué)模型中的變量p的矢量值加以估算。變量p表示過程特性或參數(shù)，如渦輪機(turbomachine)的效率或質(zhì)量流量，所述特性是數(shù)學(xué)模型的狀態(tài)矢量x的函數(shù)。將變量p的矢量作為增廣狀態(tài)合并到狀態(tài)矢量x中，并且基于之前所測量的輸入變量u的值，通過狀態(tài)增廣擴展卡爾曼濾波器(StateAugmented Extended Kalman Filter，SAEKF)算法來常規(guī)地估算完全狀態(tài)(包括狀態(tài)矢量x和增廣狀態(tài)p)。換句話說，與根據(jù)狀態(tài)來計算所述過程特性的一組多項式系數(shù)的更典型估算相反，過程特性本身與狀態(tài)同時被估算。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是實現(xiàn)對處理含濕量可變的廢物的廢物焚化設(shè)備的自動實時控制。這個目分別通過根據(jù)權(quán)利要求1和7的用于控制廢物燃燒過程的方法和系統(tǒng)得以實現(xiàn)。通過本專利的從屬權(quán)利要求，進一步的優(yōu)選實施例是顯然的。
根據(jù)本發(fā)明，廢物燃燒過程的時變過程參數(shù)，諸如進入的廢物的含水量，基于卡爾曼濾波器經(jīng)由用于時變參數(shù)的參數(shù)估算算法來估算。然后在用于實時控制廢物焚化設(shè)備的控制器中，對應(yīng)于廢物燃燒過程模型的輸入變量，使用所估算的過程參數(shù)來確定控制參數(shù)，如廢物饋送速率。
在本發(fā)明的有利的變型中，時變過程參數(shù)形成了用于廢物焚化過程的數(shù)字模型中的變量的矢量，并且將其作為增廣狀態(tài)結(jié)合進模型的狀態(tài)矢量。然后通過狀態(tài)增廣擴展卡爾曼濾波器(SAEKF)算法估算出包括狀態(tài)矢量和增廣狀態(tài)的完全狀態(tài)。
優(yōu)選地，卡爾曼濾波器包括具有受限的空間分辨率的廢物燃燒過程的狀態(tài)-空間模型。具體而言，將表示爐篦上的廢物床段的料堆(pile)的空間分辨率限制到下層和上層。與耗時的計算流體力學(xué)相比較，根據(jù)本發(fā)明，具有有限復(fù)雜性的這種模型進一步有助于該控制廢物燃燒過程的方法的實時實施。
優(yōu)選地，根據(jù)本發(fā)明方法的單獨的步驟或功能性模塊可以實施為編程的軟件模塊或程序。將軟件模塊的計算機程序代碼存儲在用于控制廢物焚化控制系統(tǒng)的一個或多個處理器的計算機程序產(chǎn)品中，具體而言，在計算機程序產(chǎn)品中，該產(chǎn)品包括其中包含計算機程序代碼裝置的計算機可讀介質(zhì)。


在下文中，將參考在所附附圖中示例的優(yōu)選典型實施例詳細解釋本發(fā)明的主題，其中圖1示意性地示出廢物焚化設(shè)備，圖2描繪出前饋控制器的簡圖。
在附圖中所用的參考符號以及其含意以概述形式列于參考符號的清單中。原則上，在附圖中給相同的部件提供相同的參考符號。
具體實施例方式
圖1示意性地示出具有若干基本組件的廢物焚化設(shè)備。輸入饋送機構(gòu)或執(zhí)行器10將市政或工業(yè)廢物、垃圾或其它殘骸引入到爐11入口處的滑槽(chute)中并且將其以特定的廢物饋送速率w0放置在得到支撐的可移動爐篦12上，由此形成廢物床。爐篦12總體上包括一些相對移動的爐篦板以將廢物散布和混合并且將其沿著爐篦12運送?？商峁┹o助燃燒器13以便啟動或支持燃燒過程。燃燒后的煙氣在爐11上游的煙氣管道或煙氣通道14得到收集并且被導(dǎo)引到鍋爐或蒸汽發(fā)生器15。
不失普遍性，焚化過程可分成廢物順序經(jīng)過的四個區(qū)干燥區(qū)20、用于熱解和氣化/揮發(fā)的第一燃燒區(qū)21、用于焦化氧化(char oxidation)或固體燃燒的殘余區(qū)22以及灰燼處理/燒結(jié)區(qū)23。這些區(qū)在爐內(nèi)實際上并沒有很好地分開，且在某些程度上可以重疊。發(fā)生熱解氣體的均勻氣相燃燒的第二燃燒區(qū)或火焰區(qū)24標(biāo)識在廢物床之上。一次空氣30以通常不同的量從爐篦之下供給到四個上述提到的區(qū)20、21、22、23。二次空氣31從爐篦以上送入，以確保在第二燃燒區(qū)24中氣化和熱解產(chǎn)物的完全燃燒。
過程參數(shù)的估算涉及三個主要模塊，其彼此獨立且可以單獨地進行維護和開發(fā)。
a)參數(shù)估算模塊，其包括狀態(tài)增廣擴展卡爾曼濾波器、無味卡爾曼濾波器(Unscented Kalman Filter)以及自適應(yīng)擴展卡爾曼濾波器；b)模型庫，其包括熱交換器、爐篦燃燒模型加各種構(gòu)件塊(存儲和流動元件)；c)解算器庫，其包括廣泛使用的解算器。
從工程角度看，僅參數(shù)估算模塊從產(chǎn)品代碼中調(diào)用。產(chǎn)品代碼可以以允許在DLL中調(diào)用函數(shù)的任何語言(Visual Basic，Visual C/C++，MATLAB等)來編寫。開發(fā)工程師必須在文件上向估算模塊提供輸入和輸出測量，并且還在文件上接收回參數(shù)估算和信任指示符(trustindicator)。
參數(shù)估算模塊后面的主要概念是各種形式的卡爾曼濾波器。用于線性系統(tǒng)的原始卡爾曼濾波器已經(jīng)成為成熟的技術(shù)，用于所謂的“白盒子”狀態(tài)估算，意味著所有參數(shù)是已知的且僅需要對狀態(tài)變量加以估算。然而，如果最終所得到的模型包含未知參數(shù)，則其稱作灰盒子模塊。當(dāng)將濾波器應(yīng)用到非線性系統(tǒng)中時，則使用擴展卡爾曼濾波器(EKF)的名稱。在這種情況下，濾波器僅是一個近似，且當(dāng)計算濾波器增益矩陣時在每個時間步長將系統(tǒng)方程式線性化。
公知的卡爾曼濾波器對可由具有狀態(tài)矢量x和輸入矢量u的狀態(tài)-空間表示式x·=f(x,u)]]>表示的動態(tài)系統(tǒng)的系統(tǒng)狀態(tài)進行估算。在狀態(tài)增廣擴展卡爾曼濾波器(SAEKF)中，由待估算的變量p來增廣狀態(tài)，并且以SAEKF為基礎(chǔ)的狀態(tài)-空間模型是x·p·=f(x,u,p)0+w,]]>其中x·=f(x,u,p)]]>表示系統(tǒng)狀態(tài)中的變化 相對于狀態(tài)矢量x、測量值u和變量p矢量的已知依賴性的模型化動態(tài)(dynamics)，而w表示噪聲干擾矢量。組合矢量[x，p]被稱為完全狀態(tài)。要估算的變量p對應(yīng)于多項式近似的系數(shù)。通過適當(dāng)?shù)夭捎靡阎腟AEKF方法，如例如在RobertStengel，“Optimal control and estimation”，Dover Publications，1994.；(p386-400)中所示的，來完成完全狀態(tài)估算以及相關(guān)協(xié)方差矩陣的計算。
增廣卡爾曼濾波器的名稱來自未知參數(shù)p的動態(tài) 對(線性或非線性)系統(tǒng)狀態(tài)x·=f(x,u)]]>的增廣。例如，對于具有一些可能的未知外部影響的恒定參數(shù)，經(jīng)常將p的動態(tài)設(shè)置成“隨機游動”p·=w,]]>其中w是隨機噪聲過程。使增廣濾波器工作的是參數(shù)估算p和系統(tǒng)狀態(tài)x經(jīng)由噪聲過程的協(xié)方差的聯(lián)系。無味卡爾曼濾波器是通過標(biāo)準(zhǔn)卡爾曼濾波器發(fā)展的且不同之處在于計算協(xié)方差矩陣的方法。通過借助于模型傳播三個不同的所謂的‘西格馬點’且根據(jù)三個得到的輸出矢量估算協(xié)方差來對矩陣進行數(shù)值計算。這樣做的優(yōu)點是顯著簡化了所需要的模擬(Riccati方程式消失)。自適應(yīng)卡爾曼濾波器是進一步的擴展，其克服了通過對調(diào)整矩陣Q和R(噪聲協(xié)方差)進行自適應(yīng)來調(diào)整EKF和UKF的困難。
相對于黑盒子標(biāo)識方法，如ARMAX模型或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，灰盒子標(biāo)識具有一些優(yōu)點。黑盒子模型通常并不利用系統(tǒng)從前的知識并且經(jīng)常需要估算大量的參數(shù)的集合。在灰盒子標(biāo)識中，僅估算未知的參數(shù)。此外，如果因系統(tǒng)的修改而僅一個物理參數(shù)發(fā)生變化時，僅那個具體的參數(shù)必須重新估算，而在黑盒子模型中，將必須對整個參數(shù)集進行重新確定。
如果通過上面的參數(shù)估算程序來評估滑槽中廢物的含濕量，則可以引入前饋控制器元件，其在某些程度上應(yīng)該能夠補償廢物成分的變化。
基本的前饋控制配置如圖2所示。其原理如下。通過假設(shè)標(biāo)稱的廢物成分來設(shè)計控制器。因此，基于廢物的恒定百分比(Wf)是濕分這一假設(shè)，控制器由此產(chǎn)生廢物質(zhì)量流量信號(U)。然而，由于廢物成分的隨機變化(dFwi)，實際的含濕量(Yw)不同于所假設(shè)的含濕量。前饋控制器(FF)使用預(yù)計含濕量與實際含濕量(Yw)之間的差來調(diào)節(jié)U，以給出實際的廢物質(zhì)量流量(Fwi)。注意在圖2中dFwi和Wf的輸出是帶有表示各種廢物組分的要素的矢量信號。
參考圖2，如下實現(xiàn)前饋控制器的設(shè)計。
Yw＝Kw·dFwt+Kw·Wf·Fwi但是Fwi＝U+FF·Yw-FF·Kw·Wf·Fwi∴Fwi=U+FF·Yw1+FF·Kw·Wf]]>將Fwi值代入到Y(jié)w方程式且重新整理，得到Y(jié)w＝Kw·Wf·U+(1+FF·Kw·Wf)·Kw·dFwi因此，如果(1+FF·Kw·Wf)＜＜1，則dFwi對Yw的影響變得最小。在以下，選擇動態(tài)FF，以便于在DC附近，(1+FF·Kw·Wf)的增益是零或非常小，換句話說，令(1+FF·Kw·Wf)=ss+K]]>其中s是拉普拉斯算子且K是適合的常數(shù)。重新整理后得到FF=-Ks+K·1Kw·Wf]]>
注意對于這個應(yīng)用，期望dFwi具有小于1Hz的帶寬，這意味著對小于1Hz的頻率，2*∏*10的K值將給出好于1/11的抑制。實際上雖然比較大的K值將改善干擾抑制，但是太大的值將引起實施上的困難(由于所需要的采樣間隔)并且可不利地干擾反饋控制。對于這個應(yīng)用，所指示的值是可接受的。
附圖標(biāo)記10 執(zhí)行器11 爐子12 爐篦13 輔助燃燒器14 煙氣管道15 鍋爐20 干燥區(qū)21 第一燃燒區(qū)22 殘余區(qū)23 灰燼處理區(qū)24 第二燃燒區(qū)30 一次空氣31 二次空氣。
權(quán)利要求
1.一種控制廢物燃燒過程的方法，包括-借助于卡爾曼濾波器來估算廢物燃燒過程的時變過程參數(shù)(p)的值，-基于所述過程參數(shù)(p)的所述值來確定控制參數(shù)(w0)的控制值，以及-將所述控制值應(yīng)用到所述廢物燃燒過程的執(zhí)行器(10)上。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于所述過程參數(shù)(p)是所述廢物的含水量，且所述控制參數(shù)是廢物焚化設(shè)備的廢物饋送速率(w0)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于將所述過程參數(shù)(p)的所述值估算為狀態(tài)增廣擴展卡爾曼濾波器(SAEKF)算法中的增廣狀態(tài)。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于所述卡爾曼濾波器基于具有受限空間分辨率的廢物燃燒過程的模型。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于所述控制參數(shù)(w0)的所述控制值借助于前饋控制器來確定。
6.一種用于執(zhí)行根據(jù)權(quán)利要求1至5之一所述的方法的計算機程序。
7.一種用于控制廢物燃燒過程的系統(tǒng)，包括-用于借助于卡爾曼濾波器來估算所述廢物燃燒過程的時變過程參數(shù)(p)的值的裝置，-用于基于所述過程參數(shù)(p)的所述值來確定控制參數(shù)(w0)的控制值的裝置，以及-所述控制值應(yīng)用于其上的所述廢物燃燒過程的執(zhí)行器(10)。
全文摘要
本發(fā)明涉及對處理含濕量可變的廢物的廢物焚化裝置的自動實時控制。在用于控制廢物燃燒過程的方法和系統(tǒng)中，基于卡爾曼濾波器，經(jīng)由用于時變參數(shù)的參數(shù)估算算法，估算出廢物燃燒過程的時變過程參數(shù)，如進入廢物的含水量。然后對應(yīng)于廢物燃燒過程模型的輸入變量，在用于實時控制廢物焚化設(shè)備的實時控制器中，使用所估算的過程參數(shù)來確定控制參數(shù)，如廢物饋送速率。
文檔編號F23G5/50GK101033846SQ20071007975
公開日2007年9月12日 申請日期2007年3月7日 優(yōu)先權(quán)日2006年3月9日
發(fā)明者西爾維婭·巴爾迪, 沃爾夫?qū)の荷┨┮?申請人:Abb技術(shù)有限公司