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通风除尘_瓦斯燃烧设备安全操纵规程机械安全局部透风机安装工岗


瓦斯燃烧设备安全操纵规程
    

   1.操纵者熟悉瓦斯燃烧设备的性能结构,并能进行维护保养。

    2.瓦斯燃料前,必须检查燃烧设备配套系统有无泄漏。

    3.检查燃烧机各部,特别是循环风机皮带磨损情况,循环风机轴承座的冷却水是否到位。

    4.瓦斯燃烧机一定要实施规定的预先排清。

    5.瓦斯燃烧机先起动循环风机,无故障后起动燃烧风机,无故障后再起动燃烧器。

    6.点火失败时应立即封闭瓦斯阀,从点火前的预排清重新点火。

    7.运转中失火时,立即封闭瓦斯阀,欲再起动时,确认安全后,以预排清实施。

    8.紧急或发生危险状态时,瞬时封闭瓦斯。

    9.当空气混进瓦斯配管时,点火前须以瓦斯置换瓦斯配管中的空气。

    10.配管内之瓦斯压力应在250mmhg。

    11.操纵者要留意将温度控制器控制在产品工艺许可范围内,如有异常情况应立即停车检查。

    12.瓦斯燃烧机与控制柜必须专人操纵,屋顶风机厂家。

    13.关机时必须先封闭燃烧器,再封闭燃烧风机,最后封闭循环风机。

    14.放工时,必须封闭控制柜电源,封闭瓦斯阀,确保无泄漏。


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收录时间:2011年02月12日 02:51:00 来源:安全管理网 作者:

一、 事故经过 ××年7月28日新一班,XX矿掘进队作业职员一部分在平巷掘进,一部分人在上风眼运料,由于绞车信号失灵尚未修睦,工作面又急于施工,就用人喊话联系提料,但局部透风机间隔绞车较近,噪声较大(局部透风机没安消音器),喊话听不清,便封闭局部透风机进行喊话联系运料。在6时15分时,新一班职员全部升井。二班工人8时30分到达工作面,发现局部透风机停风时,没人处理,当班副队长即派人修理打点信号,该同道接到任务后,怕麻烦、图省事,在无风地点带电作业,产生火花,引起瓦斯爆炸,当场伤亡多人。 二、 事故原因 忽视安全,追求进尺,在绞车信号没处理好时停止局部透风机运转运料,局部透风机没安消音器,局部透风机无计划停风,造成瓦斯积聚。 干部违章指挥,在没有对工作面积存的瓦斯进行排放的情况下,指挥工人带电作业,是造成事故的重要原因。 三、 防范措施 1、加强干部职工安全生产教育,牢固树立安全第一思想。 2、加强局部透风机的治理,实现风电、瓦斯电闭锁信专人挂牌治理。 3、加强瓦斯检查工责任心教育,现场交接班,认真按其职责检查处理瓦斯。 4、加强井下电器失爆检查及电工的安全教育,杜尽带电违章作业。 5、从设计进手,公道布置生产顺序。 相关阅读:


焦炉集气管压力模糊神经网络控制系统
     焦炉集气管压力模糊神经网络控制系统

摘要:针对焦炉集气管压力这类多变量非线性系统,降温水帘,提出一种基于模糊神经网络的智能协调控制方案。应用遗传算法对模糊神经网络结构和参数进行优化,并采用PLC的逻辑梯形图语言编程实现智能协调运算。工程应用表明了系统设计的有效性。

    关键词:可编程控制器 模糊神经网络 智能控制

焦炉集气管压力控制是焦炉控制的关键之一。压力大时焦炉冒烟严重,近距离不能看清设备,大量焦炉媒气进入空气中,污染环境;压力小时空气吸入严重,影响焦炉寿命和焦炉煤气质量。因此,采用先进控制手段,对焦炉焦气管压力进行长期稳定控制,对于改善环境、提高煤气回收量和质量、提高焦炉辅助产品产量和质量,具有重要的意义。焦炉集气管控制系统的主要问题有:

(1)焦炉集气管压力系统是一个耦合严重、具有严重非线性、时变特性、扰动变化激烈的多变量系统,一般的PID调节很难满足要求。

(2)当媒质较好、鼓风机后媒气负荷稳定时,自动控制效果较好;当媒质较差、鼓风机后压力变化大时,常常出现振荡现象,迫使系统无法投入自动控制。

(3)作为控制机构之一的鼓风闸阀存在严重的非线性、滞后大,常规伺服放大器加执行结构很难适应。

近年来,神经网络、模糊技术和遗传算法已成为智能计算的三大信息科学,是智能控制领域的三个重要基础工具,将三者有机地结合起来,取长补短,不仅在理论上显示出诱人的前景,在实际应用也取得了突破。本系统采用一种基于遗传算法和模糊神经网络的智能模糊控制器,实现了模糊规则的在线修改和隶属函数的自动更新,使模糊控制具有自学习和自适应能力。本文将系统的硬件高可靠性、软件灵活性与现代智能控制相结合,在分析控制对象的基础上采智能协调解耦控制方案,应用PLC的逻辑梯形图语言编程实现,保证了集气管压力稳定在工艺要求范围内。

1 工艺简介

图1是焦炉集气管系统的结构。焦炉媒气从各炭化室通过上升管时被循环氨气冷却到80~90℃,然后进入集气管。焦炉某气从焦炉到初冷器分为两个吸气系统,即1号和2号焦炉为一个系统,3号焦炉为一个系统。1号和2号焦炉的煤气从各自的集气管进入共用吸气管后,在初冷器前与3号焦炉的煤气会合后进入初冷器。通过初冷器被冷却到35~40℃,然后由鼓风机送往下道工序。

2 系统硬件结构及系统功能

焦炉集气管压力控制系统采用高可靠性的两级计算机集散控制系统,由监控、控制器和通讯网及仪表系统构成,如图2所示。监控站由研华工业控制计算机和高性能工业控制软件构成,完成对焦炉集气管压力系统的监视和操作,对历史数据进行存档,是控制系统的主要机界面。控制器采用日本三菱公司推出的A2A拟量输入模块、数字量输入输出模块和基板组成,通过智能控制算法对三座焦炉的集气管压力和鼓风机压力进行控制。仪表系统由变送器、配电器、隔离器、调节器和执行器等构成,主要完成压力信号的获取和阀门的控制执行。

系统主要功能为:

(1)实现3焦炉集气管压力的解耦控制,实现初冷器前和鼓风机前及鼓风后压力智能协调控制,保证4台鼓风机安全稳定运行。在推焦装媒及鼓风机后负荷变化等扰动较大的情况下,集气管压力稳定在设定值±20Pa内。

(2)实现过程的实时数据采集、数据处理、显示、报警、故障监测及诊断功能,手、自动无扰切换和设定操作,对历史趋势数据进行存储(存储240天的历史数据)和显示。具备报表打印功能和与上位机(管理系统)联网功能。

3 控制原理

针对焦炉集气管系统的结构和特点,本文提出一种基于模糊神经网络的智能协调控制方案。控制系统的结构如图3所示。它分为两级:专家智能控制协调级(虚线框内)和基本实时智能控制级。专家智能控制协调级在线实时监测被控系统过程,根据不同炉况,协调控制策略,进行有效控制。基本实时智能控制级分为单输入单输出(SISO)模糊神经网络控制器FNC1~FNC4和多变量解耦控制器FNC5两部分,由径向基函数网络(RBFN)逼近过程模型。此模型用于计算过程输出对过程输入的一阶偏导数ay/au和离线寻优,由多量解耦控制器根据解耦参考模型2进行解耦控制,与被控对象一道构成解耦后的广义被控对象,在此基础上分别采用SISO模糊神经网络控制器控制被控对象的动态特性:采用智能协调模糊神经网络控制器FNC4,玻璃钢屋顶风机,以鼓风机闸阀开度为控制量,控制初冷器前吸力;采用模糊神经网络控制器FNC1~3,以各焦炉集气管蝶阀开度为控制量,控制相应焦炉集气管压力。

3.1 模糊神经网络结构

3座焦炉集气管压力和初冷器前压力控制算法FNC1~FNC4采用同样的模糊神经网络结构,取误差e、误差变化率Δe及其导数Δ2e作为模糊推理控制器输入,e为Δe分别划分为7个模糊子集,Δ2e划分为3个模糊子集,模糊子集隶属度采用高斯型函数表示。上述的模糊推理控制器可用一个如图4所示的初始神经网络构成。初始神经网络共有四层:输入层、隶属函数生成层、推理层和去模糊化层。输入节点数n为3,第一层隐含节点(模糊化)为17,第二层隐含节点(推理)L为7×7×3=147,一个输出点节。模糊化到推理连接权重为1。

多变量解耦控制器FNC5采用T-S模糊模型[4],取FNC1~FNC4输出作为模糊控制器的输入,三座焦炉焦气管蝶阀和鼓风机前闸阀实际控制输出作为模糊控制器的输出,考虑到系统的动态解耦,每个输入分别取当前三个时刻值,从而构成12输入、4输出多变量解耦模糊控制模型。

3.2 模糊神经网络GA优化学习

对于单变量和多变量解耦模糊神经网络,可用遗传算法(GA)来调整和优化参数和结构,而推理规则的结论部分中的权值Wi较为多地具有局部性,可采用智能梯度算法在线调节。把两种学习算法结合起来,可发挥GA算法的全局搜索结构优化能力和梯度算法局部优化块速性。

    采用遗传算法离线训练模糊神经网络参数的步骤如下:

(1)采用实数编码方式,随机产生n个实数字符串,每个字符串表示整个网络的一组参数;

(2)将各实数字符串译码成网络的各参数值,然后计算每一组参数的适合度值fi=1/Ei(i=1,2……,n),式中Ei为定义的误差指标函数,按下列步骤产生新的群体,直到新群体中串总数达到n:

①以概率fi/∑fi,fj/∑fj从群体中选出两个串Si,Sj;

②以概率Pc对Si,Sj进行交换,得到新串Si',Sj';

③以概率Pm使Si',Sj'中的各位产生突变(取随机数);

④返回第①步,直到产生(n-1)个新一代的个体;

⑤所产生的(n-1)个新一代的个体连同一代中性能最好的那个个体,共同组成新的群体。

(3)返回第(2)步,直到群体中的个体性能满足要求为止。群体中适应度最好的字符串译码后的参数即为所求参数。

这里采用一种自适应Pc和Pm方法。用适合度函数来衡量算法的收敛状况,其表达式为:

Pc=K1(fmax-f)

Pm=K2(fax-f)

式中,fmax、f分别是群体中的最大适合度和平均适合度。由于篇幅的关系,有关SISO模糊网络控制器和多变量解耦控制器的梯度在线学习算法请参考文献[5],在本系统中由模糊神经网络控制器用编程控制器提供的浮点运算指令完成,在线学习算法由上位机用VC编程,通过通讯修改模糊神经网络参数。

4 控制系统实现

4.1 专家智能协调控制的实现

控制过程开始时启动基于智能的专家控制系统,通过过程特征提取将系统运行过程的特征信息如各级压力、误差等送入推理结构,推理机构根据知识库中的规则和事实执行推理,给出控制策略。当推理得出参数变化需启动模糊神经网络学习功能时,保存原参数,并启动模糊神经网络学习机制,根据系统的性能好坏决定是否接受学习后的整体参数。

根据工艺过程特点、工艺工程师和熟练操作工的知识和经验,初冷器前压力专家设定采取如下协调原因:首先保护设备的安全运行,如果鼓风机机前吸力P4高于工艺允许上限制值P4max,则降低鼓风机闸阀开度;如果鼓风机控制闸阀控制输出u4低于喘震闸阀开度V4min,则维持V4min闸阀开度。然后将鼓风机机后压力大小分8段折线,根据经验和实验数据给出初冷器前压力初步设定值,并根据实际状态进行调整,如果集气管压力超过设定上限制值Pmax,阀位超过灵敏区上限制值Vqmax,则降低初冷器前压力给定;如果3个集气管压力均超过设定上限制值Psmax,则增大鼓风机闸阀控制输出;如果集气管压力小于设定下限制值Pmin,阀位低于灵敏区下限制值Vqmin,则增加初冷器前压力给定;如果3个集气管压力小于设定一下限制值Psmin,则降低鼓风机闸阀控制输出。以产生式规则“IF conditions THEN results”形成的主要规则为:

R1:IF(P5≥Xi-1)AND(P5

THEN r4=(Yi-Yi-1)/(Xi-Xi-1)+Yi-1

R2:IF(P1>P1max)AND(V1>Vlqmax)

THEN r4=r4-Δr

R3:IF (P2>P2max)AND(V2>V2qmax)

THEN r4=r4-Δr

R4:IF (P3>P3max)AND (V3>V3qmax)

THEN r4=r4-Δr

R5:IF (P1>Psmax)AND(P2>Psmax) AND(P3>Psmax)

THEN u*04=u04+Limit

R6:IF(P1

THEN r4=r4+Δr

R7:IF (P2

THEN r4=r4+Δr

R8:IF(P3

THEN r4=r4+Δr

R9:IF(P1

THEN u*04=u04-Limit

R10:IF P4>P4max

THEN u*4=u4-Limit

R11:IF u4

上述规则中Xi、Yi(i=1,2,…,,7)为初冷器前压力设定经验数据,r4为初冷器前压力设定值,Δr为设定增量,u04为集气管模糊神经控制器输出值,u*04为前级合成控制输出,u4为解耦控制鼓风机闸阀控制输出,u*4为鼓风机闸阀控制最后合成输出,Limit为可能的最小闸阀开度调节量,取决于执行机构的调节精度。可编程控制器梯形图很适合上述规则的编程。四套鼓风机机组均采用智能专家协调控制系统,只是参数不同。不同机组运行时自动选用相应参数。

    4.2 时间比例数字输出控制的实现

经过专家智能协调控制后的输出,还要经过非线性修正,然后采用时间比例数字输出算法并用固态继电器直接控制阀门。控制输出经过标度变换,转换成相应的时间。由于小于某一值的脉冲不但不会驱动伺服电机,还会使电机过热,因此需极小值切除,并且根据上次开阀方向和本次开阀方向进行死区补偿,并根据阀位测量数据进行故障处理。其框图如图5所示。

本系统于1999年6月在湘潭钢铁集团有限公司焦化厂投入运行,实际应用表明,该系统工作可靠、性能稳定、功能齐全、操作方便,控制精度达到要求。单座焦炉的调节对其它焦炉压力的影响较控制前明显削弱,对压力的最大扰动幅度从±200Pa下降到±10Pa,当出现扰动时,能快速调节达到稳定,保证压力稳定在工艺要求的范围内。 



  

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收录时间:2011年04月10日 03:17:07 来源:dzsc.com 作者:xiangxueqin

??????????????? 我公司曾多次承接钢化炉冷却风机变频节能项目改造,均收到明显的节能效果,并受到用户的一致好评。 ????????  钢化炉冷却风机采用250kw流异步电机为动力,拖动高压风机时,钢化件进行调速冷却,以满足生产工艺与产品质量要求。 ????????  钢化生产工艺要求,风机加速时时间短,加载迅速(风门瞬时打开),电流增幅大等特点,要求所配变频系统具有较大的功率裕量,能被耐受较大的冲击电流,在加速的过程中和承受大冲击电流时,变频系统应能安全正常工作,特推荐采用350kw的变频器作为驱动设备,额定工作电流过载保护时间,过流保护值等均计在特定范围内,以满足在高电流高力矩的启动加速要求,同时还具有短路保护、市电过压,欠压等系列保护,确保系统可靠性安全运行。另外输入电抗器,用于清除电网与变频器之间互相干扰,同时具有提高功率因数作用,经改造后的钢化炉冷却风机,节能效果明显。 ????????节能改造费用,例: 1?? 350kw变频器2台,单价65000元,总计130000元 2?? 输入变频器电抗器2台,单价5500.00元,总计11000元 3?? 系统改造价约141000.00元。 ????????  成本回收初步预算:按每条生产线采用250kw风机2台,日工作时间按20小时,电机效率为0.7,节能率为25%,电价按0.6元/度计算: 改造前:250kwh*20*2*0.7=7000kwh 改造后按最低节能20%计算每日节约电费为:7000kwh*20%*0.6 =840kwh 月节约电量:840*30=25200元 预算收回节能改造成本时间:141000/25200≤5.6个月 ????????  综上案例所述不难看出,钢化炉冷却风机变频节能改造节能率可达20- 40%,5- 6个月可以收回成本,具有明显的社会效益与显著的经济效益。

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