一种呼吸性粉尘虚拟冲击器特征参数寻优方法

技术领域

本发明属于粉尘检测技术领域，涉及一种呼吸性粉尘虚拟冲击器特征参数寻优方法。

背景技术

准确测量作业场所呼吸性粉尘浓度，以测促治，是减少呼吸性粉尘危害、降低尘肺病发病率的重要途径。呼吸性粉尘分离是其浓度测量的关键环节。分离器的性能很大程度上决定了呼吸性粉尘浓度监测的可靠性和准确性。

呼吸性粉尘浓度在线测量是一种方便、有效的测量方式，也是粉尘浓度测量的发展方向。目前，国外常用个体粉尘检测仪进行粉尘浓度的测量，如PDM3700粉尘测量仪。分离器只需满足8小时的呼吸性粉尘分离，这与我国呼吸性粉尘浓度传感器要求的连续监测目标差距甚远；此外，国外的分离器的效能曲线与我国的“BMRC”曲线差别较大，因此无法在我国推广使用。呼吸性粉尘虚拟冲击器克服了粉尘过载、堵塞等弊端，是一种可用于呼吸性粉尘连续分离的分离器。

但是，呼吸性粉尘虚拟冲击器的设计是一个非常复杂且繁琐的过程，目前尚未形成一种可靠、有效的设计思路与方法。现在通常根据经验法，预先设计加工一种分离器并测试其分离效能，然后根据偏差大小凭经验调整结构参数或采样流量等重新加工测试。需要重复以上过程，直到满足分离效能曲线的误差要求。此外，最重要的一点，在呼吸性粉尘虚拟冲击器的设计过程中常常忽略分离器颗粒损失率这个重要指标，使得其可用于连续分离的时间大打折扣。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种呼吸性粉尘虚拟冲击器特征参数寻优方法。结构参数及工况参数是呼吸性粉尘虚拟冲击器最主要的特征参数。传统分离器优化采用改变分离器的几个重要结构参数比如加速孔直径、收集管直径等，然而不同参数的变化会综合影响分离器的性能，不同参数对分离器分离效能、颗粒损失率的影响可能存在矛盾，传统方法不能解决分离器多个参数的最优组合方案。本技术方案，主要就是为了解决这个问题，研发了一种呼吸性粉尘虚拟冲击器特征参数快速寻优方法。

为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种呼吸性粉尘虚拟冲击器特征参数寻优方法，该方法包括以下步骤：

根据呼吸性粉尘虚拟冲击器操作条件要求，基于主成分分析法确定11个特征参数的重要程度并排序筛选，剔除影响权重低的特征参数，并初始化参数范围；

所述特征参数包括结构参数和工况参数；

剔除后的结构参数包括整流段长度、加速孔直径、加速孔长度、弱流腔直径、弱流腔倒角直径、加速孔与弱流腔同轴度、加速孔与弱流腔端面距离和强流流道截面积，工况参数包括总流量、弱流比和适用环境粉尘浓度；

采用最优拉丁超立方设计方法对工况进行抽样，获得优化设计所需输入样本，然后输入呼吸性粉尘虚拟冲击器性能分析计算模型中，根据所需输入样本对应的分离效能和颗粒损失率值，为代理模型构建提供样本数据；

采用径向基神经网络方法RBF建立目标参数的代理模型，并进行误差分析，选择切割粒径处的分离效能误差、颗粒损失率的预测值与计算值的比值评估近似模型的误差，采用R

以所述11个特征参数为设计变量，5个粒径处的分离效能误差F

可选的，所述整流段长度设为x

所述加速孔直径设为x

所述加速孔长度设为x

所述弱流腔直径设为x

所述弱流腔倒角设为x

所述加速孔与弱流腔同轴度设为x

所述加速孔与弱流腔端面距离设为x

所述强流流道截面设为x

所述总流量设为x

所述弱流比设为x

所述适用环境粉尘浓度设为x

可选的，所述呼吸性粉尘虚拟冲击器在实际工况下运行时，基于分离效能和颗粒损失率两个指标建立5种工况运行下的多目标优化问题；约束所述分离效能与BMRC曲线相比偏移范围不超过5％、颗粒损失率不超过15％为可接受解；选取所述11个特征参数，建立呼吸性粉尘虚拟冲击器多目标优化问题的数学模型：

式中：F

可选的，所述采用径向基神经网络方法RBF建立目标参数的代理模型中，为得到多目标优化的非劣解集和避免陷入局部最优，运用NSGA-Ⅱ改进算法进行呼吸性粉尘虚拟冲击器的多目标优化，通过循环迭代求解出非劣解集；得到分离效能误差F

可选的，所述NSGA-Ⅱ改进算法在恒定的变量个数下，收敛代数最小的种群规模为变量的4～6倍。

本发明的有益效果在于：解决了现有的设计方法主要凭经验、设计效率低、成本高等弊端，改变了呼吸性粉尘虚拟冲击器性能精度低的现状，满足其分离效能误差和颗粒损失率尽可能小的需求。

本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书来实现和获得。

附图说明

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作优选的详细描述，其中：

图1为本发明流程图；

图2为呼吸性粉尘虚拟冲击器样本数据分布；

图3为RBF模型误差分析。

具体实施方式

以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。

其中，附图仅用于示例性说明，表示的仅是示意图，而非实物图，不能理解为对本发明的限制；为了更好地说明本发明的实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；对本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。

本发明实施例的附图中相同或相似的标号对应相同或相似的部件；在本发明的描述中，需要理解的是，若有术语“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本发明的限制，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。

一种呼吸性粉尘虚拟冲击器特征参数快速寻优方法，包括以呼吸性粉尘虚拟冲击器的分离效能和颗粒损失率作为响应目标，对特征参数进行寻优设计。基于主成分分析法确定呼吸性粉尘虚拟冲击器的重要特征参数并初始化参数范围；建立以特征参数为自变量、分离效能和颗粒损失率为响应目标的多目标优化问题；通过拉丁超立方采样确定设计空间中的样本点并构建径向基神经网络模型；基于改进非劣类NSGA-Ⅱ算法对分离效能和颗粒损失率进行多目标寻优并验证。

如图1所示，本发明方法的具体步骤如下：

根据呼吸性粉尘虚拟冲击器操作条件要求，基于主成分分析法确定各特征参数的重要程度并排序筛选，剔除影响权重较低的参数，并初始化参数范围。

剔除后的主要结构参数包括整流段长度、加速孔直径、加速孔长度、弱流腔直径、弱流腔倒角直径、加速孔与弱流腔同轴度，加速孔与弱流腔端面距离和强流流道截面积，工况参数包括总流量，弱流比，适用环境粉尘浓度。表1为设计变量及其边界。

表1设计变量及其边界

对在实际工况下运行的呼吸性粉尘虚拟冲击器，基于其分离效能和颗粒损失率两个重要指标建立5种典型工况运行下的多目标优化问题。约束其分离效能与BMRC曲线偏移范围不超过5％、颗粒损失率不超过15％为可接受解。选取结构特征及工况条件等11个优化参数，建立呼吸性粉尘虚拟冲击器多目标优化问题的数学模型为

式中：F

采用最优拉丁超立方设计方法对计算工况进行抽样，获得优化设计所需输入样本，如表2所示。

表2呼吸性粉尘虚拟冲击器样本数据表

样本数据如图2所示，样本点比较均均匀地分布在设计空间，因此可保障抽样具有很好的空间填充性和均衡性。

将样本数据表中的工况输入呼吸性粉尘虚拟冲击器性能分析计算模型中，根据典型运行工况计算样本数据对应的分离效能和颗粒损失率值，为代理模型构建提供样本数据。

采用径向基神经网络方法(RBF)建立目标参数的代理模型，并进行误差分析，如图3所示。选择最具有代表性的切割粒径处的分离效能误差、颗粒损失率的预测值与计算值的比值评估近似模型的误差，采用R

对建立的径向基RBF神经网络模型，以整流段长度Lz、加速孔直径Din等11个参数为设计变量，5个粒径处的分离效能误差F

表3设计变量最优组合表

优化方法可行性验证，在综合最优解对应的特征参数下利用单分散气溶胶测试系统测试所设计的呼吸性粉尘虚拟冲击器的分离效能，利用多分散气溶胶测试系统测试其颗粒损失率，并与优化结果进行对比。对比结果如表4所示。

表4计算值与测试值对比

最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。