一种基于复合软测量的火电厂磨机负荷预测方法

摘要

本发明公开了一种基于复合软测量的火电厂磨机负荷预测方法，用以解决火电厂磨机负荷难以检测的问题。本法首先通过对磨机噪声、振动等多个相关参数建立多个离线训练模型，然后基于各个模型的历史估计结果建立在线模型。该方法通过对软测量模型估计结果建立在线模型的复合软测量方法，实现对磨机负荷的在线预测；本发明的火电厂磨机负荷预测方法具有复杂度低、预测精度高、利于在线应用等优点，为火电厂制粉系统的安全、经济运行提供可靠保障。

说明书

技术领域

本发明属于球磨机的负荷预测技术领域，尤其是一种基于复合软测量的火电厂磨机负荷预测方法。

背景技术

在火力发电厂中，筒式球磨机是主要的制粉设备，广泛应用于国内外的中小型电厂，是电厂的耗电大件。随着电力改革的进一步深化，节能降耗已成为火力发电企业的重要攻关项目。研究表明，磨煤机的负荷状态维持在最佳水平可以节约10％以上的电能。因此，如何准确测量磨煤机的负荷状态成为了电厂节能降耗、优化运行的一项重要内容。由于磨机工作环境差，粉尘污染大，内部环境恶劣，使得磨机负荷的直接检测非常困难。目前，应用较多的磨机负荷预测方法有差压法、磨音法、振动法以及功率法。

差压法是一种采用磨机进出口差压来估计磨机负荷变化的软测量方法。在碾磨过程中，如果风量稳定，筒体内存煤量的变化会改变风粉混合物的流通阻力，从而引起进出口的压力差发生变化。因此认为差压信号和磨机内的存煤量具有高度相关性，并依据可以测量的差压信号调节给煤量。但是磨机进出口差压不是磨机负荷的单值函数，是由筒体内存煤量、风温、风压、风量和磨机结构参数的多元函数。

磨音法，也称为音频法，是一种采用磨机运行时发出的噪音来估计磨机负荷的软测量方法。经长期探索发现，球磨机在不同的负荷状态下发出的噪音不同，当负荷较小时，研磨体更容易和金属衬板进行撞击，产生的噪音较大、频率较高；反之，筒体内的空隙会被煤所填充，研磨体与煤质撞击的概率更大，产生的噪音较小、频率较低。因此可以依据磨机运行时的噪音信号对磨机负荷进行推断估计。现有磨音法是通过单个声音传感器简单检测磨机噪声声强来判断其负荷，缺点是检测精度不高，未能有效去除背景噪声干扰，特别是当多台磨机同时在一个车间内运行时，临近磨机运行时所发出的噪声会严重影响负荷检测的准确性。

振动法，在磨机筒体的旋转过程中，研磨体与筒体内的煤、研磨体和磨机筒壁发生碰撞，实现煤粉的碾磨，即碰撞的一部分动能用于破碎煤块；剩余的一部分动能会作用在筒体表面引起筒体表面和轴承的振动。存煤量的不同，产生的振动强度也不同，因此可以采用振动信号来实现磨机负荷的软测量。振动法的不足在于线性度差，准确度不高。

功率法，也称电流法，是一种传统的磨机负荷检测方法。如果在磨机运行中忽略衬板和研磨体由于磨损引起的重量变化，磨机内存煤量的变化将直接影响磨机驱动电流的变化，因此可以通过磨机电流实现磨机负荷的估计。但是由于存煤量占总体磨机重量的比例较小，使得该方法灵敏度较低，而且不同规格的磨煤机制粉出力不同，非单调变化的电流信号也随着磨机规格的不同而变化，每一台磨机都需要提前通过试验标定磨机电流与负荷之间的对应关系。

以上介绍的软测量方法都是从单一参数出发，建立存煤量与该参数的软测量模型，实现磨机负荷的估计。由于磨机运行过程中的非线性、局部有效性以及参数的相关二义性，往往使估计结果不够理想，甚至导致出现错误的判断。而且随着时间的推移，磨机运行过程中存在着煤质转换、邻磨启停、钢球磨损和衬板磨损等一些扰动因素，使得离线训练的软测量模型在线应用中出现模型退化和模型异常现象。

发明内容

为了解决现有技术中存在的不足，本发明提出了一种基于复合软测量的火电厂磨机负荷预测方法，采用分数阶傅立叶变换、基于密度误差的最小二乘支持向量、基于密度量化的核递归最小二乘支持向量模型等技术手段，通过对离线模型估计值的时间序列建立在线模型，实现了对磨机负荷的在线实时预测。

本发明所采用的技术方案如下：

S1，在特定周期内采集磨机背景噪声信号nos、磨机振声信号aco

S2，基于分数阶傅立叶变换将采集到的磨机背景噪声信号nos、磨机振声信号aco

S3，将E

S4，针对多个离线训练模型的在线估计结果，建立基于核递归最小二乘算法的在线模型；基于密度量化算法对每个离线训练模型的估计值进行在线辨识，并实现对当前在线模型的参数更新。

进一步，S2中得到磨机噪音特征信息E

S2.1，将nos和zvib信号作为加性噪音分量，通过谱减算法对信号aco

S2.2，计算S

进一步，根据MI

进一步，S

进一步，S3中建立多个离线训练模型的方法为：

S3.1，基于初始样本集S得到初始训练模型model

S3.2，将E

进一步，S4中建立基于核递归最小二乘算法的在线模型的方法为：

S4.1，假设当前基于核递归最小二乘算法的在线模型表示为

S4.2，对于新增样本x(i+1)，找到距离其最近的词典中心c

S4.3，若

S4.4，若

进一步，S1中采集磨机参数的周期为

进一步，所述背景噪声信号采集是通过一个全向型麦克风在距离磨机入口2米处得到的；轴承振动信号是通过固定在磨机轴承上的振动传感器获得的；磨机筒体振动信号是通过磁座方式在磨机1/2处的振动传感器采集的筒体表面信号。

本发明的有益效果：

本专利提出了一种基于复合软测量的火电厂磨机负荷预测方法，该方法首先通过对磨机噪声、振动等多个相关参数建立多个离线训练模型，然后基于各个模型的历史估计结果建立在线模型。该方法通过对软测量模型估计结果建立在线模型的复合软测量方法，实现对磨机负荷的在线预测，具有复杂度低、稳定性高等优点。

附图说明

图1是本发明基于复合软测量的火电厂磨机负荷预测方法的结构框图；

图2是本发明基于复合软测量的火电厂磨机负荷预测方法的流程图；

图3是分散控制系统(DCS)示意图；

图4特征提取算法的流程图；

图5基于密度误差的最小二乘支持向量机的建立流程图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明基于复合软测量的火电厂磨机负荷预测系统框图如图1所示，以某火电厂中储式制粉系统为例，给出本发明的一个具体应用。该磨机型号为DTM350/700,转速为17.57r/min。采用DCS的方式实现磨机输入信号的采集、算法的执行以及其他各种操作监控等功能，系统结构如图3所示。在实时控制层，由西门子的S7-400和S7-200系列PLC 及其扩展输入输出模块组成，充分利用S7-200系列PLC的低成本、易于扩展、编程简单等优点，实现系统各输入点的分布式采集与控制信号输出，而功能强大的S7-400系列PLC则为实现复杂的信号处理、软测量、控制算法等提供保障；在操作管理层，主要为各种IO服务器，操作台以及工程师站，完成人机交互以及设计方案的更新等。

基于上述火电厂磨机负荷预测系统，本发明的一种基于复合软测量的火电厂磨机负荷预测方法如图1，包括如下步骤：

S1，特定周期内采集一次磨机相关参数，周期时间T选取方法为：

S2，如图4提取采集到的声音信号和振动信号的特征信息，具体过程如下：

S2.1，时频转换：将nos和zvib信号作为加性噪音分量，通过谱减算法对信号aco

其中，

S2.2，提取特征信息：计算S

S3，将E

S3.1，假设初始样本集

S3.2，将E

S4，针对多个离线训练模型的在线估计结果，建立基于核递归最小二乘算法的在线模型，为了降低在线模型的复杂度，基于密度量化算法对每个离线训练模型的估计值进行在线辨识，并实现对当前在线模型的参数更新。建立基于核递归最小二乘算法的在线模型的方法为：

S4.1，假设当前基于核递归最小二乘算法的在线模型表示为

S4.2，对于新增样本x(i+1)，找到距离其最近的词典中心c

S4.3，若

S4.4，若

以上实施例仅用于说明本发明的设计思想和特点，其目的在于使本领域内的技术人员能够了解本发明的内容并据以实施，本发明的保护范围不限于上述实施例。所以，凡依据本发明所揭示的原理、设计思路所作的等同变化或修饰，均在本发明的保护范围之内。