温度预测（共8篇）
温度预测 篇1
目前,关于大空间建筑火灾事故不断发生,造成了重大的人员伤亡和财产损失。我国大空间建筑主要集中在体育场馆、展览馆、电影院、中庭等火灾荷载比较大的场所,并且多数建筑采用钢结构模型,一旦发生火灾,坍塌危险性很大,可能会造成严重的后果。
目前国内外针对大空间温度场的预测研究较少,主要是由于进行大空间实验的难度大、费用高、人力物力需求大、实验场所建立难等原因。针对大空间建筑的火灾研究主要用区域模型和场模型的数值模拟,同时结合实验进行分析研究。而当前比较完善的温度场预测模型有三个:李国强、杜咏大空间建筑火灾的空气升温模型,薛素铎、梁劲的大空间升温模型,张国维、朱国庆的大空间烟气预测模型。这三个模型并非十分完善,或多或少存在一定的缺陷。笔者主要通过大空间全尺寸火灾实验结果与模型预测结果进行对比,分析各模型预测的准确性和优缺点,研究模型的适用场景。
1 大空间温度场预测模型
大空间建筑发生火灾后,火灾和烟气蔓延迅速,不断卷吸空气的烟羽流在浮力的作用下持续上升直至顶棚,然后形成射流,热烟气向周围扩散并下沉直至充满整个室内。从该过程中可以发现,火灾烟气对结构有较大的破坏作用,并且顶棚温度预测的意义相对更大一些。
1.1 李国强、杜咏模型
同济大学李国强、杜咏在基于大量数值模拟的前提下,建立了大空间建筑火灾烟气升温非定场简化模型,提出预测任一时刻建筑内任一位置火灾烟气升温过程的模型,给出了近似表达式,见式(1)。
式中:T(x,z,t)为大空间任一时刻任一位置温度值,℃;T0为环境温度,℃;Tgmax为火源正上方高度z处最大温度值,℃;f(β)为火源增长系数β对升温模型的影响;κ为距离衰减系数。其中有决定性作用的Tgmax可以由公式(2)得出。
式中:Q为火源功率,MW;H为大空间建筑高度,m;A为建筑面积,m2。
另外,火源增长系数β对达到峰值温度的影响f(β)可由式(3)得出。
其中,火源增长系数β对应值分别为:超快速火0.004、快速火0.003、中速火0.002、慢速火0.001。
最后,温度衰减系数κ可由公式(4)得出。
式中:η为由建筑面积和高度决定的形状因子;r为火源有效半径,m;Af为火源面积,m2。
1.2 薛素铎、梁劲模型
北京工业大学薛素铎、梁劲同样基于大量的数值模拟,考虑烟气排放等因素对温度场的影响提出大空间升温模型,见式(5)。
式中:T(x,z,t)为大空间任一时刻任一位置温度值,℃;T0为环境温度,℃;Tgmax为平衡时温度,℃,可由杜咏公式(2)计算;r为升温速率系数,可由文献[9]查表得出。
1.3 张国维、朱国庆模型
中国矿业大学张国维、朱国庆基于大量实验得出的BFD模型,优化得出大空间温度场模型,实现了火灾全过程预测,见式(6)。
式中:T0为环境初始温度,℃;Tg为温度场烟气温度,℃;t为火灾发展时间,s;td为火灾开始进入衰减阶段时间,s;Tm为顶棚下某位置处火灾发展过程中烟气温度最大值,℃,可从杜咏最大温度值公式得出;ω1、ω2为火灾发展阶段(火灾增长阶段和稳定阶段)烟气曲线形状系数和衰退阶段烟气曲线形状系数。
火灾进入衰减阶段的时间td可由式(7)得出:
式中:ts为火灾发生全过程的时间,s。
2 大空间温度场试验
试验在徐州市黄山区一个高大钢结构厂房内进行,该单层厂房的长边为60m,宽边为30m,工程为坡屋顶,最高处为9m,屋檐最低处8m。厂房两长边底部各有两个5m×4m的出口,厂房两短边底部各有一个5m×4m的出口,且屋顶有两个6m×3m的天窗,开窗面积率为2%。厂房具体详情如图1所示。
2.1 试验设计
图2为K型镍铬-镍硅热电偶空间布置情况,火源正上方共布置18个热电偶,从火源正上方0.4m开始布置,0.2m间隔的共4个用来测量火焰温度,从5号开始间隔为0.5 m的热电偶共14个用来测量烟羽流温度。用盆口直径为35mm内装柴油的油盆作为试验火源,共进行两组功率不同的火灾试验:分别为8个油盆和5个油盆的火源。采用CELTRON STCS型拉压双向称重传感器、Agilent34970A数据采集器采集油盆火源的质量损失和热电偶温度变化。
2.2 试验结果
2.2.1 火源功率测定
图3为两组试验过程中火源稳定阶段油盆质量变化曲线,图4为试验过程中油池火源质量损失速率。
从图3可以看出,火灾燃烧稳定阶段火焰质量损失基本呈线性变化,曲线拟合公式见表1所示。其中,柴油热值为42 600kJ/kg,实验测得燃烧效率为93.9%,计算得出火源热释放速率Q。
2.2.2 火源正上方升温情况
笔者主要考虑烟气温度场预测,选取火源正上方烟羽流即2m以上温度变化情况,通过仪器采集不同位置处烟气温升,图5、6分别为试验1、试验2的升温过程。可以发现,随着高度增加温度逐渐减小,整个燃烧过程也符合典型的三阶段燃烧模型,而且试验1的温度要相对高于试验2的结果。
3 模型预测结果与试验数据分析
试验中距火源较近的热电偶测得的温度受火焰辐射影响较大,而且大空间建筑一般为高度大于4m或6m的高大建筑,选取试验1火源正上方4.0m和7.5m位置处,探讨温度场预测结果与试验结果的差异。试验环境温度为16℃,建筑面积为1 800m2,两组试验的火源功率分别为1 080、640kW。由于三种预测模型都需要得出4.0、7.5m处烟气最大温度值,故根据公式(2)计算可得到:
此外,预测模型在4.0m处其他参数取值分别为:杜咏公式中β取0.022,因x=0,所以κ值为1;薛素铎公式中r取0.035;张国维公式中ω1取12.0、ω2取0.08、td取800s。将各有效参数代入公式(1)、(5)、(6),得出4.0m处烟气温度预测结果,与实验结果对比如图7所示。7.5m处的参数取值为:β取0.006,r取0.02,ω1取9,ω2取0.09,td取800s。将各有效参数代入得出4.0m处烟气温度预测结果,与试验结果对比如图8所示。
从图7可以看出,三个大空间温度场预测模型能够较准确地预测出火源正上方4.0m处的温度变化,尤其是在火灾增长阶段和稳定阶段,稳定温度在120℃左右。三个预测模型只有张国维公式给出了火灾的全过程预测,其他两个模型都只能预测火灾前半段,无法表示火灾衰减情况。另外,薛素铎的公式能够完美地展现出火源的t2增长阶段到稳定阶段的过渡过程,这种趋势是杜咏公式和张国维公式无法得到的。然而,三个预测模型最大烟气温度值Tgmax均使用杜咏的计算公式,所以计算结果的准确性直接影响模型预测结果。
从图8火源正上方7.5m处的温度预测值与试验结果对比看出,二者具有较大的差距,实验稳定阶段的温度为65℃左右,而模型预测结果大约在110℃左右,但是预测模型的整体变化趋势还是比较符合火灾的发展过程。这主要有三方面的原因,Tgmax主要通过数值模拟大量火灾场景,计算拟合得出的经验公式,首先据经验知道火灾模拟软件计算出的温度结果普遍要高于火灾实验结果,这主要是因为软件模拟无法完全模拟现场环境,造成一定的误差;另一个原因主要是Tgmax公式来源的火灾场景是上部没有设置排烟装置,而在底部开有两个足够大的补风口,火灾后烟气会集聚在顶部,且与外界的热交换很少,而试验厂房上部有一定面积的通风口,烟气无法完全集聚在厂房顶部,且热烟气也与外界冷空气不断进行热交换,这就使得试验温低于计算值;最后一个原因是模拟软件设置的火源物质发烟量相对高于试验柴油的发烟量,较少的烟气量无法集聚较多的热量,试验中火源产生的热量会更多地释放到周围冷空气环境中。上述三个原因造成图8理论计算值高于试验结果40℃,因此当适当修正7.5m处最大温度值后,取70℃,预测与试验对比结果如图9所示。其中,β取0.017,r取0.02,ω1取9.04,ω2取0.15,td取800s。
从修正后的对比结果看出,三个模型的预测结果与试验结果有很高的吻合度,差距均在5℃以内。通过火源正上方不同高度温度预测情况与试验结果对比可以发现,三个模型对Tgmax依赖性较高,杜咏最大温度计算公式能够比较准确地预测出近火源高度处的温度,而对垂直火源距离较大位置处的最大温度预测有较大的偏差,所以适当修正或提出更完美的Tgmax预测模型很有必要。
4 结论
(1)对于高大空间油池小功率火灾,杜咏、薛素铎、张国维的预测模型都能较好地描述火源正上方温度变化,张国维的公式能预测火灾全过程,其他两模型不能。
(2)对于高大空间油池小功率火灾,薛素铎的模型能够完美地描述出t2火源的增长阶段和到稳定阶段的过渡段,其他两模型对此阶段的预测都偏大或偏小。
(3)三个模型都对空间位置最大温度值有很大程度的依赖,只有杜咏给出了该计算公式,该公式对于火源正上方近火源处温度预测准确性相对较高,而对远火源处的温度最大值预测有较大的偏差,故提出一种更合适的预测最大温度值模型有很大必要。
(4)除杜咏模型外,其他两个模型中的参数并没有全部给出详细取值,某些火灾场景并不能直接预测出来,对于高大空间油池小功率火灾,实际取值与模型给出取值有较大的差距,有待进一步完善。
摘要：介绍国内三个大空间温度场预测模型。通过在某高大钢结构厂房内进行大空间小功率油池火实验,得到火焰正上方4.0m和7.5m处的温度变化情况。将实验结果与三个预测模型的预测结果进行对比,结果表明:三个模型都能较好地预测出火源正上方4.0m处温度变化的趋势;只有张国维公式给出了火灾全过程预测;薛素铎公式能够很好地展现增长阶段到稳定阶段的过渡过程;对7.5m处的预测结果偏差较大;三个公式都对最大温度值有较强的依赖性。
关键词：高大空间,火源,温度场,预测模型
参考文献
[1]李国强,杜咏.实用大空间建筑火灾空气升温经验公式[J].消防科学与技术,2005,24(3):283-287.
[2]Du Y,Li G.A new temperature-time curve for fire-resistance analysis of structures[J].Fire safety journal,2012,54:113-120.
[3]薛素铎,梁劲,李雄彦.大空间建筑火灾空气升温经验公式[J].北京工业大学学报,2013,39(2):203-207.
[4]Zhang Guowei,Zhu Guoqing,Yuan Guanglin,et al.Methods for prediction of steel temperature curve in the whole process of a localized fire in large spaces[J].Mathematical problems in engineering,2014,(2)1-12.
[5]Barnett C R.Replacing international temperature-time curves with BFD curve[J].Fire safety journal,2007,42(4):321-327.
[6]廖曙江.大空间建筑内活动火灾荷载火灾发展及蔓延特性研究[D].重庆:重庆大学,2002.
[7]杜咏,李国强,黄珏倩.大空间建筑火灾中烟气温度计算模型的比较[J].自然灾害学报,2007,16(6):99-103.
[8]黄晨,李美玲.大空间建筑室内垂直温度分布的研究[J].暖通空调,1999,29(5):28-33.
[9]梁劲.考虑烟气排放的大空间建筑火灾空气升温特性研究[D].北京:北京工业大学,2010.
[10]黄珏倩,李国强,杜咏.对运用双区域模型计算大空间建筑火灾温度方法的修正[J].消防科学与技术,2005,24(3):279-282.
[11]张甫仁,尉迟维旭,阚正武.温度梯度对室内大空间燃气扩散的影响[J].消防科学与技术,2014,33(3):239-243.
温度预测 篇2
【作文题目】
另一种温度
【范文】
山的那边有个村庄，稀稀拉拉的住着几户人家。最穷的莫属老王。
他患了癌症，身边只有一个5岁的女儿。他一生最大的愿望就是翻过这座“屏障”去看梦中的海洋。眼见身体一天天地垮下，时间一天天地流失。那夜咬紧牙的他，荡卖他所有的家产，带着女儿走上了追求理想的道路。
功夫不负有心人。看，海水一浪卷着一浪向老王奔来，好似在欢迎他，都乖乖的举起小手阵阵作响。微风一波，春天里的第一缕阳光斜进了他干涸的心田。呆了，傻了，愣了，也憨了。目不转睛的盯着，左手抚着女儿的脸颤抖地说道：“丫呀，这水就是俺的心”。“那我是什么呀?”女儿昂起了85°的头天真的问，老王板下了脸，咽了咽嗓子深沉说：“你是上边的船”。“不，我才不是上边的船呢?船永远都飘在海上，我是小鱼，鱼永远都游在你心底”。老王转过僵了的脖子，瞪了女儿。女儿沉默了，泪在无情地咆哮，心在发疯地呐喊。可她是明白的.。
大大地深呼了一口气，睁开了双眸对爹说：“爹爹，小船好，小船能驶向彼岸，小船能离开大海”。老王鼻子在发酸，搂住了女儿。大大的咧开嘴，现出小酒窝说：“爹爹，大海的水都是小鱼想念他时流的吗?”老王眼前一片模糊，搂紧了女儿。高高的抬着头和爹说：“爹爹，你的心真宽，冬风来了，你会怕冷吗?”老王说不出话，眼中的瀑布正在冲着闸门，他抱着头慢慢地躬了下去。远处，几只海鸥在空中旋着，一大一小的身影衬着大海越渐越远。
“丫呀，你爹的心已经凉了”。
老王死了，女儿飞过山，奔向大海，摸着海水喊道：“爹爹，女儿来了，我要用眼泪来温暖你的心，这样你才不会怕冷，不会寂寞，我要变成小鱼，永远游在你心里，陪你看海”。
温度预测 篇3
自上世纪50年代,国内外学者就开始开展矿井风流温度预测研究,并总结得出了一些有重要参考价值与应用价值的预测方法[1,2,3,4,5,6,7,8],归纳起来主要有:统计经验法、数理统计法、模拟巷道法、数学分析法、迭代计算法。其中,数学分析法的主要代表有前苏联的谢尔班法、西德的福斯法、日本的平松良雄法和我国的郭勇义计算法;迭代计算法的主要代表有日本的天野、平松试算法和我国严荣林、侯贤文迭代法。以上学者的计算方法均依据矿内风流的焓值方程展开的,且主要思路都是如何将焓值方程中的潜热交换项用温度的函数关系表示,然后求解在各种热源影响下的巷道末端风流温度;只是不同学者处理方式不同而已。如谢尔班将风流含湿量用温度的二次函数表示;福斯仅考虑完全干燥巷道的温度变化;平松良雄引入了壁面温度与含湿量间的函数关系;郭勇义则直接将风流的焓变量表示成温度的二次函数;天野、平松迭代法则分别列出显热平衡方程和湿平衡方程求解风流温度和湿度,将风流饱和水蒸气分压力表示成温度的指数函数,迭代计算时,首先假设巷道末端风流温度近似计算与末端风流有关的换热项及湿交换量;严荣林、侯贤文迭代法则直接在焓值方程的基础上任意假设巷道末端风流温度的方法近似表现潜热交换量及其它与末端风流有关的换热项,也是将风流饱和水蒸气分压力表示成温度的指数函数。
总之,各学者的共同目的都是企图找到确定巷道末端风流温度的显式计算式,通过简单的数学计算,即可预测巷道末端风流温度大小。但是,由于巷道围岩与风流间换热的复杂性,在数学变换过程中的简化都会不同程度的产生误差,使得最终计算的风流温度存在一定的误差。
在上述学者计算方法的启发下,本文提出一种新的计算高温矿井巷道风流温度的方法。
1 巷道风流温度预测数学模型建立
1.1 理论依据
由于矿井巷道风流沿途流动过程中,存在与岩体内水分及巷道内喷雾洒水等水分的蒸发换热,此蒸发需热量的来源不同学者有不同的观点[5,6,7,8]。有的学者认为水分蒸发需热量取自围岩;有的认为取自风流;有的认为部分取自围岩、部分取自风流。但无论蒸发需热量取向何方,其最终都或多或少影响巷道风流温度的大小。
本文认为,由于矿井巷道内水分蒸发过程的客观存在,不论水分蒸发需热量取自围岩或风流,最终都会使得风流实际温度较不存在水分蒸发的纯显热交换过程下的理论温度要低。因此,设想按以下思路计算巷道风流温度:
1)首先将整个巷道空间环境看成是完全干燥环境,围岩及巷道内部所有热源传给风流的热量全部用于风流温度的升高,使风流温度升高到tim (定义为理论温度)。
2)考虑到整个巷道空间水分蒸发过程的客观存在,水分蒸发吸收了部分热量(不管其取向),使得巷道风流温度不能升高到理论温度tim,而只能升高到实际温度tout。即可理解为,巷道空间水分蒸发需热量等于风流理论温度与实际温度之差的显热交换量。
1.2 已知计算条件
在建立计算矿井巷道风流温度数学模型之前,首先确定模型建立的条件和已知的热交换条件。
①已知某段巷道或工作面的进风流各状态参数;②假设计算段巷道或工作面相对湿度为定值[1,2];如:采区巷道和采煤工作面风流相对湿度一般在90%～100%,开拓大巷中风流相对湿度一般在80%～90%;③已知或可间接获得计算段巷道所处地层原岩温度、导热系数、导温系数、表面对流换热系数等换热参数;④已知计算段巷道内绝对热源及除围岩传热外的其它热源的传热量;⑤本文只推导某标高下水平巷道风流末端温度的计算模型,对于存在标高变化的垂直或倾斜巷道,只要将其压缩热及原岩温度随高度的变化考虑在内即可。
1.3 计算段巷道或工作面风流沿途含湿量及潜热交换量计算模型
巷道风流自巷道或工作面入口温度和含湿量分别为tin、din,经计算段巷道或工作面沿途升温、加湿到tout、dout,沿途含湿量增加值可表示成:
式中:⊿d为单位质量风流沿途含湿量增量,kg/kg;din、dout为巷道或工作面入口、出口风流含湿量,kg/kg;Pqin、Pqout为对应于巷道或工作面入口、出口风流温度下的饱和水蒸气分压力,Pa;B为巷道空间空气绝对压力,Pa;φqin,φqout为巷道或工作面内进出口风流相对湿度,%。
沿途含湿量增加吸收的热量-即潜热交换量为:
式中,Qq为单位质量风流潜热交换量,kJ/kg;γ=(2500+1.84tP)为tp℃时水蒸气的汽化潜热,kJ/kg;tp为风流平均温度,,℃;tin、tout为计算段巷道或工作面进、出口温度,℃。
由于式(1)和式(2)中包含了未知的巷道风流出口温度、含湿量、饱和水蒸气分压力等参数,且饱和水蒸气分压力大小与出口风流温度大小有关。当空气温度在0～200℃范围内,饱和水蒸气分压力与温度的关系文献[9]中表示成下列关系:
式中,T=273.15+t,K;c1、c2、c3、c4、c5、c6为常数。
式(3)虽然能较准确表达饱和水蒸气分压力与温度间的关系,但用于求解其它空气参数极其不便。为了既能简化计算又能减小误差,提出了将饱和水蒸气分压力分区间拟合成温度的线性关系[10]。各区间范围及拟合系数见表1。
式中,m、n为拟合系数。从表1中的计算误差可以认为:采用分区间拟合的线性关系式是可以满足工程计算要求的,设想将饱和水蒸气分压力表示成温度的线性关系是可行的。
有了式(4)线性关系,将其代入式(1),则风流流经某段巷道或工作面时的含湿量增量可表示成:
则,单位质量风流流经某巷道或工作面时与围岩的潜热交换量,可用下式计算:
考虑后续计算巷道出口温度tout的复杂性,将上式进一步简化,忽略1.84tp项中的φout·(m·tout-n)项用。φout·Pqin替代,则式(6)可简化为:
由于经过上述一系列简化,式(7)必然会存在误差,部分条件下式(7)的计算误差见图1。
从图1可以看出,不同巷道入口温度下,相对误差变化很大。特别是小温差情况下,相对误差变化在0.5%～50%。显然,如果不进行误差修正,式(7)的计算值是不可信的。为此,引入误差修正系数f:
式中:Q真为某出口温度tout下的潜热交换量真值(按式(1)、(2)计算),kJ/kg;Q简为某出口温度tout下按简化式式(7)计算的潜热交换量,kJ/kg。
有了此误差修正系数,将其代入式(7)即可消除计算误差。代入误差修正系数后式(7)变化为下式:
又根据分理论分析可知:此巷道或工作面沿途水分蒸发吸收的潜热交换量应等于巷道或工作面理论出口温度与实际出口温度之差值下的显热交换量,即:
式中:tim为假设计算巷道或工作面为完全干燥环境,风流能达到的理论出口温度,℃;M为计算巷道或工作面通过的风流质量流量,kg/s;Cp为空气定压比热,kJ/(kg·℃),标准大气压力下Cp=1.005 kJ/(kg·℃)。
将式(9)带入式(10)得:
1.4 假定完全干燥环境下巷道风流温升计算数学模型
根据其他学者研究的成果[1,2,3,4,5,6,7,8],对于完全干燥环境下的巷道或工作面空间所有热源引起的风流温度变化,可用下式计算:
式中:U为计算巷道或工作面横断面周长,m;L为计算巷道或工作面长度,m;ty为计算巷道或工作面所处深度下原岩温度,℃;∑Qm为计算巷道或工作面内除原岩传热量以外的其它热源总和,kW;kτ为围岩与风流间的不稳定换热系数,kW/(m2·℃)。
由于实际矿井巷道一般不是完全干燥状态,实际巷道风流温度达不到理论温度tim。因此,巷道围岩与风流间的传热量计算式中应该使用巷道出口实际温度tout。则式(12)实际应该表示成:
式中:tout为巷道出口实际风流温度,℃;其它符号意义同式(12)。
1.5 求解巷道出口温度的计算模型
联合式(11)与式(13),可得:
设:A1=2500·(0.622+din)·φout·m·f;A2=2500·(0.622+din)·φout·n·f;A3=2500·din·B·f;
解式(15)可得:
2 高温矿井巷道末端风流温度预测计算步骤
虽然将巷道出口风流温度表示成了一个较简单的数学关系式,但实际上式(15)中隐含着与出口温度相关的未知系数m、n、f。因此,在下文的计算步骤中会详细阐述m、n、f的取值方法。计算步骤见下:
1)根据以往国内外学者提出的矿井风流温度预测模型及矿井风流温度统计经验,初步估计巷道或工作面出口风流温度大小(采用计算机编程计算时,可任意假设巷道出口风流温度大小),并根据巷道出口风流温度可能出现的温度区间,确定第一次计算使用的m、n系数值。
2)假定风流在计算段内相对湿度为定值,其可根据矿井巷道风流相对湿度的统计值近似确定,可参考文献[1,2]。
3)第一次计算将修正系数f取1,将已知的巷道入口风流参数及m、n等参数代入式(16),求出巷道或工作面出口风流实际温度。
4)根据第一次计算温度值。及上次使用的m、n值,代入式(2)与式(9),分别求出对应温度下的单位质量风流与围岩间潜热交换量的真值(由式(1)、(2)计算)与近似值(由式(9)或(7)计算)。
5)根据第4)步计算的潜热量的真值与近似值,求出其潜热交换量绝对误差。若此绝对误差小于预期值(如⊿Q≤1kJ/kg或⊿Q≤0.5kJ/kg等),即可认为计算结果接近实际出口温度,停止计算。若计算误差大于预期值进行后续步骤。
6)若计算误差大于预期值进行第二次计算。第二次计算需根据首次计算值及其所处的温度区间,重新确定m、n值,同时代入式(1)、(2)、(7),求出对应温度下的单位质量风流与围岩间潜热交换量的真值(由式(1)、(2)计算)与近似值(由式(7)计算),并由式(8)计算出修正系数f。
7)将第6)步计算的修正系数f值及对应温度区间m、n值代入式(15),再次求出一个。
8)再次进行误差判断,若绝对误差小于预期值,停止计算。否则,重复第6)、7)步(只是近似值计算时改用式(9)计算),循环往复,直至绝对误差小于预期值,计算结束。并认为最后计算得出的出口温度即计算条件下的巷道或工作面实际出口温度。
、分别为第一、二次计算得到的出口风流温度值。每一次计算与误差判断,m、n及误差修正系数f均采用前一次计算得出的巷道出口风流温度下的对应系数值。
本计算方法所需的计算模型并不复杂,完全可以靠手工计算完成,可方便工程计算。但考虑到计算机的普及,通过计算机完成计算将更为方便。因此,还根据上述提出的数学模型和计算步骤采用C语言编写了计算机程序(程序清单略)。
3 计算举例及计算精度验证
为了证明本文的计算方法在不同条件下的可信度及计算精度,使用参考资料[6]中多个计算实例的计算条件进行,并提出根据矿井通风用焓值方程两端闭合差验证结果的精确性。计算数据见表2。从表2可看出:
1)除例题7.3.1.3外,本文提出的计算方法计算的巷道出口风流温度值,代入焓值方程的闭合差均优于资料[6]计算的温度值,可以说明本计算方法计算的巷道出口风流温度更接近实际值。
2)本计算方法的绝对误差基本在±0.52℃以下。
3)本计算方法采用计算机编程计算时,第一次计算可任意假设巷道出口温度,即可根据任意温度区间选择第一次计算的m、n值,计算误差在0.2℃以内。
4)经分析,例题7.3.1.3出现较大闭合差的原因是:该例题提供的计算条件接近等湿加热过程。而本计算方法是以潜热量的计算误差作为计算精度判断依据,因此,在近等湿加热过程中,含湿量稍有偏差,均可造成很大误差。为避免此种现象出现,只要增加一步“等湿加热过程判断”即可。
4 结论
1)根据高温矿井巷道与风流间热湿交换特点,提出了巷道空间水分蒸发需热量等于巷道出口风流理论温度与实际温度之差的显热交换量的观点;提出了将饱和水蒸气分压力分区线性化及先简化、后误差修正的数学变换思路,将巷道始末风流潜热交换量表示成巷道出口风流温度的一次函数,并得到了预测矿井巷道出口风流温度的数学模型。
2)通过与其他资料计算实例进行了对比分析,预测误差较其他资料提供的预测方法平均减小73%,可更准确的预测高温矿井采掘工作面温度,为采掘工作面降温系统设计提供依据。
3)根据预测计算步骤编制了计算机程序,为工程实践应用提供方便。
摘要：根据高温矿井巷道与风流间热湿交换特点,提出了“巷道空间水分蒸发需热量等于巷道出口风流理论温度与实际温度之差的显热交换量”的观点;提出了“将饱和水蒸气分压力分区线性化”及“先简化、后误差修正”的数学变换思路,将巷道始末风流潜热交换量表示成巷道出口风流温度的一次函数,并得到了预测矿井巷道出口风流温度的数学模型;叙述了预测矿井巷道末端风流温度的详细计算步骤,并分析了各参数取值方法。通过与其他资料计算实例的对比分析,证明了新提出的矿井巷道风流温度计算法具有计算精度更高、可信度更高的优点。
关键词：矿井巷道,风流温度,计算方法,理论温度,潜热交换量
参考文献
[1]余恒昌,邓孝,陈碧琬.矿山地热与热害治理[M].北京:煤炭工业出版社,1991:300-328
[2]严荣林,侯贤文,黄国纲等.矿井空调技术[M].北京:煤炭工业出版社,1994:176-215
[3]A.H.舍尔巴尼(苏)著,黄瀚文译.矿井降温指南[M].北京:煤炭工业出版社,1982:155-207
[4]约阿希姆.福斯(德)著,刘从孝译.矿井气候[M].北京:煤炭工业出版社,1989:71-91
[5]平松良雄(日).通风学(中译本)[M].北京:煤炭工业出版社,1981:173-181
[6]杨德源,杨天鸿.矿井热环境及其控制[M].北京:冶金工业出版社,2009:135-.280
[7]侯祺棕,沈伯雄.井巷围岩与风流间热湿交换的温湿预测模型[J].武汉工业大学学报,1997,19(3):123-127HOU Qi-zong,SHEN Bo-xiong.The prediction model of temperature and moisture transfer between tunnel periphery rock and air.[J].Journal of Wuhan University and Technology,1997,19(3):123-127
[8]高建良,徐文,张学博.围岩散热风流温度、湿度计算时水分蒸发的处理[J].煤炭学报,2010,35(6):951-955GAO Jian-liang,XU Wen,ZHANG Xue-bo.Treatment of water evaporation during calculation of temperature and humidity of airflow caused by heat release from surrounding rock[J].Journal of China Coal Society,2010,35(6):951-955
[9]赵荣义,范存养,薛殿华,等.空气调节[M].北京:中国建筑工业出版社,1994:4-19
[10]刘何清,王浩,邵晓伟.高温矿井湿润巷道表面与风流间热湿交换分析与简化计算[J].安全与环境学报,2012,12(3):208-211LIU He-qing,WANG Hao,SHAO Xiao-wei.Analysis and a simplified calculation method of the thermo-moisture exchange between the hot mining roadway wall and the airflow[J].Safety and Environment Journal,2012,12(3):208-211
[11]梅甫定.高温矿井是否进行增风降温的判别[J].煤矿设计,1992,(4):9-12MEI Fu-ding.The discriminant for wether thigh-temperature mine cooling by increasing air[J].Coal mine design,1992,(4):9-12
基于神经网络的人工心脏温度预测 篇4
心血管疾病有极高的发病率和死亡率,每天因心血管疾病而死亡的人成千上万。根据美国心脏协会(American Heart Association)2014年的统计报告[1],2010年度,美国由于心血管疾病死亡的人数达到了每十万人中235.5人。同时心脏移植的供体远远少于庞大的需求,促使了人工心室辅助装置的发展。
作为心室辅助装置[2]之一的人工心脏是由电机带动泵体运转的,任何电机在长时间工作下都会产生大量的热,对其寿命产生影响;另外,在人工心脏植入体内后,整体的发热会对体内周围器官、组织造成伤害;而且,血液流经泵体后所受到的温升如果较大,会对血液内部细胞产生破坏性的损害。但是,常见的使用传感器的测温方法由于各种连接线路、甚至电源线等等的存在,当从人体内引出体外时,可能导致伤口缝合、感染等问题。如图1所示,由于泵体结构复杂,最小的内部间隙只有0.5 mm,使得内部安装传感器的方法也受到极大的限制。并且心脏泵是一个非线性较强的系统,影响温度的因素较多,难以建立准确的温升模型。
因此,急需一种可行的无破坏性温度测量方法检测整个人工心脏泵的温升。为了解决这一问题,提出在心室辅助系统中基于人工神经网络的温度预测。运用神经网络[3]模型对非线性系统有很强的映射能力这一特性,预测泵体工作时的温度。进一步,利用遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值以提高预测的精度,为其后根据温度反馈的控制打下基础。
1 神经网络和遗传算法优化
1.1 BP神经网络温度预测
本预测模型采用3层BP神经网络[4],其基本结构如图2所示。采用Levenberg-Marquardt BP神经网络,其中输入层到隐含层的传递函数选取“tansig”,隐含层到输出曾的传递函数选取“logsig”,使得输入数据范围为(-1,1),输出数据取值范围为(0,1)。使用LM网络一定程度上克服了其自身收敛速度慢的问题。同时,由于LM型BP神经网络能够保证其对时延的影响并不大,为了提高预测精度,把BP神经网络对隐含层的神经元数目设定为10个,而不是常用的5或6个。图2所示结构中,首先把心脏泵运行中的2个与温升相关性很强的参数作为输入序列,然后利用两列参数通过网络在对应的泵体内部位置输出预测温度。其中,代表了BP神经网络的权值和阈值,也就是需要遗传算法优化的主要参数。
1.2 遗传算法对BP神经网络的优化
作为梯度下降法的一种,BP神经网络有可能陷入局部最优解的陷阱,而不能找到真正的全局最优解。利用遗传算法可以有效搜索全局最优解的特点,优化神经网络的权重ω、W和b、B阈值。然后使用优化后的初始值代入BP神经网络求得最优解,得到更高精度的预测温度。
遗传算法的运算过程与自然进化过程相类似,也是一代又一代的反复迭代过程。基本遗传算法定义如下所示:
式中,C:个体的编码方法,E:个体适应度评价函数,P0:初始群体,M:群体大小,Φ:选择算子,Γ:交叉算子,Ψ:变异算子,T:遗传运算终止条件。首先,初始化设定最大进化迭代次数,随机生成M维的群体作为初始群体P0,同时把BP神经网络的训练数据预测误差作为个体适应度值,即选择使得适应度值最小的网络为最优网络。然后,将选择算子、交叉算子、变异算子作用于群体,使得群体P(t)经过选择、交叉、变异运算之后得到下一代群体P(t+1)。最终,迭代完成后,以进化过程中所得到的具有最小误差(最小适应度值)的个体作为最优解输出,终止计算。遗传算法优化的BP网络算法Ge-BP如图3所示。
遗传算法理论及其在现实中的应用情况都已经证明了它在一定情况下总是以概率1收敛于问题的最优解。即利用这一算法可以找到的BP神经网络的最优权值和阈值。
2 实验过程与分析
实验是在N I公司的Compact RIO控制器、LabVIEW2011、以及Matlab2012软件平台系统下进行的。所用心脏泵是本课题组所研制的搏动式血泵,在实验室内的体外循环系统[5,6]上搭建运行。系统中的传感器测量数据与神经网络中参数输入情况如图4所示。通过传感器输入预测用的参数到Compact RIO控制器[7]的FPGA层,在Lab VIEW软件中以tcp/ip的通信方式将参数传递到上位机层。然后,在LabVIEW中调用Matlab节点模块预测温度。
2.1 预测参数的选择
在心脏泵的运行过程中,有许多参数与温度相关,如主动脉压力、控制器电流、体循环系统内流量、泵体运行环境温度、电机转速、摩擦系数、驱动电压等等。考虑与温度的相关程度,以及参数在体外的可测性与操作便捷性,选择循环系统内的主动脉压力和控制器电流两个参数为主要预测参数,用以预测温度。主要参数波形如图5所示。
主动脉压力,是通过NS-F型压力变送器检测输入Compact RIO控制器;控制器电流,是通过集成在控制器内部的LEM闭环磁通门传感器以及辅助电路等电流检测系统检测驱动电路直流电源的电流而获得的。
心脏泵是由电机带动运转,而电机在运行中由于摩擦等因素,在起始阶段会出现运行不稳定的情况,导致参数骤变或跳动。在运行一段时间后,进入长时间的稳定运行状态。因此,把心脏泵的运转的前几分钟定义为非稳态运行,之后定义为稳态运行。分析各个参数与温度的相关性情况,如表1所示。可见在非稳态下,温度与主动脉压力、控制器电流呈现高度相关,并且随着泵体运作逐渐稳定,呈现明显负相关;在稳态下,参数与温度的相关性相比于在非稳态下时有所减弱,但仍然属于较高程度的相关。而且稳定后的泵体运行时温度都随着压力与电流的升高而上升。
2.2 实验结果与分析
如前文所述,BP神经网络的缺点在于其可能陷入局部最优解,而无法找到全局最优点。当模型内局部最优点较多且较为接近时,会导致难以明确所找到的解是否为全局最优。即,在相同数值参数输入下,每次运行所建立的网络的解都会不同,使得遗传算法所优化的BP神经网络权值阈值也可能不是最优。
实验取稳态数据,把系统中取得的参数随机划分,80%的数据作为训练数据,20%的数据作为验证数据。在相同的输入、输出参数下,运行200次BP神经网络、200次遗传算法优化后的网络,验证精度及其误差。由于心脏泵内部的运行温度可能达到50 ℃左右,所以选择0.5℃即误差率1%作为判断优劣的标准。表2为节选的其中10次对比数据。
在200次数据运行验证中,只使用BP神经网络的方法,温差大于0.5 ℃的平均误差率为2.699%,误差率在5%以上的次数为19次;在使用神经网络优化的BP网络算法中,温差大于0.5 ℃的平均误差率为1.84%,误差率在5%以上的次数为11次。由此可认为,遗传算法提高了BP神经网络的计算精度,有效地预测出人工心脏泵的泵体温度。
3 结论
本文介绍了人工心脏泵的无传感器[8]温度预测方法。提取运行在体外循环装置上的人工心脏泵的2个相关参数:主动脉压力、控制器电流,预测出泵体运行的温度。首先,CompactRIO主控制器负责参数的输入,FPGA层与上位机通信后把数据传输到计算机端。然后,在图形化编程语言LabVIEW中调用Matlab节点计算。最后,对比BP神经网络和遗传算法优化后的BP网络算法所得到的网络,通过大规模计算验证遗传算法可以解决BP神经网络的易陷入局部最优解的局限性,有效提高了预测精度。接下来的工作,可以结合预测得到的温度,实现人工心脏泵的温度无传感器反馈控制。
摘要：为了实现人工心脏泵的无传感器温度预测方法,该文研究了应用BP神经网络和遗传算法预测其温度的方法。针对人工心脏泵在植入人体后所受到的环境限制,研究通过体外较易测量的参数预测泵体运行温度。对比了BP神经网络的预测精度与遗传算法优化后的BP网络预测精度。经实验验证,出现误差大于1%的概率为1.84%。
海洋温度可预测南美火灾季严重性 篇5
“大西洋和太平洋表面温度高于正常情况, 这预示着严重的火灾季节将在4到6个月内到来。”领导该研究的加利福尼亚大学欧文分校陈扬 (音译) 说, 温度的微小变化, 如北大西洋提高0.25℃, 中太平洋提高了1℃, 可以预测亚马逊大部分地区火灾季节的严重程度。
以往研究认为, 人类活动是造成亚马逊地区火灾分布的主因, 而新研究表明, 环境因素尤其是海洋温度变化能放大人类影响, 对该地区年度之间的火灾数量变化起了重要作用。论文合著者、加州大学欧文分校科学家詹姆斯·兰德森解释说, 海洋表面温度异常升高, 会使南亚马逊地区雨季的区域性降雨向北转移。“这会使土壤得不到充分湿润。几个月以后, 湿度和降雨下降, 植物会变得更加干燥易燃。”
研究小组将南美地区火灾活动卫星数据和太平洋与大西洋海面温度数据进行比较, 发现海洋温度异常寒冷的年份火灾更少, 而异常温暖的年份火灾更多。此外还有一个明显特征:亚马逊南部和西南部火灾受到北大西洋表面温度的影响最强, 而亚马逊东部受中太平洋表面温度影响更强。该区域火灾包括多种类型, 如火伐森林、农业管理、草原野火和热带林火。结合降雨变化因素, 他们在火灾和海洋表面温度之间建立起联系。模型不仅能预测所有类型火灾的程度, 还能分别预测森林和草原火灾的年度变化。
为了检验模型, 他们对2010年的火灾情况进行预测, 成功地显示出当年的持久干旱和严重火灾, 不仅能预测野火烈度, 而且正确预测了它在东西方向的空间分布。论文作者之一、美国国家航空航天局戈达德航空飞行中心科学家道格·莫顿说:“根据卫星探测, 2010年发生的火灾是2009年的2倍。火灾活动变化很大, 要确定模型所预测的2011年的火季情况是否准确, 还需再等几个月。”
研究人员指出, 南美洲火灾对气候变化有着重要影响, 火灾产生的碳排放占世界碳排放的15%。最近分析表明, 由于整个南美洲气候模型预测, 随着气候变化带来的降水减少, 增加了森林火灾的风险, 可能导致更多的碳排放。他们希望该模型能作为一项基础性的火灾早期预警系统, 帮助南美当局在严重的火灾季节到来之前做好准备, 以减少损失。
温度预测 篇6
一、温度对储层物性和岩性的影响
1. 温度对储层孔隙度的影响
砂岩储层和碳酸盐岩储层的孔隙度会随着温度的变化而变化。一般来说, 二者的孔隙度会随着温度的升高而降低, 且温度对砂岩储层的影响远大于碳酸盐岩储层。孔隙度的改变会诱发储层一些潜在的敏感因素而发生变化, 从而改变储层整体上的敏感性[1]。
2. 温度对储层渗透率的影响
岩石骨架会随着温度的升高而不断膨胀, 表明岩石的渗透率会随着温度的升高而不断地降低, 并且温度在影响孔隙度时, 也会对渗透率产生影响, 孔隙度越低, 温度对渗透率的影响越大。
3. 温度对储层岩性的影响
常温条件下, 黏土矿物有水化膨胀和颗粒运移两种损害形式, 会对储层的内部性能产生一定的影响, 而非黏土物质的化学性则相对比较稳定, 不容易和外界的物质发生反应。但是当温度发生明显变化时, 尤其是在高温的条件下, 储层内部的各种物质之间开始发生变化, 逐渐转变成敏感性的矿物, 改变了储层的岩性, 并由此增加储层酸敏、水敏和速敏等方面的潜在敏感性, 让储层变得更加敏感易变, 即温度的改变对储层敏感性具有较大的影响[2]。
二、考虑温度因素的储层敏感性预测模型的建立
随着国内外研究者对温度影响储层敏感性这一观点的高度重视, 逐渐开发建立了多种储层敏感性预测的方法, 如多组判别分析法、模糊数学法、BP神经网络法和多元回归分析法等, 用来研究和控制温度对储层敏感性的影响, 其中BP神经网络法具有较好的适应性和包容性。
1. BP神经网络分析法的设计和计算
使用BP神经网络分析法需要构建一个与之相对应的网络结构, 在设计网络结构时, 需要注意输入层、隐层和输出层各自不同的概念和作用, 输入层主要是影响储层潜在敏感性的重要因素, 隐层是由若干个神经元组成的, 而输出层则是相对应的敏感性指数, 能够明显地发现储层敏感性的改变。
在运算的过程中, 隐层和输出层采用S型函数, 能够在整体的构建中加入动量因子, 使用权值修正批处理方法进行整体运算上的修改和完善, 从而提高网络的速度和预测的精度。BP神经网络分析法主要通过正向传播和反向传播过程进行运算, 需要进行反复的计算和操作, 得到一个相对稳定的数值。需要注意的是BP神经网络分析的过程其实就是一个映射的过程, 实际上是建立了一个输出与输入之间的数学关系模型, 这个模型能够根据不同的实际情况进行不同的运算, 在保证符合实际的情况下, 具有比较准确的运算成果[3]。
2. BP网络隐层结点数的优化
BP神经网络分析的速度和预测准确率会受到隐层结点的直接影响, 想要获得更好的预测效果, 需要建立适当的隐层结点数。通常结点数过多, 会增加BP神经网络分析过程中的复杂性, 降低整体的运行速度, 从而降低整体上的运算准确性;反之, 结点数过少, 会使整体网络容量变得不够强大, 使BP神经网络分析程序缺少了必要的学习能力和对信息的综合处理能力。这表明隐层结点是运算中的一个重要环节, 隐层结点的数量一般需要根据具体的实际情况来确立。
3. 温度归一化
在实际运用中, 井的实际储层温度一般不会低于200摄氏度, 将最大值和最小值进行标准化之后, 建立了温度归一化模型, 计算公式如下:
根据这个公式可以计算出相对应的温度归一化数值, 根据这个数值设定相应的温度环境, 保证计算的准确性。
4. BP神经网络分析中的误差分析
在运算过程中出现误差是必然的, 误差的存在并不会太大的影响最终结果, 计算公式如下:
根据BP神经网络的分析过程绘制相应的误差曲线图, 然后进行误差的研究和取舍。将BP神经网络分析中的误差控制在研究允许的范围内, 保证结果的可靠性和准确性。
结束语
温度对储层的敏感性会有很大的影响, 会改变储层的岩性、孔隙度和渗透率, 在研究储层的敏感性时一定要将温度这一因素考虑进去。同时, BP神经网络分析法是比较科学实用的一种方法, 可以进行相应的计算机绘制和分析, 获得比较准确的预算值, 并能够根据实际情况进行适当的调整, 能够定量准确的反映出储层潜在的敏感性能, 在一定程度上将储层潜在的敏感危害分析出来, 对于储层的保护和利用具有一定的指导意义。
参考文献
[1]李怀科, 鄢捷年, 耿铁等.考虑温度因素的储层敏感性预测方法[J].钻井液与完井液, 2011 (1) .
[2]肖昌, 孙玉学.应用单相关分析和多元回归快速预测储层敏感性[J].石油钻采工艺, 2011 (5) .
温度预测 篇7
在工业生产过程中,控制对象纷繁复杂,温度是生产过程和科学实验中重要的物理参数之一。温度控制在生产过程中占有相当大的比例,其关键在于测温和控温两方面。温度测量技术己经比较成熟。在温度控制方面,基于被控对象复杂,还存在着许多问题。如何更好地提高控制性能,满足不同系统的控制要求,是目前科学研究领域的一个重要课题。
随着科学技术和生产的迅速发展,对大型、复杂和不确定性系统实行自动控制的要求不断提高,人们越来越感到现有控制方法的不足。实际工业过程是极其复杂的,通常具有非线性、时变性和不确定性等特点,难以建立精确的数学模型。在这样的背景下,一种新型的控制方法——预测控制就产生了[1]。预测控制是一种基于模型的先进控制技术。它是一类新颖的计算机控制算法,以计算机为实现工具。由于其适用于控制不易建立精确数学模型且比较复杂的工业生产过程,所以它一出现就受到国内外工程界的广泛重视,并已有很多成功应用。预测控制算法发展至今,其相近算法已有上百种,但都基于三个基本原理:预测模型、滚动优化、反馈校正[2]。
2 高温热载体加热系统DMC控制算法
2.1 对象的确定
将预测控制中的动态矩阵控制应用于裂解塔热载体温度控制中,发挥预测控制对模型要求低、鲁棒性好以及动态矩阵控制易实现等优点,可以满足实际工艺控制的要求。
裂解塔热载体温度关系式:
式(1)中ω(k+i)——k+i时刻输入设定值;——衰减系数或速度系数(T为采样周期,τ为参考轨迹时间常数,在实际系统中它不用精确计算,αr可在线凑试)。按常规控制方案,热载体以载体流量及电加热温度控制载体温度,其控制框图如图1所示。
图1加热器常规控制框图
其中Tid、Tod和Ti、To分别为进加热器、出加热器温给定值与实际值,G1、G2分别表示热载体流量对入口温度和热载体流量对出口温度间的响应关系。Tc1、Tc2为控制器,通常为PID控制。工艺要求出料温度控制在500-600℃。
图2热载体温度控制框图
对于进料温度,用PID单回路调节,通过控制螺旋给料器的流量来控制热载体温度,在实际应用中一般效果较好,为了不使问题过于复杂,采用图1(a)控制方案来控制热载体入口温度,其中Tc1为PID控制器。对于热载体出料温度,由于系统存在较大滞后,且热载体进料温度的波动对出料温度有一定的影响,采用常规P I D控制很难解决这些问题,因此这里对热载体出料温度采用DMC控制方案。控制系统框图如图2所示。图中,热载体进料温度Ti用来作为出料T0的设定值Tod,并且
式(2)中,α、β可根据实际工况下经验参数推算获得。
2.2 系统DMC控制算法
DMC算法是用表现过程动态行为的一组模型系数来描述的,这组系数通过对象的阶跃响应来获取[3]。最后经过线性化后所得线性模型,即预测模型用于预测过程响应并通过二次型目标函数寻优求取控制规律。
(1)预测模型
通过阶跃响应而获得的一组模型系数来描述对象的动态行为。当系统的输入端加上一个单位阶跃响应后,在各采样时间t=T、2T、3T…NT分别在系统的输出端测得一系列采样值,它们可用动态系数(又称模型系数)1a、a2、…aN来表示(如图3),这种用动态系数和输入量来描述各个采样时刻的系统输出和输入关系的过程特性,就是被控对象的非参数数学模型,又称为预测模型。
由前所述,为了使控制问题变得简单,我们把加热器模型简化为单输入单输出模型,假设热载体进料温度为常数,通过操纵螺旋给料器来控制热载体出料温度。
预测控制打破了传统控制中对模型结构和参数的严格要求,更着眼于在信息集合的基础上,根据功能要求按最方便的途径建立模型[4]。由于采用滚动优化方式,每次对系统仅施加第一个控制增量∆u(k),因此开环预测模型为
式(3)中,Y0(k+1)为k时刻无∆u(k)作用时未来P步预测值,A为受控对象的动态矩阵。
闭环预测为开环预测加上反馈校正如式(4)所示:
即
其中hi为预测误差修正系数。
(2)控制算法
控制算法就是要确定一组M个控制增量即式(5)所示:
作用于系统,使在未来预测时域长度P内的预测输出值尽可能的接近期望输出值。在滚动优化时,取目标函数为如下形式的二次型性能指标:
式(6)中Q为预测输出误差加权矩阵,R为控制加权矩阵,Q≥0,R≥0。
在实施过程中,仅将∆u(k)施加于系统,令
式(7)中A(P×M)为模型矩阵,M表示控制时长度。
dT可离线设计,在线仅需计算点积:
3 参数设计
热载体加热系统是一个纯滞后、大惯性环节,因此其参数整定与常规对象有所不同。这些参数的选择将直接影响控制性能[5]。
(1)采样周期T和建模时域长度N
采样周期T的选择和建模时域长度N的选择密切相关,T越小,N越大,计算量也越大,但此时系统的抗干扰能力越强,反之亦然[6]。根据采样周期的一般选择原则,对慢对象可选择T=5~10秒。这里受控对象为温度,可选T=10秒。建模时域长度N的选择要使NT尽可能包含对象的动态信息,而又不能使计算量过大,这里取N=50。这样NT=500秒,基本上可以覆盖对象的动态部分。
(2)预测时域长度P
预测时域长度P选择的原则是域内包含对象的动态部分,考虑到对控制系统动态性能的影响及运算量问题,这里P的取值范围在10~15。
(3)控制时域长度M
小的M值有利于控制系统的稳定,但对复杂系统来说,得到的动态性能太差。大的M值则表征允许有较多步的控制增量变化,从而增大控制的灵活性,有较快速的响应,但有可能引起不稳定,而且减小M可使计算量显著减少[7]。兼顾以上要求,取M=3。
(4)误差加权阵Q和控制加权阵R
在最优化指标式(7)中Q为一对角阵,权系数qi选择取决于相应响应误差项在最优性能标中所占的比重。由于权系数qi对纯滞后部分控制作用是无能为力的,所以对应时滞部分,我们取q1=q2=0;其它部分取为1。控制权系数ir的作用是用来限制控制增量的剧烈变化,以减小被控对象的过大冲击,这里可先取R=0。
(5)校正系数hi
预测误差修正矢量hi的选择不取决于其它任何参数,它仅在系统受到不可预知干扰或存在模型失配使系统预测输出值与实际输出值不一致时才起作用。取0.11h=,hi=0.8(i⋅⋅⋅=50,3,2)。
4 系统仿真
为了说明热载体加热D M C控制算法的有效性,我们在Matlab中进行仿真测试,由于实际热载体加热系统温度对象具有大惯性、大滞后、非线性等特点,很难求其精确的数学模型,这里选择近似特性的数学模型作为预测模型进行仿真。仿真对象的数学模型为:
在DMC控制仿真中,对预测时域长度P和控制时域长度M这两个参数先后进行变化,得到DMC控制仿真结果如图4所示。
5 结束语
通过常规PID控制系统和采用DMC控制系统比较可以看出,首先,采用DMC控制时,超调量要明显比采用PID控制小得多,系统的调节时间缩短,整个系统更加稳定,对干扰变量的抗干扰性加强。而且常规PID控制是以对象的精确数学模型为基础的,然而在目前,热载体加热过程无法建立其精确数学模型。DMC控制对模型失配具有良好的矫正能力,因而其控制效果与工业实际比较吻合。很显然,DMC控制比较传统的PID控制策略而言,更加适合热载体加热系统的温度控制。其次,预测时域长度P=10~15,控制时域长度M=3时,控制效果较好。
摘要：本文应用预测控制中的动态矩阵控制(DMC),建立了裂解塔预测控制模型,得出热载体加热系统DMC算法。并通过仿真,验证了其DMC控制的有效性,使得控制系统满足响应快,鲁棒性好的要求,并对DMC控制中的P、M参数进行整定。
关键词：模型预测控制,热载体,DMC控制算法
参考文献
[1]王述洋,谭文英,赵殊等.生物质的能量预测及建模[J].东北林业大学学报,2003,31(2):72-74.
[2]舒迪前.预测控制及其应用[M].机械工业出版社,1998:105-108.
[3]郑之开,邵惠鹤.预测控制在现代过程工业中的应用与发展[J].测控技术,1999,18(12):5-8.
[4]HANNU T T,KATI V S.Internal model control ofnonlinear system described by velocity-based linearizations[J].Journal of ProcessControl,2003,13(3):215-216.
[5]褚健,潘红华,苏宏.预测控制技术的现状和展望[J].机电工程,1999,16(5):3-7.
[6]梁春燕,谢剑英.预测控制中的若干问题研究[J].自动化与仪器仪表1999,(4):3-9.
温度预测 篇8
1 材料与方法
1.1 材料
1.1.1 烟丝
某牌号三类烤烟型配方叶丝 (涪陵卷烟厂)
1.1.2 设备
(1) 隧道式叶丝回潮机 (昆明船舶制造有限责任公司) ; (2) SH315D型管板式烘丝机 (秦皇岛烟草机械有限责任公司)
1.2 方法
本试验的增温增湿设备为隧道式回潮机 (H T) , 因此, 影响膨胀后叶丝质量的主要工艺参数有HT工作蒸汽压力、热风温度、热风风门开度、排潮风门开度、筒体转速和筒壁温度。生产过程中, 一般是通过调节筒壁温度, 固定其它主要工艺参数来满足生产要求。为此, 本试验选定HT工作蒸汽压力、热风温度、热风风门开度、排潮风门开度和筒体转速5个因素做U6 (33×22) 混合水平均匀设计[3,4] (表1) , 探讨它们对筒壁温度的影响。
为消除叶组配方的影响, 每次试验均选用同一配方叶丝;叶丝进入HT以前, 各次试验的前段处理完全相同;按照表1的要求设定工艺参数, 调节筒壁温度, 使烘丝机出口水分控制在 (12.5±0.5) %。
2 结果与分析
根据表1对配方叶丝进行处理, 得到试验结果表2。利用D P S数据处理软件对试验结果进行多因子及交互作用的逐步回归分析[4], 得回归方程:Y=156.7021740-0.009144562944X2-1.8632617383X5-0.0004957181318X2×X4-0.003887066240X3×X4, 式中:X2─热风温度 (℃) ;X3─排潮风门开度 (%) ;X4─热风风门开度 (%) ;X5─筒体转速 (r/min) 。
根据回归分析结果, 调整后的相关系数Ra=1, 决定系数R2=0.99999, F值=45308.258, p-值=0.0035, 说明自变量和因变量之间有很高的相关性, 所建立的回归方程有效, 且十分显著。
从回归方程可以看出, H T工作蒸汽压力对筒壁温度没有显著影响, 未被纳入回归方程, 排潮风门开度和热风风门开度都是通过与其他工艺参数的交互作用对筒壁温度产生显著影响。X2、X5、X2×X4、X3×X4等四个因素与筒壁温度都呈负相关关系, 这就是说升高热风温度、提高筒体转速, 筒壁温度随之降低。
注:表中X2、X5含义与表2相同, X2×X4、X2×X4为交互作用
表3列出了方程中各变量的偏相关系数、t检验值及p值。由表3可知, X2×X4、X3×X4、X5的偏回归系数十分显著, X2的偏回归系数显著, 各因素的主次顺序依次为X3×X4>X5>X2×X4>X2。也就是说, 热风温度与热风风门开度的交互作用, 排潮风门开度与热风风门开度的交互作用和筒体转速对筒壁温度有十分显著的影响, 热风温度对筒壁温度也有显著影响, 各因素对筒壁温度影响的主次顺序为排潮风门开度与热风风门开度的交互作用>筒体转速>热风温度与热风风门开度的交互作用>热风温度。
利用筒壁温度的预测方程, 对现行的工艺参数进行预测, 筒壁温度预测值为121.49℃, 五批次大生产的筒壁温度实测值为121.21℃, 预测准确度为99.77%。
3 小结
通过对叶丝干燥主要工艺参数的均匀设计及逐步回归分析, 结果表明, 利用管板式烘丝机对叶丝进行干燥, 固定其它主要工艺参数, 通过调节筒壁温度来满足水分要求时, 热风温度对筒壁温度有显著影响, 热风温度与热风风门开度的交互作用, 排潮风门开度与热风风门开度的交互作用和筒体转速对筒壁温度的影响十分显著, 这四个因素与筒壁温度之间的回归方程也十分显著, 预测准确度为99.77%。
参考文献
[1]陈良元.卷烟生产工艺技术[M].郑州:河南科学技术出版社, 2002.
[2]张本甫.卷烟工艺规范[M].北京:中央文献出版社, 2003.
[3]李云雁, 胡传荣.试验设计与数据处理[M].北京:化学工业出版社, 2008.