印染热定型机煤、电能耗建模及优化求解研究

被引：16

作者：

任佳 ^{[1
]}

苏宏业 ^{[2
]}

机构：

[1] 浙江理工大学机械与自动控制学院

[2] 浙江大学工业控制技术国家重点实验室智能系统与控制研究所

来源：

仪器仪表学报 | 2013年 / 34卷 / 03期

基金：

浙江省自然科学基金;

关键词：

能耗模型; 粒子群优化; 热定型机;

D O I：

10.19650/j.cnki.cjsi.2013.03.015

中图分类号：

TS190.4 [机械与设备]; TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

082103 [纺织化学与染整工程]; 140502 [人工智能];

摘要：

热定型过程位于印染工业流程中的后处理工段,主要完成织物的拉幅定型处理。该工段能耗巨大,约占印染企业总能耗的二分之一。定型过程能耗主要源于为导热油加热的燃料煤耗以及导热风机消耗的电能。首先基于定型机的物理结构及工艺原理,依据牛顿热交换公式和换热平衡方程,推导出煤耗与定型机各级烘箱温度、布匹速度与导热风机风速之间的能耗关联模型;然后,依据风机风量与功率关系推导出导热风机的电耗关联模型。最后将总能耗模型(煤耗+电耗)转化为能耗最小的优化问题,运用粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法对其进行优化求解。求解结果可解释为定型过程能耗最小时关键参数对应的最优工作点;该优化求解结果经实践验证后可进一步作为定型过程节能降耗的有效操作指导。

引用

页码：582 / 587

页数：6

共 13 条

[1]

A chaotic quantum-behaved particle swarm approach applied to optimization of heat exchangers.[J].Viviana Cocco Mariani;Anderson Rodrigo Klassen Duck;Fabio Alessandro Guerra;Leandro dos Santos Coelho;Ravipudi Venkata Rao.Applied Thermal Engineering.2012,

[2]

The fitness evaluation strategy in particle swarm optimization [J].