面向城市固廢焚燒過程智能優(yōu)化控制的模塊化半實(shí)物仿真平臺(tái)
定 價(jià)：198 元
叢書名：城市固廢焚燒具身智能技術(shù)叢書
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- 作者：湯健、王天崢、夏恒、喬俊飛
- 出版時(shí)間：2024/12/1
- ISBN：9787302699743
- 出 版 社：清華大學(xué)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(guó)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(fù)雜工業(yè)過程所提煉的針對(duì)離線研究的建模、控制、優(yōu)化等智能算法難以測(cè)試與驗(yàn)證，以及承載智能算法的軟硬件系統(tǒng)難以移植至實(shí)際現(xiàn)場(chǎng)等問題相結(jié)合，以北京某城市固廢焚燒（MSWI）過程為研究對(duì)象，描述面向MSWI過程智能算法測(cè)試與驗(yàn)證的仿真平臺(tái)需求，設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)由多模態(tài)歷史數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、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(shí)物仿真平臺(tái)，進(jìn)行典型場(chǎng)景實(shí)驗(yàn)室驗(yàn)證和現(xiàn)場(chǎng)移植應(yīng)用，為實(shí)現(xiàn)該過程的優(yōu)化運(yùn)行提供了有力支撐，對(duì)促進(jìn)生態(tài)環(huán)境可持續(xù)發(fā)展具有積極的社會(huì)效益。本書是涉及城市固廢焚燒過程智能算法測(cè)試與驗(yàn)證模塊化半實(shí)物仿真平臺(tái)的圖書，相關(guān)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(jí)本科生，以及從事MSWI過程的工程技術(shù)人員參考閱讀。
本書是城市固廢焚燒具身智能技術(shù)叢書首冊(cè)。
前言
隨著人類社會(huì)文明的進(jìn)步和公眾環(huán)保意識(shí)的增強(qiáng)，科學(xué)合理地利用自然資源，全面系統(tǒng)地保護(hù)生態(tài)環(huán)境已經(jīng)成為世界各國(guó)可持續(xù)發(fā)展的必然選擇。環(huán)境保護(hù)是指人類科學(xué)、合理地保護(hù)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(dòng)。環(huán)境保護(hù)的本質(zhì)是協(xié)調(diào)人類與自然的關(guān)系，維持人類社會(huì)和自然環(huán)境的動(dòng)態(tài)平衡。由于生態(tài)環(huán)境是一個(gè)復(fù)雜的動(dòng)態(tài)大系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)人類與自然的和諧共生是一項(xiàng)具有復(fù)雜性、系統(tǒng)性、長(zhǎng)期性和艱巨性的任務(wù)，必須依靠科學(xué)理論和先進(jìn)技術(shù)才能實(shí)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(shì)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(cè)試與驗(yàn)證，以及承載智能算法的軟硬件系統(tǒng)難以移植至實(shí)際現(xiàn)場(chǎng)等問題進(jìn)行研究。MSWI是目前廣泛采用的城市固廢處理技術(shù)，其減質(zhì)率、減容率和能量回收率可達(dá)到70%、90%和19%，在經(jīng)濟(jì)和環(huán)保方面所呈現(xiàn)的潛在價(jià)值已被發(fā)展中國(guó)家所認(rèn)可。我國(guó)MSWI技術(shù)起步于1988年深圳引進(jìn)的2臺(tái)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(shí)，MSWI過程在低碳、環(huán)保和可持續(xù)能源等領(lǐng)域均具有關(guān)鍵作用，已成為新時(shí)期生態(tài)文明建設(shè)和循環(huán)經(jīng)濟(jì)體系中的托底工業(yè)。針對(duì)MSWI過程固有的多階段、多因素和機(jī)理復(fù)雜等特性，在“3T+E”的控制原則下，國(guó)外研究學(xué)者將主要操縱變量確定為MSW進(jìn)料量、爐排速度和進(jìn)風(fēng)流量等“料、風(fēng)、水”的量，主要被控變量確定為燃燒線長(zhǎng)度、爐膛溫度、煙氣含氧量和蒸汽流量，研發(fā)出適合自身國(guó)情的自動(dòng)燃燒控制(automatic combustion control, ACC)系統(tǒng)，但其能夠長(zhǎng)周期穩(wěn)定運(yùn)行的前提是具有穩(wěn)定的MSW成分和熱值。相較而言，我國(guó)MSW的分類政策和管理制度仍在逐步完善和推廣中，導(dǎo)致所收集的MSW組分具有不確定性強(qiáng)、熱值低和波動(dòng)性大等特點(diǎn)。因此, 國(guó)外的ACC系統(tǒng)難以直接應(yīng)用于我國(guó)MSWI過程的智能優(yōu)化控制。目前, 國(guó)內(nèi)MSWI電廠主要采用領(lǐng)域(知識(shí)型工作者)憑借機(jī)理和經(jīng)驗(yàn)認(rèn)知對(duì)運(yùn)行工況進(jìn)行判斷后，針對(duì)多場(chǎng)景需求采用區(qū)別化的手動(dòng)操作規(guī)則，即具有智能自主行為的手動(dòng)控制模式。該模式從本質(zhì)上是依據(jù)結(jié)構(gòu)化的過程數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)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(rèn)知場(chǎng)景需求后調(diào)整相應(yīng)的操縱變量； 顯然，該模式存在精力有限性、經(jīng)驗(yàn)差異性和控制主觀性等，難以MSWI電廠的長(zhǎng)期穩(wěn)定運(yùn)行，進(jìn)而會(huì)影響企業(yè)的減污降碳效果。因此，需要將我國(guó)MSW特性和領(lǐng)域30余年的運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)相結(jié)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(jìn)而形成具有中國(guó)行業(yè)特色的工業(yè)軟件。然而，工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)對(duì)運(yùn)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(dǎo)致其難以與外部智能算法交互，即不能對(duì)MSWI控制系統(tǒng)進(jìn)行直接的數(shù)據(jù)采集和參數(shù)下裝操作，從而使針對(duì)MSWI過程所研究的智能算法難以驗(yàn)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(yàn)證和中試調(diào)試等多環(huán)節(jié)的測(cè)試與評(píng)估等階段才能落地應(yīng)用。因此，智能算法測(cè)試與驗(yàn)證平臺(tái)是實(shí)驗(yàn)室研究的相關(guān)理論與技術(shù)能夠落地應(yīng)用不可或缺的重要支撐。
本書在國(guó)家自然科學(xué)項(xiàng)目(62073006，62021003）、北京市自然科學(xué)項(xiàng)目(4212032)和新一代人工智能國(guó)家科技重大項(xiàng)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(shí)物仿真平臺(tái)研究。首先，概述了工業(yè)過程仿真平臺(tái)的現(xiàn)狀和所面臨的挑戰(zhàn)性問題； 其次，描述了MSWI過程對(duì)仿真平臺(tái)的需求，基于模塊化理念設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了由多模態(tài)歷史數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)、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(cè)試與驗(yàn)證的半實(shí)物仿真平臺(tái)； 最后，在實(shí)驗(yàn)室完成了典型場(chǎng)景的驗(yàn)證等，并將部分模塊移植至實(shí)際現(xiàn)場(chǎng)進(jìn)行應(yīng)用。本書旨在面向國(guó)家在污染防治領(lǐng)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(cè)試與驗(yàn)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(chǎng)落地應(yīng)用等問題為研究目標(biāo)，從實(shí)際研究和工程出發(fā)提出了具有模塊化、可移植等特點(diǎn)的半實(shí)物仿真平臺(tái)，進(jìn)而支撐MSWI過程的運(yùn)行優(yōu)化和城市污染的排放控制，促進(jìn)生態(tài)環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展。
感謝國(guó)家自然科學(xué)委、科技部及北京工業(yè)大學(xué)的長(zhǎng)期支持，感謝環(huán)保自動(dòng)化研究團(tuán)隊(duì)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(rùn)雨、田昊、王博康等同學(xué)參與了本書的成稿工作。感謝MSWI領(lǐng)域的國(guó)內(nèi)外學(xué)者，正是在你們的啟迪和激勵(lì)下，本書的內(nèi)容得到進(jìn)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(xué)信息學(xué)部人工智能與自動(dòng)化學(xué)院教授，智慧環(huán)保北京實(shí)驗(yàn)室副主任,博士生導(dǎo)師。主要研究領(lǐng)域?yàn)樾颖緮?shù)據(jù)建模和固廢處理過程智能控制，具體研究為：結(jié)合城市固廢焚燒過程開展特征約簡(jiǎn)、虛擬樣本生成、選擇性集成學(xué)習(xí)建模、深度與寬度學(xué)習(xí)建模、概念漂移檢測(cè)、在線集成學(xué)習(xí)、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)、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(shí)物仿真平臺(tái)等算法研究與系統(tǒng)研發(fā)。近年來，主持科學(xué)技術(shù)部國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃課題1項(xiàng)、國(guó)家自然科學(xué)面上項(xiàng)目2項(xiàng)、北京市自然科學(xué)1項(xiàng)；獲國(guó)防科技進(jìn)步二等獎(jiǎng)2項(xiàng)、三等獎(jiǎng)1項(xiàng)；在IEEE匯刊、IFAC會(huì)刊等國(guó)內(nèi)外期刊發(fā)表學(xué)術(shù)論文150余篇，其中SCI論文60余篇；申請(qǐng)/授權(quán)美國(guó)/中國(guó)發(fā)明專利及國(guó)防專利130余項(xiàng)，其中授權(quán)50余項(xiàng)；獲軟件著作權(quán)30余項(xiàng)；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(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院，博士研究生.?主要研究方向?yàn)槌鞘泄虖U焚燒過程運(yùn)行優(yōu)化。夏恒，北京工業(yè)大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院，博士研究生。主要研究方向?yàn)槌鞘泄虖U焚燒過程二噁英排放預(yù)測(cè)與控制。喬俊飛，北京工業(yè)大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師。主要研究方向?yàn)槲鬯幚磉^程智能控制,?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)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(jī)理、難點(diǎn)簡(jiǎn)述
1.2.2MSWI過程智能算法研究與驗(yàn)證應(yīng)用現(xiàn)狀
1.2.3MSWI過程智能算法研究與驗(yàn)證應(yīng)用討論與分析
1.3工業(yè)過程智能算法測(cè)試與驗(yàn)證仿真平臺(tái)研究現(xiàn)狀
1.3.1“真真”類平臺(tái)
1.3.2“真虛”類平臺(tái)
1.3.3“虛真”類平臺(tái)
1.3.4“虛虛”類平臺(tái)
1.4多模態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)智能建模算法測(cè)試與驗(yàn)證系統(tǒng)相關(guān)研究現(xiàn)狀
1.5MSWI過程回路控制算法測(cè)試與驗(yàn)證系統(tǒng)相關(guān)研究現(xiàn)狀
1.6面向爐膛溫度的智能優(yōu)化算法測(cè)試與驗(yàn)證系統(tǒng)相關(guān)研究現(xiàn)狀
1.7工業(yè)過程智能算法測(cè)試與驗(yàn)證仿真平臺(tái)面臨的挑戰(zhàn)
1.8本書主要內(nèi)容
參考文獻(xiàn)
第2章面向MSWI過程的模塊化半實(shí)物仿真平臺(tái)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(shí)驗(yàn)室智能算法研究對(duì)仿真平臺(tái)的需求
2.4工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)智能系統(tǒng)應(yīng)用對(duì)仿真平臺(tái)的需求
參考文獻(xiàn)
第3章模塊化半實(shí)物仿真平臺(tái)設(shè)計(jì)
3.1總體功能設(shè)計(jì)
3.2模塊化結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
3.2.1總體結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
3.2.2多模態(tài)歷史數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
3.2.3安全隔離與優(yōu)化控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
3.2.4多入多出回路控制系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
3.3硬件設(shè)計(jì)
3.3.1連接方式
3.3.2硬件選型
3.4軟件設(shè)計(jì)
3.4.1總體組成
3.4.2多模態(tài)歷史數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)軟件結(jié)構(gòu)
3.4.3安全隔離與優(yōu)化控制系統(tǒng)軟件結(jié)構(gòu)
3.4.4多入多出回路控制系統(tǒng)軟件結(jié)構(gòu)
3.4.5軟件配置
第4章模塊化半實(shí)物仿真平臺(tái)實(shí)現(xiàn)
4.1總體實(shí)現(xiàn)
4.1.1面向模塊化視角的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)/工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)總體實(shí)現(xiàn)策略
4.1.2面向模塊獨(dú)立化視角的單用途實(shí)現(xiàn)
4.1.3面向模塊組合化視角的多用途實(shí)現(xiàn)
4.1.4實(shí)驗(yàn)室半實(shí)物仿真平臺(tái)總貌
4.2面向關(guān)鍵被控變量智能預(yù)測(cè)的多模態(tài)歷史數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
4.2.1問題描述
4.2.2建模策略
4.2.3算法實(shí)現(xiàn)
4.2.4協(xié)同運(yùn)行
4.2.5實(shí)驗(yàn)結(jié)果
4.2.6系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
4.3基于混合集成樹結(jié)構(gòu)對(duì)象模型和PID控制器的多入多出回路控制系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
4.3.1問題描述
4.3.2執(zhí)行機(jī)構(gòu)模型
4.3.3過程對(duì)象模型
4.3.4儀表裝置模型
4.3.5協(xié)同運(yùn)行
4.3.6實(shí)驗(yàn)結(jié)果
4.3.7系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
4.4面向爐膛溫度設(shè)定的安全隔離與優(yōu)化控制系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
4.4.1問題描述
4.4.2優(yōu)化策略
4.4.3算法實(shí)現(xiàn)
4.4.4協(xié)同運(yùn)行
4.4.5實(shí)驗(yàn)結(jié)果
4.4.6系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
4.5未來展望
參考文獻(xiàn)
第5章面向仿真平臺(tái)多模態(tài)歷史數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)的智能建模算法實(shí)驗(yàn)室場(chǎng)景驗(yàn)證
5.1引言
5.2基于半監(jiān)督隨機(jī)森林的二噁英排放濃度軟測(cè)量算法實(shí)驗(yàn)室場(chǎng)景驗(yàn)證
5.2.1問題描述
5.2.2建模策略
5.2.3算法實(shí)現(xiàn)
5.2.4實(shí)驗(yàn)結(jié)果
5.2.5平臺(tái)驗(yàn)證
5.3基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)抗生成的二噁英排放預(yù)警算法實(shí)驗(yàn)室場(chǎng)景驗(yàn)證
5.3.1問題描述
5.3.2建模策略
5.3.3算法實(shí)現(xiàn)
5.3.4實(shí)驗(yàn)結(jié)果
5.3.5平臺(tái)驗(yàn)證
5.4基于多特征融合和改進(jìn)級(jí)聯(lián)森林的燃燒狀態(tài)識(shí)別算法實(shí)驗(yàn)室場(chǎng)景驗(yàn)證
5.4.1問題描述
5.4.2建模策略
5.4.3算法實(shí)現(xiàn)
5.4.4實(shí)驗(yàn)結(jié)果
5.4.5平臺(tái)驗(yàn)證
5.5基于GAN與孿生網(wǎng)絡(luò)的燃燒線量化算法實(shí)驗(yàn)室場(chǎng)景驗(yàn)證
5.5.1問題描述
5.5.2建模策略
5.5.3算法實(shí)現(xiàn)
5.5.4實(shí)驗(yàn)結(jié)果
5.5.5平臺(tái)驗(yàn)證
5.6聯(lián)合多窗口漂移檢測(cè)的二噁英排放軟測(cè)量算法實(shí)驗(yàn)室場(chǎng)景驗(yàn)證
5.6.1問題描述
5.6.2建模策略
5.6.3算法實(shí)現(xiàn)
5.6.4實(shí)驗(yàn)結(jié)果
5.6.5平臺(tái)驗(yàn)證
5.7基于約簡(jiǎn)深度特征和LSTM優(yōu)化的CO排放預(yù)測(cè)算法實(shí)驗(yàn)室場(chǎng)景驗(yàn)證
5.7.1問題描述
5.7.2建模策略
5.7.3算法實(shí)現(xiàn)
5.7.4實(shí)驗(yàn)結(jié)果
5.7.5平臺(tái)驗(yàn)證
5.8未來展望
參考文獻(xiàn)
第6章面向仿真平臺(tái)多入多出回路控制系統(tǒng)的智能控制算法實(shí)驗(yàn)室場(chǎng)景驗(yàn)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(shí)驗(yàn)室場(chǎng)景驗(yàn)證
6.2.1問題描述
6.2.2控制策略
6.2.3算法實(shí)現(xiàn)
6.2.4實(shí)驗(yàn)結(jié)果
6.2.5平臺(tái)驗(yàn)證
6.3基于自組織IT2FNN的爐膛溫度模型預(yù)測(cè)控制算法實(shí)驗(yàn)室場(chǎng)景驗(yàn)證
6.3.1問題描述
6.3.2控制策略
6.3.3算法實(shí)現(xiàn)
6.3.4實(shí)驗(yàn)結(jié)果
6.3.5平臺(tái)驗(yàn)證
6.4未來展望
參考文獻(xiàn)
第7章面向仿真平臺(tái)安全隔離與優(yōu)化控制系統(tǒng)的智能優(yōu)化算法實(shí)驗(yàn)室場(chǎng)景驗(yàn)證
7.1引言
7.2基于多目標(biāo)PSO尋優(yōu)多控制回路設(shè)定值的智能優(yōu)化算法實(shí)驗(yàn)室場(chǎng)景驗(yàn)證
7.2.1問題描述
7.2.2優(yōu)化策略
7.2.3算法實(shí)現(xiàn)
7.2.4實(shí)驗(yàn)結(jié)果
7.2.5平臺(tái)驗(yàn)證
7.3未來展望
參考文獻(xiàn)
第8章仿真平臺(tái)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(chǎng)移植應(yīng)用
8.1引言
8.2工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)概述
8.3多模態(tài)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
8.3.1過程數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集系統(tǒng)
8.3.2火焰圖像實(shí)時(shí)采集系統(tǒng)
8.4多模態(tài)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)采集系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)
8.4.1過程數(shù)據(jù)采集實(shí)現(xiàn)
8.4.2工業(yè)圖像采集實(shí)現(xiàn)
8.5工業(yè)測(cè)試與應(yīng)用
8.6未來展望
第9章仿真平臺(tái)難測(cè)參數(shù)檢測(cè)模塊的工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)移植應(yīng)用
9.1引言
9.2基于仿真機(jī)理和改進(jìn)回歸決策樹的二噁英排放軟測(cè)量系統(tǒng)移植應(yīng)用
9.2.1問題描述
9.2.2建模策略
9.2.3算法實(shí)現(xiàn)
9.2.4實(shí)驗(yàn)結(jié)果
9.2.5工業(yè)應(yīng)用
9.3未來展望
參考文獻(xiàn)
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