專利名稱：一種有機廢氣回收的智能控制方法
技術領域：
本發明涉及ー種有機廢氣回收的智能控制方法，屬于生產過程先進控制領域。
背景技術：
有機廢氣是涂布生產、油漆涂料、制藥、印刷、造紙、紡織以及石油化工等行業所排放的最常見的污染物。這些有機廢氣多數具有毒性會造成大氣污染，對人類的健康和環境均具有危害。近年來，隨著工業 技術的發展，有機廢氣污染越來越嚴重，同時也是對資源的ー種浪費。因此，研究有機廢氣的回收具有非常重要的現實意義。有機廢氣回收過程是ー個復雜的非線性過程，難以建立精確的數學模型，傳統的控制方法往往達不到理想的回收效果。因此，選用一種有效的方法對有機廢氣回收過程進行建模與預測，確定較優的吸附時間和脫附時間并應用到控制系統的運行中，提高有機廢氣回收的廢氣凈化率和有機溶劑回收率，是需要著重解決的問題。
發明內容
針對上述問題，為了得到較優的吸附時間和脫附時間，本發明提供了一種基于粒子群算法與最小ニ乘支持向量機相結合的建模方法，該方法利用具有較強的全局捜索能力的粒子群優化算法，對最小ニ乘支持向量機建模過程中的重要參數進行優化調整，每ー個粒子的位置向量對應ー組最小ニ乘支持向量機建模的參數。利用參數優化調整后得到的具有較優擬合預測效果的模型對有機廢氣回收過程進行在線預測，最終可確定較優的吸附時間和脫附時間。本發明還提供了ー套有機廢氣回收的智能控制方法的應用系統，該智能控制應用系統主要由エ控機、PLC、變頻器、電磁閥、氣動閥、氣動泵以及各類傳感器組成。本發明涉及的關鍵技術方法如下(I)吸附時間與脫附時間在線預測控制方法。控制系統的良好運行需要合適的エ藝參數配合，針對該問題，需要對有機廢氣回收過程建模，使得出的模型能夠較為準確地擬合過程的動態特性，進而利用建立的模型來確定合適的吸附時間和脫附時間。本發明采用最小ニ乘支持向量機對有機廢氣回收過程進行建模，為確保建模的精確性、快速性和穩定性，采用粒子群算法對最小ニ乘支持向量機參數進行優化。利用建立的模型來在線預測吸附濃度和脫附濃度從而獲得較優的吸附時間和脫附時間，將其應用到控制系統的運行中，提高了廢氣的凈化率和有機溶劑的回收率。(2)自動安全保護方法。吸附是ー個放熱過程，連續吸附操作時床層溫度會升高，一方面造成吸附率的下降，另外還可能給安全帶來隱患。設置了床層溫度監控報警裝置，一旦溫度超過設定值，系統便自動報警并自動切換到安全位置。為了使系統處于高效的運行狀態，増加了降溫裝置，使固定床的溫度能及時下降。(3)有機溶劑自動分離方法。脫附過程結束后，脫出的有機溶劑混合液經列管式泠凝器冷凝后，進入分離箱進行有機溶劑與冷凝水的分離。分離箱分離區上部裝有ニ支分離探測針，根據有機溶劑與水導電率和比重不同的原理，PLC自動控制排出有機溶劑和冷凝水。分離箱溶劑儲存區上部裝有液位控制器，有機溶劑達到一定液位時，由PLC控制氣動泵把有機溶劑抽出，存入儲存罐內儲存。解決了手動調節帶來的二次污染的危險，并提高了有機溶劑的回收率。エ控機主要用于有機廢氣回收過程的建模與預測，同時實現了人機交互，主要包括系統的主流程顯示、通信參數的設置、PLC監控、實時數據的顯示、記錄、存儲與處理以及歷史數據、曲線的顯示等等，并為不同的操作人員設置不同的操作密碼和相應的操作權限。
圖I是有機廢氣回收系統裝置圖。圖2是有機廢氣回收過程流程圖。圖3是有機廢氣回收智能控制流程圖。圖I中編號I 4是吸附罐、5是過熱蒸汽、6是凈化后的有機廢氣、7是有機廢氣、8是除塵降溫箱、9是風機、10是冷凝器、11是分離箱、12是有機溶劑儲存罐。
具體實施例方式下面結合附圖對本發明的具體實施方式
做進ー步說明。エ業生產過程中排放的有機廢氣經過除塵降溫后，被風機引入吸附罐內，在吸附罐內有機廢氣穿過活性炭纖維，有機溶劑被活性炭纖維吸附，浄化后的氣體由吸附罐頂部排出。當吸附罐吸附飽和后進入脫附過程，將過熱蒸汽通入吸附罐內進行脫附，脫附完成后，對吸附罐排汽，進行再生，脫附產物進入泠凝器中，經過冷凝后的有機溶劑和水蒸汽混合物進入分離箱中，分離后得到有機溶剤。吸附、脫附、再生過程實際上是連續的循環過程，當吸附罐I、2、3處于吸附狀態吋，吸附罐4處于脫附狀態，下ー個工作狀態時吸附罐2、3、4處于吸附狀態，而吸附罐I處于脫附狀態，如此循環下去，從而完成有機廢氣的回收過程。本發明采用最小ニ乘支持向量機，對吸附過程和脫附過程進行建模，采用RBF核函數 K (X, Xi) = exp (-1 I X-Xi I 12/2 σ 2) 0 建模步驟如下I)初始化群體規模、迭代次數、粒子位置值和速度值、最小ニ乘支持向量機的核參數σ和超參數Y。2)根據當前確定的核參數σ和超參數Y對訓練樣本數據進行學習并建立預測模型。3)用預測模型檢驗樣本數據得到粒子當前位置值的預測誤差，選取均方誤差ms丑=丄Σα-ァ,)作為適應度函數。 4)記憶個體與群體所對應的最佳適應值的位置為pbest和gbest,根據粒子群算法速度調整方程 Vi(t+1) = WVi (t) +C^and1 (t) (Pibest (t)-Xi (t))+c2rand (t)(Pgbest W-XiW)和位置調整方程Xi (t+1) =Xi(t)+Vi(t+l)搜尋更好的核參數。和超參數Y。5)判斷所有粒子最優位置的適應值和迭代次數是否滿足要求，若滿足，則結束計算，并保存此時的粒子群整體最優值位置。否則返回步驟2)繼續計算。
本發明將吸附時間t、進氣流量q、罐壓P、吸附溫度T作為輸入量，廢氣吸附濃度Qa作為模型的輸出，建立吸附模型。將脫附時間t、水蒸汽吹掃速度V、罐壓P以及脫附溫度T作為輸入變量，脫附濃度Qd作為模型的輸出，建立脫附模型。對樣本的輸入、輸出數據分別進行歸ー化處理。通過對訓練數據的學習以及粒子群優化算法對最小ニ乘支持向量機參數的優化調整，建立吸附模型和脫附模型，得到較優的最小ニ乘支持向量機的核參數σ和超參數Y。在有機廢氣回收過程中利用 吸附模型和脫附模型在線對吸附濃度和脫附濃度進行預測，最終可確定較優的吸附時間和脫附時間(即當吸附濃度達到上限值時結束吸附，當脫附濃度達到下限值時結束脫附)，智能控制流程如圖3所示。以上是本發明的較佳實施例而已，并非對本發明作任何形式上的限制，凡是依據本發明的技術實質對以上實施例所做的任何簡單修改、等同變化與修飾，均屬于發明技術方案的范圍內。
權利要求
1.ー種有機廢氣回收的智能控制方法，其特征在于，對有機廢氣回收過程中的吸附時間和脫附時間實現在線預測控制。
2.根據權利要求I所述的ー種有機廢氣回收的智能控制方法，其特征在于，采用粒子群算法與最小ニ乘支持向量機相結合的方法，對有機廢氣回收過程中的吸附濃度和脫附濃度建立數學模型，并進行在線預測，從而確定較優的吸附時間和脫附時間。
全文摘要
本發明公開了一種有機廢氣回收的智能控制方法，屬于生產過程先進控制領域，此方法涉及有機廢氣回收過程中的建模和預測控制方法。本發明采用最小二乘支持向量機對有機廢氣回收過程中的吸附過程和脫附過程進行建模，通過粒子群優化算法對最小二乘支持向量機參數的優化調整，建立吸附模型和脫附模型；利用建立的吸附模型和脫附模型在線對吸附濃度和脫附濃度進行預測，進而可確定較優的吸附時間和脫附時間；克服以往根據經驗設定的吸附時間和脫附時間的不精確性對有機廢氣回收過程造成的影響，提高了有機廢氣回收過程的廢氣凈化率和有機溶劑回收率，并達到節能降耗的目的。
文檔編號B01D53/04GK102688655SQ20121017875
公開日2012年9月26日 申請日期2012年6月1日 優先權日2012年6月1日
發明者張相勝, 戴娟, 潘豐 申請人:江南大學