焦國昌，李奉躍，趙康軍，張東，谷志新

(1.東北林業(yè)大學 機電工程學院，哈爾濱 150040；2.臨沭縣工業(yè)和信息化局，山東 臨沂 276700；3.東北林業(yè)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(fā)展目標的背景下，秸稈資源的開發(fā)和利用迎來了新的發(fā)展機遇[1]。我國每年產(chǎn)生秸稈9億多噸，傳統(tǒng)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(nóng)作物秸稈壓縮成型制成清潔燃料，代替?zhèn)鹘y(tǒng)的煤炭，是可再生能源開發(fā)的研究熱點。

國內(nèi)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(shù)的研究。Kaliyan等[4]以玉米穗軸為原料，得出最佳成型參數(shù)：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(shù)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(yīng)面分析研究含水率、主軸轉(zhuǎn)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(xiàn)生物質(zhì)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(zhì)成型過程做了尋優(yōu)計算，實現(xiàn)預測功能。

目前，秸稈燃料成型過程的優(yōu)化設(shè)計研究主要包括機械結(jié)構(gòu)的優(yōu)化和對生產(chǎn)中可控參數(shù)的控制優(yōu)化[9]。機械結(jié)構(gòu)的優(yōu)化相對成熟，而由于影響因子的復雜性和成型參數(shù)的多變量耦合性，導致對成型過程控制優(yōu)化問題的研究大多是通過實驗數(shù)據(jù)分析而得到一組最優(yōu)的生產(chǎn)參數(shù)，迫切需要建立成型燃料參數(shù)預測系統(tǒng)對生產(chǎn)參數(shù)進行控制優(yōu)化[10]。本研究基于Matlab建立成型燃料的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測模型，通過計算機模擬成型得到預測值，根據(jù)用戶需求獲取最佳生產(chǎn)參數(shù)，為用戶預知成型燃料產(chǎn)品的性能，從而實現(xiàn)產(chǎn)前預測，解決成本過高、燃料產(chǎn)品質(zhì)量不穩(wěn)定等問題。為秸稈燃料成型工藝參數(shù)優(yōu)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(shè)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(shè)備因素包括電機轉(zhuǎn)速、壓輥錐角、模輥間隙、平模開孔率、模孔長徑比和?？椎菇堑?；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(xiàn)出多變量、非線性等特點，考慮全部因素進行優(yōu)化實驗過于困難，所以在本研究中，選取了相對重要的參數(shù)進行優(yōu)化。

假設(shè)攝取角內(nèi)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(shù)；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(zhuǎn)速，r/min。

生產(chǎn)率(Q)的計算公式[14]為

(2)

式中：m為壓輥個數(shù)；ρ為物料在模密度，t/m3；D1為平模外徑，m；D2為平模內(nèi)徑，m；h為物料攝取層厚度，m；n為電機轉(zhuǎn)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(fā)物百分比，%；A為灰分百分比，%；M為含水率百分比；H為低位發(fā)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(jù)公式可知電機轉(zhuǎn)速與設(shè)備能耗、設(shè)備生產(chǎn)率相關(guān)；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(zhuǎn)速有直接關(guān)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(zhuǎn)速[17]。經(jīng)過上述分析，確定實驗因子為含水率和電機轉(zhuǎn)速，設(shè)計實驗分別測試：含水率恒定，3種不同轉(zhuǎn)速下的生產(chǎn)率、密度和熱值；轉(zhuǎn)速恒定，3種不同含水率下的生產(chǎn)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(shè)計Tab.1 Orthogonal experimental design

1.2 材料與設(shè)備

秸稈原料：采用哈爾濱郊區(qū)成熟玉米秸稈，去除根部，置于自然環(huán)境中，粒度大小為5～7 mm，調(diào)節(jié)物料含水率為10%～15%。

實驗設(shè)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(shè)備如圖1所示。

圖1 主要實驗設(shè)備Fig.1 Experimental installation

顆粒成型機主電機參數(shù)：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(zhuǎn)速960 r/min。

顆粒成型機主要參數(shù)：?？字睆?0 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(chǎn)率測定：生產(chǎn)過程中，每隔5 min取秸稈顆粒成型燃料成品一次，稱質(zhì)量后計算單位時間內(nèi)的產(chǎn)量即為生產(chǎn)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(chǎn)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(nèi)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(zhì)量，用游標卡尺測量其長度和直徑。根據(jù)密度公式，計算10組燃料密度，取其平均值。

2 預測模型的構(gòu)建

2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成型參數(shù)預測模型

2.1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測模型的構(gòu)建

以秸稈顆粒燃料成型過程中的工藝參數(shù)為模型輸入，以其性能指標參數(shù)為模型輸出，以實驗記錄數(shù)據(jù)為訓練樣本，建立基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)預測模型。

選擇輸入量對輸出量影響相對較大的2個參數(shù)，分別為原料含水率與電機轉(zhuǎn)速。隱層結(jié)構(gòu)設(shè)計為1層，隱層節(jié)點數(shù)根據(jù)經(jīng)驗公式計算，其中調(diào)節(jié)常數(shù)α一般為1～10。改變m值，對比網(wǎng)絡(luò)輸出誤差，從而確定輸出誤差最小時的隱層節(jié)點個數(shù)為5。輸出量一般代表網(wǎng)絡(luò)要實現(xiàn)的目標變量，確定成型燃料生產(chǎn)率為1個輸出變量，目標誤差為0.1。

建立基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的秸稈顆粒成型燃料生產(chǎn)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(jié)果得出生產(chǎn)率仿真誤差最大值為18.996 2，其對應(yīng)相對誤差為1.68%。

同理，建立基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(zhuǎn)速；確定成品燃料密度為1個輸出變量；隱層神經(jīng)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(yīng)相對誤差為6.89%。

同理，建立基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(zhuǎn)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(jīng)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(yīng)相對誤差為4.72%。

2.1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓練函數(shù)的確定

在使用Matlab中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱對函數(shù)進行擬合時，需要對不同訓練函數(shù)分別進行嘗試，根據(jù)訓練效果最終確定合適的訓練函數(shù)。對trainlm函數(shù)、traingdm函數(shù)、traingd函數(shù)、traingda函數(shù)進行了嘗試，根據(jù)不同的訓練結(jié)果，得出trainlm函數(shù)收斂速度最快，平均誤差最小。

2.2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成型參數(shù)預測模型

對于n輸入單輸出系統(tǒng)采用Takagi-Sugeno模型，其模糊規(guī)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(tǒng)輸出，y=[y1,y2,…，ym]T。

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測模型由多個BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成，而網(wǎng)絡(luò)的輸入層具有相同的輸入神經(jīng)元，但隱層個數(shù)及每個隱層上的神經(jīng)元個數(shù)可自適應(yīng)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(chǎn)率數(shù)據(jù)、97組密度數(shù)據(jù)和49組熱值數(shù)據(jù)進行分類。將生產(chǎn)率分為4類，密度、熱值樣本數(shù)據(jù)分別分為3類，作為模糊規(guī)則。見表2。

表2 熱值樣本模糊規(guī)則Tab.2 Fuzzy rules of calorific value

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

(8)

式中：ui為第i條模糊規(guī)則的隸屬制度；di第i條規(guī)則的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出。

3 秸稈顆粒成型燃料工藝參數(shù)預測系統(tǒng)驗證

前端開發(fā)工具采用Qt軟件進行設(shè)計。以成型實驗數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，運用SQL Server 2005建立成型工藝參數(shù)數(shù)據(jù)庫。通過Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱對數(shù)據(jù)進行訓練，實現(xiàn)預測功能。調(diào)用動態(tài)鏈接庫的方法，實現(xiàn)Qt和Matlab的混合編程。其中，部分熱值預測結(jié)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(jié)果Tab.3 Results of calorific value predictions

實驗中，秸稈原料含水率為12.43%，電機轉(zhuǎn)速分別設(shè)定為190、200、210 r/min。將實驗結(jié)果與預測結(jié)果進行對比，見表4。根據(jù)國家標準中對于生物質(zhì)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(jié)果符合國家標準。

表4 不同轉(zhuǎn)速下實驗與系統(tǒng)預測結(jié)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(shù)預測系統(tǒng)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(tǒng)能夠比較準確地對成型燃料效果進行預測，實現(xiàn)產(chǎn)前預測。在實際生產(chǎn)中可以結(jié)合預測結(jié)果，選擇符合標準的熱值和密度且生產(chǎn)率最大時對應(yīng)的原料含水率和電機轉(zhuǎn)速作為生產(chǎn)依據(jù)進行生產(chǎn)，從而提高生產(chǎn)效率。

表5 預測系統(tǒng)不同工藝參數(shù)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(jié)論

選擇原料含水率、電機轉(zhuǎn)速作為2個影響因素，松弛密度、單位時間產(chǎn)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(shù)數(shù)據(jù)庫。利用KNN 算法將實驗測得的92組生產(chǎn)率數(shù)據(jù)、97組密度數(shù)據(jù)和49組熱值數(shù)據(jù)進行分類。將生產(chǎn)率分為4類，密度、熱值樣本數(shù)據(jù)均分為3類，作為模糊規(guī)則。預測系統(tǒng)由多個BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成，建立密度、熱值、生產(chǎn)率的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測模型，預測系統(tǒng)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(zhuǎn)速分別為190、200、210 r/min，進行驗證實驗，對比預測系統(tǒng)的預測值與實驗值，分析對比結(jié)果，預測系統(tǒng)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)預測系統(tǒng)能夠滿足實際預測系統(tǒng)要求，可運用到實際生產(chǎn)預測中。