一种基于物联网的焚烧回转窑智能控制方法及其系统与流程

1.本发明涉及焚烧回转智能控制技术领域，特别是涉及一种基于物联网的焚烧回转窑智能控制方法及其系统。


背景技术：

2.随着我国工业化进程加快，工业危废量逐年增加，目前通过建造危废焚烧线实现危废处置。目前回转窑焚烧炉焚烧技术使用最为广泛。具体的工艺方案包括焚烧炉（回转窑＋二燃室）、余热锅炉（sncr 脱硝）、 急冷塔 、干式反应器（活性炭及消石灰粉进行吸附）、脉冲袋式除尘器、ggh 烟气加热器、预冷塔以及两级碱洗。通过多年探索、研究和实验可知，回转窑焚烧炉温度保持在 550℃-650℃区间内，二燃室温度保持在 1100℃-1200℃区间内，便可以使危险废物被完全焚烧裂解，但固定温度没有办法做到较高的处理效率。


技术实现要素：

3.有鉴于此，本发明提供一种基于物联网的焚烧回转窑智能控制方法及其系统，通过物联网边缘计算技术，采集回转窑窑头，窑身，窑尾三部分温度，并通过回转窑特征矩阵，对回转窑历史温度进行建模，通过卷积算法，对特征矩阵进行卷积计算，从而对历史数据进行建模分析，得到最适宜的回转窑启动温度，有利于提高回转窑工作效率，做到节能环保。采用分布式边缘计算，将数据在回转窑近端完成卷积计算，计算结果传递到中心数据库，实现了基于物联网的回转窑温度控制。
4.为解决上述技术问题，第一方面，本发明实施例提供一种基于物联网的焚烧回转窑智能控制方法，包括：步骤s101，采集回转窑窑头、窑身以及窑尾温度数据，存储至边缘计算中心；步骤s102，根据所述温度数据建立回转窑温度特征矩阵；步骤s103，对所述回转窑温度特征矩阵进行卷积处理，获得卷积特征矩阵；步骤s104，将卷积特征矩阵存储至中心数据库，回转窑启动前获取中心数据库的温度数据。
5.进一步地，所述采集回转窑窑头、窑身以及窑尾温度数据为通过物联网实时采集回转窑温度获得。
6.进一步地，所述建立回转窑温度特征矩阵具体为，建立回转窑温度特征矩阵：；其中，x表示数据编号，a表示回转窑窑头温度监测器采集到的温度，b表示回转窑窑身温度监测器采集到的温度，c表示回转窑窑尾温度监测器采集到的温度。
7.进一步地，对所述回转窑温度特征矩阵进行卷积处理，获得卷积特征矩阵具体包括，分为三层卷积进行计算；计算第一层卷积，输入为回转窑温度特征矩阵，输出为特征矩阵
，y为第一阈值，对第一阈值数量的矩阵进行卷积计算，选取该计算矩阵的中心位置矩阵的值输出为第一特征矩阵，计算周围矩阵的平均值赋值给所述第一特征矩阵；计算第二层卷积，输入为第一特征矩阵，输出为第二特征矩阵；z为第二阈值，对第二阈值数量的矩阵进行卷积计算，选取该计算矩阵的中心位置矩阵的值输出为第二特征矩阵，计算周围矩阵的平均值赋值给所述第二特征矩阵；计算第三层卷积，输入为第二特征矩阵，输出为卷积特征矩阵；t为第三阈值，对第三阈值数量的矩阵进行卷积计算，选取该计算矩阵的中心位置矩阵的值输出为卷积特征矩阵，计算周围矩阵的平均值赋值给所述卷积特征矩阵；将卷积特征矩阵输出。
8.进一步地，将卷积特征矩阵存储至中心数据库具体包括，将矩阵转换为字符串存储至中心数据库。
9.进一步地，所述，所述第三阈值为第二阈值的1/卷积核数量对应数值。
10.第二方面，本发明还提供了一种基于物联网的焚烧回转窑智能控制系统，其特征在于，所述系统包括数据采集模块、建模模块、卷积模块以及前置传递模块：所述数据采集模块用于采集回转窑窑头、窑身以及窑尾温度数据，存储至边缘计算中心；所述建模模块用于根据所述温度数据建立回转窑温度特征矩阵；所述卷积模块用于对所述回转窑温度特征矩阵进行卷积处理，获得卷积特征矩阵；所述前置传递模块用于将卷积特征矩阵传递给中心数据库。
11.本发明通过物联网实时监控数据，通过优化的数据建模为前置设置回转窑温度提供参考，有利于提高回转窑工作效率，做到节能环保。采用边缘计算将数据在回转窑近端完成卷积计算，计算结果传递到中心数据库，实现了基于物联网的回转窑温度智能控制。
附图说明
12.为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
13.图1是本发明基于物联网的焚烧回转窑智能控制方法流程图；图2是本发明基于物联网的焚烧回转窑智能控制系统结构框图。
具体实施方式
14.为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例的附图，对本发明实施例的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于所描述的本发明的实施例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
15.由设置在窑尾的铂铑热电偶来测量，回转窑工作温度在 850-950℃之间，当温度低于 850℃时增加燃料，当温度高于 950℃时减小燃料。温度设定值可在中控室组态界面设定，即一旦整体温度无法稳定正常温度时，控制系统就会发出警报。确保回转窑的温度始终保持在正常的范围，避免资源浪费与安全事故的出现是本领域亟待解决的技术问题。
16.基于此，本发明提出了一种基于物联网的焚烧回转窑智能控制方法及其系统。将回转窑分成三部分（窑头，窑身，窑尾）进行温度采集，通过物联网边缘计算技术，采集回转窑窑头，窑身，窑尾三部分温度，并通过回转窑特征矩阵，对回转窑历史温度进行建模，通过卷积算法，对特征矩阵进行卷积计算，从而对历史数据进行建模分析，得到最适宜的回转窑启动温度，有利于提高回转窑工作效率，做到节能环保。采用分布式边缘计算，将数据在回转窑近端完成卷积计算，计算结果传递到中心数据库，实现了基于物联网的回转窑温度控制。
17.具体地，一方面，本发明提供了一种基于物联网的焚烧回转窑智能控制方法，如附图1所示；步骤s101，采集回转窑窑头、窑身以及窑尾温度数据，存储至边缘计算中心；在回转窑中设置有三个温度监测器（传感器），通过物联网（internet of things，缩写iot）可以实时采集回转窑中的温度数据，回转窑窑头温度监测器w1，回转窑窑身温度监测器w2，回转窑窑尾温度监测器w3。分别监测回转窑三个部位温度。采集近若干组（可以尽可能多的数据，数据量越大，则精度越高，例如可以采集531441组）回转窑运行过程中温度数据，存储至边缘计算中心数据库。本发明采集用于计算的数据均需要是能够使危险废物被完全焚烧裂解时的回转窑温度。
18.需要强调的是，本发明实施例是设置三个温度检监测器，本领域技术人员可以想到设置超过三个，这些实施例都属于本发明的保护范围。
19.步骤s102，根据所述温度数据建立回转窑温度特征矩阵；具体地，建立回转窑温度特征矩阵，，其中x表示数据编号，x为大于等于1的正整数，通常设置为小于或等于531441。a表示回转窑窑头温度监测器w1采集到的温度，b表示回转窑窑身温度监测器w2采集到的温度，c表示回转窑窑尾温度监测器w3采集到的温度。
20.步骤s103，对所述回转窑温度特征矩阵进行卷积处理，获得卷积特征矩阵；具体地，本发明采用卷积算法，设计三层卷积层，对所述回转窑温度特征矩阵进行卷积处理，获得最终的经过卷积的特征矩阵。j1、j2、j3分别为三层卷积层，卷积核大小为9*9。
21.卷积层j1的输入为特征矩阵，输出为特征矩阵,其中1《=y《=第一阈值，该第一阈值可以是6561，卷积核为9*9，对特征矩阵中若干组（例如531441组）矩阵数据进行卷积处理。采用卷积核将按照9*9数据划分，9*9的卷积核可以认为
对应处理81个矩阵，以对特征矩阵划分为531441组矩阵数据为例，在这种情况下，即有6561个9*9的矩阵，对该6561个矩阵进行卷积计算，在计算某一矩阵时选取该计算矩阵的中心位置矩阵的值输出为特征矩阵，计算周围矩阵的平均值，计算方法具体为：，，，其中q为卷积核的半径，通常情况下可以设置为4。
22.卷积层j2的输入为特征矩阵，输出为特征矩阵,其中1《=z《=第二阈值，该第二阈值可以是81，卷积核为9*9，对特征矩阵中若干组（例如6561组）矩阵数据进行卷积处理，此时卷积层j2的若干组数据数量小于卷积层j1的若干组数据数量。同样地，采用卷积核将按照9*9数据划分，9*9的卷积核可以认为对应处理81个矩阵，以对特征矩阵划分为6561组矩阵数据为例，在这种情况下，即有81个9*9的矩阵，对该81个矩阵进行卷积计算，在计算某一矩阵时选取该计算矩阵的中心位置矩阵的值输出为特征矩阵，计算周围矩阵的平均值赋值给特征矩阵，计算方法具体为：，，，其中q为卷积核的半径，通常情况下可以设置为4。
23.卷积层j3的输入为特征矩阵，输出为特征矩阵，其中t=1，卷积核为9*9，对特征矩阵中若干组矩阵数据（本实施例中为81组）进行卷积处理。当然，需要强调的是，该81组的具体数量是本发明的一种优化实施例，本领域技术人员还可以想到使用其他数量的数据进行卷积处理。以对特征矩阵划分为81组矩阵数据为例，在这种情况下，即有1个9*9的矩阵，对该矩阵进行卷积计算，选取该计算矩阵的中心位置矩阵的值输出为特征矩阵，计算周围矩阵的平均值赋值给特征矩阵，计算方法具体为：，，，其中q为卷积核的半径，通常情况下可以设置为4。
24.步骤s104，将卷积特征矩阵存储至中心数据库，回转窑启动前获取中心数据库的温度数据。
25.将卷积处理获得的特征矩阵中的 三个温度参数，将作为每次回转窑启动前设置矩阵，具体地，将矩阵转换为字符串存储至中心数据库，当需要读取时将字符串转换为矩阵（启动矩阵）读取出来。回转窑启动前获取中心数据库启动参数数据。该存储过程是循环存储，并不断更新数据库中的数据。
26.本发明提供的基于物联网的焚烧回转窑智能控制方法，通过物联网以及边缘计算
技术，采集回转窑窑头，窑身，窑尾三部分温度，并通过回转窑特征矩阵，对回转窑历史温度进行建模，使用卷积算法对特征矩阵进行卷积计算，从而对历史数据进行建模分析，得到最适宜的回转窑启动温度。本发明通过物联网实时监控数据，通过优化的数据建模为前置设置回转窑温度提供参考，有利于提高回转窑工作效率，做到节能环保。采用分布式边缘计算，将数据在回转窑近端完成卷积计算，计算结果传递到中心数据库，实现了基于物联网的回转窑温度控制。
27.本发明还提供了一种基于物联网的焚烧回转窑智能控制系统，如附图2所示，所述系统包括数据采集模块201、建模模块202、卷积模块203以及前置传递模块204：所述数据采集模块201用于采集回转窑窑头、窑身以及窑尾温度数据，存储至边缘计算中心；所述建模模块202用于根据所述温度数据建立回转窑温度特征矩阵；所述卷积模块203用于对所述回转窑温度特征矩阵进行卷积处理，获得卷积特征矩阵；所述前置传递模块204用于将卷积特征矩阵传递给中心数据库。
28.本实施例还提供一种计算机可读的存储介质，所述计算机可读的存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行上述技术方案任一项中所述的方法。
29.该计算机可读存储介质可以包括随机存储器（ram）、内存、只读存储器（rom）、电可编程rom、电可擦除可编程rom、寄存器、硬盘、可移动磁盘、cd-rom、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质。
30.需要说明的是，除非另作定义，此处使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域内具有一般技能的人士所理解的通常意义。本发明专利发明说明书以及权利要求书中使用的“第一”、“第二”以及类似的词语并不表示任何顺序、数量或者重要性，而只是用来区分不同的组成部分。同样，“一个”或者“一”等类似词语也不表示数量限制，而是表示存在至少一个。“连接”或者“相连”等类似的词语并非限定于物理的或者机械的连接，而是可以包括电性的连接，不管是直接的还是间接的。“上”、“下”、“左”、“右”等仅用于表示相对位置关系，当被描述对象的绝对位置改变后，则该相对位置关系也相应地改变。
31.以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。