一种基于HMM模型的蒸发结晶固液分离系统及方法与流程

本发明涉及蒸发结晶工艺中固液分离领域，具体为一种基于hmm模型的蒸发结晶固液分离系统及方法。

背景技术：

矿井水和煤化工废水“零排放”和资源化工程中一个关键点就是蒸发结晶后的结晶盐饱和溶液的固液分离过程。该过程是否通畅，直接影响到整个工程的稳定运行，以及前端回用水量和处理水量。

现阶段，矿井水和工业废水“零排放“和资源化工程蒸发结晶工艺经常出现由于进入离心分离机的物料固含量过稀，导致了离心分离机不能将固液两相分离，后续的干燥设备结块，迫使整个结晶工艺停车，清理干燥设备。严重影响了整个“零排放”及资源化工程连续、稳定的运行，加大了工作量。有部分矿井水和工业废水“零排放”工程将进入离心分离机前旋流器的规模放大，保证进入离心分离机的含固量，从而保证了离心分离机长周期稳定运行。但是，该技术路线会导致旋流器到离心分离机之间管道堵塞，需要频繁的清洗管道，同样也不利于整个“零排放”及资源化系统的稳定运行，没有从根本上解决蒸发结晶工艺固液分离的问题。

此外，常规的hmm模型没有假设因变量是服从正态分布的，而实际固液待分离物料中的固含量往往不是正态分布的，从而导致常规hmm模型预测不精确。

技术实现要素：

针对现有矿井水和工业废水“零排放”及资源化技术中蒸发结晶工艺无法有效的分离固液两项，以及常规hmm模型不能准确描述实际物料含固量的分布情况，本发明提供一种基于hmm模型的蒸发结晶固液分离系统及方法；该系统结构简单，有效的避免含固量偏低物料进入干燥设备并结块，从而起到保证蒸发结晶工艺连续、稳定运行的作用。

本发明是通过以下技术方案来实现：

一种基于hmm模型的蒸发结晶固液分离系统，包括控制器和固液分离单元；

固液分离单元包括待旋流器、离心分离机、待分离物料装置、蒸发结晶工艺设备和干燥设备；待分离物料装置的输出端连接旋流器的输入端；旋流器的输出端分别连接离心分离机和蒸发结晶工艺设备；离心分离机的输出端分别连接蒸发结晶工艺设备和干燥设备；

控制器的输入端分别连接图像采集模块和信号输入模块，控制器的输出端分别连接图像预处理模块和数据处理模块；所述图像采集模块的输入端分别连接第一高清摄像头和第二高清摄像头；信号输入模块的输入端连接样本采集器；

第一高清摄像头装配在旋流器上，第二高清摄像头装配在离心分离机的物料出口，样本采集器装配在待分离物料装置上。

优选的，控制器上设置人机交互模块，人机交互模块输入端连接控制器的输出端，用于显示第一高清摄像头和第二高清摄像头中所获取的图像，以及显示样本采集器、图像预处理模块和数据处理模块的信号信息。

优选的，控制器的输出端经监测模块连接监测器，监测器分别装配在旋流器和离心分离机的物料出口输出端上。

优选的，旋流器的输出端设有旋流器出口不合格物料自动阀门和旋流器出口合格物料自动阀门；旋流器出口不合格物料自动阀门连接蒸发结晶工艺设备；旋流器出口合格物料自动阀门连接离心分离机的输入端。

优选的，离心分离机的输出端设有离心分离机出口合格物料自动阀门和离心分离机出口不合格物料自动阀门；离心分离机出口不合格物料自动阀门连接蒸发结晶工艺设备；离心分离机出口合格物料自动阀门连接干燥设备。

一种基于hmm模型的蒸发结晶固液分离方法，基于上述所述的蒸发结晶固液分离系统，包括如下步骤，

步骤1，采用样本采集器收集训练样本集，训练样本集获取旋流器内待分离物料的图像信息；

步骤2，对获取的图像信息进行通过图像预处理模块进行图像预处理；

步骤3，图像预处理后通过数据处理模块对旋流器内的物料进行筛分，正常固液可分离的物料进入离心分离机执行步骤4，固液不可分离的物料返回蒸发结晶工艺设备重新执行步骤1；

步骤4，获取离心分离机内图像信息，对获取的图像信息通过图像预处理模块进行图像预处理；

步骤5，图像预处理后通过数据处理模块对离心分离机内的物料进行筛分，正常固液可分离的物料进入干燥设备，分离工作结束；固液不可分离的物料返回蒸发结晶工艺设备继续蒸发浓缩后重新执行步骤。

优选的，图像预处理对图像信息采用降噪预处理，其中图像预处理的技术包括高斯滤波、均值滤波、中值滤波、最小均方差滤波和gabor滤波。

优选的，数据处理模块采用hmm模型技术分别对旋流器内和离心分离机出口的物料进行筛分，具体方法如下：

构建第一hmm模型和第二hmm模型；

将待分离物料预处理后的旋流器内物料图像信息输入至第一hmm模型输出概率值p(o│λ)1；概率值p(o│λ)1分别对应正常固液可分离状态s11和固液不可分离状态s12；

当旋流器内物料图像信息通过第一hmm模型输出概率值p(o│λ)1在正常固液可分离状态s11的范围内，物料进入后续离心分离机；当旋流器内物料图像信息通过第一hmm模型输出概率值p(o│λ)1在固液不可分离状态s12，物料返回蒸发结晶工艺设备10；

将待分离物料预处理后的离心分离机出口物料图像信息输入至第二hmm模型输出概率值p(o│λ)2；概率值p(o│λ)2分别对应正常固液可分离状态s21和固液不可分离状态s22；

当离心分离机出口物料图像信息通过第二hmm模型输出概率值p(o│λ)2在正常固液可分离状态s21的范围内，物料进入干燥设备；当离心分离机出口物料图像信息通过第二hmm模型输出概率值p(o│λ)2在固液不可分离状态s22，物料返回蒸发结晶工艺设备。

进一步的，第一hmm模型和第二hmm模型均通过em的有监督学习获取的，其中第一hmm模型采用em算法中的概率密度分布形式是根据同一蒸发结晶工艺设备的旋流器内物料固含量和k-s检验得到的。所述第二hmm模型采用em算法中的概率密度分布形式是根据同一蒸发结晶工艺设备的离心分离机出口物料固含量和k-s检验得到的。

进一步的，正常固液可分离状态s11的物料固含量≥30wt％；固液不可分离状态s12＜30wt％；

所述正常固液可分离状态s21物料固含量≥90wt％；固液不可分离状态s12＜90wt％。

与现有技术相比，本发明具有以下有益的技术效果：

本发明提供了一种基于hmm模型的蒸发结晶固液分离系统，通过控制器有效的对固液分离单元进行监控，控制器通过图像采集模块和信号输入模块分别对旋流器和离心分离机进行图像信息的采集，并通过图像预处理模块和数据处理模块对旋流器和离心分离机进行有效的筛分，提高了固液分离单元中对物料固液分离的准确性，并可将不合格的物料重返蒸发结晶工艺设备，保证蒸发结晶工艺连续、稳定运行的作用，避免含固量偏低物料进入干燥设备并结块，采用控制器提高了数据获取的可靠性和兼容性，同时也降低了计算成本。

进一步的，控制器上设置人机交互模块，人机交互模块输入端连接控制器的输出端，用于显示第一高清摄像头和第二高清摄像头中所获取的图像，以及显示样本采集器、图像预处理模块和数据处理模块的信号信息，便于操作者在进行固液分离作业时对设备内图像信息情况的有效观测。

进一步的，控制器的输出端经监测模块连接监测器，所述监测器分别装配在旋流器和离心分离机的输出端上，可以对待分离物料旋流器内经过预处理的物料图像信息和离心分离机出口经过预处理的物料图像信息输入至数据处理模块中进行有效监测。

进一步的，旋流器的输出端设有旋流器出口不合格物料自动阀门和旋流器出口合格物料自动阀门，旋流器出口不合格物料自动阀门连接蒸发结晶工艺设备，保证蒸发结晶工艺连续、稳定运行的作用；旋流器出口合格物料自动阀门连接离心分离机的输入端，便于旋流器与离心分离机之间的分离作业。

进一步的，离心分离机的输出端设有离心分离机出口合格物料自动阀门和离心分离机出口不合格物料自动阀门，离心分离机出口不合格物料自动阀门连接蒸发结晶工艺设备，保证蒸发结晶工艺连续、稳定运行的作用；离心分离机出口合格物料自动阀门连接干燥设备，便于离心分离机与干燥设备之间的分离作业。

一种基于hmm模型的蒸发结晶固液分离方法，旋流器内的物料图像信息通过数据处理模块判断待分离物料是否进入后续离心分离机，离心分离机出口的物料图像信息通过数据处理模块判断待分离物料是否进入后续干燥设备，本发明避免含固量偏低物料进入干燥设备并结块，从而起到保证蒸发结晶工艺连续、稳定运行的作用；通过控制器更加准确对固液分离单元进行固液分离作业，提高了蒸发结晶工艺运行稳定性。

进一步的，数据处理模块采用hmm模型技术分别对旋流器内和离心分离机出口的物料进行筛分，hmm模型的概率密度分布形式是通过蒸发结晶工艺的旋流器内的物料固含量、离心分离机的出口物料固含量和k-s检验得到的。根据实际分布情况采用正态分布、对数正态分布、广义极值分布进行模型参数估计，使所述输出结果贴合实际情况，使得监测控制更加准确、更具适应性，提高了蒸发结晶工艺运行稳定性。

附图说明

图1为本发明中基于hmm模型的蒸发结晶固液分离系统结构示意图；

图2为本发明中基于hmm模型的蒸发结晶固液分离方法流程示意图；

图3为本发明中控制器的结构示意图。

图中：1-旋流器；2-第一高清摄像头；3-旋流器出口不合格物料自动阀门；4-旋流器出口合格物料自动阀门；5-离心分离机；6-第二高清摄像头；7-离心分离机出口合格物料自动阀门；8-离心分离机出口不合格物料自动阀门；9-控制器；10-蒸发结晶工艺设备；11-干燥设备；12-待分离物料装置。

具体实施方式

下面结合具体的实施例对本发明做进一步的详细说明，所述是对本发明的解释而不是限定。

本发明提供了一种基于hmm模型的蒸发结晶固液分离系统，如图1所示，包括控制器9和固液分离单元；

所述固液分离单元包括待旋流器1、离心分离机5、待分离物料装置12、蒸发结晶工艺设备10和干燥设备11；待分离物料装置12的输出端连接旋流器1的输入端；旋流器1的输出端分别连接离心分离机5和蒸发结晶工艺设备10；离心分离机5的输出端分别连接蒸发结晶工艺设备10和干燥设备11；第一高清摄像头2装配在旋流器1上，第二高清摄像头6装配在离心分离机5的物料出口，所述样本采集器装配在待分离物料装置12上。

根据图3所示，控制器9的输入端分别连接图像采集模块和信号输入模块，控制器9的输出端分别连接图像预处理模块和数据处理模块；所述图像采集模块的输入端分别连接第一高清摄像头2和第二高清摄像头6；信号输入模块的输入端连接样本采集器；控制器9上设置人机交互模块，人机交互模块输入端连接控制器的输出端，用于显示第一高清摄像头2和第二高清摄像头6中所获取的图像，以及显示样本采集器、图像预处理模块和数据处理模块的信号信息，便于操作者在进行固液分离作业时对设备内图像信息情况的有效观测。

控制器的输出端经监测模块连接监测器，所述监测器分别装配在旋流器1和离心分离机5的物料出口上，可以对待分离物料旋流器内经过预处理的物料图像信息和离心分离机出口经过预处理的物料图像信息输入至数据处理模块中进行有效监测。

旋流器1的输出端设有旋流器出口不合格物料自动阀门3和旋流器出口合格物料自动阀门4；所述旋流器出口不合格物料自动阀门3连接蒸发结晶工艺设备10；所述旋流器出口合格物料自动阀门4连接离心分离机5的输入端。

离心分离机的输出端设有离心分离机出口合格物料自动阀门7和离心分离机出口不合格物料自动阀门8；所述离心分离机出口不合格物料自动阀门8连接蒸发结晶工艺设备10；所述离心分离机出口合格物料自动阀门7连接干燥设备11。

根据图2所示，一种基于hmm模型的蒸发结晶固液分离方法，基于上述所述的蒸发结晶固液分离系统，包括如下步骤，

步骤1，采用样本采集器收集训练样本集，训练样本集获取旋流器1内待分离物料的图像信息；

步骤2，对获取的图像信息通过图像预处理模块进行图像预处理；

步骤3，图像预处理后通过数据处理模块对旋流器1内的物料进行筛分，正常固液可分离的物料进入离心分离机5执行步骤4，固液不可分离的物料返回蒸发结晶工艺设备10重新执行步骤1；

步骤4，获取离心分离机5出口的图像信息，对获取的图像信息通过图像预处理模块进行图像预处理；

步骤5，图像预处理后通过数据处理模块对离心分离机5内的物料进行筛分，正常固液可分离的物料进入干燥设备11，分离工作结束；固液不可分离的物料返回蒸发结晶工艺设备10继续蒸发浓缩后重新执行步骤1。

图像预处理对图像信息采用降噪预处理，其中图像预处理的技术包括高斯滤波、均值滤波、中值滤波、最小均方差滤波和gabor滤波。

数据处理模块采用hmm模型技术分别对旋流器1内和离心分离机5出口的物料进行筛分，具体方法如下：

构建第一hmm模型和第二hmm模型；

将待分离物料预处理后的旋流器1内物料图像信息输入至第一hmm模型输出概率值p(o│λ)1；概率值p(o│λ)1分别对应正常固液可分离状态s11和固液不可分离状态s12；

当旋流器1内物料图像信息通过第一hmm模型输出概率值p(o│λ)1在正常固液可分离状态s11的范围内，物料进入后续离心分离机5；当旋流器1内物料图像信息通过第一hmm模型输出概率值p(o│λ)1在固液不可分离状态s12，物料返回蒸发结晶工艺设备10；

将待分离物料预处理后的离心分离机出口物料图像信息输入至第二hmm模型输出概率值p(o│λ)2；概率值p(o│λ)2分别对应正常固液可分离状态s21和固液不可分离状态s22；

当离心分离机出口物料图像信息通过第二hmm模型输出概率值p(o│λ)2在正常固液可分离状态s21的范围内，物料进入干燥设备；当离心分离机出口物料图像信息通过第二hmm模型输出概率值p(o│λ)2在固液不可分离状态s22，物料返回蒸发结晶工艺设备10。

第一hmm模型和第二hmm模型均通过em的有监督学习获取的，其中第一hmm模型采用em算法中的概率密度分布形式是根据同一蒸发结晶工艺设备10的旋流器1内物料固含量和k-s检验得到的。所述第二hmm模型采用em算法中的概率密度分布形式是根据同一蒸发结晶工艺设备10的离心分离机5出口物料固含量和k-s检验得到的。

其中，正常固液可分离状态s11的物料固含量≥30wt％；固液不可分离状态s12＜30wt％；

所述正常固液可分离状态s21物料固含量≥90wt％；固液不可分离状态s12＜90wt％。

概率密度分布形式包括，但不限于正态分布、对数正态分布、广义极值分布。

实施例

本实施例提供了一种基于hmm模型的蒸发结晶固液分离方法，具体步骤如下，

s101，获取旋流器1内物料的图像信息，所述旋流器1内物料的图像信息是通过第一高清摄像头2拍摄获取；所述图像信息包括固液可分离物料和固液不可分离物料的图像信息；

s102：将图像信息通过预处理技术进行降噪处理，得到hmm训练序列o，所述图像预处理技术包括，高斯滤波、均值滤波、中值滤波、最小均方差滤波、gabor滤波；

s103：采用em算法训练预处理后的图像信息，获得概率最大的第一hmm参数组合λ＝(π1，a1，b1)；

在训练数列o和模型λ的前提下，在t+1时刻待分离物料从si状态转移到sj状态的概率ξ(i，j)：

ξ(i，j)＝p(qt＝si,qt+1＝sj|o,λ)

其中，qt为t时刻的物料，qt+1为t+1时刻的物料；si和sj为物料状态

根据向前-向后算法ξt(i,j)又可以表示为：

其中，αt(i)表示训练时间序列在时间t时处于状态si的前半部分的概率；aij表示隐藏状态si向隐藏状态sj转移的概率；bj(ot+1)表示在t+1时刻，隐藏状态与观测状态关系矩阵b中观测序列o中处于隐藏状态sj所对应的观测概率值；βt+1(j)表示在t+1时刻，处于隐藏状态sj的剩余部分的概率。

γ(i)＝p(qt＝si|0,λ)

其中，γ(i)表示在t时刻处于状态i的概率；p(o|λ)表示hmm模型中观测到的观测序列o的概率；βt(i)表示在t时刻处于状态si的剩余部分的概率。

由于旋流器内物料是连续的，训练数据概率密度函数代替了训练序列概率矩阵。

在这里，cjm表示第m个高斯函数在隐含状态sj的混合系数；π表示处于隐含状态sj的具有平均值向量μjm，协方差矩阵ujm的第m个高斯函数的密度。混合高斯密度函数的参数可以通过以下三个公式计算：

其中，和为基于正态分布的hmm模型参数；

其中t表示时间序列时刻数，γt(j，m)表示t时刻的隐藏状态概率密度分布函数，j和m为γ的两个参数；ot表示在t时刻的观测序列。

对数正态分布的两个参数μ和σ通过上述计算公式得的：

其中，两个公式为基于对数正态分布的hmm模型参数；γt(i)表示在t时刻处于状态i的概率；xt表示t时刻的观测值。

广义极值分布的三个参数δ、μ和ε通过下面公式得到：

上述三个公式为基于广义极值分布的hmm模型参数。

其中，

t时刻第k个高斯组分处于状态sj的概率可以表示为：

其中，π表示处于隐含状态sj的具有平均值向量μjm，协方差矩阵ujm的第m个高斯函数的密度。

在em算法的e步骤，γt(i)和ξ(i，j)可以通过向前-向后算法获取。

s104：基于e步骤计算，hmm参数可以通过m步骤获取：

s105：反复迭代s103和s104，直到收敛。

s106：将固液待分离物料的旋流器内图像信息带入到第一hmm模型内，计算p(o│λ)1，并输出对应的物料状态。若输出p(o│λ)1对应状态为s11，则送至离心分离机，反之，返回蒸发结晶工艺。

s107：第二hmm模型计算过程同s101～s106的计算过程，本发明不在赘述。

由上述技术方案可知，本发明提供的一种基于hmm模型的蒸发结晶工艺固液分离方法，所述第一hmm模型输出p(o│λ)1，若输出p(o│λ)1对应状态为s11时，待分离物料可以继续分离，反之不能分离，返回前端。第二hmm模型输出p(o│λ)2，若输出p(o│λ)2对应状态为s21时，待分离物料可以继续分离，反之不能分离，返回前端。同时，hmm模型根据训练物料的固含量信息和k-s检验结果，进行更贴合实际的分布形式进行建模，使得监测控制更加准确和更具适应性，保证蒸发结晶工艺稳定运行。

本发明提供的控制器包括图像采集模块、信号输入模块，图像预处理模块、数据处理模块和监测模块；

图像采集模块和信号输入模块，获取待分离物料在旋流器内的物料图像信息和离心分离机出口物料图像信息，预处理后上传至模块并储存。

图像预处理模块和数据处理模块，构建所述的第一hmm模型和第二hmm模型。将所述待分离物料预处理后的旋流器内物料图像信息输入至第一hmm模型输出p(o│λ)1。将所述待分离物料预处理后的离心分离机出口物料图像信息输入至第二hmm模型输出p(o│λ)2。

监测模块，待分离物料旋流器内经过预处理的物料图像信息输入至第一hmm模型，所述第一hmm模型输出p(o│λ)1，若待分离物料的p(o│λ)1对应状态s11，旋流器出口物料送至离心分离机，反之，旋流器出口物料返回前端蒸发结晶工艺。将离心分离机出口经过预处理的物料图像信息输入至第二hmm模型，所述第二hmm模型输出p(o│λ)2，待分离物料的p(o│λ)2对应状态s12，则送至干燥设备，反之，返回蒸发结晶工艺。

根据待分离物料的p(o│λ)1和p(o│λ)2，获得控制策略。

在第一hmm模型中，若p(o│λ)1对应正常固液可分离状态s11，开启旋流器出口合格物料自动阀门4，关闭旋流器出口不合格物料自动阀门3；p(o│λ)1对应固液不可分离状态s12，开启旋流器出口不合格物料自动阀门3，关闭旋流器出口合格物料自动阀门4。

在第二hmm模型中，若p(o│λ)2对应正常固液可分离状态s21，开启离心分离机出口合格物料自动阀门7，关闭离心分离机出口不合格物料自动阀门8；若p(o│λ)2对应固液不可分离状态s22，开启离心分离机出口不合格物料自动阀门8，关闭离心分离机出口合格物料自动阀门7。

在优选的实施例中，通过数据处理模块构建hmm模块，建立所述hmm模型。

在优选的实施例中，所述hmm模型的参数分布根据训练物料的固含量和k-s检验确定。