徑向基的農(nóng)藥生產(chǎn)廢液焚燒爐爐溫最佳化系統(tǒng)及方法
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種徑向基的農(nóng)藥生產(chǎn)廢液焚燒爐爐溫最佳化系統(tǒng)及方法。該方法使用模糊方程系統(tǒng)對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行模糊化處理，并采用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為模糊方程系統(tǒng)的局部方程。在本發(fā)明中，信號(hào)采集模塊依照每次采樣的時(shí)間間隔，從數(shù)據(jù)庫(kù)中采集訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)；訓(xùn)練樣本經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化處理模塊處理，作為模糊系統(tǒng)模塊的輸入，用于軟測(cè)量建模；模糊系統(tǒng)模塊的輸出與結(jié)果顯示模塊連接，用于將得到的爐溫預(yù)報(bào)值和使?fàn)t溫最佳的操作變量值傳給DCS系統(tǒng)；模型更新模塊，用于按設(shè)定的采樣時(shí)間間隔，采集現(xiàn)場(chǎng)智能儀表信號(hào)以更新訓(xùn)練樣本集。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了爐溫的實(shí)時(shí)準(zhǔn)確控制、噪聲抑制能力強(qiáng)且運(yùn)算速度快。
【專(zhuān)利說(shuō)明】徑向基的農(nóng)藥生產(chǎn)廢液焚燒爐爐溫最佳化系統(tǒng)及方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及農(nóng)藥生產(chǎn)廢液焚燒領(lǐng)域，特別地，涉及徑向基的農(nóng)藥生產(chǎn)廢液焚燒爐爐溫最佳化系統(tǒng)及方法。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著農(nóng)藥工業(yè)的迅速發(fā)展，排放物的環(huán)境污染問(wèn)題已經(jīng)引起各國(guó)政府及相應(yīng)環(huán)保部門(mén)的高度重視。研究及解決農(nóng)藥有機(jī)廢液的達(dá)標(biāo)排放控制以及無(wú)害最小化處理，不僅成為各國(guó)科研的難點(diǎn)和熱點(diǎn)，同時(shí)也是關(guān)系到社會(huì)可持續(xù)發(fā)展的國(guó)家迫切需求的科學(xué)命題。
[0003]焚燒法是目前處理農(nóng)藥殘液和廢渣最有效、徹底、應(yīng)用最普遍的方法。焚燒過(guò)程中焚燒爐爐溫必須保持在一個(gè)合適的溫度，過(guò)低的爐溫不利于廢棄物中有毒有害成分的分解；過(guò)高的爐溫不僅增加燃料消耗，增加設(shè)備運(yùn)行成本，并且容易損壞爐膛內(nèi)壁、縮短設(shè)備壽命。此外，過(guò)高溫度可能增加廢棄物中金屬的揮發(fā)量和氧化氮的生成。特別對(duì)于含氯的廢水，合適的爐溫更能降低內(nèi)壁的腐蝕。但是實(shí)際焚燒過(guò)程中影響爐溫的因素復(fù)雜多變，容易出現(xiàn)爐溫過(guò)低或過(guò)高的現(xiàn)象。
[0004]近年來(lái)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，尤其是徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在系統(tǒng)優(yōu)化方面取得了不錯(cuò)的效果。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的自適應(yīng)、自組織、自學(xué)習(xí)的能力以及大規(guī)模并行運(yùn)算的能力。但在實(shí)際應(yīng)用中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也暴露了一些自身固有的缺陷:權(quán)值的初始化是隨機(jī)的，易陷入局部極??；學(xué)習(xí)過(guò)程中隱含層的節(jié)點(diǎn)數(shù)目和其他參數(shù)的選擇只能根據(jù)經(jīng)驗(yàn)和實(shí)驗(yàn)來(lái)選擇；收斂時(shí)間過(guò)長(zhǎng)、魯棒性差等。其次，工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)采集到的DCS數(shù)據(jù)也因?yàn)樵胍?、人工操作誤差等帶有一定的不確定誤差，所以使用確定性強(qiáng)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型一般推廣能力不強(qiáng)。
[0005]1965年美國(guó)數(shù)學(xué)家L.Zadeh首先提出了模糊集合的概念。隨后模糊邏輯以其更接近于日常人們的問(wèn)題和語(yǔ)意陳述的方式，開(kāi)始代替堅(jiān)持所有事物都可以用二元項(xiàng)表示的經(jīng)典邏輯。模糊邏輯迄今已經(jīng)成功應(yīng)用在了工業(yè)的多個(gè)領(lǐng)域之中，例如家電、工業(yè)控制等領(lǐng)域。2003年，Demirci提出了模糊系統(tǒng)的概念，通過(guò)使用模糊隸屬度矩陣和和其變形構(gòu)建一個(gè)新的輸入矩陣，接著在局部方程中以反模糊方法中的重心法得出解析值作為最后的輸出。對(duì)于農(nóng)藥生產(chǎn)廢液焚燒爐爐溫最佳化系統(tǒng)及方法，考慮到工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中的噪音影響以及操作誤差，可以使用模糊邏輯的模糊性能降低誤差對(duì)精度的影響。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006]為了克服已有的焚燒爐爐溫難以控制、容易出現(xiàn)爐溫過(guò)低或過(guò)高的不足，本發(fā)明提供一種實(shí)現(xiàn)爐溫準(zhǔn)確控制、避免出現(xiàn)爐溫過(guò)低或過(guò)高的農(nóng)藥生產(chǎn)廢液焚燒爐爐溫最佳化系統(tǒng)及方法。
[0007]本發(fā)明解決其技術(shù)問(wèn)題所采用的技術(shù)方案是:
[0008]徑向基的農(nóng)藥生產(chǎn)廢液焚燒爐爐溫最佳化系統(tǒng)，包括焚燒爐、智能儀表、DCS系統(tǒng)、數(shù)據(jù)接口以及上位機(jī)，所述的DCS系統(tǒng)包括控制站和數(shù)據(jù)庫(kù)；所述現(xiàn)場(chǎng)智能儀表與DCS系統(tǒng)連接，所述DCS系統(tǒng)與上位機(jī)連接，所述的上位機(jī)包括:[0009]標(biāo)準(zhǔn)化處理模塊，用于將從DCS數(shù)據(jù)庫(kù)輸入的模型訓(xùn)練樣本進(jìn)行預(yù)處理，對(duì)訓(xùn)練樣本中心化，即減去樣本的平均值，然后對(duì)其進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化:
[0010]計(jì)算均值
【權(quán)利要求】
1.一種徑向基的農(nóng)藥生產(chǎn)廢液焚燒爐爐溫最佳化系統(tǒng)，包括焚燒爐、智能儀表、DCS系統(tǒng)、數(shù)據(jù)接口以及上位機(jī)，所述的DCS系統(tǒng)包括控制站和數(shù)據(jù)庫(kù)；所述現(xiàn)場(chǎng)智能儀表與DCS系統(tǒng)連接，所述DCS系統(tǒng)與上位機(jī)連接，其特征在于:所述的上位機(jī)包括: 標(biāo)準(zhǔn)化處理模塊，用于將從DCS數(shù)據(jù)庫(kù)輸入的模型訓(xùn)練樣本進(jìn)行預(yù)處理，對(duì)訓(xùn)練樣本中心化，即減去樣本的平均值，然后對(duì)其進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化:計(jì)算均值:
2.一種徑向基的農(nóng)藥生產(chǎn)廢液焚燒爐爐溫最佳化方法，其特征在于:所述的爐溫最佳化方法具體實(shí)現(xiàn)步驟如下: 1)、確定所用的關(guān)鍵變量，從DCS數(shù)據(jù)庫(kù)中采集生產(chǎn)正常時(shí)所述變量的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本TX的輸入矩陣，采集對(duì)應(yīng)的爐溫和使?fàn)t溫最佳化的操作變量數(shù)據(jù)作為輸出矩陣O ;
2)、將從DCS數(shù)據(jù)庫(kù)輸入的模型訓(xùn)練樣本進(jìn)行預(yù)處理，對(duì)訓(xùn)練樣本中心化，即減去樣本的平均值，然后對(duì)其進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，使得其均值為0，方差為I。該處理采用以下算式過(guò)程來(lái)完成:
【文檔編號(hào)】G05D23/00GK103488205SQ201310431704
【公開(kāi)日】2014年1月1日 申請(qǐng)日期:2013年9月22日 優(yōu)先權(quán)日:2013年9月22日
【發(fā)明者】劉興高, 李見(jiàn)會(huì), 張明明, 孫優(yōu)賢 申請(qǐng)人:浙江大學(xué)