[发明专利]基于挥发水分含量的烘丝智能控制系统与方法有效

专利信息
申请号: 202210334728.2 申请日: 2022-03-31
公开(公告)号: CN114642268B 公开(公告)日: 2023-05-16
发明(设计)人: 李自娟;冯子贤;孙朔;陈娇娇;高杨;方汀;苗旺昌;国际超;赵力源;贾晓慧;杨晓华;杜冬生;马燕淑;常文慧;梁建宾;魏玮;庞存瑞;马燕玲 申请(专利权)人: 张家口卷烟厂有限责任公司
主分类号: A24B3/10 分类号: A24B3/10;A24B3/04;A24B9/00
代理公司: 北京瑞盛铭杰知识产权代理事务所(普通合伙) 11617 代理人: 汪鹏
地址: 075000 河*** 国省代码: 河北;13
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摘要:
搜索关键词: 基于 挥发 水分 含量 智能 控制系统 方法
【权利要求书】:

1.基于挥发水分含量的烘丝智能控制方法,其特征在于:包括以下步骤:

(一)传热传质过程分析

基于叶丝干物质质量和水质量守恒对薄板烘丝工序的生产过程进行分析,得到薄板烘丝工序物料和能量衡算模型构建过程中的主要参数;

(二)物料和能量衡算

分别进行HT阶段叶丝干物质质量、HT阶段水质量、薄板阶段叶丝干物质质量和薄板阶段水质量的物料和能量衡算,对烘丝过程传热传质过程进行精准计算;具体包括:

1)HT阶段叶丝干物质质量守恒

计算公式:Ws,in×(1-Hs,in)=Ws,mid×(1-Hs,mid)+W1,loss

其中:Ws,in、Ws,mid分别为HT入口、出口物料质量流量;

Hs,in、Hs,mid分别为HT入口、出口叶丝含水率;

W1,loss为HT阶段干物质损失量;

2)HT阶段水质量守恒

计算公式:

其中:AH(Tg)为气体饱和蒸汽压下的绝对湿度;

Vg,inHT、Vg,outHT分别为HT入口、出口蒸汽体积流量;

RHHT为HT出口相对湿度;

H1,loss为HT阶段水分损失量;

Ws,mid=Ws,in+AH(Tg,inHT)×Vg,inHT-AH(Tg,outHT)×Vg,outHT×RHHT

根据上述计算公式,可推导HT出口叶丝含水率Hs,mid:

可推导HT阶段进入叶丝水质量流量:

其中:Km,HT为HT下盖板压力转化成叶丝中水的转换系数;

3)薄板阶段叶丝干物质质量守恒

计算公式:Ws,mid×(1-Hs,mid)=Ws,out×(1-Hs,out)+W2,loss;

其中:Ws,out为薄板出口叶丝流量;

Hs,out为薄板出口叶丝含水率;

W2,loss为薄板阶段干物质损失量;

4)薄板阶段水质量守恒

计算公式:Ws,mid×Hs,mid=(Ws,mid-Ws,out)+Ws,out×Hs,out+H2,loss;

其中,H2,loss为薄板阶段水分损失量;

薄板阶段叶丝蒸发水质量流量:

其中,km,dry为干燥系数;

ρv,sat为饱和蒸汽浓度;

ρv,b为热风蒸汽浓度;

总干燥系数

得简化薄板阶段叶丝蒸发水质量流量公式:

(三)预测模型

基于下盖板蒸汽压力与蒸汽传质系数关系研究,拟合相关函数,得到HT出口含水率预测模型;

基于薄板干燥系数与薄板叶丝出口温度关系研究,拟合相关函数,得到薄板出口含水率预测模型;

基于薄板排潮开度与叶丝挥发水分质量流量关系研究,拟合相关函数,根据干燥挥发水分含量,得到排潮开度OP,dry预测模型;

(四)模型控制

利用信息化手段,将所建立的预测模型嵌入烘丝机控制系统,实现数据自动采集、自动计算、自动控制;

(五)异常预警

当薄板出口含水率预测值与实测值偏差≥0.5%时,系统进行报警;进入异常处理流程。

2.根据权利要求1所述的基于挥发水分含量的烘丝智能控制方法,其特征在于:

所述HT出口含水率预测模型:

3.根据权利要求1所述的基于挥发水分含量的烘丝智能控制方法,其特征在于:

所述薄板出口含水率预测模型:

4.根据权利要求1所述的基于挥发水分含量的烘丝智能控制方法,其特征在于:

所述排潮开度OP,dry预测模型:

5.基于挥发水分含量的烘丝智能控制系统,本系统用于实施权利要求1~4任一项所述的基于挥发水分含量的烘丝智能控制方法,其特征在于:包括

传热传质过程分析模块;

其基于叶丝干物质质量和水质量守恒对薄板烘丝工序的生产过程进行分析,得到薄板烘丝工序物料和能量衡算模型构建过程中的主要参数;

物料和能量衡算模块;

其分别进行HT阶段叶丝干物质质量、HT阶段水质量、薄板阶段叶丝干物质质量和薄板阶段水质量的物料和能量衡算,对烘丝过程传热传质过程进行精准计算;

预测模型模块;

其基于下盖板蒸汽压力与蒸汽传质系数关系研究、薄板干燥系数与薄板叶丝出口温度关系研究、薄板排潮开度与叶丝挥发水分质量流量关系研究,通过拟合相关函数,分别得到HT出口含水率预测模型、薄板出口含水率预测模型、排潮开度OP,dry预测模型;

模型控制模块;

其利用信息化手段,将所建立的预测模型嵌入烘丝机控制系统,实现数据自动采集、自动计算、自动控制;

以及异常预警模块;

当薄板出口含水率预测值与实测值偏差≥0.5%时,系统进行报警;进入异常处理流程。

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