一种干熄焦炉智能除尘系统的制作方法

本发明涉及焦炉除尘，具体涉及一种干熄焦炉智能除尘系统。

背景技术：

1、干熄焦工艺是指将焦炭进行熄焦的一种工业生产过程，焦炭在冶金和能源行业中，尤其在炼铁和炼钢等过程中应用广泛，是一种重要焦化工艺，因此，干熄焦工艺与人们对焦炭的需求紧密相关，其对煤炭等资源的高效利用，通过熄焦过程获取焦炭，从而提高原材料的利用效率。在进行干熄焦工艺流程时，干熄炉中产生的热交换气体中含有固体颗粒，如果这些颗粒未经处理排放到大气中，则会对环境造成污染，而一般干熄炉中配有除尘器，对交换气体除尘有助于维护设备的清洁和正常运行，减少了颗粒物对设备的腐蚀和堵塞，影响热交换效果，还能降低设备和管道的腐蚀程度，减少设备的维护频率，降低维护成本。

2、在干熄焦炉工作时，高温循环气体经过一次除尘器分离粗颗粒焦粉后进入干熄焦工艺锅炉进行热交换，经过二次除尘器进一步分离细颗粒焦粉，此时干熄焦炉的控制系统需要对两个除尘器的分离精度以及除尘后的气体温度进行控制，由于红焦温度的变化和冷却是产生高温循环气体体积的主要影响因素，且气体中的颗粒焦粉的颗粒直径差异较大，不同直径的颗粒焦粉在气体中的分散性和悬浮性可能存在差异，流动速率也不同，传统的除尘器控制系统会因为颗粒焦粉沉降速度以及分散程度的差异以及气流的影响导致两次除尘的精度出现偏差，降低干熄焦炉的智能除尘效率。

技术实现思路

1、为了解决上述技术问题，本发明的目的在于提供一种干熄焦炉智能除尘系统，所采用的技术方案具体如下：

2、本发明提出了一种干熄焦炉智能除尘系统，所述系统包括：

3、数据采集模块，采集干熄焦炉的除尘器在每个时刻的运行数据，包括但不限于温度数据、压力数据、一次除尘器出口的粒子浓度、二次除尘器出口的粒子浓度；

4、除尘器运行数据处理模块，将各时刻的运行数据作为各行向量，将两个不同时刻的行向量之间的皮尔逊相关系数记为两个不同时刻之间的局部相关程度；根据每个时刻与其他各时刻之间的局部相关程度以及运行数据计算每个时刻的特异性因子；根据每个时刻的所有运行数据，计算每个运行数据的簇内非显著因子；根据簇内非显著因子与特异性因子获得每个运行数据在各时刻的特异影响因子；根据运行数据在所有时刻的特异影响因子获得运行数据的特异影响因子序列；根据运行数据的特异影响因子序列获得运行数据在各时刻的局部中心偏离度；根据局部中心偏离度以及运行数据在所有时刻的特异影响因子获得运行数据在各时刻的中心化波动因子；根据运行数据在各时刻的中心化波动因子以及特异影响因子获得特征权重；根据运行数据在各时刻的特征权重获得运行数据在下一时刻的预测值；

5、干熄焦炉智能除尘控制模块，根据运行数据及运行数据在下一时刻的预测值分别构建第一、第二、第三和第四目标函数，实现干熄焦炉的智能除尘。

6、进一步，所述根据每个时刻与其他各时刻之间的局部相关程度以及运行数据计算每个时刻的特异性因子，包括：

7、分别对每个时刻的运行数据使用密度峰值聚类算法进行聚类，获得每个时刻的运行数据的聚类簇数量；

8、对于任意两个时刻，计算两个时刻之间的局部相关程度的相反数，将以自然常数为底数，所述相反数为指数的指数函数记为两个时刻之间的差异指数；将两个时刻的运行数据的聚类簇数量之间的差值绝对值记为两个时刻之间的聚类差异；

9、计算每个时刻的运行数据的变异系数，获得每个时刻与其他各时刻之间的聚类差异的均值，将所述均值与所述变异系数的乘积记为每个时刻的数据分布差异；分别将每个时刻与其他各时刻之间的差异指数的均值记为每个时刻的总体差异；将每个时刻的数据分布差异与总体差异的乘积记为每个时刻的特异性因子。

10、进一步，所述根据每个时刻的所有运行数据，计算每个运行数据的簇内非显著因子，包括：

11、将每个时刻的所有运行数据的最大值与最小值的差值记为每个时刻的数据跨度；

12、分别将每个时刻记为待分析时刻，对于待分析时刻的各运行数据，计算运行数据所在聚类簇的所有运行数据的均值，记为簇均值，将运行数据与所述簇均值之间的差值绝对值记为运行数据的聚类偏移度；将运行数据的聚类偏移度与待分析时刻的数据跨度之间的比值记为待分析时刻的运行数据的簇内非显著因子。

13、进一步，所述根据簇内非显著因子与特异性因子获得每个运行数据在各时刻的特异影响因子，具体为：

14、对于待分析时刻的各运行数据，将以自然常数为底数，运行数据的簇内非显著因子的相反数为指数的指数函数记为运行数据的显著因子；将待分析时刻的特异性因子与运行数据的显著因子之间的乘积记为运行数据在待分析时刻的特异影响因子。

15、进一步，所述根据运行数据在所有时刻的特异影响因子获得运行数据的特异影响因子序列，包括：

16、将运行数据在所有时刻的特异影响因子按照时间顺序排列获得运行数据的特异影响因子序列。

17、进一步，所述根据运行数据的特异影响因子序列获得运行数据在各时刻的局部中心偏离度，表达式为：

18、

19、其中，为第z个运行数据在第d个时刻的局部中心偏离度；为第z个运行数据在第d个时刻的特异影响因子；、分别为第z个运行数据在第、个时刻的特异影响因子。

20、进一步，所述根据局部中心偏离度以及运行数据在所有时刻的特异影响因子获得运行数据在各时刻的中心化波动因子，表达式为：

21、对于各运行数据，计算运行数据在所有时刻的特异影响因子的最大值与最小值的差值，将运行数据在各时刻的局部中心偏离度与所述差值的比值记为运行数据在各时刻的中心化波动因子。

22、进一步，所述根据运行数据在各时刻的中心化波动因子以及特异影响因子获得特征权重，包括：

23、分别将每个时刻记为待分析时刻，计算运行数据在待分析时刻的中心化波动因子的相反数，获取以自然常数为底数，所述相反数为指数的指数函数；将所述指数函数的函数值与运行数据在待分析时刻的特异影响因子的乘积记为运行数据在待分析时刻的特征权重。

24、进一步，所述根据运行数据在各时刻的特征权重获得运行数据在下一时刻的预测值，包括：

25、对于各运行数据，将运行数据在所有时刻的值按照时间顺序排列获得时间序列，根据运行数据在每个时刻的特征权重，对时间序列使用加权移动平均模型进行预测，获得运行数据在下一时刻的预测值。

26、进一步，所述根据运行数据及运行数据在下一时刻的预测值分别构建第一、第二、第三和第四目标函数，实现干熄焦炉的智能除尘，表达式为：

27、将当前时刻的运行数据与运行数据在下一时刻的预测值之间的差值绝对值记为目标函数；

28、将一次除尘器出口的粒子浓度在当前时刻的值和下一采集时刻的预测值之间的差值绝对值记为第一目标函数；

29、将二次除尘器出口的粒子浓度在当前时刻的值和下一采集时刻的预测值之间的差值绝对值记为第二目标函数；

30、将一次除尘器出口的高温循环气体温度在当前时刻的值与第一预设冷却温度之间的差值绝对值记为第三目标函数；

31、将二次除尘器出口的高温循环气体温度在当前时刻的值与第二预设冷却温度之间的差值绝对值记为第四目标函数；

32、将第一、第二、第三和第四目标函数输入mpc控制模型，输出控制信号对除尘器进行调控。

33、本发明具有如下有益效果：

34、本发明提出一种干熄焦炉智能除尘系统，由于除尘时的多因素影响，使得不同时刻下不同类型的数据对于除尘精度的影响是不同且不确定的，根据不同时刻下数据的特异性分析构建特异影响因子，获取了每种数据类型在不同时刻对于除尘精度整体响应的贡献，之后对每个数据进行中心化波动形分析构建中心波动因子，中心波动因子可以反应不同数据在不同时刻的特异性影响因子受多因素较差响应而产生的响应变化，根据中心波动因子和特异影响因子构建特征权重对运行数据进行预测，提高了预测结果的精度；根据运行数据及其预测结果构建目标函数，使用mpc控制模型对除尘器的控制设备进行调控，提高了干熄焦炉的智能除尘效率。