[发明专利]一种基于工业大数据水泥生产烧成系统控制指标优化方法

权利要求书

1.一种基于工业大数据水泥生产烧成系统控制指标优化方法，其特征在于：包括下列步骤：

步骤一、采集指征窑况的关键过程变量的历史数据；

步骤二、将历史数据做归一化处理，通过数据拟合确定各关键过程变量的权重，得到窑况综合指标值的算式；

步骤三、运行中采集上述关键过程变量的实时数据；

步骤四、根据步骤二拟合得到的算式计算窑况综合指标值，对窑况进行综合评价；

步骤五、将窑况综合指标值引入模型算法实现分解炉温度目标值的自动优化。

2.根据权利要求1所述的一种基于工业大数据水泥生产烧成系统控制指标优化方法，其特征在于：关键过程变量至少包括：窑头火焰的亮度、二次风温度、窑主电机电流、窑尾高温NO_x含量和熟料游离氧化钙含量；

拟合用的窑况综合指标值的算式为：窑况综合指标值＝火焰亮度归一数值*系数1+二次风温度归一数值*系数2+窑主电机电流归一数值*系数3+窑尾高温NOx归一数值*系数4+熟料游离氧化钙含量归一数值*系数5。

3.根据权利要求2所述的一种基于工业大数据水泥生产烧成系统控制指标优化方法，其特征在于：火焰亮度根据每次计算时截取视频画面，对火焰明亮程度进行识别，分五级：亮、较亮、正常、较暗、暗；对应的火焰亮度归一数值：亮(1.0)、较亮(0.5)、正常(0)、较暗(-0.5)、暗(-1.0)。

4.根据权利要求2所述的一种基于工业大数据水泥生产烧成系统控制指标优化方法，其特征在于：如果关键过程变量能被直接测定，则计算相应关键过程变量按时间间隔的滚动平均值，间隔时间为t，采用的每个间隔时间内相应关键过程变量在使用间隔时间内的滚动平均值，归一化的算式为：关键过程变量归一数值＝(关键过程变量滚动平均_(当前)-关键过程变量滚动平均_(t前))/关键过程变量滚动平均最大变化幅度；

关键过程变量滚动平均_(当前)为当前时间起向前一个时间间隔内算出的关键过程变量的滚动平均值，“t前”即一个间隔时间前的关键过程变量滚动平均_(当前)，二者差值即一个时间间隔前后关键过程变量滚动平均值之间的变化幅度，该变化幅度的最大值即关键过程变量滚动平均最大变化幅度根据历史数据能直接算出；

采用上述算式的关键过程变量包括二次风温度、窑主电机电流和窑尾高温NO_x含量。

5.根据权利要求2所述的一种基于工业大数据水泥生产烧成系统控制指标优化方法，其特征在于：对于熟料游离氧化钙含量，系统应用熟料游离氧化钙预测算法，建立预测模型，用预测值进行控制，利用历史数据中与预测值对应的检测结果对预测模型进行修正，保持预测数据的准确性，相应算式如下：

熟料游离氧化钙含量归一数值＝(熟料游离氧化钙含量预测值_(当前)-熟料游离氧化钙含量目标设定值)/熟料游离氧化钙含量与目标设定值间最大差值。

6.根据权利要求2-5中任一所述的一种基于工业大数据水泥生产烧成系统控制指标优化方法，其特征在于：所述步骤四中计算出的窑况综合指标值是个在-1至1之间的数值，根据试验和经验设定不同窑况综合指标取值区间对应的窑况具体状态：窑况综合指标值≥0.5，说明窑况非常好；0.5窑况综合指标值≥0.2，说明窑况较好；0.2窑况综合指标值-0.2，说明窑况正常；-0.2≥窑况综合指标值-0.5，说明窑况较差；-0.5≥窑况综合指标值，说明窑况非常差；这一窑况综合指标值及对应的窑况具体状态为相应参数的目标值的优化调整提供依据。