城市固废焚烧过程智能优化控制研究现状与展望

针对全球城市固废(Municipal solid waste,MSW)的高增长率导致城市环境持续恶化以至于“垃圾围城”现象日益增多等问题,MSW焚烧(MSW incineration,MSWI)技术能够通过发酵、燃烧、换热和净化等工艺实现废物变能源(Waste-to-energy,WTE).在当前“双碳战略”和“蓝天净土”的新环保背景下,作为未来长时期内MSW处理主流方式和生态文明建设与循环经济体系托底工业的MSWI过程正面临着重大机遇.如何融合人工智能、大数据、云计算等技术实现MSWI的智慧化、低碳化和绿色化可持续性发展是目前具有挑战性的难题.对此,本文首先描述MSWI工艺机理,分析其运行控制特性和实现其智能优化控制存在的难点;然后,从燃烧特性分析与建模、燃烧过程控制、指标建模与预测、运行监控与故障识别、操作(控制)变量优化、算法仿真验证平台等6个方面进行综述;接着,分析MSWI过程智能优化控制研究的必要性;最后,结合工业人工智能的本质给出未来研究方向.在此基础上,展望基于数字孪生平台的MSWI智能优化控制系统的框架和愿景,并总结未来挑战.

基于深度确定性策略梯度的陶瓷梭式窑温度智能优化控制

梭式窑是陶瓷生产中的一种主要设备。温度作为陶瓷梭式窑生产过程中的关键工艺参数,对陶瓷产品的质量、维持窑炉高效平稳运行以及降低能耗方面起着关键性作用。为了实现对陶瓷梭式窑温度的有效控制,首先,针对陶瓷梭式窑非线性、大惯性、大滞后以及难以建立精确的数学模型的特点,基于门控递归神经网络建立了陶瓷梭式窑预测模型并进行了优化。其次,基于所建立的预测模型提出了基于DDPG算法的陶瓷梭式窑温度智能优化控制方法,并给出了基于DDPG陶瓷梭式窑温度优化控制系统方案。最后,针对所提出的方法开展了仿真实验研究。仿真结果表明,与PID控制、模糊控制和模糊PID控制方法的控制效果比较,所提出的方法使得梭式窑烧结温度与理想温度误差缩小18.6%~28.5%不等,因而提出的方法是有效可行的。

水泥工厂智能优化控制系统的研究与应用

智能优化控制系统是一种智能计算机软件系统,运用人类专家的经验和知识,将先进的控制理论与人工智能技术深度融合,实现水泥生产核心工艺环节的自动控制和操作,提高水泥生产自动化水平,降低操作人员劳动强度,智能优化控制系统是实现智能水泥工厂“自控制,自执行”的重要产品之一。本文主要内容包括系统简介、系统架构和系统功能,同时结合具体的应用案例重点介绍主要控制模块以及使用效果。

OPC UA及DA通讯协议在粉磨站智能优化控制系统中的应用实践

介绍在济宁中联粉磨站智能优化控制系统中OPC UA及OPC DA通讯协议的具体应用,实现优化系统与DCS系统及智能化验室系统的自动数据传输,给出OPC通讯协议在实际运用中的关键配置步骤,方便地实现异构系统的互联互通,有效解决企业中广泛存在的信息孤岛问题,有利于智能化系统的推广应用。随着工业互联网发展过程中OPC UA的广泛应用,其会逐步取代OPC DA成为异构互联的主流通讯协议。

复杂工业过程运行的混合智能优化控制方法

工业过程运行的优化控制的目标是将反应产品在加工过程中的质量、效率、消耗的工艺指标控制在目标值范围内.由于复杂工业过程的工艺指标难于在线测量且与控制回路输出之间的动态特性具有强非线性、强耦合、难以用精确模型描述、随生产边界条件变化而变化的综合复杂性,因此,难以采用已有优化控制方法,运行控制只能采用人工设定的控制方式.由于人工控制不能及时准确地随运行工况调整设定值,难以将工艺指标控制在目标值范围内,甚至造成故障工况.本文提出了根据运行工况实时调整控制回路设定值,通过控制系统跟踪调整后的设定值,将工艺指标控制在目标值范围内的过程优化运行的混合智能控制方法.该方法由控制回路预设定模型、前馈补偿与反馈补偿器、工艺指标预报模型、故障工况诊断和容错控制器组成.在某选矿厂22台竖炉组成的焙烧过程的应用案例,证明了所提出方法的有效性.

智能优化控制:概述与展望

从模糊优化控制、神经网络优化控制、模糊神经网络优化控制、基于智能优化方法的优化控制等角度,对国内外与智能优化控制(Intelligent optimized control,IOC)密切相关的研究进行了综述,在此基础上对智能优化控制的相关概念进行了深入分析,并对智能优化控制方法进行了分类,最后,对与智能优化控制有关的一些重要问题进行了讨论,并展望了智能优化控制研究未来的发展.

基于案例推理的电熔镁炉智能优化控制

电熔镁炉是生产电熔镁砂的主要设备之一,电熔镁砂冶炼过程具有非线性、强耦合、随机干扰严重等特点,传统的控制算法无法满足控制要求,本文提出了一种将案例推理与规则推理相结合的智能优化控制方法,详细阐述了基于规则的冶炼电流设定技术和基于案例推理的电熔镁炉冶炼电流补偿技术,研制了电熔镁炉智能优化控制系统,成功应用于国内某企业的电熔镁炉上,取得了满意的控制效果和明显的经济效益。

实现粒度指标的磨矿过程智能优化控制系统

磨矿过程具有多变量、非线性、强耦合、大时滞、时变等综合复杂特征,其关键工艺指标磨矿粒度难以用常规控制方法进行直接控制。将基础控制、智能控制以及软测量技术相结合,构建了实现磨矿粒度指标的磨矿过程智能优化控制系统。该系统由基础控制系统、过程监控系统以及智能优化设定系统组成,具有设备顺序逻辑控制、回路控制、过程监控以及回路智能优化设定等功能。该系统已成功应用在某大型选矿厂的磨矿过程中,取得了显著效益,具有推广应用的前景。

基于多目标粒子群算法的污水处理智能优化控制

为了满足污水处理过程出水水质排放达标的同时降低运行能耗,提出了一种基于多目标粒子群的污水处理多目标智能优化控制方法。首先,通过分析污水处理运行数据,建立了基于自适应回归核函数的污水处理能耗和出水水质模型;其次,设计出一种污水处理多目标优化方法,利用多目标粒子群优化算法同时对污水处理自适应能耗和出水水质模型进行优化,获得溶解氧和硝态氮浓度的优化设定值;最后,利用PID控制器对溶解氧和硝态氮浓度优化设定值进行跟踪控制,实现了污水处理过程的多目标优化控制。基于污水处理基准仿真平台BSM1的实验结果显示,该多目标优化控制方法不但能够保证出水水质达标,而且能有效降低污水处理过程的能耗。

基于神经网络预测模型和凝结水节流的超超临界机组协调系统智能优化控制

针对某1000 MW超超临界机组,建立了具有较高精度和良好动态性能、考虑机组回热循环特性的机组负荷及主汽压力神经网络预测模型.在此基础上,提出了一种协调系统综合智能预测优化控制方法.该方法利用负荷及主汽压力预测模型在机组变负荷过程中分别对除氧器水位调门开度、汽轮机调门开度及燃料量指令进行实时优化,改善协调控制效果.借助1 000 MW超超临界机组仿真机,进行了详细的协调优化控制仿真试验.结果表明:该方法可有效提高机组动态过程负荷的响应速度和调节精度,大大减小变负荷过程中主汽压力的控制偏差,具有较好的工程实用性.

大型复杂电力系统的建模与智能优化控制

研究复杂电力系统的现场数据检测与信息融合、建模、控制、管理与决策及运行状态等特征,提出实现复杂电力系统的广义知识模型描述和智能建模策略,并介绍智能技术在广义知识模型和智能建模中的应用.

工业控制过程系统中智能优化控制策略的研究

应用传统控制理论的ＰＩＤ方法在工业控制过程系统中得到广泛应用，控制对象的不确定性限制了理代控制理论的广泛应用，计算机集成过程系统的智能优化控制与常规控制相结合有可能从根本上改变这一状况．本文就智能控制的理论体系和结构框架，智能控制与决策管理，智能控制集成软件平台，智能控制与人工参与等问题展开讨论．最后给出了一个实例．

赤泥沉降系统的在线检测和智能优化控制

赤泥沉降分离洗涤工序的任务是对稀释后的溶出矿浆进行液固分离,并将分离所得赤泥进行多次反向洗涤,尽量回收弃赤泥附液中的有用成分.应用在线仪表检测,并实现系统DCS联锁智能优化控制,可以达到稳定工艺技术指标、减少絮凝剂用量、提高洗涤效率、减少弃赤泥附损、提高赤泥处理能力、降低生产成本的目的.

智能协调优化策略在预焙铝电解控制中的应用

设计预焙铝电解生产过程先进控制系统的总体结构,针对电解槽有关参数的优化控制和产量质量能耗优化控制问题,提出基于模糊专家控制技术的智能协调优化控制策略以满足全局优化的控制目标.实验结果表明,系统能有效地实现预焙铝电解槽的优化控制,实现槽状态在线解析,并能达到优良的生产控制指标.

智能优化控制应用概述

智能优化控制技术是以数学、计算机为基础,用于求解各种工程问题优化解的应用技术。简单介绍了模式识别、神经网络和专家系统等智能优化技术及其在石油炼制过程中的应用。

炼油生产过程的神经网络智能优化控制

对炼油生产过程的神经网络智能优化控制技术进行了分析和研究,并在炼油生产装置上进行实验。经过现场应用,智能优化控制技术能够使生产操作平稳,产品收率提高,增加经济效益。

基于粒子群算法的精轧AGC系统智能参数优化及实验设计

将经典粒子群(particleswarmoptimization,PSO)算法和4种不同改进形式的PSO算法应用于精轧自动厚度控制(automatic gauge control,简称AGC)系统PI控制参数的优化整定,设计了基于PSO-PI控制策略的精轧AGC智能优化控制系统。在控制参数的整定过程中,通过加权系数法将控制精度、动态响应特性等多项性能指标的优化问题转化为单目标优化问题,并通过仿真实验研究了各项控制指标权重系数对控制效果的影响。最后,基于PSO算法研究成果构建了精轧AGC智能优化控制虚拟仿真实验系统,为学生解决冶金自动化领域复杂工程问题能力培养提供了有力支撑。

基于分步协调优化的浓缩脱水过程智能控制方法和系统

浓缩脱水生产过程是选矿、冶金行业中的重要生产工序,实现浓缩脱水过程智能优化控制是实现全流程优化控制的关键。研究开发了基于分步协调优化的浓缩脱水智能控制方法和系统,在保证浓缩脱水生产过程安全运行、指标满足生产要求的基础上,优化浓密机存矿量及浓密机放矿时间安排,实现浓密压滤操作的闭环,使浓密机和压滤机协调生产,提高浓密机底流浓度,降低浓缩脱水过程能耗,提升浓缩脱水过程生产效率。所述方法在国内某选厂成功应用,实现浓缩脱水过程智能优化控制,为企业降本增效,提升了经济效益和核心竞争力。

基于净烟气NOX浓度小时均值设定值的SCR智能控制优化

常规SCR(选择性催化还原法)控制方案中,SCR出口NOX浓度或净烟气NOX浓度设定值一般均为固定值。而目前我国的环保政策中对火电机组SCR出口NOX浓度或净烟气NOX浓度的的考核指标并不是采用其瞬时值的上限,而是采用小时均值。SCR智能控制优化方案中的净烟气NOX浓度设定值采用基于小时均值的动态规划方式给出,这样的控制方案设计更匹配环保考核要求,更有利于在满足环保要求的前提下尽可能地节约SCR装置的喷氨量,从而最大限度地降低氨逃逸率。

水泥窑智能优化控制系统应用技术总结

随着工业智能技术的发展,很多研究机构将工业智能技术与流程性材料的自动化控制紧密结合,开发出了多种形式的水泥工业智能专家辅助操作系统。经公司对大量的水泥窑智能辅助操作系统的考察论证,最终选定了施耐德电气公司研发的水泥窑智能专家优化辅助操作系统(以下简称“