CN103970541A - 一种真空制盐循环水***在线自学习寻优控制方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种真空制盐循环水***在线自学习寻优控制方法,包括建立知识库、运行参数确定、匹配设置、流量寻优、更新可信度、添加数据和剔除数据步骤。本发明在确保真空制盐末效真空度达到工艺最佳的前提下降低循环水***流量,从而在保证生产不受影响的前提下,降低循环水***能耗。
Description
技术领域
本发明涉及一种真空制盐循环水***控制方法,特别涉及一种真空制盐循环水***在线自学习寻优控制方法。
背景技术
真空制盐工艺循环水***的功能是通过大气混合冷凝器,吸收生产末效的蒸汽,从而保持生产末效真空度。总体上,在真空制盐工艺中,循环水***能耗占生产总能耗比例较小,但运行效果直接影响生产产量。根据真空制盐工艺原理,末效的真空度越高,生产产量越高。比如,真空度的相对压力从-88kPa升高到-90kPa,产量约增加5%;若真空度的相对压力从-88kPa升高到-92kPa,产量约增加10%;如真空度的相对压力从-88kPa升高到-95kPa,产量约增加20%。
由于真空制盐循环水***能耗占比低、生产影响大的原因,在实际的生产中,始终保持循环水***最大量运行。也很少有生产或者科研单位研究循环水***的变流量调节控制方法,造成该领域的技术空白。但实际上,循环水量不是唯一影响真空度的因素。同时,根据热交换原理,循环水量同生产负荷及冷却水温度有关,并不是水量越大越好。目前循环水***的运行方式虽然能确保生产***的正常运行,但能耗浪费严重,并不是一种经济运行方式。
发明内容
为了解决现有技术中存在的问题,本发明提出一种真空制盐循环水***在线自学习寻优控制方法,在确保真空制盐末效真空度达到工艺最佳的前提下降低循环水***流量,从而在保证生产不受影响的前提下,降低循环水***能耗。
本发明解决上述技术问题所采用的技术方案是:
一种真空制盐循环水***在线自学习寻优控制方法,其步骤为:
步骤(1):建立知识库,知识库包含数据单元,所述数据单元包含条件参数、循环水流量优化值及可信度值,所述条件参数包含生产产量数值区间、循环水温度数值区间、环境温度数值区间及环境湿度数值区间;
步骤(2):运行参数确定,所述运行参数包含生产产量值、循环水温度值、环境温度值及环境湿度值;
步骤(3):匹配设置,将运行参数与条件参数进行比对,若生产产量值在生产产量数值区间内及循环水温度值在循环水温度数值区间内及环境温度值在环境温度数值区间内及环境湿度值在环境湿度数值区间内,选出该数据单元作为备选数据单元,对所有选出的备选数据单元的可信度值进行对比,选出可信度值最高的备选数据单元,若有多个可信度值最高的备选数据单元,随机选出其中一个备选数据单元,将该备选数据单元的循环水流量优化值作为循环水流量预置值;
步骤(4):流量寻优,根据步骤(3)得到的循环水流量预置值作为循环水流量输出值寻优初始点,首次寻优方向选择正向寻优或反向寻优,
若首次寻优方向选择正向寻优,直至循环水流量输出值增加至少1次,真空度停止上升,取出在真空度最高点下的任一循环水流量输出值作为循环水流量输出值上限端点,停止正向寻优,然后进行反向寻优,直至循环水流量输出值减少至少1次,真空度下降,取出真空度下降后任一循环水流量输出值作为循环水流量输出值下限端点,停止反向寻优;
若首次寻优方向选择反向寻优,直至循环水流量输出值减少至少1次,真空度下降,取出真空度下降后任一循环水流量输出值作为循环水流量输出值下限端点,停止反向寻优,然后进行正向寻优,直至循环水流量输出值增加至少1次,真空度停止上升,取出在真空度最高点下的任一循环水流量输出值作为循环水流量输出值上限端点,停止正向寻优,
通过二分法查找循环水流量输出值上限端点与循环水流量输出值下限端点区间内真空度最高点时的循环水流量输出值最低点,所述正向寻优为将前次循环水流量输出值加上循环水流量调节增量值作为下次循环水流量输出值进行寻优,所述反向寻优为将前次循环水流量输出值减去循环水流量调节减量值作为下次循环水流量输出值进行寻优;
步骤(5):更新可信度,将步骤(3)中所有选出的备选数据单元进行更新,定义至少两个不重叠的连续偏差区间并对各偏差区间设置可信度调节值,将备选数据单元中的循环水流量优化值与步骤(4)中得到的循环水流量输出值最低点进行对比得到偏差,将偏差符合偏差区间的数据单元的可信度值与该偏差区间的可信度调节值相加;
步骤(6):添加数据,将步骤(2)中的运行参数转化为条件参数,所述运行参数转化为条件参数的过程为:
将生产产量值加上生产产量调节增量值作为生产产量数值区间的上限端点,生产产量值减去生产产量调节减量值作为生产产量数值区间的下限端点;
将循环水温度值加上循环水温度调节增量值作为循环水温度数值区间的上限端点,循环水温度值减去循环水温度调节减量值作为循环水温度数值区间的下限端点;
将环境温度值加上环境温度调节增量值作为环境温度数值区间的上限端点,环境温度值减去环境温度调节减量值作为环境温度数值区间的下限端点;
将环境湿度值加上环境湿度调节增量值作为环境湿度数值区间的上限端点,环境湿度值减去环境湿度调节减量值作为环境湿度数值区间的下限端点,
将步骤(4)中得到的循环水流量输出值最低点作为循环水流量优化值,并添加固定的初始可信度值后,作为数据单元录入知识库中;
步骤(7):剔除数据,定义有效可信度值区间,将可信度值在可信度值区间外的数据单元从知识库中删除。
作为优选,所述步骤(3)中,将该备选数据单元的循环水流量优化值加上循环水流量调节值作为循环水流量预置值。加上循环水流量调节值使循环水流量预置值即初始的循环水流量输出值大于循环水流量优化值,可以减小寻优过程对真空度寻的负面影响,保证生产产量的稳定。
作为优选,所述步骤(3)中,循环水流量调节值不大于循环水流量优化值的5%。循环水流量调节值过大会使循环水流量预置值偏离真空度处于最高点时的循环水流量输出值最低点,使寻优的整体过程和时间加长,循环水流量调节值不大于循环水流量优化值的5%可在保证生产产量稳定的情况下,合理控制寻优的过程及时间。
作为优选,所述步骤(4)中,流量寻优的首次寻优方向选择正向寻优,在反向寻优过程中,真空度开始下降,停止反向寻优。寻优过程首先进行正向寻优及在真空度开始下降即停止反向可以减小寻优过程对真空度寻的负面影响,保证生产产量的稳定。
作为优选,所述步骤(4)中,正向寻优过程中循环水流量输出值上限端点为首次达到真空度最高点时的循环水流量输出值;反向寻优过程中循环水流量输出值下限端点为真空度首次下降时的循环水流量输出值。将首次达到真空度最高点时的循环水流量输出值作为上限端点,真空度首次下降时的循环水流量输出值作为下限端点可减小流量寻优区间,加快寻优过程。
作为优选,所述步骤(4)中,循环水流量调节增量值为循环水流量预置值的3%至20%;循环水流量调节减量值为循环水流量预置值的3%至20%。循环水流量调节增量值及循环水流量调节减量值过大易引起真空度大幅变动,影响生产产量;循环水流量调节增量值及循环水流量调节减量值过小会使真空度保持不变或变动幅度过小,不利于真空度检测且会增长寻优过程。循环水流量调节增量值及减量值为循环水流量预置值的3%至20%,可在真空度变化不影响生产产量稳定的情况下检测出真空度的变动情况,且使寻优过程保持在合理时间内。
作为优选,所述步骤(6)中,生产产量调节增量值及生产产量调节减量值两者相同且不大于生产产量值的5%;循环水温度调节增量值及循环水温度调节减量值两者相同且不大于循环水温度值的5%;环境温度调节增量值及环境温度调节减量值两者相同且不大于环境温度值的5%;环境湿度调节增量值及环境湿度调节减量值两者相同且不大于环境湿度值的5%。为保证条件参数包含的生产产量数值区间、循环水温度数值区间、环境温度数值区间及环境湿度数值区间在合适范围内,控制备选数据单元在合理数量内,提高知识库中数据单元的精度,运行参数转化为条件参数的过程中各项目调节增量值与减量值应相同且不大于运行参数的5%。
本发明同现有技术相比具有以下优点及效果:
1.真空制盐循环水***最佳流量由生产负荷、环境温湿度、冷却塔冷却效果、生产状况等多种因素决定,靠人工很难做到精确并及时调整。本发明通过自学习寻优控制,始终将循环水流量调节至最佳状态,并在长期的运行中,总结出最适合于本***的知识,更新知识库内知识,并剔除原先错误的或者有偏差的知识,提高控制精度,减少调节时间,实现快速、稳定的控制结果。
2.通过在线寻优控制,在保持末效真空度处于工艺最佳的前提下,将循环水***流量降低至最低值。循环水***流量同水泵能耗成三次方关系,即循环水***流量降低10%,循环水泵能耗将降低27%;流量降低20%,能耗降低49%。循环水***流量的小幅度降低,将导致水泵能耗的大幅度降低,通过在线寻优控制,将在保证生产的前提下获得节能效益。
3.真空制盐循环水***在线自学习寻优控制方法及***可自动跟踪生产末效真空度,减少循环水***的异常状况对生产造成的影响,提高生产的稳定性。
4.真空制盐循环水***在线自学习寻优控制方法及***在运行中不断学习总结新的知识,不需要人工干预,减少人工成本的投入。
附图说明
图1为本发明的***结构示意图。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明做进一步的详细说明,以下实施例是对本发明的解释而本发明并不局限于以下实施例。
实施例1
如图1所示,真空制盐循环水***在线自学习寻优控制***由知识库1、决策推理器2、在线寻优器3、真空度波动检测器4、安全保护器5、执行器6及真空制盐循环水***7组成:
知识库1保存的初始的数据单元为由工艺设计人员计算出的数据及运行中总结出的经验结论,数据单元包含条件参数、循环水流量优化值及可信度值。所述循环水流量优化值影响循环水流量预置值,即初始的循环水流量输出值。所述可信度值体现该数据单元的准确性,可信度值越高,该条数据单元被采纳的可能性越大。
决策推理器2执行以下操作:匹配设置,得出循环水流量预置值;更新可信度,更新与本次流量寻优过程相匹配的数据单元即备选数据单元的可信度值;添加数据,添加新的数据单元;剔除数据,将可信度值小于等于0的数据单元从知识库中剔除。
在线寻优器3根据决策推理器2查找计算得出的循环水流量预置值及真空度波动检测器4输出的真空度进行流量寻优,在线寻优器3输出的循环水流量输出值通过安全保护器5输出至执行器6,进而控制循环水***的流量。
真空度波动检测器4检测真空度及真空度的波动状态,真空度波动检测器4对于真空度的波动得出三种状态:真空度上升状态、真空度下降状态、真空度类稳态。所述真空度类稳态是指真空度值的波动不大于真空度值5%的状态,检测得到的真空度亦是指真空度类稳态下的真空度值。真空度波动检测器4根据检测真空制盐循环水***7中的真空度得出真空度波动状态,并只有在真空度处于类稳态时,才允许在线寻优器3进行下一步流量寻优。
安全保护器5设置在在线寻优器与执行器之间,用于判断当前生产过程是否正常,控制***检测仪器是否可靠。安全保护器5由知识库1与决策推理器2组成。安全保护器5包含安全范围数据,一旦超出安全范围,即被认定为不安全***,在线寻优器3的输出结果将无法到达执行器6。
执行器6通过输入的循环水流量预置值及循环水流量输出值控制真空制盐循环水***7中的循环水流量。
真空制盐循环水***在线自学习寻优控制方法具体步骤为:
步骤(1):建立知识库,知识库包含数据单元,所述数据单元包含条件参数、循环水流量优化值及可信度值,初始的数据单元的条件参数及循环水流量优化值为由工艺设计人员计算出的数据及运行中总结出的经验结论,初始的数据单元的可信度值为“100”。所述条件参数包含四个主要条件:生产产量、循环水温度、环境温度及环境湿度,每个条件以数值区间方式存储,即生产产量下限端点<生产产量<生产产量上限端点,生产产量下限端点为生产产量的95%,生产产量上限端点为生产产量的105%,由(生产产量下限端点,生产产量上限端点)构成的生产产量数值区间及以相应方式组成的循环水温度数值区间、环境温度数值区间、环境湿度数值区间四个区间;
步骤(2):运行参数确定,通过真空制盐循环水***7检测确定运行参数PV,所述运行参数PV包含生产产量值、循环水温度值、环境温度值及环境湿度值;
步骤(3):匹配设置,通过真空制盐循环水***7检测确定的运行参数PV与条件参数进行比对,选出生产产量值在生产产量数值区间内及循环水温度值在循环水温度数值区间内及环境温度值在环境温度数值区间内及环境湿度值在环境湿度数值区间内的数据单元作为备选数据单元,对所有选出的备选数据单元的可信度值进行对比,选出可信度值最高的备选数据单元,若有多个可信度值最高的备选数据单元,随机选出其中一个备选数据单元,提取其循环水流量优化值,将该备选数据单元的循环水流量优化值加上循环水流量调节值作为循环水流量预置值,循环水流量预置值=循环水流量优化值+循环水流量调节值,所述循环水流量调节值=循环水流量优化值的5%;
步骤(4):流量寻优,根据步骤(3)得到的循环水流量预置值作为循环水流量输出值寻优初始点,首次寻优方向选择正向寻优,将循环水流量输出值加上循环水流量调节增量值作为下次循环水流量输出值,所述循环水流量调节增量值为循环水流量预置值的20%,直至循环水流量输出值增加2次,真空度均不上升,将该真空度作为真空度最高点,将正向寻优过程中循环水流量输出值首次达到真空度最高点时的循环水流量输出值作为循环水流量输出值上限端点,停止正向寻优;然后进行反向寻优,将正向寻优过程中循环水流量输出值首次达到真空度最高点时的循环水流量输出值作为反向寻优起点,将前次循环水流量输出值减去循环水流量调节减量值作为下次循环水流量输出值,所述循环水流量调节减量值为循环水流量预置值的3%直至循环水流量输出值减少1次,真空度开始下降,取出真空度下降后的循环水流量输出值作为循环水流量输出值下限端点,停止反向寻优,然后通过二分法查找循环水流量输出值上限端点与循环水流量输出值下限端点区间[循环水流量输出值下限端点,循环水流量输出值上限端点]内,真空度最高点时的循环水流量输出值最低点,所述真空度是指真空度类稳态下的真空度值;
步骤(5):更新可信度,当单个流量寻优过程结束,真空度处于类稳态时,将步骤(3)中所有选出的备选数据单元进行更新。如果循环水流量优化值与循环水流量输出值最低点偏差绝对值在[0,3%]区间,设置可信度调节值为“10”,如果循环水流量优化值与循环水流量输出值最低点偏差绝对值在(3%,10%]区间,设置可信度调节值为“-10”,如果循环水流量优化值与循环水流量输出值最低点偏差绝对值在(10%,+∞)区间,设置可信度调节值为“-100%可信度值”,将备选数据单元的可信度值与相应偏差区间的可信度调节值相加得到新的可信度值;
步骤(6):添加数据,当单个流量寻优过程结束,真空度处于类稳态时,提取当前的运行参数转化为条件参数,循环水流量输出值最低点作为循环水流量优化值,并添加可信度值“100”,作为数据单元添加入知识库,所述运行参数转化过程为将生产产量值加上生产产量值5%的生产产量调节增量值作为生产产量数值区间的生产产量上限端点,生产产量值减去生产产量值5%的生产产量调节减量值作为生产产量数值区间的生产产量下限端点;将循环水温度值加上循环水温度值5%的循环水温度调节增量值作为循环水温度数值区间的循环水温度上限端点,循环水温度值减去循环水温度值5%的循环水温度调节减量值作为循环水温度数值区间的循环水温度下限端点;将环境温度值加上环境温度值5%的环境温度调节增量值作为环境温度数值区间的环境温度上限端点,环境温度值减去环境温度值5%的环境温度调节减量值作为环境温度数值区间的环境温度下限端点;将环境湿度值加上环境湿度值5%的环境湿度调节增量值作为环境湿度数值区间的环境湿度上限端点,将环境湿度值减去环境湿度值5%的环境湿度调节减量值作为环境湿度数值区间的环境湿度下限端点;
步骤(7):剔除数据,在步骤(5)与步骤(6)完成后,将可信度值小于等于0的数据单元从知识库中剔除,设置可信度值区间为(0,+∞),将可信度值不属于可信度值区间的数据单元从知识库中剔除。
实施例2
真空制盐循环水***在线自学习寻优控制方法的***与实施例1的相同。
真空制盐循环水***在线自学习寻优控制方法的***具体步骤为:
步骤(1):建立知识库,知识库包含数据单元,所述数据单元包含条件参数、循环水流量优化值及可信度值,初始的数据单元的条件参数及循环水流量优化值为由工艺设计人员计算出的数据及运行中总结出的经验结论,初始的数据单元的可信度值为“100”。所述条件参数包含四个主要条件:生产产量、循环水温度、环境温度及环境湿度,每个条件以数值区间方式存储,即生产产量下限端点<生产产量<生产产量上限端点,生产产量下限端点为生产产量的90%,生产产量上限端点为生产产量的110%,由(生产产量下限端点,生产产量上限端点)构成的生产产量数值区间及以相应方式组成的循环水温度数值区间、环境温度数值区间、环境湿度数值区间四个区间;
步骤(2):运行参数确定,通过真空制盐循环水***7检测确定运行参数PV,所述运行参数PV包含生产产量值、循环水温度值、环境温度值及环境湿度值;
步骤(3):匹配设置,通过真空制盐循环水***7检测确定的运行参数PV与条件参数进行比对,选出生产产量值在生产产量数值区间内及循环水温度值在循环水温度数值区间内及环境温度值在环境温度数值区间内及环境湿度值在环境湿度数值区间内的数据单元作为备选数据单元,对所有选出的备选数据单元的可信度值进行对比,选出可信度值最高的备选数据单元,若有多个可信度值最高的备选数据单元,随机选出其中一个备选数据单元,提取其循环水流量优化值作为循环水流量预置值。
步骤(4):流量寻优,根据步骤(3)得到的循环水流量预置值作为循环水流量输出值寻优初始点,首次寻优方向选择反向寻优,将循环水流量输出值减去循环水流量调节减量值作为下次循环水流量输出值,所述循环水流量调节减量值为循环水流量预置值的20%,直至循环水流量输出值减少2次,真空度均出现下降,将最后一次循环水流量输出值作为循环水流量输出值下限端点,停止反向寻优;然后进行正向寻优,将反向寻优过程中最后一次循环水流量输出值作为正向寻优起点,将前次循环水流量输出值加上循环水流量调节增量值作为下次循环水流量输出值,所述循环水流量调节增量值为循环水流量预置值的3%直至循环水流量输出值增加1次,真空度停止上升,将该真空度作为真空度最高点,将最后一次循环水流量输出值作为循环水流量输出值上限端点,停止正向寻优,然后通过二分法查找循环水流量输出值上限端点与循环水流量输出值下限端点区间[循环水流量输出值下限端点,循环水流量输出值上限端点]内,真空度最高点时的循环水流量输出值最低点,所述真空度是指真空度类稳态下的真空度值;
步骤(5):更新可信度,当单个流量寻优过程结束,真空度处于类稳态时,将步骤(3)中所有选出的备选数据单元进行更新。如果循环水流量优化值与循环水流量输出值最低点偏差绝对值在[0,5%]区间,设置可信度调节值为“10”,如果循环水流量优化值与循环水流量输出值最低点偏差绝对值在(5%,+∞)区间,设置可信度调节值为“-30”,将备选数据单元的可信度值与相应偏差区间的可信度调节值相加得到新的可信度值;
步骤(6):添加数据,当单个流量寻优过程结束,真空度处于类稳态时,提取当前的运行参数转化为条件参数,循环水流量输出值最低点作为循环水流量优化值,并添加可信度值“100”,作为数据单元添加入知识库,所述运行参数转化过程为将生产产量值加上生产产量值10%的生产产量调节增量值作为生产产量数值区间的生产产量上限端点,生产产量值减去生产产量值10%的生产产量调节减量值作为生产产量数值区间的生产产量下限端点;将循环水温度值加上循环水温度值10%的循环水温度调节增量值作为循环水温度数值区间的循环水温度上限端点,循环水温度值减去循环水温度值10%的循环水温度调节减量值作为循环水温度数值区间的循环水温度下限端点;将环境温度值加上环境温度值10%的环境温度调节增量值作为环境温度数值区间的环境温度上限端点,环境温度值减去环境温度值10%的环境温度调节减量值作为环境温度数值区间的环境温度下限端点;将环境湿度值加上环境湿度值10%的环境湿度调节增量值作为环境湿度数值区间的环境湿度上限端点,将环境湿度值减去环境湿度值10%的环境湿度调节减量值作为环境湿度数值区间的环境湿度下限端点;
步骤(7):剔除数据,在步骤(5)与步骤(6)完成后,将可信度值小于等于0的数据单元从知识库中剔除,设置可信度值区间为(0,+∞),将可信度值不属于可信度值区间的数据单元从知识库中剔除。
此外,需要说明的是,本说明书中所描述的具体实施例,其零、部件的形状、所取名称等可以不同。凡依本发明专利构思所述的构造、特征及原理所做的等效或简单变化,均包括于本发明专利的保护范围内。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代,只要不偏离本发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围,均应属于本发明的保护范围。
Claims (7)
1.一种真空制盐循环水***在线自学习寻优控制方法,其特征在于包括以下步骤:
步骤(1):建立知识库,知识库包含数据单元,所述数据单元包含条件参数、循环水流量优化值及可信度值,所述条件参数包含生产产量数值区间、循环水温度数值区间、环境温度数值区间及环境湿度数值区间;
步骤(2):运行参数确定,所述运行参数包含生产产量值、循环水温度值、环境温度值及环境湿度值;
步骤(3):匹配设置,将运行参数与条件参数进行比对,若生产产量值在生产产量数值区间内及循环水温度值在循环水温度数值区间内及环境温度值在环境温度数值区间内及环境湿度值在环境湿度数值区间内,选出该数据单元作为备选数据单元,对所有选出的备选数据单元的可信度值进行对比,选出可信度值最高的备选数据单元,若有多个可信度值最高的备选数据单元,随机选出其中一个备选数据单元,将该备选数据单元的循环水流量优化值作为循环水流量预置值;
步骤(4):流量寻优,根据步骤(3)得到的循环水流量预置值作为循环水流量输出值寻优初始点,首次寻优方向选择正向寻优或反向寻优,
若首次寻优方向选择正向寻优,直至循环水流量输出值增加至少1次,真空度停止上升,取出在真空度最高点下的任一循环水流量输出值作为循环水流量输出值上限端点,停止正向寻优,然后进行反向寻优,直至循环水流量输出值减少至少1次,真空度下降,取出真空度下降后任一循环水流量输出值作为循环水流量输出值下限端点,停止反向寻优;
若首次寻优方向选择反向寻优,直至循环水流量输出值减少至少1次,真空度下降,取出真空度下降后任一循环水流量输出值作为循环水流量输出值下限端点,停止反向寻优,然后进行正向寻优,直至循环水流量输出值增加至少1次,真空度停止上升,取出在真空度最高点下的任一循环水流量输出值作为循环水流量输出值上限端点,停止正向寻优,
通过二分法查找循环水流量输出值上限端点与循环水流量输出值下限端点区间内真空度最高点时的循环水流量输出值最低点,所述正向寻优为将前次循环水流量输出值加上循环水流量调节增量值作为下次循环水流量输出值进行寻优,所述反向寻优为将前次循环水流量输出值减去循环水流量调节减量值作为下次循环水流量输出值进行寻优;
步骤(5):更新可信度,将步骤(3)中所有选出的备选数据单元进行更新,定义至少两个不重叠的连续偏差区间并对各偏差区间设置可信度调节值,将备选数据单元中的循环水流量优化值与步骤(4)中得到的循环水流量输出值最低点进行对比得到偏差,将偏差符合偏差区间的数据单元的可信度值与该偏差区间的可信度调节值相加;
步骤(6):添加数据,将步骤(2)中的运行参数转化为条件参数,所述运行参数转化为条件参数的过程为:
将生产产量值加上生产产量调节增量值作为生产产量数值区间的上限端点,生产产量值减去生产产量调节减量值作为生产产量数值区间的下限端点;
将循环水温度值加上循环水温度调节增量值作为循环水温度数值区间的上限端点,循环水温度值减去循环水温度调节减量值作为循环水温度数值区间的下限端点;
将环境温度值加上环境温度调节增量值作为环境温度数值区间的上限端点,环境温度值减去环境温度调节减量值作为环境温度数值区间的下限端点;
将环境湿度值加上环境湿度调节增量值作为环境湿度数值区间的上限端点,环境湿度值减去环境湿度调节减量值作为环境湿度数值区间的下限端点,
将步骤(4)中得到的循环水流量输出值最低点作为循环水流量优化值,并添加固定的初始可信度值后,作为数据单元录入知识库中;
步骤(7):剔除数据,定义有效可信度值区间,将可信度值在可信度值区间外的数据单元从知识库中删除。
2.根据权利要求1所述的一种真空制盐循环水***在线自学习寻优控制方法,其特征在于:所述步骤(3)中,将该备选数据单元的循环水流量优化值加上循环水流量调节值作为循环水流量预置值。
3.根据权利要求2所述的一种真空制盐循环水***在线自学习寻优控制方法,其特征在于:所述步骤(3)中,循环水流量调节值不大于循环水流量优化值的5%。
4.根据权利要求2所述的一种真空制盐循环水***在线自学习寻优控制方法,其特征在于:所述步骤(4)中,流量寻优的首次寻优方向选择正向寻优,在反向寻优过程中,真空度开始下降,停止反向寻优。
5.根据权利要求1所述的一种真空制盐循环水***在线自学习寻优控制方法,其特征在于:所述步骤(4)中,正向寻优过程中循环水流量输出值上限端点为首次达到真空度最高点时的循环水流量输出值;反向寻优过程中循环水流量输出值下限端点为真空度首次下降时的循环水流量输出值。
6.根据权利要求1所述的一种真空制盐循环水***在线自学习寻优控制方法,其特征在于:所述步骤(4)中,循环水流量调节增量值为循环水流量预置值的3%至20%;循环水流量调节减量值为循环水流量预置值的3%至20%。
7.根据权利要求1所述的一种真空制盐循环水***在线自学习寻优控制方法,其特征在于:所述步骤(6)中,生产产量调节增量值及生产产量调节减量值两者相同且不大于生产产量值的5%;循环水温度调节增量值及循环水温度调节减量值两者相同且不大于循环水温度值的5%;环境温度调节增量值及环境温度调节减量值两者相同且不大于环境温度值的5%;环境湿度调节增量值及环境湿度调节减量值两者相同且不大于环境湿度值的5%。
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