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连续碳酸化分解过程实时监控系统
日期:2008-11-25 23:12:01 来源:中国自动化网  
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1 引言
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连续碳酸化分解过程生产Al(OH)3颗粒且为下游工序提供合格的母液,是砂状氧化铝生产新工艺过程的关键,被称为“关节”工序[1-2>。安全生产是连续碳酸化分解过程的前提与保证。由于连续碳酸化分解是一个长流程、大滞后、大惯性的复杂工业生产过程,现场工况恶劣,上游来的铝酸钠溶液经常带有大量浮游物,与CO2反应后会形成大量的泡沫,液位计经常失灵,导致高位槽和末槽经常出现空槽和冒槽等事故,危及人身安全,妨碍正常生产。目前连续碳酸化分解生产过程监控主要依靠操作工人工监视,但由于人工操作存在着个人业务能力的差别以及不可避免的注意力不集中等问题和现象,存在着明显的安全隐患。
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目前,现场操作人员根据各槽液位变化和风压变化等情况,凭现场经验对现场的工艺情况做出判断,实现人工的安全监控。但是,专家经验具有非机理性、非系统性、近似性、分散性等特点,无法保证总是对现场的各种情况做出准确的判断。
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专家系统[3-5>是一种具有专家级水平的,基于知识的智能化计算机程序。它吸取了人工控制系统的经验,对复杂的难以用数学模型描述的非线性、时变性等工业进程,具有相应快,超调小、对参数变化不很敏感等特点,因此在许多领域得到应用。尤其在火电厂实时监控[3>、高炉监控[6-7>等实时监控系统中,专家系统已经取得实际成效。
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本文结合连续碳酸化分解过程的机理特征和经验知识,开发了基于专家系统的连续碳酸化分解过程实时监控系统,实现连续碳酸化分解过程的实时安全监控。
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2 实时监控专家系统的设计
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连续碳酸化分解生产实时专家监控系统结构如图1所示,由数据采集与预处理、数据库、专家监控器、监控结论与解释以及人机接口等五部分组成。专家监控器包括监控知识库与监控推理机两部分。高位槽、分解槽液位、CO2压力等连续碳酸化分解生产过程参数由数据采集模块采集,经过数字预处理,获取相应的征兆并保存在数据库中,然后由监控推理机在监控知识库中寻找符合条件的结论,通过人机接口向用户给出监控结论与解释;同时连续碳酸化分解领域专家可以通过知识库管理模块完成监控知识库的维护预管理。
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2.1 分解过程数据采集与预处理
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连续碳酸化分解生产现场,通过安装雷达液位计、压力计、CO2浓度分析仪以及流量计等仪表实时检测分解过程重要参数,由PLC的A/D转换模块完成数据采集和信号转换。
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数据预处理主要包括三方面内容:
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(1) 平滑过程参数;
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(2) 对某些参数求梯度和波动值,以判断其动态特征;
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(3) 对复合参数进行计算,如进料量软测量等。在此只介绍过程参数平滑问题。
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连续碳酸化分解现场工况非常恶劣,放热反应产生的泡沫使液位计等仪表经常失灵,一些监控参数容易出现跳变值,为避免误报警和误诊断,需用相应的数字滤波算法对过程参数进行平滑。本文结合使用“极大比较滤波法”、“极小比较滤波法”和移动滤波法对参数进行平滑处理:根据经验确定相邻两次采样值的最大偏差值ΔTmax,若相邻两次采样值的偏差大于ΔTmax,“极大比较滤波法”认为本次采样是跳变值,应将其彻底剔除,用上一时刻的采样值替代;若相邻两次采样值偏差小于某个允许的偏差ΔTmin时,“极小比较滤波法”认为本次采样真实可靠。当两次采样偏差在[ΔTmin,ΔTmax>之间时,采用移动滤波法中的算术平均值求解,公式表示如下:
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式中:ΔTmin为最大偏差经验值;ΔTminn为允许的偏差值。
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利用复合平滑法剔除了过程参数的跳变值,保留了参数的真实性。
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数据库,又称全局数据库或工作存储器,是反映当前监控问题求解状态的集合,用于临时存放监控问题所需的各种初始数据,以及求解期间由系统产出的各种中间信息[8~10>。
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数据库由两大部分组成:动态数据库与静态数据库。静态数据库存放系统在实时监控过程中用到的一些常量,如数字预处理中各参数变化范围的经验值。动态数据库则用来保存连续碳酸化分解过程的相关动态数据,根据不同的用途可以分为很多的子数据库,如“监控参数数据库”保存前四小时连续碳酸化分解过程的参数,供数据综合管理用;而“变化趋势判断数据库”则只保存前5min的数据,用来统计、判断过程参数的变化趋势。
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2.2 监控知识库
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监控知识库是系统安全监控知识的集合,是实时监控专家系统的核心。监控知识库是否完备、知识表达是否合理,决定了实时安全监控专家系统的实际应用能力。监控知识的分类与表示则是建立监控知识库的前提与基础。
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2.3 监控知识的分类
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根据连续碳酸化分解生产现场实际情况,结合工艺专家的经验,可将安全运行监控知识分为如图2所示的两大类。
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(1) 参数超限知识
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主要包括两大类:参数幅值知识和参数变化趋势知识等。在连续碳酸化分解生产中,根据连续碳酸化分解机理和生产经验,一般要求各项参数(如液位、压力等)要维持在一定的范围。例如高位槽液位,一般要求在6~9m,高于9m则会冒槽,危及人身安全,低于6m则不能给分解槽提供足够的连续碳酸化分解原液,此类知识系统称之为参数幅值知识。由于连续碳酸化分解过程是一个连续的生产流程,各参数信息具有连续时变性和诊断复杂性。实时监控专家系统可能需要同一参数多个时刻的数据以及多个不同参数的信息来进行综合判断推理,此类体现相应数据的变化的知识本系统称为参数变化趋势知识。例如,某时刻高位槽液位8m,且仍以0.5m/min的速度上升,则系统应该给出相应提示,这是系统实时性的重要体现。
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通过调研,本文整理和总结了相关过程知识,现举例说明:
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●2#高位槽液位高于8.9m,且仍然上升,因为高位槽只有9.2m,极有可能出现冒槽事故,所以紧急操作,提醒五车间减少进料,并加大进料量;
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● 2#高位槽液位高于8.7m,小于8.9m,且上升速度较快,为避免液位过高,提醒五车间减少进料。
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(2) 仪表故障识别知识
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此类知识指通过相关参数,识别过程仪表、设备状态的经验知识和机理知识,主要包括检测仪表失灵、管路堵塞等知识;结合分解过程的特点,部分设备故障识别知识总结如下:
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●1#高位槽液位高于8.3m,且继续上升,2#高位槽液位小于8.2m,则2#高位槽液位计可能失灵;
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●出料量很小,6#分解槽液位上升很快,则出料管道可能堵塞;
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● 1#高位槽液位上升较快,2#高位槽液位上升很快,1#~2#分解槽液位下降很快,则进料管道可能堵塞;
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2.4 监控知识表示
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专家系统模型中知识表示的方法较多,常用的有一阶谓词、语义网络、黑板模型、产生式规则等形式,连续碳酸化分解实时安全监控专家系统属于数据驱动型,在知识表示上最适合用产生式规则表示,并以规则集的形式存储。
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产生式规则[11>的一般形式是if<前提>then<结论>,它表示当<前提>成立时,得出<结论>,其中<前提>是事实或断言的合取形式。本系统中规则模型如图3所示:
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上述模型用BNF范式[12>表示如下:
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<产生式规则>::=<规则号><规则类型标识>IF<规则前提>THEN<规则结论>

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