基于神经网络理论的煤调湿系统建模与控制(4)
① 烟道气由焦炉引出，本身温度较高，省去了空气预热的环节，节约了能源；
② 烟道气中水分少，相比空气其传质推动力大，干燥效率高；
③ 烟道气含氧量低，煤属于易燃易爆物，其干燥过程十分危险，需小心控制其温度与含氧量的关系，降低干燥环境中氧含量可有效减小爆炸的可能性。为了降低煤料水分控制系统内部的氧含量，煤调湿车间配备有氮气罐，以不定时的方式充入氮气，使用烟道气较空气而言可以减少氮气的使用量，降低生产成本。干燥机除尘系统、干燥机至干燥机除尘的管路系统均有蒸汽伴热，防止载湿气温度过低导致结露，结露易堵塞布袋除尘器，从而引发事故。
蒸汽回转干燥机如图1.2.3.b所示，转筒干燥器转筒有效长度20m，直径4.2m，倾斜度0.09，设计处理量为330t/h，24小时连续生产，设计可处理的进料煤中含水率由12.2%到9.1%，处理后煤中含水率为6.8%。
图1.2.3.b 蒸汽回转干燥机
宝钢目前炼焦用煤水分平均在10％左右。按年产焦炭530万吨测算，如果装炉煤水分以10.0％计算，把装炉水分降至6.0％，则约有2l万吨/a水不进入焦炉，节省炼焦耗热量约3万tce/a，焦炭生产能力增加8~10％，煤炉煤气发生量增加8~10％，这对缓解公司燃气紧张状况及提高焦炭质量都具有现实意义[12]。
1.2.4. 目前遇到的问题
由于此套系统设备是宝钢自主完成的，可以说在国内无成功经验可以借鉴，因此在操作过程中遇到了一些难点。主要体现在：煤料水分控制系统本身为一个多参数，强耦合，非线性大时滞系统，系统模型难以建立。在日常生产过程中，因化验室对干燥机出口煤水分的化验结果滞后于生产约15个小时， 难以及时指导生产操作。在干燥机入口煤水分稳定时，这种时间上的滞后还能文持干燥机出口煤水分的稳定；当江南地区梅雨天气容易造成露天煤场水份波动大时，由此导致出口煤湿度波动较大，影响了煤调湿系统的运行效果。因此，对现有煤料水分控制系统进行理论分析和建模，给出不同切出量条件下，蒸汽消耗量与烟道气温度，入口煤湿度、出口煤湿度等物理量之间的关系模型，实现煤调湿的自动在线控制具有重要的现实意义。
1.3. 研究内容
1) 分析了一期煤调试系统的工作原理，采集运行参数进行统计学分析，最后确定影响系统输出的主要参数；
2) 构建煤料水分控制模型：首先经过比较，确定建模方法；接着，经过多次试验，确定神经网络的结构和参数（如：网络层数、每层神经元个数、非线性函数的选取、学习步长等）
3) 建立煤料水分控制系统控制界面，通过OPC来采集数据，并在VB中进行计算，得出控制量，再通过OPC将控制量传输给PLC进行实际控制；
4) 监测一段时间的实际运行情况，对数据进行分析，对模型进行微调，并确定系统的输出值上下限值，确保系统的正常运行；
5) 研究出口煤湿度在一定范围内设定时的蒸汽用量，建立模型并进行验证；
6) 热平衡分析，通过实际运行及热平衡分析验证模型的有效性。
1.4. 技术路线
1） 数据采集。按照试验方案收集数据，以此作为建模控制器设计的学习样本。在收集数据时，应有目的的改变试验条件，以体现各变量对出口煤湿度的影响。如：可以分别改变煤处理量、入口煤湿度、烟道气流量、蒸汽流量等，考虑生产实际，一般改变10%-20%左右即可。