阅读说明：本技术 一种智能识别型冷凝除湿干化系统 (Intelligent recognition type condensation dehumidification mummification system ) 是由 梁静 朱振东 杨辉 于 2020-04-26 设计创作，主要内容包括：本发明公开了一种智能识别型冷凝除湿干化系统,涉及污泥干化的技术领域,包括制冷单元、运输单元、信息处理模块、图像处理模块。信息处理模块、图像处理模块均通过BP神经网络与PLC控制器连接,PLC控制器用于控制一级制冷循环系统及二级制冷循环系统。本系统采用两个或多个制冷循环系统的制冷除湿技术,使降温蒸发器的蒸发压力梯度分别提高,有效提高机组除湿量。通过设置温湿度传感器和水分检测仪,控制系统的开启关闭及系统内压缩机的运行频率及功耗,有效提高除湿量和降低运行功耗。通过设置图像处理模块智能识别湿污泥和干污泥形态、变化过程,反向实时控制制冷除湿系统的运行,达到节能环保、智能干化效果。(The invention discloses an intelligent identification type condensation, dehumidification and drying system, and relates to the technical field of sludge drying. The information processing module and the image processing module are connected with the PLC through a BP neural network, and the PLC is used for controlling the primary refrigeration circulating system and the secondary refrigeration circulating system. The system adopts the refrigeration and dehumidification technology of two or more refrigeration cycle systems, so that the evaporation pressure gradient of the cooling evaporator is respectively improved, and the unit dehumidification capacity is effectively improved. Through setting up temperature and humidity sensor and moisture detector, control system's opening and closing and the operating frequency and the consumption of compressor in the system effectively improve the dehumidification portion and reduce the operation consumption. The image processing module is arranged to intelligently identify the forms and the change processes of wet sludge and dry sludge, and the operation of the refrigeration and dehumidification system is reversely controlled in real time, so that the effects of energy conservation, environmental protection and intelligent drying are achieved.)

一种智能识别型冷凝除湿干化系统

技术领域

本发明涉及污泥干化的技术领域，更具体地说，它涉及一种智能识别型冷凝除湿干化系统。

背景技术

热泵除湿技术是一种逆卡诺循环过程，利用制冷蒸发器对空气降温除湿。

现有热泵除湿干化技术存在的问题如下：

(1)烘干过程需人工干预：由于进料含水率和性质变化波动，对干燥效果产生较大影响，常规技术需要人工及时进行调整，达到满足要求的含水率，不能够实现智能化、自动化运行，抗进料变化负荷能力差；

(2)烘干过程不够节能：常规技术不能够识别系统内干化含水率需求，制冷循环开启后不能智能关闭，造成浪费能源；

(3)除湿能力不足：常规技术制冷循环系统通常采用单一系统模块，即仅有压缩机、蒸发器、冷凝器、回热器的单一制热制冷的系统，使得热泵除湿系统与湿热空气换热度不足，机组除湿能力不足。

发明内容

针对实际运用中这一问题，本发明目的在于提出一种智能识别型冷凝除湿干化系统，具体方案如下：

一种智能识别型冷凝除湿干化系统，包括制冷单元、运输单元、信息处理模块、图像处理模块，所述制冷单元与所述运输单元之间设有低温湿空气储存腔；

所述运输单元包括进料机构、上层网带、下层网带、出料机构，所述进料机构连接于所述上层网带的输送头端，所述出料机构连接于所述下层网带的输送末端；

所述制冷单元包括第一腔室、第二腔室，所述第一腔室的进口与所述低温湿空气储存腔连通，所述第一腔室的出口朝向所述上层网带，且所述第一腔室内设有一级制冷循环系统，所述第二腔室的进口与所述低温湿空气储存腔连通，所述第二腔室的出口朝向所述下层网带，且所述第二腔室内设有二级制冷循环系统；

所述信息处理模块、所述图像处理模块均通过BP神经网络与PLC控制器连接，所述PLC控制器用于控制所述一级制冷循环系统及所述二级制冷循环系统；

所述信息处理模块包括温湿度传感器、水分检测仪，所述温湿度传感器分别设于所述低温湿空气储存腔和第二腔室内用于实时检测所述低温湿空气储存腔和第二腔室的温度及湿度，所述水分检测仪设于所述出料机构处用于实时检测出料物含水率；

所述图像处理模块包括相机，所述相机用于实时采集所述上层网带及所述下层网带所运输物料的图形图像数据。

进一步优选地，所述信息处理模块还包括压力传感器和粉尘检测仪，所述压力传感器分别设于所述低温湿空气储存腔和第二腔室内用于实时检测计算所述低温湿空气储存腔和第二腔室的压差，所述粉尘检测仪设于所述低温湿空气储存腔内用于检测所述低温湿空气储存腔的粉尘浓度。

进一步优选地，所述一级制冷循环系统包括一级风机、一级压缩机、一级冷凝器、一级省能热交换器、一级过滤器、一级膨胀阀、一级降温蒸发器，所述一级压缩机与所述一级冷凝器连接，所述一级冷凝器与所述一级省能热交换器连接，所述一级省能热交换器与所述一级过滤器连接，所述一级过滤器与所述一级膨胀阀连接，所述一级膨胀阀与所述一级降温蒸发器连接，所述一级降温蒸发器与所述一级省能热交换器连接，所述一级省能热交换器与所述一级压缩机连接，所述一级风机的进风口与所述低温湿空气储存腔连通，所述一级风机的出风口朝向所述上层网带，所述一级冷凝器设于所述一级风机与所述上层网带之间。

进一步优选地，所述二级制冷循环系统包括全热交换器、二级风机、二级压缩机、二级冷凝器、二级省能热交换器、二级过滤器、二级膨胀阀、二级降温蒸发器，所述二级压缩机与所述二级冷凝器连接，所述二级冷凝器与所述二级省能热交换器连接，所述二级省能热交换器与所述二级过滤器连接，所述二级过滤器与所述二级膨胀阀连接，所述二级膨胀阀与所述二级降温蒸发器连接，所述二级降温蒸发器与所述二级省能热交换器连接，所述二级省能热交换器与所述二级压缩机连接；

所述全热交换器与所述二级降温蒸发器、所述一级降温蒸发器连接，所述全热交换器的进风口与所述低温湿空气储存腔连通，所述全热交换器的出风口与所述二级风机的进风口连接，所述二级风机的出风口朝向所述下层网带，所述二级冷凝器设于所述二级风机与所述全热交换器之间。

进一步优选地，所述二级制冷循环系统还包括除湿电磁阀、超温保护电磁阀、排热冷凝器，所述排热冷凝器一端与所述二级压缩机，另一端与所述二级冷凝器连接，所述除湿电磁阀设置在所述二级压缩机与所述二级冷凝器之间，所述超温保护电磁阀设置在所述二级压缩机与所述排热冷凝器之间。

进一步优选地，所述压力传感器及所述温湿度传感器设置在所述二级冷凝器与所述二级风机之间。

进一步优选地，所述压力传感器及所述温湿度传感器设置在所述低温湿空气储存腔靠近所述第二腔室的一侧。

进一步优选地，所述第一腔室与所述低温湿空气储存腔之间设有布袋除尘器，所述布袋除尘器上设有粉尘自动吹扫器，所述粉尘自动吹扫器与所述粉尘检测仪驱动连接。

进一步优选地，所述上层网带与所述下层网带背离物料的一侧均设有自清洁转轮。

与现有技术相比，本发明的有益效果如下：

(1)本系统将一级制冷循环系统与二级制冷循环系统的制冷除湿机组进行并联的方式，将每个制冷循环系统的降温蒸发器空气流向上进行串联布置，冷凝器在空气流向上也串联布置。采用两个制冷循环系统的制冷除湿技术，能够使降温蒸发器的蒸发压力梯度分别提高，使冷凝器的冷凝压力梯度降低，达到对湿热空气进行梯度降温效果，能够有效提高机组除湿量。

(2)本系统通过设置温湿度传感器和水分检测仪，实时监控系统内空气的温度和湿度，结合预设的温湿度阀值，自动调整控制一级制冷循环系统与二级制冷循环系统的开启关闭及各系统内压缩机的运行频率及功耗，有效提高除湿量和降低运行功耗。

(3)本系统通过设置压力传感器和粉尘检测仪，实时检测静压强(第二腔室)和混合腔(低温湿空气储存腔)的压差，结合混合腔内的粉尘检测仪实时检测粉尘浓度，自动控制粉尘自动吹扫器开启关闭，减少粉尘堵塞布袋除尘器过滤网概率，降低布袋除尘器通风阻力。

(4)本系统通过设置水分检测仪和相机，实时采集物料含水率数据及图形图像数据，监测物料性状和及含水率变化，将采集信息通过BP神经网络传输至PLC控制器，自动调整制冷循环系统，优化烘干停留时间及温湿度变化，控制出料含水率，满足于物料干燥需求，减少能耗浪费和能耗损失，提升系统抗进料变化负荷能力。

附图说明

图1为系统设备图；

图2为制冷单元示意图；

图3为系统控制流程图。

附图标记：1、制冷单元；2、运输单元；3、进料机构；4、上层网带；5、下层网带；6、出料机构；7、低温湿空气储存腔；8、第一腔室；9、第二腔室；10、一级风机；11、一级压缩机；12、一级冷凝器；13、一级省能热交换器；14、一级过滤器；15、一级膨胀阀；16、一级降温蒸发器；17、全热交换器；18、二级风机；19、二级压缩机；20、二级冷凝器；21、二级省能热交换器；22、二级过滤器；23、二级膨胀阀；24、二级降温蒸发器；25、温湿度传感器；26、水分检测仪；27、相机；28、压力传感器；29、粉尘检测仪；30、布袋除尘器；31、粉尘自动吹扫器；32、自清洁转轮；33、冷凝风机；34、热管热交换器；35、清洁水泵；36、喷头；37、除湿电磁阀；38、超温保护电磁阀；39、排热冷凝器。

具体实施方式

下面结合实施例及附图对本发明作进一步的详细说明，但本发明的实施方式不仅限于此。

如图1所示，一种智能识别型冷凝除湿干化系统，包括制冷单元1、运输单元2，制冷单元1与运输单元2之间设有低温湿空气储存腔7。运输单元2包括进料机构3、上层网带4、下层网带5、出料机构6，进料机构3包括暂存斗、分料器、破拱机、挤条机，暂存斗用于将污泥由烘干箱体外输送至上层网带4上，分料器与破拱机设于暂存斗内，挤条机设于暂存斗与上层网带4之间，利用进料机构3采用挤条造粒方式将污泥均匀铺设在上层网带4上，以最大程度使污泥与空气接触。同时，出料机构6连接于下层网带5的输送末端，利用出料机构6以将污泥排出。优选地，上层网带4与下层网带5背离污泥的一侧均设有自清洁转轮32。

制冷单元1包括第一腔室8、第二腔室9，第一腔室8的进口与低温湿空气储存腔7连通，第一腔室8的出口朝向上层网带4，且第一腔室8内设有一级制冷循环系统，第二腔室9的进口与低温湿空气储存腔7连通，第二腔室9的出口朝向下层网带5，且第二腔室9内设有二级制冷循环系统。

结合图2所示，一级制冷循环系统包括一级风机10、一级压缩机11、一级冷凝器12、一级省能热交换器13、一级过滤器14、一级膨胀阀15、一级降温蒸发器16，一级压缩机11与一级冷凝器12连接，一级冷凝器12与一级省能热交换器13连接，一级省能热交换器13与一级过滤器14连接，一级过滤器14与一级膨胀阀15连接，一级膨胀阀15与一级降温蒸发器16连接，一级降温蒸发器16与一级省能热交换器13连接，一级省能热交换器13与一级压缩机11连接，一级风机10的进风口与低温湿空气储存腔7连通，一级风机10的出风口朝向上层网带4，一级冷凝器12设于一级风机10与上层网带4之间。

二级制冷循环系统包括全热交换器17、二级风机18、二级压缩机19、二级冷凝器20、二级省能热交换器21、二级过滤器22、二级膨胀阀23、二级降温蒸发器24，二级压缩机19与二级冷凝器20连接，二级冷凝器20与二级省能热交换器21连接，二级省能热交换器21与二级过滤器22连接，二级过滤器22与二级膨胀阀23连接，二级膨胀阀23与二级降温蒸发器24连接，二级降温蒸发器24与二级省能热交换器21连接，二级省能热交换器21与二级压缩机19连接。全热交换器17与二级降温蒸发器24、一级降温蒸发器16连接，全热交换器17的进风口与低温湿空气储存腔7连通，全热交换器17的出风口与二级风机18的进风口连接，二级风机18的出风口朝向下层网带5，二级冷凝器20设于二级风机18与全热交换器17之间。

一级降温蒸发器16和二级降温蒸发器24并联形成整一个蒸发器机组，蒸发器机组设有用于冷凝水排水的排水口。优选地，在排水口处连接有热管热交换器34，冷凝水出口与热管热交换热侧连接，冷凝水进口与热管热交换冷侧连接。由于所排冷凝水温度一般为低温25度，热管热交换器34用于热回收器预冷，可有效降低湿热空气的显热，以对湿空气进一步降温制冷，且所循环利用的是系统所排废水，达到节能减排、废水回用的生态环保理念。

进一步的，蒸发器机组既有冷凝水排出，也有湿热空气流入，因而表面换热效果很重要。表面的清洁度会影响到传质换热效果，而湿热空气往往会带有较多粉尘。本实施例在第一腔室8与低温湿空气储存腔7之间设有布袋除尘器30，布袋除尘器30上设有粉尘自动吹扫器31，利用布袋除尘器30及粉尘自动吹扫器31过滤较大颗粒物风尘。另外，蒸发器机组还设有用于自动清洁的清洁水泵35，清洁水泵35与喷头36通过管道连接，喷头36的喷口朝向蒸发器机组表面。当粉尘浓度达到设定限值时，自动启动清洗水泵，对蒸发器机组表面进行清洗，利用清洗水泵清洗附着在蒸发器机组表面的粉尘，以提高蒸发器机组转化效率。

为避免设备内部温度过高，还设有制冷排热单元，制冷排热单元包括除湿电磁阀37、超温保护电磁阀38、排热冷凝器39、冷凝风机33。排热冷凝器39一端与二级压缩机19，另一端与二级冷凝器20连接，除湿电磁阀37设置在二级压缩机19与二级冷凝器20之间，超温保护电磁阀38设置在二级压缩机19与排热冷凝器39之间，冷凝风机33用于调节导向经过排热冷凝器39的风力及风向。本实施例制冷排热单元与二级制冷循环系统共享其制冷机组。

如图3所示，本系统还包括信息处理模块、图像处理模块，信息处理模块、图像处理模块均通过BP神经网络与PLC控制器连接，PLC控制器用于控制一级制冷循环系统及二级制冷循环系统。

信息处理模块包括温湿度传感器25、水分检测仪26、压力传感器28、粉尘检测仪29，温湿度传感器25分别设于低温湿空气储存腔7和第二腔室9内用于实时检测低温湿空气储存腔7和第二腔室9的温度及湿度，水分检测仪26设于出料机构6处用于实时检测出料物含水率。压力传感器28分别设于低温湿空气储存腔7和第二腔室9内用于实时检测计算低温湿空气储存腔7和第二腔室9的压差，粉尘检测仪29设于低温湿空气储存腔7内用于检测低温湿空气储存腔7的粉尘浓度。优选地，压力传感器28及温湿度传感器25设置在二级冷凝器20与二级风机18之间以及低温湿空气储存腔7靠近第二腔室9的一侧，粉尘自动吹扫器31与粉尘检测仪29驱动连接。粉尘检测仪29设为TSP粉尘检测传感器。

图像处理模块包括相机27，相机27用于实时采集上层网带4及下层网带5所运输物料的图形图像数据。相机27为CCD相机。

本实施例中，BP神经网络具体工作过程如下：

1、构建BP神经网络模型和教师样本。

BP神经网络通过误差反向传播算法，将神经网络与实际系统联系，实际系统作为教师样本提供原始参数输出期望值，通过样本数据的训练，不断修正网络权值，建立合适的神经网络模型。

2、BP神经网络包括信号正向传播与误差反向传播两个过程。

正向传播工作过程如下：

输入样本→输入层→各隐层(处理)→输出层

若输出层实际输出与期望输出(教师样本)不符，则转入误差反向传播。

误差反向传播过程如下：

输出误差(某种形式)→隐层(逐层)→输入层；

通过将输出误差反传，将误差分摊给各层所有单元，从而获得各层单元的误差信号，进而修正各单元的权值，权值调整的过程，也就是网络的反向学习过程。

首先通过水分检测仪26、相机27所采集到的含水率数据和图形图像数据，分析物料性状变化和含水率变化，然后通过各自处理模块分别传送至BP神经网络，BP神经网络所接收到的数据信息，利用反向传播算法构建BP网络模型，制作原始教师样本输出期望值，若输出层实际输出与教师样本不符，则转入误差反向传播。

结合图3所示，利用BP神经网络结合PLC控制器，智能优化调整制冷系统使能参数和烘干停留时间。通过相机27和水分检测仪26所采集到的含水率数据和图形图像数据，分析污泥裂隙面积、饱和度、亮度、色度、含水率，将分析数据作为BP神经网络的样本输入参数，并通过与相机27在线识别到的图形图像数据对比，分析估测泥饼当前含水率、当前位置及时刻原始样本的含水率、水分检测仪26抽样含水率，结合三者数据判断该时段的干化效果以及接下来一段时间的预测干化效果或预测含水率，并得到达到预期效果所需的时间。

若污泥干化效果劣于预期效果，则减慢减速上层网带4或下层网带5的电机转速。

若污泥干化效果达到预期效果，则保持上层网带4或下层网带5的电机转速不变。

若污泥干化效果高于预期效果，则加快上层网带4或下层网带5的电机转速，同时启动制冷系统的使能开关(制冷排热单元)，降频运作，节能减耗。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。