基于音源特征的环冷机风量控制方法及系统技术方案

本发明专利技术公开一种基于音源特征的环冷机风量控制方法及系统。在台车处安装若干第一声音信号采集器，在风机处安装若干第二声音信号采集器，各环冷风机出口处设置风量检测仪，所述方法包括：步骤1：采集各种工况下台车声音数据和风机声音数据；依据信源重构从台车声音数据中剔除风机声音数据的影响，获得剔除干扰的音源样本集；利用音源样本集构建环冷机漏风率评价模型；步骤2：实时采集台车声音数据和风机声音数据，依据环冷机漏风率评价模型在线计算环冷机漏风率指标；步骤3：实时采集各风机的出口风量、计算获得风机的出口误差风量；依据环冷机漏风率指标计算环冷机总漏风风量，依据总漏风风量和出口误差风量对环冷风机的电机频率进行调节。

【技术实现步骤摘要】
基于音源特征的环冷机风量控制方法及系统
本专利技术涉及一种基于音源特征的环冷机风量控制方法及系统。
技术介绍
环冷机是一种用于物料冷却的大型设备，其主要工作原理是通过台车装载高温物料，在环形轨道上行驶，台车下部有风箱，对台车内部鼓风，通过空气将高温物料冷却。围绕着环冷机的圆环外侧，会按照风量需求，设置数台鼓风机，为冷却过程提供风源。待冷却的小颗粒状物料在环冷机上是以厚料层形式均匀分布的，为保证物料的充分冷却，环冷机会在台车下方设置风箱并连接鼓风机，通过鼓风机将外部空气带入到高温物料层中。由于环冷机的密封结构和长期使用的保养问题，冷却生产过程中会产生漏风现象，导致冷却不充分和鼓风机能源的浪费，严重漏风的情况下，甚至会产生环冷机卸料温度过高灼伤运输皮带的生产事故。环冷机及其附属的风箱、风管、阀门等，由于结构复杂，且工作在高温状态，使漏风率的检测一直缺少行之有效的手段，这就造成环冷机的风量闭环控制系统缺少的关键的反馈变量，无法进行精确的实时风量调节。所以目前的环冷生产只能做到风机风量控制，而做不到针对环冷机的风量控制。目前的解决方案是加大环冷风机的风量，采用冗余风量的方式克服这一问题，但是这就造成了环冷风机能源的浪费。目前400平方米的环冷机一般配套4-5台风机，每台风机的电机功率可以达到560千瓦，耗电非常惊人，如果可以对环冷机风量进行精确控制，减少浪费，就会产生非常大的经济效益。为了解决这一问题，本专利技术提出了一种环冷机风量控制系统与控制方法，该方法对生产过程中采集到的音频信号进行分析和计算，得到漏风量的评价值，以漏风率评价值和环冷风机出风口的风量检测值作为控制系统的反馈信号，以环冷风机的电机运行频率作为调节量，实现了环冷机风量的在线闭环控制。
技术实现思路
针对上述问题，本专利技术提供一种便于对环冷机风量进行控制的基于音源特征的环冷机风量控制方法。为达到上述目的，本专利技术一种基于音源特征的环冷机风量控制方法，包括如下步骤：在环冷机台车处安装若干第一声音信号采集器，在环冷风机处安装若干第二声音信号采集器，每台环冷风机出口处设置风量检测仪，所述方法包括如下步骤：步骤1：分别采集正常工况下和故障状态下的环冷机台车声音数据和环冷风机声音数据；依据信源重构从台车声音数据中剔除风机声音数据的影响，获得剔除干扰影响后的正常工作音源样本集和漏风故障音源样本集；利用剔除干扰影响后的正常工作音源样本集和漏风故障音源样本集构建基于音源特征的环冷机漏风率评价模型；步骤2：实时采集车间台车声音数据和风机声音数据，依据环冷机漏风评价模型在线计算环冷机漏风率指标，得到基于音源特征的环冷机漏风率指标；步骤3：实时采集各环冷风机的出口风量，依据检测到的出口风量和环冷机的理论风量计算获得风机的出口误差风量；依据基于音源特征的环冷机漏风率指标计算环冷机的总漏风风量，再依据总漏风风量和风机的出口误差风量对环冷风机的电机频率进行调节。进一步地，所述步骤1中获得剔除干扰影响后的历史样本集的方法包括：步骤1.1：采集正常工况下和故障工况下环冷机台车声音数据和环冷风机声音数据，得到正常数据集Xnormal和漏风故障数据集Xfault，数据集中的台车声音样本和风机声音样本成对出现，并按照采集时间一一对应；步骤1.2：将正常数据集Xnormal和漏风故障数据集Xfault混合得到类别均衡的历史样本集；步骤1.3：在类别均衡的历史样本集中，将各从台车声音样本和与其对应的风机声音样本叠加为混合样本，得到均衡混合历史样本集；步骤1.4：对均衡混合历史样本集进行独立成分分析得到环冷机声音信号的信源重构模型；步骤1.5：利用获得的信源重构模型对正常数据集Xnormal和漏风故障数据集Xfault分别进行信源重构，获得正常工作音源样本集s1和漏风故障音源样本集s2；步骤1.6：在正常工作音源样本集s1和漏风故障样本集s2中，计算各音源的台车声音强度和各音源的风机声音强度，依据公式sij＝s1ij-α·s2ij计算剔除风机干扰后的台车声音强度，得到剔除干扰影响后的正常工作音源样本集和漏风故障音源样本集；其中i是信源代号，j是样本序号，sij是第j个样本消除风机干扰后的i音源强度，s1ij是第j个样本i音源的台车声音强度，s2ij是第j个样本i音源的风机声音强度，α是干扰系数。进一步地，所述步骤1中构建基于音源特征的环冷机漏风率评价模型的方法包括：步骤1.7：对比滤除风机干扰的正常音源样本集与漏风故障音源样本集在不同声音来源上的强度差异，按照降序选出强度差异最大的k个独立声音源，作为漏风故障特征音源集，记为F＝{f1，…，fk}，其中，fi为第i个特征音源；步骤1.8：分析滤除风机干扰的正常工作音源样本在特征音源中强度分布，采用统计参数估计的方法，按照设定的显著度α计算正常工作音源样本在特定音源fi的强度分布置信上限UCLi，将UCLi作为该特征音源对应的强度阈值，从而得到特征音源对应的强度阈值集，为TH＝{th1，...，thk}；步骤1.9：定义各特征音源对漏风率的贡献率，记为Ω＝{ω1，…，ωk}，将特征音源fi处的漏风率贡献指标定义为表达式ci＝G(si，thi，ωi)；定义环冷机漏风率指标为其中si为当前样本在特征音源fi处的声音强度；通过优化和计算各特征音源对漏风故障的贡献率Ω＝{ω1，…，ωk}，确定环冷机漏风率指标C的最优参数，获得基于音源特征的环冷机漏风率评价模型。进一步地，所述步骤2中获得基于音源特征的环冷机漏风率指标的方法为：步骤2.1：将采集到的车间台车声音数据和风机声音数据进行采样和去噪处理，获得成对的台车在线声音样本和风机在线声音样本；步骤2.2：实时对台车在线声音样本和风机在线声音样本进行信源重构，得到故障特征音源对应的台车声音强度集为S1j＝{s1j1，...，s1jk}，风机声音强度集为S2j＝{s2j1，...，s2jk}，其中，j为当前样本的序号，i为特征音源序号，s1ji为当前样本第i个特征对应的台车声音强度，s2ji为当前样本第i个特征对应的风机声音强度；步骤2.3：在在线样本中，利用公式sij＝s1ij-α·s2ij，从台车声音音源样本中滤除风机声音强度的影响，得到滤除风机影响的台车声音样本集；其中，i是音源代号，j是当前样本序号，sij是当前样本消除风机干扰后的i音源的声音强度，s1ij是当前样本i音源的台车声音强度，s2ij是当前样本i音源的风机声音强度，α是干扰系数；步骤2.4：计算在线样本在特征音源fi处的漏风故障贡献指标cji＝G(sji，thi，ωi)，将各特征音源对应的漏风故障贡献指标累加，得到第j个在线样本的环冷机漏风率指标进一步地，所述步骤3中依据总漏风风量和风机的出口误差风量对环冷风机的电机频率进行调节的具体方法为：步骤3.1：设定环冷机理论风量F0，将环冷机理论风量F0分配给各环冷风机，获得各台环冷风机的理论风量Fi0；步骤3.2：检测各台环冷风机出口风量获得风机出口风量检测值Fi1，利用环冷风机的理论风量Fi0和风机出口风量检测值Fi1计算获得各环冷风机出口风量误差Fierr；其中，Fierr＝Fi0-Fi1；步骤3.3：对各环冷风机出口风量误差Fierr进行求和，得到环冷风机总出口误差Ferr；Fer本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于音源特征的环冷机风量控制方法，在环冷机台车处安装若干第一声音信号采集器，在环冷风机处安装若干第二声音信号采集器，每台环冷风机出口处设置风量检测仪，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1：分别采集正常工况下和故障状态下的环冷机台车声音数据和环冷风机声音数据；依据信源重构从台车声音数据中剔除风机声音数据的影响，获得剔除干扰影响后的正常工作音源样本集和漏风故障音源样本集；利用剔除干扰影响后的正常工作音源样本集和漏风故障音源样本集构建基于音源特征的环冷机漏风率评价模型；步骤2：实时采集车间台车声音数据和风机声音数据，依据环冷机漏风评价模型在线计算环冷机漏风率指标，得到基于音源特征的环冷机漏风率指标；步骤3：实时采集各环冷风机的出口风量，依据检测到的出口风量和环冷机的理论风量计算获得风机的出口误差风量；依据基于音源特征的环冷机漏风率指标计算环冷机的总漏风风量，再依据总漏风风量和风机的出口误差风量对环冷风机的电机频率进行调节。

【技术特征摘要】
1.一种基于音源特征的环冷机风量控制方法，在环冷机台车处安装若干第一声音信号采集器，在环冷风机处安装若干第二声音信号采集器，每台环冷风机出口处设置风量检测仪，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤1：分别采集正常工况下和故障状态下的环冷机台车声音数据和环冷风机声音数据；依据信源重构从台车声音数据中剔除风机声音数据的影响，获得剔除干扰影响后的正常工作音源样本集和漏风故障音源样本集；利用剔除干扰影响后的正常工作音源样本集和漏风故障音源样本集构建基于音源特征的环冷机漏风率评价模型；步骤2：实时采集车间台车声音数据和风机声音数据，依据环冷机漏风评价模型在线计算环冷机漏风率指标，得到基于音源特征的环冷机漏风率指标；步骤3：实时采集各环冷风机的出口风量，依据检测到的出口风量和环冷机的理论风量计算获得风机的出口误差风量；依据基于音源特征的环冷机漏风率指标计算环冷机的总漏风风量，再依据总漏风风量和风机的出口误差风量对环冷风机的电机频率进行调节。2.根据权利要求1所述的基于音源特征的环冷机风量控制方法，其特征在于，所述步骤1中获得剔除干扰影响后的历史样本集的方法包括：步骤1.1：采集正常工况下和故障工况下环冷机台车声音数据和环冷风机声音数据，得到正常数据集Xnormal和漏风故障数据集Xfault，数据集中的台车声音样本和风机声音样本成对出现，并按照采集时间一一对应；步骤1.2：将正常数据集Xnormal和漏风故障数据集Xfault混合得到类别均衡的历史样本集；步骤1.3：在类别均衡的历史样本集中，将各从台车声音样本和与其对应的风机声音样本叠加为混合样本，得到均衡混合历史样本集；步骤1.4：对均衡混合历史样本集进行独立成分分析得到环冷机声音信号的信源重构模型；步骤1.5：利用获得的信源重构模型对正常数据集Xnormal和漏风故障数据集Xfault分别进行信源重构，获得正常工作音源样本集和漏风故障音源样本集；步骤1.6：在正常工作音源样本集和漏风故障样本集中，计算各音源的台车声音强度和各音源的风机声音强度，依据公式sij＝s1ij-α·s2ij计算剔除风机干扰后的台车声音强度，得到剔除干扰影响后的正常工作音源样本集和漏风故障音源样本集；其中i是信源代号，j是样本序号，sij是第j个样本消除风机干扰后的i音源强度，s1ij是第j个样本i音源的台车声音强度，s2ij是第j个样本i音源的风机声音强度，α是干扰系数。3.根据权利要求2所述的基于音源特征的环冷机风量控制方法，其特征在于，所述步骤1中构建基于音源特征的环冷机漏风率评价模型的方法包括：步骤1.7：对比滤除风机干扰的正常音源样本集与漏风故障音源样本集在不同声音来源上的强度差异，按照降序选出强度差异最大的k个独立声音源，作为漏风故障特征音源集，记为F＝{f1，…，fk}，其中，fi为第i个特征音源；步骤1.8：分析滤除风机干扰的正常工作音源样本在特征音源中强度分布，采用统计参数估计的方法，按照设定的显著度α计算正常工作音源样本在特定音源fi的强度分布置信上限UCLi，将UCLi作为该特征音源对应的强度阈值，从而得到特征音源对应的强度阈值集，为TH＝{th1，…，thk}；步骤1.9：定义各特征音源对漏风率的贡献率，记为Ω＝{ω1，…，ωk}，将特征音源...

【专利技术属性】
技术研发人员：方田，叶学农，
申请(专利权)人：中冶华天工程技术有限公司，中冶华天南京工程技术有限公司，
类型：发明
国别省市：安徽,34