一種冷卻塔漂水調節(jié)系統(tǒng)的制作方法
【技術領域】
[0001] 本實用新型涉及冷卻塔系統(tǒng)領域，具體涉及一種冷卻塔漂水調節(jié)系統(tǒng)。
【背景技術】
[0002] 冷卻塔是利用水與空氣流動接觸后進行冷熱交換產生蒸汽，蒸汽揮發(fā)帶走熱量達 到蒸發(fā)散熱、對流傳熱和輻射傳熱等原理來散去工業(yè)上或制冷空調中產生的余熱來降低水 溫的蒸發(fā)散熱裝置。
[0003] 現有的冷卻塔由于冷卻塔運行系統(tǒng)中循環(huán)水量過大、通風量過大或者布水裝置的 轉速過快等原因都會造成嚴重冷卻塔漂水問題，空氣帶走大量水滴，造成熱效率下降，同時 造成了水資源的浪費?，F有技術都是通過設置擋水件進行減緩冷卻塔漂水現象，沒有對漂 水的深層原因進行檢測和分析，不能從根本問題解決問題。

【發(fā)明內容】

[0004] 為了克服現有技術對冷卻塔漂水問題分析的不足和對漂水問題解決方法的不當， 本實用新型提供一種冷卻塔漂水調節(jié)系統(tǒng)。
[0005] 本實用新型的技術方案是：一種冷卻塔漂水調節(jié)系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括：
[0006] 檢測單元，檢測冷卻塔通風口處的通風量、冷卻塔的循環(huán)水量和布水裝置的轉 速；
[0007] 處理器，連接檢測單元并接收檢測單元的信號；
[0008] 人機交互終端，連接處理器，顯示處理器的處理數據。
[0009] 所述檢測單元包括風量傳感器、水量傳感器和轉速傳感器，分別測量冷卻塔的通 風量、循環(huán)水量和布水裝置的轉速。
[0010] 所述處理器包括數據庫，處理器采用粒子群優(yōu)化RBF模型進行數據分析和處理， 利用數據庫中數據對模型進行機器訓練。
[0011] 所述人機交互終端包括顯示器和輸入裝置，顯示器顯示處理器的信息，輸入裝置 連接處理器。
[0012] 本實用新型有如下積極效果：本實用新型系統(tǒng)中的檢測單元能夠檢測冷卻塔中 的通風量、冷卻塔的循環(huán)水量和布水裝置的轉速，通過監(jiān)測這些數據，分析冷卻塔的漂水問 題，解決了由于循環(huán)水量過大、通風量過大或者布水裝置的轉速過快等原因造成的嚴重冷 卻塔漂水問題。而且本實用新型中利用了粒子群優(yōu)化RBF模型進行數據分析待測參數，從 而得出調節(jié)漂水問題的解決方案，工作人員可以在人機交互終端看到系統(tǒng)的檢測參數和漂 水問題的情況和系統(tǒng)給出的調節(jié)方案，操作簡單實用，方便工作人員及時維修。
【附圖說明】
[0013] 圖1是本實用新型中冷卻塔漂水調節(jié)系統(tǒng)的工作框圖；
[0014] 圖2是本實用新型中冷卻塔漂水調節(jié)系統(tǒng)方法的工作流程圖；
[0015]圖3是本實用新型中粒子群優(yōu)化RBF模型的工作流程圖。
【具體實施方式】
[0016] 下面對照附圖，通過對實施例的描述，本實用新型的【具體實施方式】如所涉及的各 構件的形狀、構造、各部分之間的相互位置及連接關系、各部分的作用及工作原理、制造工 藝及操作使用方法等，作進一步詳細的說明，以幫助本領域技術人員對本實用新型的發(fā)明 構思、技術方案有更完整、準確和深入的理解。
[0017] 一種冷卻塔漂水調節(jié)系統(tǒng)，如圖1所示，該系統(tǒng)包括檢測單元、處理器和人機交互 終端，三者依次電連接，也可以選擇無線連接方式。
[0018] 檢測單元，包括風量傳感器、水量傳感器和轉速傳感器，風量傳感器安裝在冷卻塔 通風口處測量冷卻塔的通風量，避免由于通風量過大導致的漂水的問題。水量傳感器安裝 在冷卻塔的進出水口，和填料的上下層處，監(jiān)測冷卻塔的循環(huán)水量和經過填料層的冷卻水 水量是否變化過大，從而避免循環(huán)水量過大或過小造成的漂水問題，和填料層中有偏流造 成的漂水問題。轉速傳感器安裝在布水裝置上測量布水裝置的轉速，避免由于布水裝置過 快造成的漂水問題，檢測單元中傳感器檢測到的數據參數均會發(fā)送給處理器，由處理器進 行判斷冷卻塔漂水問題。
[0019] 處理器，連接檢測單元并接收檢測單元的信號，采用粒子群優(yōu)化RBF模型進行數 據分析和處理，處理器還設置有數據庫，方便粒子群優(yōu)化RBF模型利用數據進行機器訓練。 智能算法模型的應用，主要在于通過分析待測參數，從而得出調節(jié)漂水問題的解決方案。
[0020] 人機交互終端，包括顯示器和輸入裝置，顯示器顯示處理器發(fā)送的的信號信息，輸 入裝置連接處理器，可以通過輸入裝置可以隨意查看系統(tǒng)參數和工作情況還有檢測的漂水 狀態(tài)，不需要工作人員到處走動式的查看，節(jié)省了大量時間。
[0021] 一種冷卻塔漂水調節(jié)系統(tǒng)的方法，如圖2所示，該方法步驟包括：
[0022] 步驟一、建立RBF模型，利用粒子群算法優(yōu)化訓練RBF模型參數，得到最優(yōu)模型。
[0023]RBF神經網絡是一種局部逼近網絡，它能夠以任意精度逼近任意連續(xù)函數，學習速 度快，精度高，在逼近能力、分類能力和學習速度等方而均優(yōu)于BP網絡。RBF神經網絡模型 分為三個部分，如圖3所示：RBF神經網絡構建、RBF神經網絡訓練和RBF神經網絡識別。
[0024]RBF神經網絡的結構和網絡和構建：徑向基函數神經網絡（radialbasis functionneuralnetwork)是一種具有單隱層的3層前饋網絡。它的基本思想是：用RBF 作為隱層節(jié)點的"基"構成隱層空間，這樣就可以將輸入矢量不通過權值連接映射到隱層空 間。當RBF的中心點確定后，這種映射關系也就確定了。其中，隱層節(jié)點的基函數采用距離 函數，而激活函數采用徑向基函數（如高斯函數）。
[0025] 徑向基函數是一種局部分布的中心點徑向對稱衰減的非負非線性函數，這種"局 部特性"使得RBF網絡成為一種局部響應神經網絡。而且，隱層到輸出層的映射是線性的， 即網絡的輸出是隱節(jié)點輸出的線性組合?，F在也己證明，徑向基網絡也能夠以任意精度逼 近任意連續(xù)函數，并且它的學習速度比BP網絡快，并能避免局部極小值問題。
[0026]RBF神經網絡的訓練：RBF神經網絡的訓練算法以目標函數最小化為準則對隱層 各個節(jié)點的中心點與偏差以及輸出權值進行調整修正。在此，使用帶有動量因子的梯度下 降法對網絡的各個參數進行修改。網絡的目標函數為：
【主權項】
1. 一種冷卻塔漂水調節(jié)系統(tǒng)，其特征在于，該系統(tǒng)包括： 檢測單元，檢測冷卻塔通風口處的通風量、冷卻塔的循環(huán)水量和布水裝置的轉速； 處理器，連接檢測單元并接收檢測單元的信號； 人機交互終端，連接處理器，顯示處理器的處理數據。
2. 根據權利要求1所述的冷卻塔漂水調節(jié)系統(tǒng)，其特征在于，所述檢測單元包括風量 傳感器、水量傳感器和轉速傳感器，分別測量冷卻塔的通風量、循環(huán)水量和布水裝置的轉 速。
3. 根據權利要求1所述的冷卻塔漂水調節(jié)系統(tǒng)，其特征在于，所述處理器包括數據庫， 處理器采用粒子群優(yōu)化RBF模型進行數據分析和處理，利用數據庫中數據對模型進行機器 訓練。
4. 根據權利要求1所述的冷卻塔漂水調節(jié)系統(tǒng)，其特征在于，所述人機交互終端包括 顯示器和輸入裝置，顯示器顯示處理器的信息，輸入裝置連接處理器。
【專利摘要】本實用新型涉及一種冷卻塔漂水調節(jié)系統(tǒng)，屬于冷卻塔系統(tǒng)領域，該系統(tǒng)包括：檢測單元，檢測冷卻塔通風口處的通風量、冷卻塔的循環(huán)水量和布水裝置的轉速；處理器，連接檢測單元并接收檢測單元的信號；人機交互終端，連接處理器，顯示處理器的處理數據。本實用新型系統(tǒng)能夠檢測冷卻塔中的通風量、冷卻塔的循環(huán)水量和布水裝置的轉速，分析冷卻塔的漂水問題，解決了由于循環(huán)水量過大、通風量過大或者布水裝置的轉速過快等原因造成的嚴重冷卻塔漂水問題。本實用新型中利用了粒子群優(yōu)化RBF模型進行數據分析待測參數，從而得出調節(jié)漂水問題的解決方案，解決了現有技術對冷卻塔漂水問題分析的不足和對漂水問題解決方法的不當。
【IPC分類】F28F27-00
【公開號】CN204478910
【申請?zhí)枴緾N201520144843
【發(fā)明人】張育仁, 張研, 帕提曼熱扎克
【申請人】蕪湖凱博實業(yè)股份有限公司
【公開日】2015年7月15日
【申請日】2015年3月13日