本發明涉及信息，尤其涉及一種用于烘干碳化的氮氧化物焚燒設備控制方法。
背景技術：
1、流化床焚燒技術是處理高濕污泥的關鍵技術，能高效回收熱能、有效控制污染物，對于減少固體廢物并將其資源化利用非常關鍵。然而，目前在控制高濕污泥團焚燒時產生的氮氧化物方面，現有技術大多依靠單個調節設備,由于高濕污泥團內部熱量傳遞較慢，因此很難適應高濕污泥團焚燒時氮氧化物釋放的復雜情況，比如氮氧化物濃度會突然飆高，而且這個高峰出現的時間往往比爐床溫度最高點還要晚一些。這就導致爐內的氮氧化物排放很難穩定達標，影響了焚燒過程的環保效果。如何準確預測氮氧化物釋放高峰的強度、發生時間、持續時長及峰形陡峭度，并基于這些預測信息來實現二次風供給、引風機等多個執行器的協同調控，是具有較高復雜性的。這種協同調控的復雜性體現在：既要精細地分層調節二次風的供給，又要動態調整引風機的負荷以匹配焚燒需求，并能快速應對氮氧化物濃度峰值的劇烈、非線性變化。然而，目前缺少專門針對高濕污泥團焚燒特性的預測模型，也未能將這種預測與多個調節設備的協同控制有效結合起來。這種缺失直接導致了控制時機選擇不當、調節幅度把握不準，以致于難以有效壓低氮氧化物的排放峰值。因此，如何根據對氮氧化物釋放高峰特性的準確預測，動態地生成并優化分層二次風供給與引風機負荷的協同調整方案，例如調整的風口時序和幅度，就成了流化床焚燒爐在處理高濕污泥團時，有效控制氮氧化物排放的核心技術瓶頸。
技術實現思路
1、本發明提供了一種用于烘干碳化的氮氧化物焚燒設備控制方法，主要包括：
2、獲取高濕污泥團塊在流化床焚燒爐中的燃燒特性數據，提取氮氧化物峰值強度、發生時間、持續時長以及峰形陡峭程度，得到參數集合；
3、采集流化床焚燒爐內床溫峰值數據，根據參數集合，采用時間序列分析方法計算氮氧化物峰值發生時間與床溫峰值之間的滯后關系，結合峰形陡峭程度與持續時長，確定釋放峰的變化趨勢特征；
4、根據變化趨勢特征，并基于爐膛氣流動力學構建分層二次風供給調整模型，將氮氧化物峰值強度與峰形陡峭程度輸入至分層二次風供給調整模型，計算不同高度風口的開啟時序以及風量分配比例，調整分層風量；
5、基于氣流分布仿真模擬得到爐膛內氣流分布，結合調整后分層風量，分析二次風供給對氮氧化物釋放峰的抑制效果，通過排放濃度下降幅度指標體現，若排放濃度下降幅度指標小于預設閾值，則優化風口時序與風量比例，得到調整值；
6、獲取引風機負荷實時數據，結合調整值，分析爐膛負壓穩定性波動范圍，若波動超出預設安全范圍，則計算引風機負荷調整幅度，生成負荷調整曲線；
7、基于負荷調整曲線與調整值構建多執行器協同控制時序模型，融合氮氧化物峰值發生時間與持續時長，計算二次風供給與引風機負荷的協同調整時序，生成控制指令；
8、傳輸控制指令至流化床焚燒爐執行機構，調整風口開啟狀態與風量比例，更新引風機負荷，持續監測調整后的爐膛運行參數。
9、進一步的，獲取高濕污泥團塊在流化床焚燒爐中的燃燒特性數據，提取氮氧化物峰值強度、發生時間、持續時長以及峰形陡峭程度，得到參數集合，包括：通過紅外成像系統采集污泥團塊表面溫度數據，利用紅外光譜分析儀獲取污泥團塊表面反射光譜，根據光譜吸收特征曲線計算得到污泥含水率數值和粒徑分布參數。利用流化床底部布置的溫度傳感器陣列和壓力傳感器陣列采集實時燃燒數據，通過卡爾曼濾波算法對溫度和壓力數據進行降噪處理，得到污泥團塊燃燒狀態參數集。從流化床不同高度布置的采樣探頭獲取燃燒氣體，利用氧含量分析儀測定燃燒氣體中氧氣濃度變化曲線，根據燃燒反應計量關系計算得到實時反應活性指標。采用氣相色譜質譜聯用儀對采樣氣體中氮氧化物進行在線分析，獲取氮氧化物濃度時序數據，通過傅里葉變換提取濃度波動周期特征，計算得到峰值強度數值。基于氮氧化物濃度時序數據，采用小波變換對濃度曲線進行多尺度分解，提取峰形特征參數，通過計算曲線一階導數最大值得到陡峭程度定量指標。根據污泥團塊燃燒過程中的溫度變化數據和氮氧化物生成數據，利用長短時記憶網絡構建溫度與氮氧化物關聯模型，輸入特征包含溫度、壓力、含水率、反應活性指標，輸出為氮氧化物特征參數集。
10、進一步的，采集流化床焚燒爐內床溫峰值數據，根據參數集合，采用時間序列分析方法計算氮氧化物峰值發生時間與床溫峰值之間的滯后關系，結合峰形陡峭程度與持續時長，確定釋放峰的變化趨勢特征，包括：通過熱電偶傳感器陣列采集流化床焚燒爐內床層溫度數據，利用帶通濾波器對溫度數據進行噪聲去除，從濾波后的溫度曲線提取床層溫度峰值點，得到床層溫度峰值時刻和峰值強度數據。根據床層溫度時序數據計算相鄰測點間的溫度梯度和熱量累積值，利用中值濾波對溫度梯度數據進行平滑處理，獲取床層溫度變化率曲線。采用氣體在線監測裝置記錄氮氧化物濃度數據，利用小波變換對濃度數據進行五層分解，從小波系數中提取氮氧化物峰值時刻和峰值強度。設定固定時間窗口對床層溫度峰值與氮氧化物峰值進行互相關分析，通過互相關函數最大值對應的時間差確定兩者之間的滯后時間。針對氮氧化物濃度曲線計算一階導數得到瞬時釋放速率，計算二階導數獲取曲線拐點位置，結合小波變換系數確定氮氧化物釋放過程的波動周期。從氮氧化物釋放曲線提取峰值偏移量和持續時長特征，結合床層溫度變化率和熱量累積值，利用支持向量回歸建立溫度特征到氮氧化物釋放特征的映射關系，輸入特征包含溫度峰值強度、溫度變化率、熱量累積值，輸出特征包含峰值偏移量、釋放速率、波動幅度。
11、進一步的，根據變化趨勢特征，并基于爐膛氣流動力學構建分層二次風供給調整模型，將氮氧化物峰值強度與峰形陡峭程度輸入至分層二次風供給調整模型，計算不同高度風口的開啟時序以及風量分配比例，調整分層風量，包括：采用多普勒流速儀采集爐膛不同高度的氣流速度數據，利用速度探頭陣列獲取三維速度分量，通過有限差分法求解氣流動力學方程組，獲取爐膛內速度場分布圖。根據速度場分布圖劃分爐膛氣流區域，利用氣壓傳感器陣列采集各區域壓力數據，結合溫度傳感器獲取的溫度分布數據，建立爐膛氣流特性數據集。利用氣體在線監測裝置采集氮氧化物濃度數據，從濃度曲線提取峰值強度和峰形陡峭度特征，通過深度神經網絡建立風量分配預測器，輸入特征包含氣流速度、壓力、溫度數據，輸出各層風口開度值。根據各層風口開度值，采用計算流體力學方法計算二次風與爐膛氣體的摻混程度，通過示蹤氣體濃度衰減率量化摻混強度指標。利用粒子群優化算法求解最優風量分配方案，優化目標函數包含摻混強度指標和氮氧化物排放指標，約束條件包含風口最大開度限制和總風量平衡要求。從各層風口氣壓變化數據提取動態響應特征，利用支持向量機預測器建立風口開啟時序規劃器，輸入特征包含氣壓波動頻率和幅值，輸出風口開啟時刻和持續時長參數。
12、進一步的，基于氣流分布仿真模擬得到爐膛內氣流分布，結合調整后分層風量，分析二次風供給對氮氧化物釋放峰的抑制效果，通過排放濃度下降幅度指標體現，若排放濃度下降幅度指標小于預設閾值，則優化風口時序與風量比例，得到調整值，包括：根據多普勒流速儀采集的爐膛氣流速度數據和壓力傳感器記錄的風口壓力數據，通過計算流體力學仿真獲取爐膛內氣流場分布數據，從氣流場分布數據提取氣流速度矢量場和雷諾應力張量。利用雷諾應力張量計算氣流湍流強度指標，根據湍流強度指標劃分爐膛氣流混合區域，獲取各區域的氣體摻混特性參數。采用氣體在線監測裝置記錄調整前后的氮氧化物排放濃度數據，利用小波變換對濃度曲線進行去噪處理，通過峰值濃度比值計算排放濃度下降幅度指標。對比排放濃度下降幅度指標與預設基準值，若下降幅度指標小于預設基準值，則進入風口參數優化流程。利用遺傳算法對風口開啟時序和風量分配比例進行尋優計算，優化目標函數包含氣體摻混特性參數和排放濃度下降幅度指標，約束條件包含風口最大開度限制和總風量平衡要求。根據遺傳算法求解得到的優化參數，利用神經網絡預測器建立風口調節方案，輸入特征包含氣流場分布數據和氣體摻混特性參數，輸出特征包含風口開啟時序和開度曲線。
13、進一步的，采集爐膛內燃燒區與二次風入口區域的實時氣流速度與方向數據，根據流體動力學對采集數據進行湍流動力學仿真，模擬氣流分布特征，輸出氣流速度場與方向場模擬結果，結合實際爐膛工況參數校準模擬結果，得到爐膛內氣流分布模擬數據，包括：通過多普勒流速儀在爐膛燃燒區與二次風入口區域布置傳感器網格，采集氣流三維速度實時數據，利用卡爾曼濾波器對原始速度數據進行降噪處理，獲取濾波后的速度場數據。利用帶通濾波器對速度場數據進行頻域處理，提取速度脈動特征，計算速度脈動強度與主流向夾角，得到氣流運動特征參數。根據燃燒區域熱電偶陣列采集溫度場數據，利用壓力傳感器陣列獲取二次風入口壓力分布數據，結合氧量傳感器記錄的實時含氧量數據，構建爐膛運行狀態參數集。通過深度神經網絡建立湍流動力學預測器，輸入層包含速度場數據、溫度場數據、壓力分布數據，隱層采用殘差結構提取特征，輸出層生成湍流應力張量。利用湍流應力張量計算氣流摻混強度，通過伴流區壓力梯度求解氣流旋流特征，獲取氣流運動軌跡預測結果。根據實測工況參數對預測結果進行誤差分析，采用最小二乘法計算修正系數，對預測結果進行校準補償，得到修正后的氣流場分布數據。
14、進一步的，獲取引風機負荷實時數據，結合調整值，分析爐膛負壓穩定性波動范圍，若波動超出預設安全范圍，則計算引風機負荷調整幅度，生成負荷調整曲線，包括：通過引風機負荷監測裝置采集轉速傳感器數據和功率傳感器數據，利用壓力傳感器陣列記錄爐膛負壓數值，采用巴特沃斯低通濾波器對負壓數據進行平滑處理，獲取爐膛負壓時序數據。根據負壓時序數據計算負壓標準差和變化率，結合引風機轉速和功率數據構建運行狀態特征向量，記錄引風機負荷工況參數。采用短時傅里葉變換對負壓時序數據進行時頻分析，設定時間窗口寬度，計算負壓波動頻譜特征，獲取波動幅值和頻率分布。根據負壓波動幅值與預設壓力閾值進行對比，若波動幅值超出預設壓力閾值，則觸發負荷調節計算流程。利用支持向量回歸算法建立引風機負荷調節預測器，輸入特征包含負壓波動頻譜、引風機轉速、功率參數，輸出引風機轉速調節量和功率調節量。根據引風機轉速調節量和功率調節量生成負荷調節序列，通過自適應卡爾曼濾波器對調節序列進行動態平滑。利用負壓響應特性對平滑后的負荷調節序列進行修正，根據壓力響應時間常數確定調節斜率限制，得到引風機負荷調節曲線。
15、進一步的，基于負荷調整曲線與調整值構建多執行器協同控制時序模型，融合氮氧化物峰值發生時間與持續時長，計算二次風供給與引風機負荷的協同調整時序，生成控制指令，包括：采用多路數據采集器記錄二次風門開度值和引風機轉速值，利用小波變換對執行器動態響應數據進行四層分解，獲取執行器調節速率曲線和響應延時曲線。根據執行器調節速率曲線提取動態特性參數，包含響應上升時間、調節死區、超調幅值，建立執行器動態特性數據集。采用氣體分析儀記錄氮氧化物濃度數據，利用峰值檢測算法識別濃度突變點，根據突變點前后的數據斜率判斷峰值類型，獲取峰值發生時刻和持續時長。根據氮氧化物峰值特征建立濃度預測器，利用長短時記憶神經網絡對濃度變化趨勢進行預測，輸出未來時段的濃度變化序列?；趫绦衅鲃討B特性和濃度預測序列，建立多執行器協同控制器，采用遞歸最小二乘法計算執行器調節增益，生成協同調節時序。根據協同調節時序構建模糊規則庫，利用隸屬度函數對調節量進行模糊處理，通過重心法解模糊得到執行器調節指令。結合執行器響應延時曲線，對調節指令進行前饋補償，生成考慮動態特性的控制指令序列。
16、進一步的，傳輸控制指令至流化床焚燒爐執行機構，調整風口開啟狀態與風量比例，更新引風機負荷，持續監測調整后的爐膛運行參數，包括：通過現場總線網絡傳輸控制指令至執行機構，利用通信協議解析器對指令進行解碼，生成執行器控制電信號，采集執行器位置反饋信號，構建執行器動作狀態表。根據執行器動作狀態表判斷執行響應，利用差壓變送器在各層風口處采集壓力信號，采用質量流量計測量風管風量，計算風量分配比例參數。采用熱電偶陣列采集爐膛溫度場數據，利用氧量分析儀測量煙氣氧含量，通過多普勒流速儀監測氣流速度，生成爐膛運行狀態表。對比爐膛運行狀態表與預設參數范圍，判斷溫度場、氧含量、氣流速度是否超出閾值，生成參數偏差指標。根據參數偏差指標對執行器進行響應性評估，計算執行器調節死區和響應延時，生成執行器特性參數表。利用長短時記憶網絡構建參數預測器，輸入特征包含溫度場、氧含量、氣流速度數據，輸出預測參數序列。根據預測參數序列生成執行器優化指令，通過閉環控制器對執行器控制信號進行修正，更新執行器動作狀態表。
17、本發明實施例提供的技術方案可以包括以下有益效果：
18、本發明公開了一種用于烘干碳化的氮氧化物焚燒設備控制方法。該方法通過獲取燃燒特性數據，分析氮氧化物釋放峰與床溫峰值的滯后關系，構建分層二次風供給調整模型。根據氮氧化物峰值特征，計算不同高度風口的開啟時序和風量分配，并結合氣流分布仿真模擬分析抑制效果。同時，獲取引風機負荷數據，分析爐膛負壓穩定性，生成負荷調整曲線。最終構建多執行器協同控制時序模型，計算二次風供給與引風機負荷的協同調整時序，生成并傳輸控制指令至執行機構。本發明通過精準控制二次風供給和引風機負荷，有效抑制氮氧化物釋放峰，實現了高濕污泥焚燒過程中的低氮排放。