JP2013210108A - 焼却炉における燃焼状態検出装置および燃焼制御装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】撮影画像取得部21で取得された画像データから燃焼用火格子に係る主燃焼段部分及び後燃焼用火格子に係る後燃焼段部分から成る燃焼域を抽出する燃焼域抽出部24と、この燃焼域抽出部で抽出された燃焼域を小区画、大区画及び中長区画でもってそれぞれ区画して3種類の大きさの画像データを得る燃焼域区画部25と、この燃焼域区画部で得られた小区画、大区画及び中長区画の画像データに対して燃焼状態をファジィc平均法を用いてそれぞれ分析する燃焼状態分析部26と、この燃焼状態分析部で得られた各分析データに基づき燃焼状態を検出する燃焼状態検出部27とから構成したもの。
【選択図】図2
Description
燃焼室内を下手側から撮影カメラにより撮影した撮影画像を所定時間間隔でもって取得する撮影画像取得部と、
この撮影画像取得部で取得された画像データから燃焼用火格子が設けられた主燃焼段部分および後燃焼用火格子が設けられた後燃焼段部分から成る燃焼域を抽出する燃焼域抽出部と、
この燃焼域抽出部で抽出された燃焼域を小区画、大区画および中長区画でもってそれぞれ区画して3種類の大きさの画像データを得る燃焼域区画部と、
この燃焼域区画部で得られた小区画、大区画および中長区画の画像データに対して燃焼状態をファジィc平均法を用いてそれぞれ分析する燃焼状態分析部と、
この燃焼状態分析部で得られた各分析データに基づき燃焼状態を検出する燃焼状態検出部とから構成したものである。
小区画の画像データを入力してこれら各小区画毎に、燃焼状態か未燃状態であるかをファジィc平均法を用いた識別器により識別する燃焼識別部と、
大区画の画像データを入力してこれら大区画毎に、未燃塊の有無をファジィc平均法を用いた識別器により識別する未燃塊識別部と、
中長区画の画像データを入力してこれら中長区画毎に、火炎の強度をファジィc平均法を用いた識別器により識別する火炎識別部とから構成したものである。
燃焼状態分析部の燃焼識別部で得られた燃焼状態の小区画を検出して燃焼塊を検出するとともにこの燃焼塊の下端位置を検出することにより燃え切り位置を検出する燃え切り位置検出部と、
この燃え切り位置検出部で検出された燃え切り位置および燃焼状態分析部の未燃塊識別部で得られた未燃塊の区画データに基づき、未燃ごみ塊である度合いおよびその位置を検出する未燃ごみ塊検出部と、
燃焼状態分析部の火炎識別部で得られた火炎の区画データに基づき火炎の強度およびその位置を検出する火炎領域検出部とから構成したものである。
時系列で入力される複数個のデータの平均値およびこの平均値の変化率を求めるファジィ推論用データ作成部と、
このファジィ推論用データ作成部で求められた平均値および変化率を入力するとともに、これら平均値および変化率に所定のファジィルールを適用して燃焼用空気およびごみの供給量の制御用出力値を求めるファジィ推論部とから構成したものである。
なお、本実施例においては、ごみ焼却炉内でのごみ(廃棄物)の燃焼状態を検出した後、この検出データを用いて焼却炉における燃焼、すなわち少なくともごみ供給量および燃焼用空気供給量を制御するようにしたものであり、このため、燃焼状態検出装置を含めた燃焼制御装置について説明する。
図1に示すように、ごみ焼却炉はストーカ炉であって、炉本体1内の下部に配置され前部にごみ投入口2が設けられるとともに後部に焼却残渣取出口3が設けられてごみを燃焼させ且つ前寄り上方にフリーボード空間部が設けられた燃焼室4と、この燃焼室4で発生した排ガスを外部に導くための第1煙道6および熱回収用のボイラ部7が配置された第2煙道8とから構成されている。また、炉本体1の前寄りつまり燃焼室4の左右の側壁部には、燃焼室4内の左右にそれぞれ燃焼用空気を吹き込むための空気供給ノズル9が設けられている。
この燃焼制御装置11においては、ファジィc平均法(fuzzy c−means;以下、FCM識別法とも言う)を用いたファジィクラスタリングが行われるため、ファジィc平均法による識別器(以下、FCM識別器とも言い、ソフトウエアにより構成されている)が具備されている。
ここでは、燃焼状態の検出に、特に後述する燃焼識別部に用いられる識別方法について説明するが、このファジィc平均法の適用に際しては、各種パラメータを選定する予備工程と実際に識別が行われる実工程とがある。
このファジィc平均法は繰返し重み付き最小二乗法を用いるので目的関数Jiは下記(1)式のように設定される。
すなわち、ハードとファジイの中間的なセミハードクラスタリングをするために、メンバーシップukiを下記(8)式のように設定する。
このとき、目的関数Jを用いてセミハードクラスタリングを行う。
そして、上記求められたメンバーシップuに基づき、各クラス毎にクラスタリングが行われる。
すなわち、第1フェーズにて求められた各クラスターの中心vに対して、マハラノビス距離Dを求める。このとき、第1フェーズで求められたメンバーシップuが用いられる。
この粒子群最適化法は、メンバーシップ関数u*における3つのパラメータ(m,γ,ν)と同じくパラメータであるクラスターの混合比率αの最適化が行われる。
すなわち、上記メンバーシップ関数u*を用いたメンバーシップ*uが、正しいクラスに属するように、言い換えれば、正しいクラスのメンバーシップ*uの方が大きくなるように、最適化が図られる。
次に、上記FCM識別器を用いて燃焼状態を検出する場合の実工程について簡単に説明しておく。ここでは、燃焼室4内の燃焼状態と未燃状態とを識別する場合について説明する。
以下、上述した準備工程および燃焼状態の実工程を実行する燃焼状態検出装置13を含む燃焼制御装置11について説明する。
すなわち、図2に示すように、この燃焼状態分析部26には、燃焼域区画部25で得られた各小区画の画像データをFCM識別器で、燃焼/未燃の2つのクラスに分ける燃焼識別部41と、同じく燃焼域区画部25で得られた各大区画の画像データをFCM識別器で、未燃塊の有無を判断する未燃塊識別部42と、同じく燃焼域区画部25で得られた中長区画の画像データをFCM識別器で、火炎の強度に応じて4つのクラスに、例えば強火炎、中火炎、小火炎、火炎無しに識別する火炎識別部43とが具備されている。
上記未燃ごみ塊検出部52では、未燃塊識別部42で得られた大区画のデータに基づき、すなわち燃え切り位置より上側で燃えていない大区画がある場合、未燃ごみ塊である度合いおよびその位置(大区画の位置)が検出される。
すなわち、燃え切り位置を示すデータ、未燃ごみ塊の検出データ(未燃ごみ塊である度合い)、火炎の検出データ(火炎の強度)が時系列でデータ作成部61に入力されて、それぞれ10個分のデータの平均値Eが求められるとともに、この得られた前後における2つの平均値Eの差分を求めてその変化率[(Ek−Ek−1)/Δt]が求められる。
このファジィ推論部62には、図示しないが、上記データ作成部61で求められたデータの平均値(以下に示すファジィ集合では現在値と称す)およびその変化率に基づき、それぞれに対応する入力用メンバーシップ関数(前件部に相当する)から出力用メンバーシップ関数(後件部に相当する)を推論するファジィルール(後述する)を有する推論部62aと、この推論部62aで求められた出力用メンバーシップ関数からその出力を例えばミニ・マックス法により非ファジィ化(数値化)する非ファジィ化部62bが具備されている。なお、以下、メンバーシップ関数をMSFと称して説明する。
(1)まず、ごみ供給量を求める場合について説明する。
ごみ供給量については、未燃ごみ塊である度合い、火炎の強度、および燃え切り位置が考慮される。
そして、このようにして求められた3つのMSFが合成されるとともに、その重心が求められて出力値が得られる。
(2)次に、空気供給量を求める場合について説明する。
以下、ごみ供給量の場合と同様の手順ではあるが説明しておく。
そして、このようにして求められた未燃ごみ塊および火炎の強度用の2つのMSFが合成されるとともに、例えばその重心が求められて、制御指令としての出力値つまり空気供給量が得られる。この出力値としては、火炎が強い場合には、空気供給量が減らされ、また未燃ごみ塊がある場合には、空気供給量が増やされる。なお、火炎の強度についてのファジィルールを図11に示しておく。
ここで、上述したFCM識別器の構成について説明しておく。
このFCM識別器は、図3に示すように、燃焼域区画部25から入力された小区画の画像データを1024(縦横ともに32区画して同一のデータ個数にする)に区画する正規化部71と、この正規化部71で正規化された画像データを1024次元のベクトルにするベクトル化部72と、このベクトル化部72でベクトル化されたベクトルデータの次元を主成分分析により例えば50次元のデータに圧縮する次元圧縮部73と、この次元圧縮部73で次元圧縮された画像データの予め求められたクラスターの中心に対するマハラノビス距離を求めるマハラノビス距離計算部74と、このマハラノビス距離計算部74で求められたマハラノビス距離に基づきメンバーシップ関数u*およびメンバーシップ*uを求める上記(7)式および(6)式が具備されたメンバーシップ計算部75と、このメンバーシップ計算部75で求められたメンバーシップ*uに基づき、当該画像データが、どのクラスに属するかつまり燃焼状態か未燃状態であるかを判断する状態判断部76とから構成されている。なお、次元圧縮部73、マハラノビス距離計算部74、メンバーシップ計算部75および状態判断部76での計算に際しては、データベース部(図示せず)から適切な燃焼室位置情報、画像圧縮係数、識別用パラメータなどが読み込まれて使用される。なお、実稼動時において、読み込まれる識別用パラメータは訓練などにより最適に調整された値である(説明を省略するが、パラメータの調整部などが具備されている)。
燃焼状態検出装置13にて、予め、訓練用データおよび評価用データにより、各種識別用のパラメータが決定されている状態において、燃焼室4内の状態が撮影カメラ12で撮影画像取得部21にて取り込まれると、まず、燃焼良否判定部22で燃焼室4内の燃焼が適正に行われているか否かが判定される。この燃焼良否判定部22では、取り込まれた燃焼室4の画像データにFCM識別法が適用されて、燃焼が正常に行われているか否かが判断される。正常な場合とは、燃焼の制御が可能な状態であり、例えば燃焼室4内の燃え切り位置などが比較的明瞭に写っている場合を言う。一方、正常でない場合つまり異常である場合は、燃焼の制御をすることができないような状態であり、例えば燃焼室4内に灰が舞い上がり、または水蒸気などが充満して燃え切り位置が不明であるような場合を言う。このような状態が、画像10枚(10秒程度)続いた場合には、燃焼状態が異常(バランス不良)である旨の警報が出力される。
次に、抽出された燃焼域が燃焼域区画部25に入力されて、3種類の区画に、すなわち小区画、大区画、中長区画の画像データに区画される。なお、小区画および大区画は、燃焼域全体10A,10Bに対して行われるが、中長区画は主燃焼域10Aに対して行われる。
すなわち、小区画の画像データが燃焼識別部41に入力され、小区画毎にFCM識別器にて燃焼状態か未燃状態かが判断される。
さらに、中長区画の画像データは火炎識別部43に入力され、中長区画毎にFCM識別器にて、火炎の強度、つまり、火炎の有無および火炎の強弱など4つに分類される。すなわち、強火炎、中火炎、弱火炎および火炎無しの4つに分類される。
すなわち、燃え切り位置検出部51では、燃焼識別部41で得られた小区画毎の燃焼・未燃データを入力するとともに、燃焼している小区画に対して例えば8連結ラべリング処理を行うことにより、燃焼塊が検出される。なお、8連結より少ない塊については、部分的に燃えている状態であると考えられるため考慮しない。
次に、未燃ごみ塊検出部52では、上記燃え切り位置検出部51で検出された燃え切り位置を入力するとともに、未燃塊検出部42で検出された未燃塊の大区画データを入力し、この大区画の位置が燃え切り位置より上方であるか否かを判断し、上方にある場合には、未燃ごみ塊が存在していると判断され、その大区画の位置が検出される。この大区画の位置としては、燃焼域の全長を0〜100(%)とし前側からの数値として表したものが用いられる。また、未燃ごみ塊である度合いについても、0〜100%の範囲の数値で出力される。この数値としては、FCM識別器により大区画に対して燃焼・未燃のクラス分けを行ったときに得られたメンバーシップ値が用いられる。
なお、上述したFCM識別器の構成を一般的に且つ簡単に説明すると、以下のようになる。
さらに、(1)式にて示すメンバーシップ関数(u*)における各パラメータ(m,γ,ν,α)の最適化を行う際に、粒子群最適化法が用いられている。
2 ごみ投入口
3 焼却残渣取出口
4 燃焼室
9 空気供給ノズル
10 火格子
11 燃焼制御装置
12 撮影カメラ
13 燃焼状態検出装置
21 撮影画像取得部
22 燃焼良否判定部
23 画像データ平均化処理部
24 燃焼域抽出部
25 燃焼域区画部
26 燃焼状態分析部
27 燃焼状態検出部
28 ファジィ演算部
29 空気制御対象位置検出部
41 燃焼識別部
42 未燃塊識別部
43 火炎識別部
51 燃え切り位置検出部
52 未燃ごみ塊検出部
53 火炎領域検出部
61 ファジィ推論用データ作成部
62 ファジィ推論部
62a 推論部
62b 非ファジィ化部
71 正規化部
72 ベクトル化部
73 次元圧縮部
74 マハラノビス距離計算部
75 メンバーシップ計算部
76 状態判断部
Claims (5)
- 燃焼室の底壁部に燃焼用火格子およびその下手側に後燃焼用火格子が配置された焼却炉におけるごみの燃焼状態を検出する燃焼状態検出装置であって、
燃焼室内を下手側から撮影カメラにより撮影した撮影画像を所定時間間隔でもって取得する撮影画像取得部と、
この撮影画像取得部で取得された画像データから燃焼用火格子が設けられた主燃焼段部分および後燃焼用火格子が設けられた後燃焼段部分から成る燃焼域を抽出する燃焼域抽出部と、
この燃焼域抽出部で抽出された燃焼域を小区画、大区画および中長区画でもってそれぞれ区画して3種類の大きさの画像データを得る燃焼域区画部と、
この燃焼域区画部で得られた小区画、大区画および中長区画の画像データに対して燃焼状態をファジィc平均法を用いてそれぞれ分析する燃焼状態分析部と、
この燃焼状態分析部で得られた各分析データに基づき燃焼状態を検出する燃焼状態検出部と
から構成したことを特徴とする焼却炉における燃焼状態検出装置。 - 燃焼状態分析部を、
小区画の画像データを入力してこれら各小区画毎に、燃焼状態か未燃状態であるかをファジィc平均法を用いた識別器により識別する燃焼識別部と、
大区画の画像データを入力してこれら大区画毎に、未燃塊の有無をファジィc平均法を用いた識別器により識別する未燃塊識別部と、
中長区画の画像データを入力してこれら中長区画毎に、火炎の強度をファジィc平均法を用いた識別器により識別する火炎識別部と
から構成したことを特徴とする請求項1に記載の焼却炉における燃焼状態検出装置。 - 燃焼状態検出部を、
燃焼状態分析部の燃焼識別部で得られた燃焼状態の小区画を検出して燃焼塊を検出するとともにこの燃焼塊の下端位置を検出することにより燃え切り位置を検出する燃え切り位置検出部と、
この燃え切り位置検出部で検出された燃え切り位置および燃焼状態分析部の未燃塊識別部で得られた未燃塊の区画データに基づき、未燃ごみ塊である度合いおよびその位置を検出する未燃ごみ塊検出部と、
燃焼状態分析部の火炎識別部で得られた火炎の区画データに基づき火炎の強度およびその位置を検出する火炎領域検出部と
から構成したことを特徴とする請求項1に記載の焼却炉における燃焼状態検出装置。 - 請求項1乃至3のいずれかに記載の燃焼状態検出装置と、当該燃焼状態検出装置で検出された燃え切り位置、未燃ごみ塊である度合いおよびその位置、並びに火炎の強度およびその位置のデータを入力するとともにこれら各データに基づきファジィ推論を行い、燃焼用空気およびごみの供給量の制御指令を出力するファジィ演算部と、上記燃焼状態検出装置で検出された未燃ごみ塊の位置および火炎の位置のデータを入力して上記ファジィ演算部から出力される燃焼用空気の制御対象位置を検出する空気制御対象位置検出部と
を具備したことを特徴とする焼却炉における燃焼制御装置。 - ファジィ演算部を、
時系列で入力される複数個のデータの平均値およびこの平均値の変化率を求めるファジィ推論用データ作成部と、
このファジィ推論用データ作成部で求められた平均値および変化率を入力するとともに、これら平均値および変化率に所定のファジィルールを適用して燃焼用空気およびごみの供給量の制御用出力値を求めるファジィ推論部と
から構成したことを特徴とする請求項4に記載の焼却炉における燃焼制御装置。
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