多元模型開發(fā)結構

作者:

Matt Taylor - Iggesund Paperboard Workington Mill

行業(yè):

Manufacturing, 管道/紙業(yè)

產品:

數據采集, 數據記錄與監(jiān)控模塊, LabVIEW

挑戰(zhàn):

創(chuàng)建一個用來監(jiān)測大型造紙廠紙漿的生產過程，以節(jié)約能源和降低成本。

解決方案:

為了增加吞吐量，節(jié)約能源，以及優(yōu)化生產過程，我們利用NI LabVIEW數據記錄和監(jiān)控(DSC)模塊來處理復雜的，非線性的建模過程。

LabVIEW工具包使同時運行多個模型變得更加容易，這意味著在線性能監(jiān)控功能可以變得簡單直接。

位 于英國Workington的Iggesund紙板公司，其生產線上主要有五個造紙機，運行每個造紙機至少需要消耗15兆瓦的能量。節(jié)約能源對于降低我們 的運營成本至關重要，因此，我們需要一個解決方案，以優(yōu)化我們能源的使用效率，同時確保造紙機能夠生產出最終紙板成品所需要的紙漿。

模型設計

為了預測紙張的剛度，我們實施了基于前饋單層感知(FFSLP)結構的人工神經網絡(ANN)模型。之所以我們會選擇該模型，并將該模型建立于多元 線性回歸(MLR)模型之上，是因為該建模過程的需求是非線性的。人工神經網絡更能準確地對大量紙張材料作出預測。此外，對于所有紙張材料來說，只使用一 個模型也是很方便的，使造紙廠操作員更易于使用該系統(tǒng)。

對于在線監(jiān)測功能，我們將人工神經網絡與多元數據分析(MVDA)方法結合起來，因為該方法更適應于操作環(huán)境的改變，如紙張材料的變化。由此建立的非線性模型更能準確地預測橫向(CD)抗彎剛度的機器方向(MD)偏差。

我們利用 LabVIEW軟 件，并結合了閉環(huán)自適應造紙機控制系統(tǒng)所采用的高級自適應控制算法的人工神經網絡技術，設計了該預測模型。該解決方案包含了一個脫機工具，該工具可以對不 同紙漿類型的造紙機載荷進行仿真。這無疑給操作員和開發(fā)工程師帶來了機會,可以嘗試不同精煉配置及比較預測最終紙板質量測量。通過利用LabVIEW軟件 對改變參數后的效果進行仿真，使我們避免了昂貴的全面試驗，從而節(jié)省了我們的時間和成本。

此外，LabVIEW DSC 模塊可 以方便的并行運行多個模型，并且提供了直接在線性能監(jiān)控功能。利用LabVIEW DSC模塊，我們將模型限定在造紙廠可以正常運行的狀態(tài)范圍內。當變量移動到正常運行狀態(tài)范圍之外后，報警器就會被激活，向操作員發(fā)出系統(tǒng)發(fā)生問題的提示 信息，同時系統(tǒng)向操作員指示哪個變量發(fā)生故障以及告知解決該故障的最佳方法。

在線監(jiān)測

Iggesund紙板公司在其在線操作上成功地使用了這種新模型。采用分值圖的方法，當變量偏離紙漿設置點時，系統(tǒng)會向機器操作員發(fā)出提示信息。分值圖表示每個變量主要成分分析的得分，并以一分鐘的時間間隔進行更新。

圖1顯示了兩個本征向量的分數作為橫縱坐標繪制而成的一個二維監(jiān)測分值圖。二維分值圖用于顯示兩個本征向量間的關系，可以用一個95%到99% 的Hotelling橢圓來表示，其定義了生產過程中的正常運行區(qū)域。這樣使得操作員很容易地識別異常值。

所有相似的數據點都聚集在這個二維分值圖上，各組數據點代表了生產過程中的工作點。這些圖可以用來顯示代表單個工作點的一組數據點，或代表多個工作 點的多組數據點。如果數據點保持在Hotelling橢圓范圍內，這就表明，工作點在正常運行區(qū)域內。無論變量間的基本相關性是否有效，過程變量中的任何 異常變化都可以用這個二維分值圖來清晰地顯示。在載荷圖的輔助下，我們可以確定問題的根源，并排除故障。

結論

我們利用LabVIEW DSC模塊所建立的模型向紙板機操作員提供了實時處理信息，當變量偏離所要求的紙漿質量設置點時，系統(tǒng)會清晰地向操作員發(fā)出提示信息。紙漿廠操作員可以選擇所需的設定點和精煉能量值，以達到最佳效果。

Iggesund紙板公司從LabVIEW DSC模塊建模解決方案中獲得了巨大利益。一旦該模型被實施，工廠的吞吐量將會增長1個百分點，這對大型工廠來說，可以節(jié)省大量的能源。事實上，能源消耗降低所導致的節(jié)約成本估計為每年720.000英鎊。

工廠從該解決方案中獲得的另一個利益是可以獲得更好的質量控制，以及減少了不宜出售的板碎漿。碎漿所導致的生產損失為每小時12.000英鎊。據我們估計，該模型的實施將使造紙機的正常運行時間每年提高30小時，這樣每年節(jié)約的成本大約為360.000英鎊。

此外，利用基于模型多元優(yōu)化的LabVIEW軟件，使我們也很容易地將方法和技術應用于其他生產過程領域中。這就為未來生產過程的優(yōu)化提供了一條途徑，而無需使用大量的軟件開發(fā)包。