面向城市固廢焚燒過程智能優(yōu)化控制的模塊化半實物仿真平臺
定 價：198 元
叢書名：城市固廢焚燒具身智能技術叢書
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- 作者：湯健、王天崢、夏恒、喬俊飛
- 出版時間：2024/12/1
- ISBN：9787302699743
- 出 版 社：清華大學出版社
- 中圖法分類：X705-39
- 頁碼：
- 紙張：膠版紙
- 版次：
- 開本：16開
本書面向國家污染防治的重大需求，將具有多模態(tài)數(shù)據(jù)特性的復雜工業(yè)過程所提煉的針對離線研究的建模、控制、優(yōu)化等智能算法難以測試與驗證，以及承載智能算法的軟硬件系統(tǒng)難以移植至實際現(xiàn)場等問題相結合，以北京某城市固廢焚燒（MSWI）過程為研究對象，描述面向MSWI過程智能算法測試與驗證的仿真平臺需求，設計和實現(xiàn)由多模態(tài)歷史數(shù)據(jù)驅動、安全隔離與優(yōu)化控制和多入多出回路控制等系統(tǒng)組成的模塊化半實物仿真平臺，進行典型場景實驗室驗證和現(xiàn)場移植應用，為實現(xiàn)該過程的優(yōu)化運行提供了有力支撐，對促進生態(tài)環(huán)境可持續(xù)發(fā)展具有積極的社會效益。本書是涉及城市固廢焚燒過程智能算法測試與驗證模塊化半實物仿真平臺的圖書，相關成果可適用于其他類似過程。本書可供高校教師、研究生、高年級本科生，以及從事MSWI過程的工程技術人員參考閱讀。
前言
隨著人類社會文明的進步和公眾環(huán)保意識的增強，科學合理地利用自然資源，全面系統(tǒng)地保護生態(tài)環(huán)境已經(jīng)成為世界各國可持續(xù)發(fā)展的必然選擇。環(huán)境保護是指人類科學、合理地保護并利用自然資源，防止自然環(huán)境受到污染和破壞的一切活動。環(huán)境保護的本質是協(xié)調人類與自然的關系，維持人類社會和自然環(huán)境的動態(tài)平衡。由于生態(tài)環(huán)境是一個復雜的動態(tài)大系統(tǒng)，實現(xiàn)人類與自然的和諧共生是一項具有復雜性、系統(tǒng)性、長期性和艱巨性的任務，必須依靠科學理論和先進技術才能實現(xiàn)。
本書主要面向在無害化、減量化和資源化等方面具有顯著優(yōu)勢的MSWI過程所涉及的離線研究的建模、控制、優(yōu)化等智能算法難以測試與驗證，以及承載智能算法的軟硬件系統(tǒng)難以移植至實際現(xiàn)場等問題進行研究。MSWI是目前廣泛采用的城市固廢處理技術，其減質率、減容率和能量回收率可達到70%、90%和19%，在經(jīng)濟和環(huán)保方面所呈現(xiàn)的潛在價值已被發(fā)展中國家所認可。我國MSWI技術起步于1988年深圳引進的2臺150t/d的馬丁爐排焚燒爐，在經(jīng)“十二五”的著力推廣和“十三五”的無廢城市規(guī)劃后，MSW處理能力占比(超過50%)已居世界首位。同時，MSWI過程在低碳、環(huán)保和可持續(xù)能源等領域均具有關鍵作用，已成為新時期生態(tài)文明建設和循環(huán)經(jīng)濟體系中的托底工業(yè)。針對MSWI過程固有的多階段、多因素和機理復雜等特性，在“3T+E”的控制原則下，國外研究學者將主要操縱變量確定為MSW進料量、爐排速度和進風流量等“料、風、水”的量，主要被控變量確定為燃燒線長度、爐膛溫度、煙氣含氧量和蒸汽流量，研發(fā)出適合自身國情的自動燃燒控制(automatic combustion control, ACC)系統(tǒng)，但其能夠長周期穩(wěn)定運行的前提是具有穩(wěn)定的MSW成分和熱值。相較而言，我國MSW的分類政策和管理制度仍在逐步完善和推廣中，導致所收集的MSW組分具有不確定性強、熱值低和波動性大等特點。因此, 國外的ACC系統(tǒng)難以直接應用于我國MSWI過程的智能優(yōu)化控制。目前, 國內MSWI電廠主要采用領域(知識型工作者)憑借機理和經(jīng)驗認知對運行工況進行判斷后，針對多場景需求采用區(qū)別化的手動操作規(guī)則，即具有智能自主行為的手動控制模式。該模式從本質上是依據(jù)結構化的過程數(shù)據(jù)、非結構化的圖像與操作記錄文本甚至交流語音等多模態(tài)數(shù)據(jù)，在感知與認知場景需求后調整相應的操縱變量； 顯然，該模式存在精力有限性、經(jīng)驗差異性和控制主觀性等，難以MSWI電廠的長期穩(wěn)定運行，進而會影響企業(yè)的減污降碳效果。因此，需要將我國MSW特性和領域30余年的運行經(jīng)驗相結合，自主研發(fā)定制化、本地化的面向具身智能的建模、控制與優(yōu)化等算法，進而形成具有中國行業(yè)特色的工業(yè)軟件。然而，工業(yè)現(xiàn)場對運行安全性的考慮和分布式控制系統(tǒng)(distributed control system, DCS)固有的封閉特性導致其難以與外部智能算法交互，即不能對MSWI控制系統(tǒng)進行直接的數(shù)據(jù)采集和參數(shù)下裝操作，從而使針對MSWI過程所研究的智能算法難以驗證。通常，離線研究的智能算法與工業(yè)過程的融合均需要經(jīng)過工程初試驗證和中試調試等多環(huán)節(jié)的測試與評估等階段才能落地應用。因此，智能算法測試與驗證平臺是實驗室研究的相關理論與技術能夠落地應用不可或缺的重要支撐。
本書在國家自然科學項目(62073006，62021003）、北京市自然科學項目(4212032)和新一代人工智能國家科技重大項目(2021ZD0112301，2021ZD0112302)等課題的支撐下，開展面向MSWI過程智能優(yōu)化控制的模塊化半實物仿真平臺研究。首先，概述了工業(yè)過程仿真平臺的現(xiàn)狀和所面臨的挑戰(zhàn)性問題； 其次，描述了MSWI過程對仿真平臺的需求，基于模塊化理念設計和實現(xiàn)了由多模態(tài)歷史數(shù)據(jù)驅動、安全隔離與優(yōu)化控制、多入多出回路控制等系統(tǒng)組成的面向智能建模、控制和優(yōu)化算法測試與驗證的半實物仿真平臺； 最后，在實驗室完成了典型場景的驗證等，并將部分模塊移植至實際現(xiàn)場進行應用。本書旨在面向國家在污染防治領域的重大戰(zhàn)略需求，以解決離線研究的建模、控制、優(yōu)化等智能算法難以測試與驗證，以及承載智能算法的軟硬件系統(tǒng)難以移植工業(yè)及現(xiàn)場落地應用等問題為研究目標，從實際研究和工程出發(fā)提出了具有模塊化、可移植等特點的半實物仿真平臺，進而支撐MSWI過程的運行優(yōu)化和城市污染的排放控制，促進生態(tài)環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展。
感謝國家自然科學委、科技部及北京工業(yè)大學的長期支持，感謝環(huán)保自動化研究團隊的同事和研究生，特別是徐雯、郭海濤、崔璨麟、潘曉彤、許超凡、張潤雨、田昊、王博康等同學參與了本書的成稿工作。感謝MSWI領域的國內外學者，正是在你們的啟迪和激勵下，本書的內容得到進一步升華。
湯健王天崢夏恒喬俊飛
2024年12月于北京平樂園
湯健，北京工業(yè)大學信息學部人工智能與自動化學院教授，智慧環(huán)保北京實驗室副主任,博士生導師。主要研究領域為小樣本數(shù)據(jù)建模和固廢處理過程智能控制，具體研究為：結合城市固廢焚燒過程開展特征約簡、虛擬樣本生成、選擇性集成學習建模、深度與寬度學習建模、概念漂移檢測、在線集成學習、生成對抗網(wǎng)絡、全流程數(shù)值仿真、智能自組織燃燒控制、全流程協(xié)同優(yōu)化控制、數(shù)字孿生半實物仿真平臺等算法研究與系統(tǒng)研發(fā)。近年來，主持科學技術部國家重點研發(fā)計劃課題1項、國家自然科學面上項目2項、北京市自然科學1項；獲國防科技進步二等獎2項、三等獎1項；在IEEE匯刊、IFAC會刊等國內外期刊發(fā)表學術論文150余篇，其中SCI論文60余篇；申請/授權美國/中國發(fā)明專利及國防專利130余項，其中授權50余項；獲軟件著作權30余項；出版第1作者專著/譯著6部，其中，英文專著1部，中文專著3部，譯著2部。王天崢，北京工業(yè)大學信息科學技術學院，博士研究生.?主要研究方向為城市固廢焚燒過程運行優(yōu)化。夏恒，北京工業(yè)大學信息科學技術學院，博士研究生。主要研究方向為城市固廢焚燒過程二噁英排放預測與控制。喬俊飛，北京工業(yè)大學信息科學技術學院教授，博士生導師。主要研究方向為污水處理過程智能控制,?神經(jīng)網(wǎng)絡結構設計與優(yōu)化。
目錄
第1章緒論
1.1研究背景和意義
1.2城市固廢焚燒(MSWI)過程智能建模、控制與優(yōu)化的研究現(xiàn)狀
1.2.1MSWI工藝、機理、難點簡述
1.2.2MSWI過程智能算法研究與驗證應用現(xiàn)狀
1.2.3MSWI過程智能算法研究與驗證應用討論與分析
1.3工業(yè)過程智能算法測試與驗證仿真平臺研究現(xiàn)狀
1.3.1“真真”類平臺
1.3.2“真虛”類平臺
1.3.3“虛真”類平臺
1.3.4“虛虛”類平臺
1.4多模態(tài)數(shù)據(jù)驅動智能建模算法測試與驗證系統(tǒng)相關研究現(xiàn)狀
1.5MSWI過程回路控制算法測試與驗證系統(tǒng)相關研究現(xiàn)狀
1.6面向爐膛溫度的智能優(yōu)化算法測試與驗證系統(tǒng)相關研究現(xiàn)狀
1.7工業(yè)過程智能算法測試與驗證仿真平臺面臨的挑戰(zhàn)
1.8本書主要內容
參考文獻
第2章面向MSWI過程的模塊化半實物仿真平臺需求描述
2.1引言
2.2爐排爐型MSWI過程的工藝流程
2.2.1固廢發(fā)酵系統(tǒng)
2.2.2固廢燃燒系統(tǒng)
2.2.3余熱交換系統(tǒng)
2.2.4蒸汽發(fā)電系統(tǒng)
2.2.5煙氣處理系統(tǒng)
2.2.6煙氣排放系統(tǒng)
2.3實驗室智能算法研究對仿真平臺的需求
2.4工業(yè)現(xiàn)場智能系統(tǒng)應用對仿真平臺的需求
參考文獻
第3章模塊化半實物仿真平臺設計
3.1總體功能設計
3.2模塊化結構設計
3.2.1總體結構設計
3.2.2多模態(tài)歷史數(shù)據(jù)驅動系統(tǒng)結構設計
3.2.3安全隔離與優(yōu)化控制系統(tǒng)結構設計
3.2.4多入多出回路控制系統(tǒng)結構設計
3.3硬件設計
3.3.1連接方式
3.3.2硬件選型
3.4軟件設計
3.4.1總體組成
3.4.2多模態(tài)歷史數(shù)據(jù)驅動系統(tǒng)軟件結構
3.4.3安全隔離與優(yōu)化控制系統(tǒng)軟件結構
3.4.4多入多出回路控制系統(tǒng)軟件結構
3.4.5軟件配置
第4章模塊化半實物仿真平臺實現(xiàn)
4.1總體實現(xiàn)
4.1.1面向模塊化視角的實驗平臺/工業(yè)現(xiàn)場總體實現(xiàn)策略
4.1.2面向模塊獨立化視角的單用途實現(xiàn)
4.1.3面向模塊組合化視角的多用途實現(xiàn)
4.1.4實驗室半實物仿真平臺總貌
4.2面向關鍵被控變量智能預測的多模態(tài)歷史數(shù)據(jù)驅動系統(tǒng)實現(xiàn)
4.2.1問題描述
4.2.2建模策略
4.2.3算法實現(xiàn)
4.2.4協(xié)同運行
4.2.5實驗結果
4.2.6系統(tǒng)實現(xiàn)
4.3基于混合集成樹結構對象模型和PID控制器的多入多出回路控制系統(tǒng)實現(xiàn)
4.3.1問題描述
4.3.2執(zhí)行機構模型
4.3.3過程對象模型
4.3.4儀表裝置模型
4.3.5協(xié)同運行
4.3.6實驗結果
4.3.7系統(tǒng)實現(xiàn)
4.4面向爐膛溫度設定的安全隔離與優(yōu)化控制系統(tǒng)實現(xiàn)
4.4.1問題描述
4.4.2優(yōu)化策略
4.4.3算法實現(xiàn)
4.4.4協(xié)同運行
4.4.5實驗結果
4.4.6系統(tǒng)實現(xiàn)
4.5未來展望
參考文獻
第5章面向仿真平臺多模態(tài)歷史數(shù)據(jù)驅動系統(tǒng)的智能建模算法實驗室場景驗證
5.1引言
5.2基于半監(jiān)督隨機森林的二噁英排放濃度軟測量算法實驗室場景驗證
5.2.1問題描述
5.2.2建模策略
5.2.3算法實現(xiàn)
5.2.4實驗結果
5.2.5平臺驗證
5.3基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡對抗生成的二噁英排放預警算法實驗室場景驗證
5.3.1問題描述
5.3.2建模策略
5.3.3算法實現(xiàn)
5.3.4實驗結果
5.3.5平臺驗證
5.4基于多特征融合和改進級聯(lián)森林的燃燒狀態(tài)識別算法實驗室場景驗證
5.4.1問題描述
5.4.2建模策略
5.4.3算法實現(xiàn)
5.4.4實驗結果
5.4.5平臺驗證
5.5基于GAN與孿生網(wǎng)絡的燃燒線量化算法實驗室場景驗證
5.5.1問題描述
5.5.2建模策略
5.5.3算法實現(xiàn)
5.5.4實驗結果
5.5.5平臺驗證
5.6聯(lián)合多窗口漂移檢測的二噁英排放軟測量算法實驗室場景驗證
5.6.1問題描述
5.6.2建模策略
5.6.3算法實現(xiàn)
5.6.4實驗結果
5.6.5平臺驗證
5.7基于約簡深度特征和LSTM優(yōu)化的CO排放預測算法實驗室場景驗證
5.7.1問題描述
5.7.2建模策略
5.7.3算法實現(xiàn)
5.7.4實驗結果
5.7.5平臺驗證
5.8未來展望
參考文獻
第6章面向仿真平臺多入多出回路控制系統(tǒng)的智能控制算法實驗室場景驗證
6.1引言
6.2基于區(qū)間Ⅱ型FNN(IT2FNN)的爐膛溫度控制算法實驗室場景驗證
6.2.1問題描述
6.2.2控制策略
6.2.3算法實現(xiàn)
6.2.4實驗結果
6.2.5平臺驗證
6.3基于自組織IT2FNN的爐膛溫度模型預測控制算法實驗室場景驗證
6.3.1問題描述
6.3.2控制策略
6.3.3算法實現(xiàn)
6.3.4實驗結果
6.3.5平臺驗證
6.4未來展望
參考文獻
第7章面向仿真平臺安全隔離與優(yōu)化控制系統(tǒng)的智能優(yōu)化算法實驗室場景驗證
7.1引言
7.2基于多目標PSO尋優(yōu)多控制回路設定值的智能優(yōu)化算法實驗室場景驗證
7.2.1問題描述
7.2.2優(yōu)化策略
7.2.3算法實現(xiàn)
7.2.4實驗結果
7.2.5平臺驗證
7.3未來展望
參考文獻
第8章仿真平臺多模態(tài)數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)正向采集隔離模塊的工業(yè)現(xiàn)場移植應用
8.1引言
8.2工業(yè)現(xiàn)場概述
8.3多模態(tài)數(shù)據(jù)實時采集系統(tǒng)結構
8.3.1過程數(shù)據(jù)實時采集系統(tǒng)
8.3.2火焰圖像實時采集系統(tǒng)
8.4多模態(tài)數(shù)據(jù)實時采集系統(tǒng)實現(xiàn)
8.4.1過程數(shù)據(jù)采集實現(xiàn)
8.4.2工業(yè)圖像采集實現(xiàn)
8.5工業(yè)測試與應用
8.6未來展望
第9章仿真平臺難測參數(shù)檢測模塊的工業(yè)現(xiàn)場移植應用
9.1引言
9.2基于仿真機理和改進回歸決策樹的二噁英排放軟測量系統(tǒng)移植應用
9.2.1問題描述
9.2.2建模策略
9.2.3算法實現(xiàn)
9.2.4實驗結果
9.2.5工業(yè)應用
9.3未來展望
參考文獻
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