СПОСОБ ОЦЕНКИ ВЛАЖНОСТИ ПАСТООБРАЗНОГО МАТЕРИАЛА В ПРОЦЕССЕ ЕГО СУШКИ В ВАЛЬЦЕЛЕНТОЧНОЙ СУШИЛЬНОЙ УСТАНОВКЕ
METHOD OF ESTIMATING MOISTURE CONTENT OF PASTE-LIKE MATERIAL WHEN DRYING IN ROLL-BAND DRIER

Изобретение относится к области вычислительной техники и может быть использовано для управления процессом сушки с целью обеспечения качества высушиваемого материала.
Известен способ измерения влажности пастообразных материалов экспресс-анализатором влажности (влагомером) HR83 фирмы MettlerToledo [1]. Анализ влажности с помощью экспресс-анализаторов влажности основан на термогравиметрическом методе нагревания образца и взвешивании остатка, полученного после испарения влаги. С этой целью анализаторы влажности оснащены встроенными высокоточными весами. Применение в качестве нагревательного элемента галогеновой лампы позволяет сократить время анализа до 10-15 минут.
Достоинством способа является определение влажности с точностью до 0,001%, а также компактность измерителя, дающая возможность использования данного способа измерения в лабораториях.
Недостатком способа является невозможность определять влажность материала в процессе его сушки. Необходимо взять образец и в лабораторных условиях определить его влажность. Этот недостаток ограничивает применения способа для управления процессом сушки движущегося материала в реальном времени.
Известен СВЧ способ измерения влажности пастообразных материалов влагомером MICRORADAR113 AN [2], предназначенным для непрерывного измерения влажности в транспортных потоках. Принцип действия влагомера основан на измерении величины поглощения микроволновой энергии влажным материалом и преобразовании этой величины в цифровой код с использованием современной микропроцессорной техники.
Достоинством способа является работа в условиях агрессивных сред и нестабильных по мощности потоков, низкая погрешность измерения - до 2%.
Недостатком является невозможность его применения из-за наличия металлокорда в пластинчатом конвейере вальцеленточной сушильной установки.
Прототипом является способ бесконтактного контроля влажности в реальном режиме времени с использованием инфракрасных влагомеров, например ММ710 [3], в которых реализована прогрессивная проверенная оптическая технология измерения влажности и процентного содержания органических веществ в сочетании с микропроцессорным управлением.
Достоинством способа является работа в реальном режиме времени и точное бесконтактное измерение влажности, а также наличие возможности объединить несколько измерителей в сеть для дальнейшего управления процессом сушки.
Недостатком применения способа в сильно запыленной среде, характерной для данной сушильной установки, является низкая помехозащищенность рабочей зоны измерительного прибора, которая снижает диапазон и точность оценки влажности движущегося материала.
Технической задачей изобретения является оперативная оценка в реальном времени влажности движущегося пастообразного материала в процессе его сушки для управления этим процессом с целью обеспечения качества высушиваемого материала.
Поставленная техническая задача достигается следующим.
1. В способе оценки влажности пастообразного материала в вальцеленточной сушилке, включающем его последовательное перемещение через сушильные камеры и обеспечивающем бесконтактное косвенное измерение влажности материала в реальном режиме времени, в отличие от прототипа получают сигналы с множества датчиков, установленных в n-й камере, самой напряженной по влагосъему, сигналы нормируют и подают на входы заранее обученной нейронной сети, с выхода которой получают оценку влажности материала в процессе его сушки посредством бесконтактного косвенного измерения.
2. В отличие от прототипа обучение нейронной сети организуют по образцовым мерам в адаптивном диапазоне n камеры с фиксированной точностью.
Предложенный способ представлен на фиг.1 (кинетические кривые процесса сушки в вальцеленточной сушилке) и фиг.2 (функциональная схема прибора).
Способ оценки влажности материала в процессе его сушки заключается в измерении датчиками множества факторов, влияющих на процесс сушки пастообразного материала. Измерения проводят группами датчиков - общими 5 (фиг.2) и датчиками 6, установленными в n-й камере, самой напряженной по влагосъему. Назовем n-ую камеру лимитирующей. В лимитирующей камере снимается основная или поверхностная влага. Подогрев сушильного агента осуществляется в паровом калорифере. В лимитирующей камере имеется воздухозаборное окно, обеспечивающее приток сушильного агента в камеру. Отработанный сушильный агент отводится через сбросной шибер вытяжным вентилятором, который работает в цикличном режиме. Цикличный режим отвода сушильного агента осуществляется включением и выключением вытяжного вентилятора; включение вентилятора происходит по достижении заданной максимальной, а выключение - по достижении заданной минимальной влажности сушильного агента. Сигналы, поступающие с датчиков, нормализовав, подают на входы заранее обученной нейронной сети, с выхода которой в реальном режиме времени получают оценку текущей влажности материала в n-й камере.
Программные блоки обработки данных организованы на платформе микропроцессорного устройства 11.
Общие датчики 5 предназначены для определения: влажности и температуры окружающей среды, включения/выключения вытяжного вентилятора, наличия/отсутствия ворошителя, скорости движения пластинчатого конвейера. Датчики 6, установленные в n-й камере, предназначены для определения: влажности и температуры сушильного агента, степени открытия воздухозаборного окна и шибера. На основании информации, полученной от датчиков 5, 6, и известного значения начальной влажности материала рассчитывают значения входов нейронной сети в блоке нормирования и расчета входных значений 7.
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Входами сети являются значения: x - начальной влажности материала, x, x - температуры и влажности окружающей среды; x - скорости движения пластинчатого конвейера; x - наличия или отсутствия ворошителя; x - процента времени работы вытяжного вентилятора; x, x - средневзвешенных температуры и влажности сушильного агента в n-й камере; x, x - процента открытия воздухозаборного окна и сбросного шибера.
Нормализация полученных значений производится по формуле:
http://www.mtrus.com/lab/moisture/http://www.ndcinfrared.com
i
где i - номер входа нейронной сети; , x - нормированное и ненормированное значения i-го входа нейронной сети соответственно; ,  - амплитудный и офсетный коэффициенты нормализации.
Обучение нейронной сети организуют по образцовым мерам технологических параметров в адаптивном диапазоне n-й камеры с фиксированной точностью.
Определение образцовых мер факторов, влияющих на процесс сушки, проводилось следующим образом: скорость движения ленты конвейера определялась для каждого технологического режима с помощью хронометрирования; температура сушильного агента по каждой камере замерялась с помощью установленных в камерах ртутных термометров; температура отходящего сушильного агента измерялась на расстоянии 300 мм над сеткой; температура материала измерялась на выходе из камеры в средней точке по ширине и по толщине слоя; отбор материала на анализ производился на выходе из камеры в той же точке, где измерялась и температура. Замер влажности высушиваемого материала проводился следующим образом: отбирались 9 проб материала из каждой камеры - 3 по длине и 3 по ширине камеры; анализ материала на содержание влаги производился методом сушки до постоянного веса с помощью анализатора влажности фирмы MettlerToledo, значения влажности высушиваемого материала по ширине камеры усреднялись. Полученные результаты отображены в виде кинетических кривых процесса сушки (фиг.1: 1 - аппроксимированная кривая сушки, 2 - температура сушильного агента, 3 - температура материала, 4 - влажность воздуха).
Аналитическую модель оценки влажности материала в n-й камере, представляющую собой нейронную сеть, имеющую архитектуру многослойного персептрона, обученную по алгоритму обратного распространения ошибки, можно записать в виде:
n
где n - номер камеры, , , ,  - углы наклона и сдвиги сигмоидальных активационных функций нейронов скрытого и выходного слоев нейронной сети; ,  - весовые коэффициенты связей нейронов скрытого и выходного слоев нейронной сети; N - число нейронов в скрытом слое сети для расчета влажности материала в n-й камере сушильной установки; нормализованные значения:  - влажности материала;  - начальной влажности материала; ,  - температуры и влажности окружающей среды;  - скорости движения пластинчатого конвейера;  - наличия или отсутствия ворошителя;  - процента времени работы вытяжного вентилятора; ,  - температуры и влажности сушильного агента; ,  - процента открытия воздухозаборного окна и сбросного шибера.
n
Для получения значения φ влажности материала в натуральном масштабе выходной сигнал сети денормализуется в блоке денормирования 9 по формуле
где ,  - амплитудный и офсетный коэффициенты денормализации.
Полученная аналитическая зависимость (2) позволяет оценивать влажность материала в n-й камере сушильной установки в реальном времени в процессе его сушки с относительной погрешностью, не превышающей 2%.
n
Для оценки влажности пастообразного материала в процессе его сушки в вальцеленточной сушильной установке необходимо однократно провести настройку прибора, осуществляющего способ. Для чего определяют самую напряженную по влагосъему камеру, в которую устанавливают необходимые датчики. Согласно фиг.1 для пятисекционной сушильной установки самой напряженной по влагосъему является камера номер два (n=2). По выборке результатов измерений, полученных с установленных датчиков, хранящихся в памяти прибора, а также по образцовым мерам обучают на персональном компьютере с использованием специализированных программ нейронную сеть. Полученные параметры сети - , , , , , , N записывают в память прибора (блок накопления статистики, обучения и корректировки нейросети 10), после чего прибор готов к использованию.
Алгоритм оценки влажности материала состоит из следующих шагов.
Шаг 1. Опрос датчиков сушильной установки и вычисления значений входов нейронной сети.
Шаг 2. Проверка условия вхождения измеренных значений в адаптивные диапазоны значений, использовавшихся при обучении нейронной сети. В случае невыполнения условия, данные записываются в память (накопление статистики) и отправляется сообщение пользователю.
Шаг 3. Нормализация полученных значений (1).
Шаг 4. Расчет влажности материала по аналитической модели (2).
Шаг 5. Денормализация значения влажности материала (3).
Шаг 6. Сохранение рассчитанного значения в память (накопление статистики).
Пример оценки влажности материала для второй камеры пятисекционной вальцеленточной сушильной установки на примере выборки данных, представленных в таблице 1.
Таблица 1
x<sub>1</sub>
x<sub>2</sub>
x<sub>3</sub>
x<sub>4</sub>
x<sub>5</sub>
x<sub>6</sub>
x<sub>7</sub>
x<sub>8</sub>
x<sub>9</sub>
x<sub>10</sub>
Образцовая мера φ<sub>n</sub>
Оценка влажности по модели φ<sub>n</sub>
75
25
72
3.64
1
97.3
99.7
82.7
95
95
22.1
22.15259
72
22
69
3.71
1
92.5
100.3
83.6
100
95
22.2
22.16597
71
22
68
3.57
1
94.8
101.5
80.5
100
100
22.3
22.30241
74
25
72
3.64
1
90.8
96.7
81.8
95
95
23.2
23.24589
71
25
70
3.71
1
96.8
95.5
85
95
90
22.8
22.6828
77
23
68
3.46
1
95.2
101.5
84.2
95
95
22.7
22.88143
72
23
66
3.57
1
94.2
100.5
80.2
95
90
23.3
23.30486
76
24
74
3.61
1
94.7
97.5
81.6
100
95
23.1
23.04064
75
24
68
3.43
1
97.9
93.3
85.2
95
95
23
23.04651
73
23
68
3.61
1
95.5
93
82
100
90
24.2
24.2516
Для приведенных в таблице данных максимальная абсолютная погрешность оценки влажности по модели (2) не превышает 0.2, а относительная <0,8%.
Способ позволяет проводить оперативную оценку в реальном времени влажности движущегося пастообразного материала в процессе его сушки. Оперативная оценка дает возможность, в случае отклонения значения влажности от идеальной влажности для n-й камеры, своевременно изменять настройки сушильной установки (скорость движения пластинчатого конвейера, степень открытия воздухозаборного окна и шибера) с целью повышения качества сушки пастообразного материала.
Способ оценки влажности пастообразного материала в процессе его сушки в вальцеленточной сушильной установке внедрен на ОАО «Пигмент» г.Тамбова и позволил увеличить выпуск качественной продукции. Таким образом, достигается поставленная техническая задача - получение в реальном времени оперативной оценки влажности движущегося пастообразного материала в процессе его сушки для управления этим процессом с целью обеспечения качества высушиваемого материала.
Источники информации
1. MettlerToledo в России и СНГ.
2. Влагомер поточный «Микрорадар-113». Руководство по эксплуатации РЭ113.000-03.
3. Описание прибора NDC Infrared Engineering ММ710е.