基于人工神经网络的固相质量流量软测量研究

　　1　引　言

　　气力输送系统广泛应用在能源、冶金、采矿、食品等部门。为了使生产过程达到安全、高效和经济运行的要求,需对各相质量流量进行连续测量与控制。

　　对于单相流而言,质量流量测量已经有许多成熟的方法,而对于多相流,目前虽然存在多种非接触式测量方法,如电容法、静电法、超声波、射线法等,但是由于多相流流动的随机性和复杂性,严重限制了它们在工业上的应用[1]。因此,多相流质量流量的在线测量已经成为工业上亟待解决的关键课题之一。

　　应用弯管法测量气固两相流中固相质量流量,具有结构简单、无阻力元件以及对流型不敏感等优势。但固相流量与其影响因素诸如压差、流量系数、气固混合密度等之间存在着复杂的非线性关系,尤其是对流量系数影响的因素较多,往往只能通过实验来确定,这在一定程度上限制了它的应用。近年来,人工神经网络迅速发展,并且以其适合于复杂、非线性、多变量、动态或难于建模的系统,而被广泛地应用于解决各种实际工程问题[2]。

　　本文在充分研究弯管流量计的基础上,提出了一种基于人工神经网络的气力输送管道中固相质量流量软测量模型,在气力输送面粉系统中获得的大量实验数据基础上,对4层BP网络(BackPropagation)进行训练学习,将固相质量流量测量中难于确定的影响因素反映到网络的连接权中,实现对气力输送中固相质量流量的在线估计,为工业应用提供了一种切实可行的方法。

　　2　弯管流量计测量原理

　　弯管流量计结构如图1所示,其基本原理是气固两相流流过弯管时,由于离心力作用形成内外侧压力差,此压力差与气固两相流的质量流量之间存在一定关系,如下式所示[3,4]:

式中:r为弯管的内半径,m;R为弯管中心线的曲率半径,m;qm为气固两相流质量流量,kg/s;CD为流量系数;ρTP为气固两相流混合密度,kg/m3;ΔPTP为弯头内外侧压差,Pa。

　　根据上潼具贞[5]的研究结果,流量系数CD可以表示如下:

式中,α、β是系数,由试验确定;μ是固气质量流量比。

　　在稀相气力输送中,气固两相流的混合密度ρTP、流量qm与同一条件下气流的密度ρg、气流质量流量qmg和固相质量流量qms之间有如下关系:

　　对于特定的输送管道,在输送气体的压力和温度一定时,从式(6)可以看出,固相质量流量qms是空气速度vg和弯管内外侧压力差ΔPTP的非线性函数。

　　3　实验装置

　　气力输送系统的实验装置如图2所示。输送管道的内径为80 mm。该实验装置工作在负压下,空气由引风机吸入管道,由布置在风道内的皮托管测速装置测量空气流速,粉料从螺旋式给料机进入风管,然后在文丘里管内均匀混合,经过水平管段、测试弯管后,进入布袋除尘器。固相的输送流量采用称重法确定,即称取布袋除尘器在一定时间内所收集到的颗粒量。