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人工神经网络工业蒸汽流量计量测试技术方案说明

时间:2018/03/23来源:未知

摘 要: 提出基于人工神经网络工业蒸汽计量测试技术 ,建立了过热蒸汽密度和密度焓积的双输出人工神经网络模型 ,实现了质量流量温度、压力补偿及热流量测量 ,在工业蒸汽常用的工作范围内建立了基于人工神经网络模型工业蒸汽质量流量和热流量的间接测量系统。 并采用计算机模拟误差分析方法对此测量系统进行误差分析 ,确保了本系统的应用可靠性。

 过热蒸汽是工业生产中应用十分普遍的重要的热能资源 ,计量的准确性对于公平交易、资源的合理分配和能源节约都具有十分重要的意义。 由于过热蒸汽的质量流量与其状态即: 温度和压力有关 ,且国际上尚无公认的过热蒸汽密度计算式 ,目前在过热蒸汽质量流量和热流量测量中 ,通常采用查表法或用统计分析得到的回归式进行质量测量的温度和压力的实时补偿及热量的测量 ,这些方法的测量精度和应用范围受到限制 ,不能满足工程要求。本文采用人工神经网络 ( Artificial Neural Netw orks - ANN )技术 ,建立了过热蒸汽密度和焓的双输出模型 ,从而使模型在较大范围内具有高精度 ,提高了质量流量测量精度 ,并通过对蒸汽焓值的测量 ,实现了过蒸汽的热流量的测量 ,从而使蒸汽的热能计量更趋合理[ 1] . 基于该模型 , 在压力 0. 3 M Pa~ 4 M Pa,温度150℃~ 400℃ ,体积流量 300 m3/h~ 3000 m3/h 的范围内建立了质量流量和热流量的测量系统 ,并实际应用 ,采用计算机模拟技术在全量程内对测量系统进行误差分析 ,质量流量和热流量的***大相对误差分别为 1. 222%和 1. 198% ,测量系统具有较高的精度。
Key words: superheat ed steam; thermal flow; nerv e netw ork; error analy sis; com puter simulationAbstract: A measurem ent based on the A rtificial N eural N etw orks f or the thermal flow of i ndust rys team was wo rked out and discussed. The binary out put model of artificial neural netw orks w as builtand characterized by densi ty and enthalpy product of indus try steam , which achieved measuring ther-mal flow and compensat e mass f low rate, pressure and tem perature. The i ndirect measuring sys tembased o n artificial neural netw orks model f or the mass flow rate and the thermal flow of the i ndust rys team i n the common bound of the indus try w as establi shed. And erro r analysis of the measuri ng sy s-t em by computer simulation, ensured the reliabili ty of the measuri ng syst em wo rki ng in indust ry
1、过热蒸汽计量原理:
  过热蒸汽的质量流量为体积流量与蒸汽密度的乘积 ,采用涡街流量变送器测量蒸汽的体积流量 ,则质量流量为G = Vd ( 1)式中: G为蒸汽质量流量 kg /h,d为蒸汽密度 kg /m3, V 为蒸汽的体积流量 m3/h,过热蒸汽携带的热流量为质量流量与蒸汽比焓的乘积 ,即Q = Gh = Vdh ( 2)式中: Q为蒸汽热流量瞬时值 KJ /h; h 为蒸汽焓值K J /kg. 则过热蒸汽的密度和比焓是温度 T 和压力P 的函数 ,故密度与焓的积也为温度和压力的函数 ,可表示为d= f 1 ( P, T) ( 3)dh = f 2 (P , T ) ( 4)  质量流量和热流量分别为G = V∫f 1 ( P, T ) dt ( 5)Q = V∫f 2 ( P , T ) dt  由式 ( 5)、 ( 6)知 ,过热蒸汽的质量流量和热流量是其温度、压力和体积流量的函数。通过测量可测量T 、 P 和 V ,即可实现质量流量和热流量的测量。

2、神经网络模型:
  AN N 其具有高度的鲁棒性和容错能力 ,广范应用于复杂客观非线性过程的建模。 依据过程的输入输出数据可以从宏观上建立过程的模型。根据 Klo-mogo rov 定理 ,若隐含层节点单元可任意配置 ,则三层非线性网络能够任意精度逼进任意非线性函数及平方可积函数。建立合适的网络拓扑结构 ,采用的训练模型 ,可以达到很高的预测精度。在建模精度上 ,优于其它经典的建模方法。

2. 1、网络的拓扑结构:
  本文采用三层 BP网络 ,其中输出层采用线性激励函数 ,隐层采用 Sigmoid函数。输入层两个节点组成 ,输入参数分别为 T和 P.输出为两个节点 ,为输出过热蒸汽的 d和 d· h的值 ,在测量质量流量的同时 ,可以得到热流量 ,以满足用户的不同需要。
  网络的拓扑结构 隐层节点数影响网络模型精度 ,其选择较为复杂 ,目前尚无理论规则 ,隐层节点数与输入输出的信息量有关[2 ],通过实验确定隐层节点数为 22时网络性能***佳。 网络拓扑结构为Q G 2- 22- 2.

2. 2、训练样本:
  采用加入动量项和学习率调整两种策略 ,从而提高学习速度并增加了算法的可靠性 ,动量项降低了网络对于误差曲面局部细节的敏感性 ,有效地抑制网络陷入局部***小;自适应调整学习率可以缩短学习时间。为了更好地发挥训练函数的性能 ,将训练样本量化到 [- 1, 1 ]范围内 ,网络训练到第 1 000步达到极高精度 ,网络输出的均方差约为 1. 28× 10- 7(对应的密度 ρ和密度焓积 ρ· h的均方差分别为0. 0062和 19. 53) ,图 1为网络的训练过程误差变化图。用线性回归方法分析网络输出和目标值的关系 ,评估网络训练结果 , R 为 0. 99,网络输出对目标跟踪很好 ,具有很高的预测精度。
图 1 网络训练过程误差变化图


图 1 网络训练过程误差变化图

2. 4、网络外延性检验:
  网络对没有参加训练的样本的预测能力 ,是评价模型可靠性的有效方法。 用 554组没有参加训练的样本进行外延性检验 ,外延性检验 d的均方根误差为 0. 0058,d· h 为 15. 93,***大相对误差分别为0. 70% 和 1. 08% . 图 2为网络泛化输出 d· h 相对温度的变化的跟踪图 ,可看出网络泛化效果非常好 ,表明 ANN 网络具有很高的泛化能力 ,模型拟合精度很高。
图 2 网络泛化跟踪图

图 2 网络泛化跟踪图

3、测量系统误差分析:
  质量流量和热流量的测量是一种间接测量。 由于 BP- ANN模型为“暗箱”数学模型 ,间接测量的误差采用计算机仿真方法进行分析。 计算机仿真法分析测量误差是利用计算机及其App模拟测量系统的各因素变化对测量的影响。 由过热蒸汽流量测量原理可知 ,过热蒸汽流量测量的精度与压力变送器 ,温度变送器 ,涡街流量计的精度等级等因素有关。所测直接量 T、 P 和 V 的随机误差符合正态分布 ,利用计算机产生符合正态分布误差的随机数 ,模拟带有噪声的直接量 ,根据式 ( 5)、 ( 6)计算相应的含扰动的间接量 G和 Q.按贝塞尔 ( Bessl)公式估计质量测量和热流量的标准差
计算公式
  式中: SM , SQ 分别为质量流量和热流量的标准差估计; Mi 为第 i次热流量模拟计算值 kg /h; M-分别为质量流量均值 kg /h; Qi 为第 i次热流量模拟计算值K J /h; Q-为热流量均值 KJ/h; n 为模拟次数。
  图 3为测量误差估计系统示意图 ,图中 Ti、 Pi、Vi 为第 i 次输入的含有随机误差温度、 压力、体积流量的仿真量;eti、epi、evi为相应传感器的均方根误差。
表 2 质量流量和热流量测量系统计算机模拟结果
表 2 质量流量和热流量测量系统计算机模拟结果
当 n足够大时 ,式 ( 7)、 ( 8)求得的是测量系统标准差的无偏差估计。
图 3 测量误差估计系统示意图
图 3 测量误差估计系统示意图
  本文测量系统所用变送器的精度如表 1所示 ,用 M ATLAB语言编制仿真分析程序 ,取 n= 3 000,在过热蒸汽全量程范围内取 590余组输入值模拟分析 ,在温度 250 ℃ ,压力 3. 8 M Pa,体积流量 2 700m3/h工况时测量系统质量流量的相对误差***大 ,在温度 250 ℃ ,压力 3. 2 M Pa,体积流量 2 700 m3/h工况时测量系统热流量的相对误差***大。 置信概率取 p= 0. 997时 ,误差分布范围为 [- 3S, 3S ],测量系统的***大相对误差为
计算公式
表 1 传感器测量精度表
测量系统具有较高的精度 ,表 2为模拟结果。


4、结语:
  基于 ANN 的工业蒸汽计量系统 ,可以在较大的范围内提高蒸汽质量流量测量精度 ,随着计算机和智能仪表在计量中的应用 ,在准确测量体积流量的基础上 ,通过建立 ANN 的比焓模型 ,实现高精度的蒸汽质量流量和热流量测量 ,从而使热能资源在经济核算中更趋合理。

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