群智模糊網絡的焚燒爐有害物排放達標控制系統及方法

2023-06-26 09:33:06

群智模糊網絡的焚燒爐有害物排放達標控制系統及方法
【專利摘要】本發明公開了一種群智模糊網絡的焚燒爐有害物排放達標控制系統及方法。它包括焚燒爐、智能儀表、DCS系統、數據接口以及上位機；DCS系統包括控制站和資料庫；用於測量易測變量的智能儀表與DCS系統連接，DCS系統通過數據接口與上位機連接。上位機首先對訓練樣本進行預處理和模糊化，獲得新的輸入矩陣，然後採用RBF神經網絡對新的輸入矩陣建立回歸模型，獲得RBF神經網絡的預測輸出，再對RBF神經網絡的預測輸出進行反模糊化，獲得系統的輸出，最後引入粒子群算法對整個控制系統進行優化；上位機還具有模型更新和結果顯示的功能。本發明具有在線測量COD、有效監測COD是否超標、控制COD排放達標、抗噪聲和自學習能力強、計算速度快、在線自動優化等優點。
【專利說明】群智模糊網絡的焚燒爐有害物排放達標控制系統及方法
【技術領域】
[0001]本發明涉及農藥生產領域，尤其涉及一種群智模糊網絡的焚燒爐有害物排放達標控制系統及方法。
【背景技術】
[0002]我國是農藥生產和使用大國，農藥生產企業已達4100家左右，其中原藥生產企業為500多家，國家農業部統計數據顯示2008年I~11月農藥總產量達171.1萬噸。我國農藥品種結構的不合理性更加大了環境治理的難度。據不完全統計，全國農藥工業每年排放的廢水約為15億噸。其中，處理達標的僅佔已處理的1%。焚燒法是目前處理農藥殘液和廢渣最有效、徹底、應用最普遍的方法。焚燒後廢水的化學耗氧量(COD)是農藥廢液焚燒有害物排放的最重要指標，但是其無法在線測量，離線測量一次需要四五個小時，無法及時反映工況變化和指導實際生產。因此，在實際焚燒過程中，COD嚴重超標。

【發明內容】

[0003]為了克服已有的焚燒爐過程COD無法在線測量、COD嚴重超標的不足，本發明提供一種群智模糊網絡的焚燒爐有害物排放達標控制系統及方法，其具有在線測量C0D、有效監測COD是否超標、控制COD排放達標、控制COD排放達標、抗噪聲和自學習能力強、計算速度快、在線自動優化等優點。
[0004]本發明解決其技術問題所採用的技術方案是:
[0005]群智模糊網絡的焚燒爐有害物排放達標控制系統，包括焚燒爐、智能儀表、DCS系統、數據接口以及上位機，所述的DC`S系統包括控制站和資料庫；所述現場智能儀表與DCS系統連接，所述DCS系統與上位機連接，所述的上位機包括:
[0006]數據預處理模塊，用於將從DCS資料庫輸入的模型訓練樣本進行預處理，對訓練樣本中心化，即減去樣本的平均值，然後對其進行標準化:
【權利要求】
1.一種群智模糊網絡的焚燒爐有害物排放達標控制系統，包括焚燒爐、智能儀表、DCS系統、數據接口以及上位機，所述的DCS系統包括控制站和資料庫；所述現場智能儀表與DCS系統連接，所述DCS系統與上位機連接，其特徵在於:所述的上位機包括: 數據預處理模塊，用於將從DCS資料庫輸入的模型訓練樣本進行預處理，對訓練樣本中心化，即減去樣本的平均值，然後對其進行標準化:
計算均值:
2.一種用如權利要求1所述的群智模糊網絡的焚燒爐有害物排放達標控制系統實現的控制方法，其特徵在於:所述控制方法具體實現步驟如下: 1)、對焚燒爐有害物排放過程對象，根據工藝分析和操作分析，確定所用的關鍵變量，從DCS資料庫中採集生產正常時所述變量的數據作為訓練樣本TX的輸入矩陣，採集對應的COD和使COD排放達標的操作變量數據作為輸出矩陣Y ； 2)JfWDCS資料庫輸入的模型訓練樣本進行預處理，對訓練樣本中心化，即減去樣本的平均值，然後對其進行標準化，使得其均值為0，方差為I。該處理採用以下算式過程來完成:
【文檔編號】G05B19/418GK103488145SQ201310431735
【公開日】2014年1月1日 申請日期:2013年9月22日 優先權日:2013年9月22日
【發明者】劉興高, 許森琪, 張明明 申請人:浙江大學