一种基于神经网络的火焰棉生产自动控制系统
技术领域
本发明涉及一种自动控制技术领域，特别涉及一种基于神经网络的超细玻璃棉毡生产线自动控制系统及方法。
背景技术
玻璃棉的生产工艺主要包括离心喷吹工艺和火焰喷吹工艺，其中火焰喷吹法是以玻璃球或是玻璃块为原料，在窑炉中融化形成均质的玻璃液，玻璃液在自身重力以及粘度作用下经漏板流出，在拉丝器的作用下，形成一次纤维；在火焰喷口的高温气流作用下，形成玻璃纤维棉；玻璃纤维棉在负压风机产生的高速气流的牵引作用下，经导棉筒进入集棉室中。火焰喷吹工艺生产出的玻璃纤维直径较为细小，平均直径可达到2微米以下，主要用于制备隔音隔热棉毡、AGM隔板、过滤纸、真空绝热板芯材等。但是目前火焰喷吹工艺的生产设备比较简陋，自动化程度低，产品质量主要依赖于操作人员的经验和手动控制，工艺参数不稳定，产品性能尤其是平均纤维直径得不到保障，并且产能较低、能耗大，不利于火焰棉的推广应用。
人工神经网络是人工智能科学的一个重要分支，是由大量神经元互连组成的超大规模的非线性动态系统，是集神经生理学、认知科学、数理科学、生物物理学、信息科学、管理科学和计算机科学等学科成绩而形成的交叉边缘学科和新兴高技术。神经网络作为一种模仿生物神经网络的咨询处理与计算系统，具有高速计算能力、大量记忆能力、联想能力、自适应能力、容错与模糊推理等突出优点，其在传感技术、知识与信号处理、自动控制、航空航天、运输、通讯、市场分析、医疗诊断等众多技术与工业领域的应用正在取得日新月异的进展和成就。
申请号为201520325952.0的中国实用新型专利公开了一种基于神经网络的铝棒加热炉燃烧温度自动控制装置，含有加热炉燃烧系统和温度自动控制电气系统，温度自动控制电气系统包含神经网络控制模块，与PID控制器相连。神经网络分为向前传播和反向学习两部分，神经网络的向前传播用于输出PID控制中的各项参数，神经网络的反向学习用于自适应的调整自身网络加权系数。该方法不仅可以使得铝棒加热炉燃烧温度控制达到工艺要求，提高铝棒加压的工作效率；还可以减少温度到达稳态所需的调节时间，减少能耗损失，达到节能减排的目的。
申请号为201510417189.9的中国发明专利公开了一种基于神经网络的铝型材表面氧化自动控制系统，对每台氧化槽构建一个神经网络模型，分为向前传播和反向学习两部分。首先利用反向学习部分训练神经网络，将影响氧化时间的生产参数作为输入参数，对应的氧化时间作为输出参数，通过反向传播自适应地调整加权系数，使得神经网络模型与氧化槽实际生产过程相吻合；然后给定所需的氧化膜厚度和相应的生产参数，用训练好的神经网络模型计算出所需的氧化时间，当氧化时间到达时，通过控制电路模块自动停止氧化槽生产。该方法不仅可以使得铝合金氧化膜厚度达到稳定工艺的要求，还可以减少由于过度氧化导致的能耗损失，达到节能减排的目的。
上述专利都是利用神经网络工具实现系统的自动控制功能，有利于稳定工艺参数，提高生产效率，达到节能减排的目的。但是目前还没有人将神经网络应用到矿物棉类材料的生产领域，尤其是火焰棉的制造领域，因此有必要发明一种基于神经网络的火焰棉生产自动控制系统。
发明内容
本发明旨在克服现有技术的不足，提供一种用于火焰棉生产的自动控制系统，以稳定工艺参数，精确控制火焰棉的平均纤维直径。
为实现本发明目的采用的技术方案是：提供了一种基于神经网络的火焰棉生产自动控制系统，其特征在于由窑炉、漏板、燃烧室、喷火口、胶辊、数据采集系统、数据计算系统、数据训练系统、电气控制系统、数据库组成，生产工艺参数包括窑炉天然气流量、窑炉液面高度、漏板电流、胶辊转速、燃烧室天然气流量、燃烧室空气流量；所述电气控制系统控制的生产工艺参数包括窑炉天然气流量、窑炉液面高度、漏板电流、胶辊转速、燃烧室天然气流量、燃烧室空气流量；所述数据采集系统实时读取各项生产工艺参数，并存储于数据库中；所述数据训练系统读取数据库中的生产工艺参数记录，利用神经网络进行训练学习，分别构建窑炉天然气流量、窑炉液面高度、漏板电流、胶辊转速对一次纤维平均直径的影响关系模型以及一次纤维平均直径、燃烧室天然气流量、燃烧室空气流量对二次纤维平均直径的影响关系模型，并输出给数据计算系统；所述数据计算系统根据当日操作人员输入的对二次纤维平均直径的要求，利用训练好的神经网络模型计算出对应的一次纤维平均直径以及各项生产工艺参数，并输出给电气控制系统；所述电气控制系统根据神经网络模型计算好的各项生产工艺参数，分别进行调控。
进一步地，所述数据采集系统包括一个高清相机，实时在线检测一次纤维平均直径，当所述电气控制系统对窑炉天然气流量、窑炉液面高度、漏板电流、胶辊转速进行调控时，所述高清相机将检测到的一次纤维平均直径实时反馈给电气控制系统，当一次纤维平均直径达到控制系统中的设定值后，电气控制系统停止对上述参数的调控。
进一步地，所述数据采集系统还包括一个激光细度仪，实时在线检测二次纤维平均直径，当所述电气控制系统对燃烧室天然气流量、燃烧室空气流量进行调控时，所述激光细度仪将检测到的二次纤维直径实时反馈给电气控制系统，当二次纤维平均直径达到控制系统中的设定值后，电气控制系统停止对上述参数的调控。
应用效果：本发明与现有技术相比，具有以下优点：(1)采用基于神经网络的自动控制系统，根据生产的历史数据构建神经网络模型，在每次生产前只需在系统中输入需要得到的平均纤维直径数值，系统自动计算出各项工艺参数，然后进行自动控制；(2)在每次生产结束后都可以添加新的数据到数据库中，利用神经网络重新进行训练学习，不断修正神经网络模型，使得控制系统的精确性不断提高；(3)该系统实现了火焰喷吹工艺的自动控制，有效避免了人工操作所带来的经验误差，稳定控制各项工艺参数，减少了能源消耗，实现节能减排。
附图说明
图1为本发明一种基于神经网络的火焰棉生产自动控制系统的原理示意图；
图2为本发明火焰喷吹工艺示意图，图示10为窑炉，20为玻璃液，30为漏板，40为一次纤维，50为胶辊，60为燃烧室，70为喷火口，80为二次纤维。
具体实施方式
下面结合具体实施例，进一步阐明本发明，应理解这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围，在阅读了本发明之后，本领域技术人员对本发明的各种等价形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定。
实施例1
一种基于神经网络的火焰棉生产自动控制系统，由窑炉、漏板、燃烧室、喷火口、胶辊、数据采集系统、数据计算系统、数据训练系统、电气控制系统、数据库组成，生产工艺参数包括窑炉天然气流量、窑炉液面高度、漏板电流、胶辊转速、燃烧室天然气流量、燃烧室空气流量；数据采集系统实时读取各项生产工艺参数，并存储于数据库中；数据训练系统读取数据库中的生产工艺参数记录，利用神经网络进行训练学习，分别构建窑炉天然气流量、窑炉液面高度、漏板电流、胶辊转速对一次纤维平均直径的影响关系模型以及一次纤维平均直径、燃烧室天然气流量、燃烧室空气流量对二次纤维平均直径的影响关系模型，并输出给数据计算系统；操作人员输入当日对二次纤维平均直径的要求为1.8μm，数据计算系统利用训练好的神经网络模型计算出对应的一次纤维平均直径以及各项生产工艺参数，并输出给电气控制系统；电气控制系统根据神经网络模型计算好的各项生产工艺参数，分别进行调控。
数据采集系统包括一个高清相机，实时在线检测一次纤维平均直径，当电气控制系统对窑炉天然气流量、窑炉液面高度、漏板电流、胶辊转速进行调控时，高清相机将检测到的一次纤维平均直径实时反馈给电气控制系统，当一次纤维平均直径达到控制系统中的设定值后，电气控制系统停止对上述参数的调控。
数据采集系统还包括一个激光细度仪，实时在线检测二次纤维平均直径，当所述电气控制系统对燃烧室天然气流量、燃烧室空气流量进行调控时，所述激光细度仪将检测到的二次纤维直径实时反馈给电气控制系统，当二次纤维平均直径达到1.8μm后，电气控制系统停止对上述参数的调控。
实施例2
一种基于神经网络的火焰棉生产自动控制系统，由窑炉、漏板、燃烧室、喷火口、胶辊、数据采集系统、数据计算系统、数据训练系统、电气控制系统、数据库组成，生产工艺参数包括窑炉天然气流量、窑炉液面高度、漏板电流、胶辊转速、燃烧室天然气流量、燃烧室空气流量；数据采集系统实时读取各项生产工艺参数，并存储于数据库中；数据训练系统读取数据库中的生产工艺参数记录，利用神经网络进行训练学习，分别构建窑炉天然气流量、窑炉液面高度、漏板电流、胶辊转速对一次纤维平均直径的影响关系模型以及一次纤维平均直径、燃烧室天然气流量、燃烧室空气流量对二次纤维平均直径的影响关系模型，并输出给数据计算系统；操作人员输入当日对二次纤维平均直径的要求为2.5μm，数据计算系统利用训练好的神经网络模型计算出对应的一次纤维平均直径以及各项生产工艺参数，并输出给电气控制系统；电气控制系统根据神经网络模型计算好的各项生产工艺参数，分别进行调控。
数据采集系统包括一个高清相机，实时在线检测一次纤维平均直径，当电气控制系统对窑炉天然气流量、窑炉液面高度、漏板电流、胶辊转速进行调控时，高清相机将检测到的一次纤维平均直径实时反馈给电气控制系统，当一次纤维平均直径达到控制系统中的设定值后，电气控制系统停止对上述参数的调控。
数据采集系统还包括一个激光细度仪，实时在线检测二次纤维平均直径，当所述电气控制系统对燃烧室天然气流量、燃烧室空气流量进行调控时，所述激光细度仪将检测到的二次纤维直径实时反馈给电气控制系统，当二次纤维平均直径达到2.5μm后，电气控制系统停止对上述参数的调控。
上述仅为本发明的两个具体实施方式，但本发明的设计构思并不局限于此，凡利用此构思对本发明进行非实质性的改动，均应属于侵犯本发明保护的范围的行为。但凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何形式的简单修改、等同变化与改型，仍属于本发明技术方案的保护范围。
