袁蜀翔　王寶輝　馬文源　歐陽澤　羅姚

摘要：目前，軟測量技術廣泛應用在各種復雜工業(yè)環(huán)境下，是對當前傳感器不足的一個重要補充，所以對于垃圾焚燒的應用具有重要意義。本文首先介紹了垃圾熱解氣化爐中復雜的運行環(huán)境，然后通過使用主成分分析選擇輔助變量，使用歸一化來對數(shù)據(jù)進行預處理，以防止單位的不統(tǒng)一帶來的結果誤差。采用SVM支持向量機對垃圾熱值進行預處理。最后對垃圾熱解氣化過程中軟測量的發(fā)展進行了總結和展望。

關鍵詞：軟測量? 主成分分析? 預處理? 回歸分析? 垃圾熱解氣化

1引言

在當今社會，生態(tài)環(huán)境的建設對社會發(fā)展中起了越來越重要的作用，因此對垃圾焚燒后產(chǎn)生較小污染氣體的處理也有了更多要求，垃圾焚燒處理技術目前作為一種成熟的技術在我國得到大規(guī)模的使用。垃圾焚燒爐與垃圾填埋由于對技術和經(jīng)費投入要求高，只適合在大城市，焚燒技術的推廣應用受到一定限制，而小型熱解氣化工藝因其處理規(guī)模小、投資低、運行維護簡單、污染物排放總量遠低于大型焚燒設施，設施較為分散，對環(huán)境影響相對較小等特點，受到了廣泛關注。

小型垃圾熱解氣化爐由于垃圾成分、濕度、熱值、入料的非連續(xù)與突變性，導致對垃圾熱解氣化的穩(wěn)定性造成很大影響，造成垃圾堆層熱解不充分甚至熄火，熱解溫度、可燃氣體濃度及含量的不穩(wěn)定性，同時也對二燃室的燃燒造成很大影響，而二燃室燃燒溫度要求控制在850-900℃，才能燃燒充分，實現(xiàn)二噁英的完全分解，如果溫度過低甚至熄火，造成煙氣排放不達標，在極端情況下出現(xiàn)熄火造成二燃室發(fā)生爆炸的危險。因此，對垃圾熱值成分的檢測顯得尤為重要。

但在垃圾熱解氣化過程中，由于熱解環(huán)境的高溫性、熱值與氣體成分測量的復雜性、小型垃圾處理企業(yè)設備投資與運行成本的限制，垃圾熱值與熱解氣化氣體成分的測量、垃圾熱解溫度場的監(jiān)測與控制都是不現(xiàn)實的。因此，對氣化燃燒過程變量采用軟測量技術具有重要意義。

2垃圾熱值軟測量建?；A

入爐垃圾熱值的動態(tài)變化會對垃圾熱解氣化爐的穩(wěn)定運行造成影響，垃圾熱值與熱解氣化爐的運行參數(shù)屬于高度非線性耦合關系。垃圾成分的不穩(wěn)定很容易導致熱值不能進行在線檢測，所以通過建立軟測量模型來實現(xiàn)對垃圾熱值的在線測量。

2.1變量篩選

熱解氣化過程中的運行參數(shù)變量較多，如果采用過多的變量進行建模則會導致軟測量模型過于復雜，使模型準確性較差。而較少的變量又會導致模型過于簡單，而不能很好的描述變量與熱值的特征關系。所以需要通過主成分分析法（PCA）來使數(shù)據(jù)進行降維處理。

將大量的變量進行主成分分析，進行篩選的變量有：給料量、主蒸汽量、主蒸汽壓力、主蒸汽溫度、爐膛煙氣溫度，煙氣空氣預熱器旁路風壓，一次風流量、二次風流量等。在正常情況下，垃圾焚燒爐內(nèi)的運行工況是與垃圾熱值存在一定的統(tǒng)計規(guī)律的。

將數(shù)據(jù)視為m個樣本，n個變量，構成一個大小為m*n的樣本矩陣x：

2.2數(shù)據(jù)預處理

在熱解氣化爐中各個參數(shù)之間關系復雜，測量儀表也存在一定的測量誤差，導致數(shù)據(jù)有偏差，如果將這些數(shù)據(jù)用于軟測量模型則會導致模型不夠準確，不能達到準確預測熱值的效果。在建立軟測量模型之前就需要對變量進行預處理。預測處理過程包括數(shù)據(jù)的標準化和誤差處理。

零-均值規(guī)范化也稱標準差標準化，經(jīng)過處理的數(shù)據(jù)的均值為0，標準差為1。轉(zhuǎn)化公式為：

其中xi為原始數(shù)據(jù)的均值，δ為原始數(shù)據(jù)的標準差。

數(shù)據(jù)誤差包括以下幾種情況：

① 測量環(huán)境的影響

② 采集數(shù)據(jù)時的隨機誤差或過失誤差

③ 傳感器檢測不準確

所以這些數(shù)據(jù)誤差不能直接用于軟測量模型的建立，不能將它們作為訓練集、驗證集來建立數(shù)學模型。

3 基于支持向量機的垃圾熱值預測

面對垃圾熱值預測可以構建SVM模型，SVM算法在面對小樣本數(shù)據(jù)具有很大的優(yōu)勢。由于垃圾熱解氣化過程中各個變量非線性、高度耦合、滯后性的特點，所以采用SVM算法可以很好的對垃圾熱值進行預測，實現(xiàn)在線檢測。

由于垃圾熱解氣化過程中各個變量之間是非線性的，特征復雜，所以采用非線性回歸來進行建模。

因為垃圾熱值是一個不可直接測得的量，而通過成分分析法來建立模型又需要花費很多時間，于是我們通過SVM模型便可以輸入樣本數(shù)據(jù)（給料量、主蒸汽量、主蒸汽壓力、主蒸汽溫度、爐膛煙氣溫度，煙氣空氣預熱器旁路風壓，一次風流量、二次風流量），預測出垃圾的熱值。

4 軟測量研究進展

軟傳感技術最早是由Brosilow推理控制理論提出的。軟傳感技術通過選擇其他一些易于測量的變量并基于這些易于測量的變量結合計算機運用到實際生產(chǎn)中。通過在難以測量或暫時無條件測量的主變量之間建立一定的數(shù)據(jù)關系來建立關系模型，最后，通過推導和處理該關系模型來獲得要測量的主變量。近年來，軟測量技術已被大規(guī)模使用和開發(fā)。1996年，Villar和Thibault使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡對工業(yè)磨削圓進行軟傳感建模。他們的模型具有更好的預測精度，并有效減少了工業(yè)磨削控制過程中采樣延遲的問題。2009年，基于人工神經(jīng)前饋網(wǎng)絡（ANN）的軟測量模型被提出，以實現(xiàn)PET粘度在線實時測量。該模型可用于實時過程控制。 2015年，賀彥林等人提出引入主成分分析（PCA）和改進的極限學習機混合軟傳感建模方法（IELM），該方法使用PCA通過輸入變量中的線性關系來處理復雜的高維輸入數(shù)據(jù)。一個新模型純化對苯二甲酸和乙酸的含量已經(jīng)成功地以高精度和良好的穩(wěn)定性進行了預測。

謝承利等關于燃燒過程參數(shù)的軟測量技術，對于廢熱值預測問題采用了小腦神經(jīng)網(wǎng)絡模型，來測量垃圾焚燒過程中的廢熱值，用于實現(xiàn)廢物熱值在線預測的參數(shù); 2011年，李慧等在模糊聚類設計的基礎上，以電廠鍋爐的煤質(zhì)特征數(shù)據(jù)和爐內(nèi)燃燒條件數(shù)據(jù)為輸入?yún)?shù)，通過軟改進了超封閉球體的CMAC神經(jīng)算法，該測量實現(xiàn)了大型電廠鍋爐中燃燒混合煤時產(chǎn)生的硫和氮污染物濃度的精確估算和在線測量; 2013年，田沛和他的團隊通過主成分分析篩選出了一些不必要的變量，只留下一些對結果影響十分大的變量，大大減小了計算量。這種模型可以解決諸如鍋爐燃燒條件特征的煙氣中的氧氣含量等參數(shù); 2017年，尤海輝等人根據(jù)專家的經(jīng)驗重點評估了循環(huán)流化床生活垃圾焚燒爐的工藝特性，通過這些特性就能大致的預測出垃圾的熱值;蔡杰進等人采用來遺傳算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡進行來優(yōu)化，并且過程中使用主成分分析來對數(shù)據(jù)進行篩選和降維，這種改進之后的模型可以對垃圾的熱值進行預測和在線檢測，通過輸入變量（給料量、主蒸汽量、主蒸汽壓力、主蒸汽溫度、爐膛煙氣溫度，煙氣空氣預熱器旁路風壓，一次風流量、二次風流量）來大致預測垃圾的熱值。

對于開發(fā)軟傳感器技術而言，復雜的工業(yè)過程對象創(chuàng)建具有良好泛化性能和估計精度的軟傳感器模型是一個難題。將機器學習理論應用于軟傳感器的數(shù)據(jù)驅(qū)動建?？山鉀Q此問題。自2006年以來，Hinton等人提出了一種新的深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型-深度信任網(wǎng)絡DBN。隨著模式識別和機器學習領域的最新研究，深度學習理論激發(fā)了神經(jīng)網(wǎng)絡的快速發(fā)展，強大的建模和表征功能可帶來出色的結果。平行驅(qū)動利用數(shù)據(jù)驅(qū)動的自適應控制，結合模型驅(qū)動協(xié)同控制，提高軟測量準確性。2018年王飛躍等針對工程復雜性與社會復雜性互相耦合的復雜系統(tǒng)控制問題，闡述了基于平行控制的學習與優(yōu)化方法求解思路，分析其在求解復雜系統(tǒng)優(yōu)化控制問題方面的優(yōu)勢;2019年喬景慧等研究了基于數(shù)據(jù)與模型驅(qū)動的水泥生料分解率軟測量模型。

5 結束語

隨著當今社會智能化的發(fā)展趨勢，軟測量技術越來越多的用于各個領域，如過程控制領域、檢測領域等。由于垃圾成分、濕度、熱值、入料的非連續(xù)與突變性，導致對垃圾熱解氣化的穩(wěn)定性造成很大影響，造成垃圾堆層熱解不充分甚至熄火，熱解溫度、可燃氣體濃度及含量的不穩(wěn)定性，同時也對二燃室的燃燒造成很大影響，而二燃室燃燒溫度要求控制在850-900℃，才能燃燒充分，實現(xiàn)二噁英的完全分解，如果溫度過低甚至熄火，造成煙氣排放不達標，在極端情況下出現(xiàn)熄火造成二燃室發(fā)生爆炸的危險，所以軟測量技術急需用于實踐當中。雖然軟測量技術在用于工程方面具有很強的檢測控制能力，但仍然具有一些缺點。在Macvoy看來，軟測量的發(fā)展才剛剛起步，它急需將這種技術用于生活中的各種領域，現(xiàn)在對于控制系統(tǒng)融合方面依然缺乏一定的經(jīng)驗和系統(tǒng)的方法。軟測量對于已經(jīng)取得的成就方面，不斷的使理論體系越來越完善。但是在軟測量模型之中，數(shù)據(jù)中出現(xiàn)過失誤差對模型的影響十分的大，并且軟測量的在線校正方面也存在一定的局限性，縱使先如今的理論體系十分完善，但在實踐中的運用卻經(jīng)常達不到預期的效果，所以需要進一步的研究才能使軟測量技術往更好的方向發(fā)展。

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基金項目：重慶科技學院科技創(chuàng)新項目（YKJCX2020314）

作者簡介：袁蜀翔，1997.10.，男，漢，重慶，研究生在讀，研究方向：故障診斷。