基于改進模糊綜合評價法的回轉窯測量

劉紅玲， 徐亞峰， 楊咚浩， 姜 濤

(徐州工程學院，江蘇 徐州 221000)

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基于改進模糊綜合評價法的回轉窯測量

劉紅玲， 徐亞峰， 楊咚浩， 姜 濤

(徐州工程學院，江蘇 徐州 221000)

回轉窯在長期重載、高溫的工作條件下工作，筒體容易變形從而引起“紅窯”事故。采用攝像頭檢測各檔位截面回轉中心，從而獲得回轉軸線。改進模糊綜合評價主要通過相對隸屬度函數構造模糊判斷矩陣，利用層次分析法確定指標權重，模糊結合算子計算綜合評價向量。運用于實際檢測中的評價，通過標準化直線度、溫度、支承力，實現了回轉窯各檔位運行狀態的等級劃分。經過實驗測試，實現了回轉窯在線檢測，得到回轉窯運行狀態等級指標。

回轉窯； 檢測系統； 模糊綜合評價； 層次分析法

0 引 言

回轉窯機械運行狀態是指回轉窯運行過程中機械性能參數狀態，通過測量技術獲得。回轉窯測量對象主要是回轉窯的運行軸線、各檔位支撐受力、窯內溫度情況等。隨著回轉窯的檢測技術的發展，測量裝置和測量精度逐漸優化，靜態與動態測量、實時監測技術等測量技術日益完善[1-2]。本文設計基于攝像頭循跡的軸線檢測系統，克服安裝難、成本高等問題，在一定的精度范圍內實現檢測，通過建立模糊綜合評價對測量結果進行評價[3]，標定測量結果的優或劣，智能測定運行狀態。

1 回轉窯軸線檢測系統原理

回轉窯的軸線檢測，硬件系統主要包括信號采集部分的攝像頭、數據處理模塊、數據傳輸模塊等，具體包括STM 32芯片一塊、串口通訊設備、ZigBee發送與接收節點、上位機顯示模塊等。通過檢測感應條移動時間、間距等，計算偏移位置和偏移量，發送到上位機顯示[4]。多次連續采樣后即實現動態處理與動態顯示。系統結構框圖見圖1。

圖1 系統結構框圖

在窯體1周上黏貼感應條，感應條材料具有一定的塑性，顏色為黑色和白色，黑色為小塊。攝像頭檢測示意圖如圖2所示，在一個截面上(見圖2(a))，筒體感應條的位置可排布在各個檔位或等距排布，攝像頭可視范圍可視作正態分布，如圖2(b)圖所示。所以感應條位置確定，便確定了各個感應條的回轉中心，而各回轉中心的連線即是筒體的回轉軸[5-6]。

各個測量檔位截面中心點位置計算如下：

(a) 一個截面

(b) 整個筒體

圖2 攝像頭檢測原理圖

根據檢測邊界可確定y方向的中心線，即L/2的位置。若筒體轉動角速度為ω，攝像頭固定部分距理想筒體最高點為h，轉動過程中，黑點從3轉到2位置的時間通過計數可得到，則理想筒體有如下關系：

對于理想筒體，該過程的轉動時間為定值，若筒體表面發生變形，則時間將發生變化，變化在一定范圍內可視為正常偏差[7]。另外，對于實際運行的筒體近似看作橢圓，在檢測邊界處相對曲率半徑可求，作平行于理想半徑的直線交y軸，則有：

另外，在△OO′B中，根據三角形余弦定理有：

再根據正弦定理，可解出△OO′B各個幾何量為

在回轉窯運動過程中，可將AB看成直線，這樣可以討論回轉窯偏轉的最大范圍。假設直線AB與豎直線成角度φ，圖2(a)中角∠C大小為

在△ABO′中，

再根據余弦定理，可求出曲率ρ，

聯立上式可求得x偏移量Δl和邊緣點的曲率半徑ρ，由此便確定了該檔位處的回轉中心。所以整個筒體的檢測主要是尋找感應條的位置，所有感應條所在截面的回轉中心點的連線就是窯體軸線。

2 改進模糊綜合評價法

利用改進模糊綜合評價模型對回轉窯運行軸線、支承力等方面進行綜合評價[8]。其中回轉窯的運行軸線主要針對軸線直線度，支承力主要針對載荷分布。直線度按照國家最新頒布的《形狀和位置公差標準》[9](GB/T 1184-1996)，支承力主要根據筒體材料強度等性能參數[10-11]，建立綜合隸屬度，構建綜合指標評價模型。

2.1 構建模糊判斷矩陣

通過隸屬度函數構建模糊矩陣[12]。隸屬度函數有三角形、高斯型、梯形隸屬度函數等，相對隸屬度函數有遞增型和遞減型，指標數值越高等級越高為遞增型；反之，為遞減型。遞增和遞減型隸屬度函數如下：

若為遞減型，xij≤yim,yi1>xij>yim；yi1≤xij；若為遞增型，xij≥yim,yi1

根據現場測量數據，即樣本特征值，代入上面相對隸屬度的計算公式可以確定模糊判斷矩陣R=(rij)n×m，n為指標個數，m為等級數。

2.2 確定評價指標權重

層次分析法[13-14]是確定權重的非常有效的方法，通過構造層次結構圖將復雜指標分層，各個層次之間存在關系，便得到了指標與評價主體之間的關系，通過權重體現。

(1) 確定評價因素構造層次圖。評價主體即是最終要評價的對象，在層次結構圖中處于目標層，只有一項。評價因素是最終對評價目標產生影響的因素，在層次圖中處于方案層或措施層。對評價主體有n個評價因素，則因子集表示為x={x1,x2,…,xn}。

(2) 構造層次判斷矩陣。所建的層次結構圖包括目標層、準則層和方案層，判斷矩陣是準則層對目標層的判斷矩陣和方案層對準則層的判斷矩陣。判斷矩陣是采用1～9標度[13]的正負反矩陣，根據專家打分或調查文獻等方法兩兩比較各個因素的重要程度。最終確定層次判斷矩陣S=(cij)p×p。準則層和方案層判斷矩陣的構造方法相同。

(3) 計算權重。計算層次判斷矩陣的最大特征值λmax，將最大特征值對應的特征向量w看作評價指標的權重向量。而最終確定評級指標的權系數是準側層和方案層權向量之積，稱為層次總排序。

(4) 一致性檢驗。層次分析法的檢驗分為層析單排序和層次總排序檢驗，檢驗原理近似。假設判斷矩陣階數為n，一致性指標表示為：

Saaty在創立層次分析法時，利用計算機隨機產生1 000個樣本矩陣，這些判斷矩陣仍滿足正負反矩陣，表示樣本隨機的重要程度。由于樣本矩陣數量較多，可以一定程度上代表一般的重要程度，計算樣本矩陣的一致性指標，取平均即得到平均隨機一致性指標RI。當一致性指標與隨機一致性指標之比滿足：CR=CI/RI<0.1時，一致性檢驗通過，說明判斷矩陣具有較好的一致性。當不滿足條件，還需反復調整判斷矩陣，保證檢驗通過為準。

2.3 模糊綜合評價及其算子

由層次分析法確定權向量A，基于相對隸屬度函數確定的模糊關系矩陣R，通過模糊合成算子得到綜合評價模型：

B=A°R

模糊合成算子按照綜合程度、體現權重、體現模糊矩陣以及合成方式可分為4種，選用其中體現權數作用明顯，綜合程度強，利用模糊矩陣數據充分，合成為加權平均的方式算子M(·,⊕)計算綜合評價矢量B，具體如下：

3 回轉窯機械運行狀態評價

回轉窯的機械運行狀態主要包括回轉軸線和支承力。利用改進模糊綜合評價法評價軸線直線度和支承力大小，為回轉窯的運行狀態劃分等級，提高測量和預警的準確性。實驗室模擬在相同的情況下，正圓柱與橢圓柱軸線重合情況，取樣時間為4 h，1 h為一間隔，取平均值。根據檢測原理，系統需要對采集的數據處理，并通過上位機動態顯示。

3.1 運行狀態等級標準

根據國家標準，軸線直線度標準值及等級見表1。

表1 直線度公差值及等級

注：等級標準為公差值

由于回轉窯軸線直線度較低，可大致可分成5個等級，便于計算與評價。

對支承力，沒有統一的標準來劃分受力等級，根據以往文獻[10-12]，結合有限元分析及筒體破裂情況，將支承力大致劃分等級。具體如下：第一檔載荷小于20 MPa為一級，20～40 MPa為二級，40～60 MPa為三級，60～80 MPa為四級，80 MPa以上為五級，級數越高運行狀態越差。第二檔4 MPa以下為一級，4～8 MPa為二級，8～12 MPa為三級，12～16 MPa為四級，16 MPa為五級。大齒圈處，小于1 MPa為一級，1～2.5 MPa為二級，2.5～4 MPa為三級MPa，4～5.5 MPa為四級，5.5 MPa以上為五級。

對于支撐件的熱工制度穩定性等其他因素，主要測量回轉窯溫度值，按溫度特性劃分等級。

3.2 實測數據分析

采用測量精度較高的測量技術測量回轉窯回轉軸線、支承力等量，采用分檔測量的方法，測量各檔位軸線偏移量、支承力、溫度等值見表2。

表2 回轉窯各檔位參數

3.3 確定模糊矩陣

根據相對隸屬度函數、測量值與標準值，得到各個檔位模糊矩陣：

3.4 確定權重

根據以往文獻，結合較新的觀點[4,11]，確定評價指標的層次判斷矩陣如下：

利用Matlab計算最大特征值為λmax=3.064 9。一致性指標為：

判斷矩陣為三階，根據文獻[9]，隨機一致性指標RI取0.58，一致性比例為：

通過一致性檢驗，所得的權向量即為所求，將權向量歸一化后得權系數矩陣如下：

3.5 不同檔位的運動狀態評價

對于檔位1、2.3，模糊綜合評價向量分別為：

B1=A°R1=[0 0 0 0.18 0.82]

B2=A°R2=[0 0.02 0.24 0.08 0.65]

B3=A°R3=[0.03 0.04 0 0.09 0.84]

從綜合評價向量來看，回轉窯運行狀態較好的是第三檔，其次是第二檔，第一檔運行狀態最差。綜合考慮了回轉軸線、溫度、支承力這3個因素，3個檔位的綜合指標均集中在五級，即最差的一級，少部分分布在第一級。按照三因素等級與回轉窯運行狀態的關系，等級越高，機械運行狀態最差，則此次測量的回轉窯運行狀態時較差的。結果如圖3所示。

圖3 系統檢測結果

4 結 語

回轉窯運行狀態的優劣是回轉窯生產加工的關鍵，本文通過對回轉窯運行軸線、溫度、支承力的綜合評價，得到回轉窯運行狀態等級指標。從數據分析結果看，各檔位運行狀態有所區別，但整體運行狀態較差。模型自身可能存在問題有待優化，筆者正嘗試分析不同采集數據的回轉窯狀態評價，進一步優化模型。

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Research of Measuring Rotary Kiln Based on Improved Fuzzy Comprehensive Evaluation Method

LIUHong-ling,XUYa-feng,YANGDong-hao,JIANGTao

(Xuzhou Institute of Technology， Xuzhou 221000, China)

The rotary kiln works on a heavy load and high temperature with a long time. Hence, its body may deform and result in the production accidents．This paper introduced the principle of detecting rotary kiln performance parameters and used camera for data acquisition, and designed detection system. An improved fuzzy comprehensive evaluation was used to evaluate mechanical running condition of rotary kiln, and the estimation provided a basis for further evaluation. The camera was used to detect the center of rotation of the gear section, so as to obtain the axis of rotation. Improved fuzzy comprehensive evaluation of fuzzy judgment matrix was constructed by the relative membership function to determine the index weight. Combining the fuzzy vector operator, AHP was applied to carry out comprehensive evaluation. In the actual detection, through the standardization of linearity, temperature, supporting force, the classification of each stall rotary kiln operating status was achieved. Experimental test results showed the online detection system of rotary kiln could get running condition grading index of rotary kiln .

rotary kiln; detection system; fuzzy comprehensive evaluation; AHP

2015-01-28

劉紅玲(1965-)，女，江蘇徐州人，副教授，主要研究方向為計算機應用。

Tel.：13615105561；E-mail： jolmu_langma@xzit.edu.cn

徐亞峰(1980-)，男，江蘇東臺人，副教授，主要研究方向為計算機應用、網絡工程。

TP 391.5

A

1006-7167(2015)11-0038-04

Tel.：0516-83105053；E-Mail：jolmu_langma@xzit.edu.cn