秸稈顆粒燃|絡預測系統研究

焦國昌，李奉躍，趙康軍，張東，谷志新

(1.東北林業大學 機電工程學院，哈爾濱 150040；2.臨沭縣工業和信息化局，山東 臨沂 276700；3.東北林業大學 信息與計算機工程學院，哈爾濱 150040)

0 引言

在以“碳中和”為發展目標的背景下，秸稈資源的開發和利用迎來了新的發展機遇[1]。我國每年產生秸稈9億多噸，傳統的利用方式是粉碎還田或就地焚燒等[2-3]。秸稈成型燃料是將各種農作物秸稈壓縮成型制成清潔燃料，代替傳統的煤炭，是可再生能源開發的研究熱點。

國內外學者在秸稈燃料成型研究方面取得了很多成果，尤其是秸稈燃料成型工藝參數的研究。Kaliyan等[4]以玉米穗軸為原料，得出最佳成型參數：成型燃料松弛密度為1 100～1 120 kg/cm3，耐久率為88.2%～92.3%。Lela等[5]以壓力、木屑含量、干燥溫度為輸入，運用Design-Expert8對高位熱值、含水率等參數進行回歸分析，得到預測模型。陳樹人等[6]采用多因素多水平二次回歸正交實驗方法，運用Design-Expert8.0.6進行回歸分析和響應面分析研究含水率、主軸轉速和模輥間隙等因素間的交互影響。有研究表明，當原料含水率為7%～14%、成型溫度為60～200 ℃、成型套錐長17～74 mm、成型套錐角4°～20°、成型周期為7 s時，可實現生物質最佳成型效果[7]。段宇[8]通過最小二乘支持向量機，運用遺傳算法對生物質成型過程做了尋優計算，實現預測功能。

目前，秸稈燃料成型過程的優化設計研究主要包括機械結構的優化和對生產中可控參數的控制優化[9]。機械結構的優化相對成熟，而由于影響因子的復雜性和成型參數的多變量耦合性，導致對成型過程控制優化問題的研究大多是通過實驗數據分析而得到一組最優的生產參數，迫切需要建立成型燃料參數預測系統對生產參數進行控制優化[10]。本研究基于Matlab建立成型燃料的模糊神經網絡預測模型，通過計算機模擬成型得到預測值，根據用戶需求獲取最佳生產參數，為用戶預知成型燃料產品的性能，從而實現產前預測，解決成本過高、燃料產品質量不穩定等問題。為秸稈燃料成型工藝參數優化提供一種新的思路。

1 材料與方法

1.1 實驗因子的確定

影響秸稈燃料成型的因素可以分為原料因素、設備因素及其他因素[11-12]。原料因素包括秸稈種類、粉碎粒度和原料含水率等；設備因素包括電機轉速、壓輥錐角、模輥間隙、平模開孔率、模孔長徑比和模孔倒角等；其他因素包括成型壓力、成型溫度等。各因素間又相互耦合，體現出多變量、非線性等特點，考慮全部因素進行優化實驗過于困難，所以在本研究中，選取了相對重要的參數進行優化。

假設攝取角內的物料可以被一次擠入模具，成型速率的計算公式為[13]

v0=2mr(1-cosθ0)BπDn。

(1)

式中：v0為成型速率，mm3/min；m為壓輥個數；r為平模半徑，mm；θ0為最大攝取角；B為壓輥寬度，mm；D為模具排布直徑，mm；n為電機轉速，r/min。

生產率(Q)的計算公式[14]為

(2)

式中：m為壓輥個數；ρ為物料在模密度，t/m3；D1為平模外徑，m；D2為平模內徑，m；h為物料攝取層厚度，m；n為電機轉速，r/min。

熱值的計算公式[15]為

C=100%-(A+M+V)。

(3)

H=2.326(147.6C+144V)。

(4)

式中：C為固定碳百分比，%；V為揮發物百分比，%；A為灰分百分比，%；M為含水率百分比；H為低位發熱量，MJ/kg。

秸稈成型燃料的評價指標主要是成品燃料的成型密度與熱值[16]。根據公式可知電機轉速與設備能耗、設備生產率相關；含水率對成品燃料熱值有著直接影響；成型燃料密度與物料的成型速率、原料的密度和電機轉速有直接關系，而原料密度則是受原料粉碎粒度和原料種類的影響，在粉碎粒度與種類確定不變的情況下，影響成型燃料密度和熱值的因素主要有原料的含水率和電機轉速[17]。經過上述分析，確定實驗因子為含水率和電機轉速，設計實驗分別測試：含水率恒定，3種不同轉速下的生產率、密度和熱值；轉速恒定，3種不同含水率下的生產率、密度和熱值，該實驗為二因素三水平正交實驗，見表1。

表1 正交實驗設計Tab.1 Orthogonal experimental design

1.2 材料與設備

秸稈原料：采用哈爾濱郊區成熟玉米秸稈，去除根部，置于自然環境中，粒度大小為5～7 mm，調節物料含水率為10%～15%。

實驗設備：游標卡尺、小型粉碎機、電子天平、臺秤、秒表、MB25水分分析儀(奧豪斯儀器有限公司)、e2k燃燒量熱儀(DDS Calorimeters)、YT900系列矢量通用型變頻器、加裝變頻器的平模成型機。主要實驗設備如圖1所示。

圖1 主要實驗設備Fig.1 Experimental installation

顆粒成型機主電機參數：額定功率30 kW，電流58 A，電壓380 V，額定工作頻率50 Hz，額定轉速960 r/min。

顆粒成型機主要參數：模孔直徑10 mm；壓輥直徑19 cm；壓輥厚度7.4 cm；平模直徑16.5 cm。

1.3 實驗方法

(1)生產率測定：生產過程中，每隔5 min取秸稈顆粒成型燃料成品一次，稱質量后計算單位時間內的產量即為生產率。5組平行實驗求取平均值。

(2)熱值檢測：實驗中采用cal2k公司生產的e2k燃燒熱量儀對成型顆粒燃料的熱值進行測量[18]，如圖1所示。在容器充分冷卻的前提下，放入適量顆粒燃料并放置好點火線，擰緊容器后，充入氧氣，使容器內壓強達到3 MPa，將容器放入燃燒量熱儀中進行熱值測量。

(3)密度檢測：用天平稱得秸稈顆粒成型燃料成品的質量，用游標卡尺測量其長度和直徑。根據密度公式，計算10組燃料密度，取其平均值。

2 預測模型的構建

2.1 BP神經網絡成型參數預測模型

2.1.1 BP神經網絡預測模型的構建

以秸稈顆粒燃料成型過程中的工藝參數為模型輸入，以其性能指標參數為模型輸出，以實驗記錄數據為訓練樣本，建立基于BP神經網絡的參數預測模型。

選擇輸入量對輸出量影響相對較大的2個參數，分別為原料含水率與電機轉速。隱層結構設計為1層，隱層節點數根據經驗公式計算，其中調節常數α一般為1～10。改變m值，對比網絡輸出誤差，從而確定輸出誤差最小時的隱層節點個數為5。輸出量一般代表網絡要實現的目標變量，確定成型燃料生產率為1個輸出變量，目標誤差為0.1。

建立基于BP神經網絡的秸稈顆粒成型燃料生產率(y1)預測模型

(5)

對比仿真預測值和真實值，判斷模型性能，仿真結果得出生產率仿真誤差最大值為18.996 2，其對應相對誤差為1.68%。

同理，建立基于BP神經網絡的秸稈顆粒成型燃料密度(y2)預測模型，確定2個輸入變量：原料含水率與電機轉速；確定成品燃料密度為1個輸出變量；隱層神經元8個，目標誤差為0.01。

(6)

對比仿真預測值和實驗值，得出密度仿真誤差最大值為-0.097 2，其對應相對誤差為6.89%。

同理，建立基于BP神經網絡的秸稈顆粒成型燃料熱值(y3)預測模型，確定原料含水率與電機轉速為2個輸入變量，成品燃料熱值為1個輸出變量，隱層神經元9個，目標誤差為0.1。

(7)

對比仿真預測值和實驗值，得出熱值仿真誤差最大值為0.697 0，其對應相對誤差為4.72%。

2.1.2 BP神經網絡模型訓練函數的確定

在使用Matlab中神經網絡工具箱對函數進行擬合時，需要對不同訓練函數分別進行嘗試，根據訓練效果最終確定合適的訓練函數。對trainlm函數、traingdm函數、traingd函數、traingda函數進行了嘗試，根據不同的訓練結果，得出trainlm函數收斂速度最快，平均誤差最小。

2.2 模糊神經網絡成型參數預測模型

對于n輸入單輸出系統采用Takagi-Sugeno模型，其模糊規則的形式為

If(x1isAj1)and(x2isAj2)and…(xnisAjm)

Thenyj=aj0+aj1x1+…+ajnxn。

式中：x=[x1,x2，…xn]T；A為模糊集合，A=[Aj1,Aj2,…，Ajm](j=1,2,…，m)；y為系統輸出，y=[y1,y2,…，ym]T。

模糊神經網絡預測模型由多個BP神經網絡組成，而網絡的輸入層具有相同的輸入神經元，但隱層個數及每個隱層上的神經元個數可自適應進行改變。使用K最近鄰(KNN)分類算法對實驗測得的92組生產率數據、97組密度數據和49組熱值數據進行分類。將生產率分為4類，密度、熱值樣本數據分別分為3類，作為模糊規則。見表2。

表2 熱值樣本模糊規則Tab.2 Fuzzy rules of calorific value

根據公式得到生產率(y1)模型，密度(y2)和熱值(y3)預測模型可同理可得。生產率計算公式為

(8)

式中：ui為第i條模糊規則的隸屬制度；di第i條規則的模糊神經網絡的輸出。

3 秸稈顆粒成型燃料工藝參數預測系統驗證

前端開發工具采用Qt軟件進行設計。以成型實驗數據為基礎，運用SQL Server 2005建立成型工藝參數數據庫。通過Matlab神經網絡工具箱對數據進行訓練，實現預測功能。調用動態鏈接庫的方法，實現Qt和Matlab的混合編程。其中，部分熱值預測結果見表3。預測誤差平均值為0.72%，能夠滿足實際預測要求。

表3 熱值預測結果Tab.3 Results of calorific value predictions

實驗中，秸稈原料含水率為12.43%，電機轉速分別設定為190、200、210 r/min。將實驗結果與預測結果進行對比，見表4。根據國家標準中對于生物質顆粒狀成型燃料的密度和熱值的要求，成品燃料密度大于1 g/cm3，熱值大于13.4 kJ/kg，所以結果符合國家標準。

表4 不同轉速下實驗與系統預測結果比較Tab.4 Comparison of experimental and prediction results at different speeds

秸稈顆粒成型燃料工藝參數預測系統的絕對誤差與相對誤差見表5，相對誤差最大為2.08%，絕大部分預測值相對誤差小于1%。所以該系統能夠比較準確地對成型燃料效果進行預測，實現產前預測。在實際生產中可以結合預測結果，選擇符合標準的熱值和密度且生產率最大時對應的原料含水率和電機轉速作為生產依據進行生產，從而提高生產效率。

表5 預測系統不同工藝參數的絕對誤差和相對誤差Tab.5 Absolute and relative errors of different process parameters in prediction system

4 結論

選擇原料含水率、電機轉速作為2個影響因素，松弛密度、單位時間產量、成品燃料熱值作為成型評價指標進行正交實驗，并建立成型工藝參數數據庫。利用KNN 算法將實驗測得的92組生產率數據、97組密度數據和49組熱值數據進行分類。將生產率分為4類，密度、熱值樣本數據均分為3類，作為模糊規則。預測系統由多個BP神經網絡組成，建立密度、熱值、生產率的模糊神經網絡預測模型，預測系統的相對誤差平均值為0.72%，有較好的預測效果。

選擇原料含水率為12.43%，電機轉速分別為190、200、210 r/min，進行驗證實驗，對比預測系統的預測值與實驗值，分析對比結果，預測系統的相對誤差最大為2.08%，絕大部分預測值的相對誤差小于1%，所以得出該模糊神經網絡預測系統能夠滿足實際預測系統要求，可運用到實際生產預測中。