本發(fā)明屬于電力能源領(lǐng)域，特別是涉及基于煤粉流動特性的制粉系統(tǒng)精細化控制方法。

背景技術(shù)：

1、隨著電力能源領(lǐng)域技術(shù)的發(fā)展，出現(xiàn)了基于煤粉流動特性的制粉系統(tǒng)精細化控制技術(shù)。在火力發(fā)電領(lǐng)域，制粉系統(tǒng)的運行狀況對發(fā)電效率、成本控制及環(huán)保指標(biāo)起著決定性作用。作為鍋爐燃料的煤粉，其質(zhì)量和流動特性直接影響燃燒效果。若煤粉細度、流速和濃度控制不當(dāng)，不僅會導(dǎo)致燃燒不充分、降低鍋爐熱效率，還會增加污染物排放，帶來環(huán)境污染問題。同時，制粉系統(tǒng)復(fù)雜的結(jié)構(gòu)與惡劣的工作環(huán)境，致使其在運行過程中面臨諸如負荷響應(yīng)慢、深調(diào)能力差等難題，堵倉現(xiàn)象和潰煤事故也時有發(fā)生。在此背景下，常規(guī)控制方法難以滿足現(xiàn)代化生產(chǎn)對制粉系統(tǒng)穩(wěn)定性、高效性和精細化的要求。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、基于此，有必要針對上述技術(shù)問題，提供一種能夠滿足現(xiàn)代化生產(chǎn)對制粉系統(tǒng)穩(wěn)定性、高效性和精細化的要求的基于煤粉流動特性的制粉系統(tǒng)精細化控制方法。

2、第一方面，本技術(shù)提供了基于煤粉流動特性的制粉系統(tǒng)精細化控制方法，包括：

3、獲取煤粉流動中的多頻段原始聲波信號；對原始聲波信號進行頻譜分解和特征提取調(diào)整，得到煤粉細度分布的實時變化趨勢。

4、獲取煤粉顆粒的帶電信號強度結(jié)合實時變化趨勢對多點靜電場強度分析，得到煤粉流速的精確測量值。

5、將實時變化趨勢和精確測量值輸入訓(xùn)練好的顆粒運動學(xué)模型推演煤粉在管道中的質(zhì)量分布特性，計算得到煤粉濃度的動態(tài)估計值。

6、將實時變化趨勢、精確測量值和濃度的動態(tài)估計值進行融合生成煤粉流動的綜合監(jiān)測參數(shù)。

7、根據(jù)綜合監(jiān)測參數(shù)對制粉過程的控制指令進行動態(tài)調(diào)整并對傳感器的運行狀態(tài)進行自適應(yīng)校準(zhǔn)，得到穩(wěn)定的煤粉流動多參數(shù)監(jiān)測數(shù)據(jù)。

8、在其中一個實施例中，對原始聲波信號進行頻譜分解和特征提取調(diào)整，得到煤粉細度分布的實時變化趨勢，包括：

9、對原始聲波信號進行頻域轉(zhuǎn)換，得到各頻段能量分布數(shù)據(jù)；原始聲波信號包括不同粒徑顆粒碰撞聲波特征。

10、根據(jù)煤粉粒徑與聲波頻段的映射關(guān)系利用動態(tài)聚類算法對各頻段能量分布數(shù)據(jù)進行特征解耦，分離得到與煤粉細度相關(guān)的頻段能量權(quán)重系數(shù)。

11、基于頻段能量權(quán)重系數(shù)進行構(gòu)建，得到頻段能量變化矩陣；頻段能量變化矩陣的維度與煤粉粒徑分布區(qū)間對應(yīng)。

12、將頻段能量變化矩陣輸入訓(xùn)練好的煤粉細度回歸模型，得到煤粉顆粒的粒徑累積分布函數(shù)。

13、根據(jù)粒徑累積分布函數(shù)計算煤粉細度實時分布曲線，得到煤粉細度分布的實時變化趨勢。

14、在其中一個實施例中，根據(jù)煤粉粒徑與聲波頻段的映射關(guān)系利用動態(tài)聚類算法對各頻段能量分布數(shù)據(jù)進行特征解耦，分離得到與煤粉細度相關(guān)的頻段能量權(quán)重系數(shù)，包括：

15、獲取煤粉粒徑與聲波頻段的映射關(guān)系數(shù)據(jù)；映射關(guān)系數(shù)據(jù)包括不同粒徑對應(yīng)的頻段劃分規(guī)則。

16、根據(jù)頻段劃分規(guī)則對映射關(guān)系數(shù)據(jù)進行頻段分解，生成各頻段能量分布矩陣。

17、利用動態(tài)聚類算法對能量分布矩陣進行迭代計算，得到樣本歸屬類別向量。

18、根據(jù)樣本歸屬類別向量提取得到與煤粉細度相關(guān)的特征頻段索引值。

19、基于特征頻段索引值截取目標(biāo)頻段能量序列，計算目標(biāo)頻段能量序列在總能量中的占比參數(shù)。

20、根據(jù)占比參數(shù)利用線性映射關(guān)系建立頻段權(quán)重優(yōu)化模型，得到頻段能量權(quán)重系數(shù)。

21、在其中一個實施例中，獲取煤粉顆粒的帶電信號強度結(jié)合實時變化趨勢對多點靜電場強度分析，得到煤粉流速的精確測量值，包括：

22、根據(jù)帶電信號強度生成時間序列特征矩陣；時間序列特征矩陣包含各監(jiān)測點的電場波動幅度與相位差。

23、將時間序列特征矩陣輸入動態(tài)校準(zhǔn)模型對信號噪聲分量進行提取，得到高頻干擾模式；動態(tài)校準(zhǔn)模型基于滑動窗口機制分離信號噪聲分量。

24、將高頻干擾模式與靜電場分布參數(shù)進行空間匹配，得到流速補償系數(shù)；流速補償系數(shù)用于修正初始流速值。

25、利用回歸算法融合流速補償系數(shù)和初始流速值，得到煤粉流速的精確測量值。

26、在其中一個實施例中，將高頻干擾模式與靜電場分布參數(shù)進行空間匹配，得到流速補償系數(shù)，包括：

27、根據(jù)高頻干擾模式的頻率特征集生成靜電場分布參數(shù)的網(wǎng)格對齊參數(shù)；頻率特征集包括多個空間離散點的干擾強度分布。

28、基于網(wǎng)格對齊參數(shù)對靜電場分布參數(shù)進行插值重構(gòu)，得到空間匹配后的靜電場梯度矩陣。

29、將靜電場梯度矩陣與頻率特征集輸入補償模型，得到攜帶權(quán)重因子的流速補償系數(shù)。

30、在其中一個實施例中，將實時變化趨勢和精確測量值輸入訓(xùn)練好的顆粒運動學(xué)模型推演煤粉在管道中的質(zhì)量分布特性，計算得到煤粉濃度的動態(tài)估計值，包括：

31、獲取實時變化趨勢中的流速波動數(shù)據(jù)和壓力梯度數(shù)據(jù)。

32、根據(jù)流速波動數(shù)據(jù)生成管道截面的流速分布矩陣。

33、根據(jù)壓力梯度數(shù)據(jù)與流速分布矩陣的耦合關(guān)系，利用多物理場耦合算法計算煤粉顆粒的遷移軌跡集合。

34、將遷移軌跡集合輸入訓(xùn)練好的顆粒運動學(xué)模型，得到遷移軌跡的概率密度函數(shù)。

35、根據(jù)概率密度函數(shù)執(zhí)行三維網(wǎng)格化數(shù)值積分，得到煤粉質(zhì)量的空間離散度分布。

36、對空間離散度分布進行每個網(wǎng)格單元的質(zhì)量占比系數(shù)提取，結(jié)合流速分布矩陣的矢量分量生成動態(tài)濃度梯度圖譜。

37、其中，若動態(tài)濃度梯度圖譜的局部區(qū)域存在質(zhì)量占比系數(shù)突變，則更新概率密度函數(shù)的權(quán)重參數(shù)，得到更新后的權(quán)重參數(shù)。

38、根據(jù)更新后的權(quán)重參數(shù)重新計算遷移軌跡集合，生成修正后的動態(tài)濃度梯度圖譜。

39、將修正后的動態(tài)濃度梯度圖譜與壓力梯度數(shù)據(jù)進行殘差比對，若殘差值超過預(yù)設(shè)閾值，則根據(jù)殘差比對結(jié)果調(diào)整多物理場耦合算法的邊界條件參數(shù)，得到最終煤粉濃度的動態(tài)估計值。

40、在其中一個實施例中，概率密度函數(shù)是通過以下公式計算得到的：

41、

42、

43、其中，f(x)表示遷移軌跡的概率密度函數(shù)，h表示帶寬，n表示遷移軌跡集合包含的軌跡數(shù)量，k(x,y)表示核函數(shù)，x,y表示d維空間中的向量，d表示空間維度(在煤粉管道場景中，一般d＝3)，σ表示帶寬參數(shù)，xi(t)表示在時刻t遷移軌跡集合中煤粉顆粒第i條遷移軌跡。

44、在其中一個實施例中，根據(jù)綜合監(jiān)測參數(shù)對制粉過程的控制指令進行動態(tài)調(diào)整并對傳感器的運行狀態(tài)進行自適應(yīng)校準(zhǔn)，得到穩(wěn)定的煤粉流動多參數(shù)監(jiān)測數(shù)據(jù)，包括：

45、獲取綜合監(jiān)測參數(shù)中的煤粉流速波動值。

46、根據(jù)煤粉流速波動值利用煤粉濃度與壓力梯度的關(guān)聯(lián)模型進行計算，得到動態(tài)調(diào)整系數(shù)。

47、將動態(tài)調(diào)整系數(shù)輸入制粉控制指令得到包括閥門開度及磨機轉(zhuǎn)速的實時控制參數(shù)。

48、對實時控制參數(shù)與傳感器原始數(shù)據(jù)的指令差異值進行計算，若指令差異值超過預(yù)設(shè)閾值，則調(diào)用自適應(yīng)補償模型對傳感器漂移量進行修正，得到修正后的傳感器參數(shù)；自適應(yīng)補償模型基于溫度梯度與煤粉濃度的歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練生成。

49、將修正后的傳感器參數(shù)與實時控制參數(shù)進行融合處理，得到穩(wěn)定的煤粉流動多參數(shù)監(jiān)測數(shù)據(jù)。

50、第二方面，本技術(shù)還提供了一種計算機設(shè)備，包括存儲器和處理器，存儲器存儲有計算機程序，處理器執(zhí)行計算機程序時實現(xiàn)如前方法。

51、第三方面，本技術(shù)還提供了一種計算機可讀存儲介質(zhì)，其上存儲有計算機程序，計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如前方法。

52、上述基于煤粉流動特性的制粉系統(tǒng)精細化控制方法，首先獲取煤粉流動中的多頻段原始聲波信號，并對其進行頻譜分解和特征提取調(diào)整，得到煤粉細度分布的實時變化趨勢；接著獲取煤粉顆粒的帶電信號強度，結(jié)合上述實時變化趨勢對多點靜電場強度進行分析，得到煤粉流速的精確測量值；隨后，將煤粉細度分布的實時變化趨勢和煤粉流速的精確測量值輸入已訓(xùn)練好的顆粒運動學(xué)模型，以此推演煤粉在管道中的質(zhì)量分布特性，計算得出煤粉濃度的動態(tài)估計值；再將煤粉細度分布的實時變化趨勢、煤粉流速的精確測量值以及煤粉濃度的動態(tài)估計值進行融合，生成煤粉流動的綜合監(jiān)測參數(shù)；最后，依據(jù)綜合監(jiān)測參數(shù)對制粉過程的控制指令進行動態(tài)調(diào)整，同時對傳感器的運行狀態(tài)進行自適應(yīng)校準(zhǔn)，最終獲得穩(wěn)定的煤粉流動多參數(shù)監(jiān)測數(shù)據(jù)。有效提升制粉效率與煤粉質(zhì)量精細化，保障制粉系統(tǒng)運行的穩(wěn)定性和可靠性，降低設(shè)備故障風(fēng)險與維護成本，同時也有助于提高鍋爐燃燒效率，減少能源浪費和污染物排放，實現(xiàn)火力發(fā)電過程中制粉環(huán)節(jié)的高效、節(jié)能與環(huán)保。