基于LSSVM的真空玻璃傳熱過程建模

2015-05-05 王元麒 海南大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院

  真空玻璃傳熱過程隔熱性能和質(zhì)量評價關(guān)鍵指標- 傳熱系數(shù)(U 值)受真空度影響,難以精確檢測。為實現(xiàn)真空玻璃隔熱性能和質(zhì)量的快速評定,建立了基于LSSVM 的真空玻璃傳熱過程智能模型,應(yīng)用MATLAB 軟件和實驗數(shù)據(jù),對真空玻璃傳熱過程進行了模擬,在線預(yù)測了真空玻璃傳熱后側(cè)(非熱源側(cè))的中心溫度。結(jié)果表明:模型理論正確,預(yù)測迅速(時間<1 s),誤差小(相對誤差<1.2%),為真空玻璃隔熱性能和真空玻璃質(zhì)量的快速評定提供了一種新的技術(shù)手段。同時,也為后續(xù)研究能將溫度參數(shù)預(yù)測轉(zhuǎn)化為傳熱系數(shù)預(yù)測奠定一定的理論和應(yīng)用基礎(chǔ)。

  在全球資源短缺、能源緊張、節(jié)能減排呼聲越來越高的今天,世界各國對開發(fā)新能源和節(jié)能環(huán)保給予了極高的重視。建筑能耗作為人類生活起居的耗能大戶,引起了大家的普遍關(guān)注。真空技術(shù)網(wǎng)(http://203scouts.com/)經(jīng)過相關(guān)研究數(shù)據(jù)顯示,建筑圍護門窗是建筑能耗產(chǎn)生的主要途徑。真空玻璃具有卓越的隔熱保溫性能,應(yīng)用于玻璃門窗必將產(chǎn)生顯著的節(jié)能效果。因此,真空玻璃產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用受到了各國政府的大力支持。在評定所生產(chǎn)的真空玻璃的隔熱保溫性能優(yōu)劣和真空玻璃質(zhì)量時,“傳熱系數(shù)(U 值)”是關(guān)鍵的技術(shù)指標,其測量成為了一大研究熱點。

  目前,在歐洲、美國和日本等國,各自形成了一套真空玻璃質(zhì)量檢測標準,造成同一真空玻璃所測量的傳熱系數(shù)不同,無法用于比較評定真空玻璃的隔熱性能和質(zhì)量。在我國,真空玻璃的研究起步較晚,目前絕大多數(shù)還處在真空玻璃傳熱機理研究和傳熱系數(shù)理論研究分析計算階段。其中突破性的研究有:2008 年,我國在中空玻璃標準基礎(chǔ)上修訂的真空玻璃相關(guān)質(zhì)量檢測標準中涉及到傳熱系數(shù)的理論計算方法。但此方法需要經(jīng)過氣體輻射熱導(dǎo)、支撐物接觸熱導(dǎo)和殘余氣體對流熱導(dǎo)等計算后,再經(jīng)公式轉(zhuǎn)換成傳熱系數(shù)(U 值),過程較為復(fù)雜;2012 年,金巖等參照最新國標設(shè)計制作的真空玻璃傳熱系數(shù)測量儀在實驗室中進行了試用,但還存在一定誤差。實際上,真空玻璃傳熱過程是一個非線性系統(tǒng),傳熱系數(shù)(U 值)主要受真空玻璃的真空度影響。

  但是,真空玻璃的真空度難以直接檢測,這使得無法快速精確檢測U 值實現(xiàn)真空玻璃的隔熱性能和質(zhì)量評定。溫度,與真空玻璃傳熱系數(shù)有必然關(guān)系,而且能直接測量。通常,在相同熱源下,真空玻璃非熱源側(cè)溫度越恒定或變化越小,隔熱性能和質(zhì)量越好。因此,可考慮用此溫度代替U 值評測真空玻璃的隔熱性能和質(zhì)量。由于真空玻璃在熱源溫度改變時傳熱過程尚無法明確用數(shù)學(xué)表達式表示,因而本文采用LSSVM 智能建模方法對真空玻璃傳熱過程建立智能模型,并在線預(yù)測真空玻璃傳熱后側(cè)(非熱源側(cè))中心溫度,研究真空玻璃傳熱性能和真空玻璃質(zhì)量的快速評測。這可為后續(xù)真空玻璃傳熱后側(cè)(非熱源側(cè))中心溫度與真空玻璃傳熱系數(shù)U 值和真空度的互相轉(zhuǎn)換研究以及能將真空玻璃傳熱后側(cè)(非熱源側(cè)) 中心溫度與真空玻璃傳熱系數(shù)U 值轉(zhuǎn)換的真空玻璃隔熱性能檢測儀研究奠定一定的理論和應(yīng)用基礎(chǔ)。

  3、基于LSSVM 的真空玻璃傳熱過程模型應(yīng)用

  應(yīng)用MATLAB 軟件、LSSVM1.6 工具箱編程建立真空玻璃傳熱過程LSSVM 模型,并采集實驗數(shù)據(jù)仿真預(yù)測真空玻璃傳熱后側(cè)(非熱源側(cè))中心溫度,驗證所建模型的正確有效性。

  實驗數(shù)據(jù)來自于簡易真空玻璃傳熱過程實驗:將一陶瓷碗裝滿熱水,在其上蓋一塊真空玻璃,定時用測溫儀測量室溫、熱水溫度和真空玻璃傳熱后側(cè)(非熱源側(cè))中心溫度。由于實驗中用的陶瓷碗有一定吸/ 放熱效應(yīng),可能對實驗產(chǎn)生影響,將碗的溫度增選為建模輸入變量。實驗中采集11 組實驗數(shù)據(jù),每組實驗時隔1 min 采集1次數(shù)據(jù),采集12 次,共得到132 組數(shù)據(jù)。經(jīng)肉眼法去除粗大誤差后選出120 組數(shù)據(jù)用于模擬真空玻璃傳熱過程。其中,前60 組數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練生成真空玻璃傳熱過程LSSVM 智能模型,后60 組用于模型的在線校正和預(yù)測真空玻璃傳熱后側(cè)(非熱源側(cè))中心溫度。最終,模型仿真預(yù)測得到的真空玻璃傳熱后側(cè)(非熱源側(cè))中心溫度結(jié)果如圖2(藍方實框為實測值,紅空圓為預(yù)測值)。

真空玻璃傳熱后側(cè)中心溫度在線預(yù)測結(jié)果

圖2 真空玻璃傳熱后側(cè)中心溫度在線預(yù)測結(jié)果

  為分析所建LSSVM 模型預(yù)測真空玻璃傳熱后側(cè)(非熱源側(cè))中心溫度的準確度,采用相對誤差公式(11)對預(yù)測的每個數(shù)據(jù)點進行誤差分析。同時,為觀測模型的預(yù)測速度,計算了預(yù)測每數(shù)據(jù)點的過程耗時,運行的計算機主要配置為:處理器:Intel(R)Pentium(R)CPU B950 @ 2.10GHz;內(nèi)存4GB;操作系統(tǒng):Windows 7 旗艦版(32 位)。最終得到的每數(shù)據(jù)點預(yù)測的相對誤差如圖3,每數(shù)據(jù)點預(yù)測的過程耗時如圖4。

真空玻璃傳熱后側(cè)中心溫度預(yù)測誤差

圖3 真空玻璃傳熱后側(cè)中心溫度預(yù)測誤差

真空玻璃傳熱后側(cè)中心溫度在線預(yù)測過程耗時

圖4 真空玻璃傳熱后側(cè)中心溫度在線預(yù)測過程耗時

  4、結(jié)論

  上述通過建立智能模型預(yù)測過程變量的方法是目前復(fù)雜工業(yè)過程中用來對難以測量的變量參數(shù)進行實時預(yù)測/ 估計的常用方法,已在氣體膜分離過程研究中進行了運用。由預(yù)測結(jié)果可以看到,真空玻璃傳熱過程LSSVM 智能模型預(yù)測真空玻璃傳熱后側(cè)(非熱源側(cè))中心溫度準確快速,可以得到以下結(jié)論:

  (1)通過建立基于LSSVM 的真空玻璃傳熱過程智能模型對真空玻璃傳熱后側(cè)(非熱源側(cè))中心溫度實時估計,可以獲知真空玻璃的隔熱性能優(yōu)劣和真空玻璃質(zhì)量。這在一定程度上可以替代難以精確測量的真空玻璃傳熱系數(shù)(U 值)快速評測真空玻璃的隔熱性能優(yōu)劣和真空玻璃質(zhì)量,為真空玻璃隔熱性能和真空玻璃質(zhì)量的快速評定提供了一種新的技術(shù)手段;

  (2)基于LSSVM 的真空玻璃傳熱過程智能模型能夠快速準確預(yù)測真空玻璃傳熱后側(cè)(非熱源側(cè))中心溫度,可為后續(xù)研究真空度、U 值與真空玻璃傳熱后側(cè)(非熱源側(cè))中心溫度之間的轉(zhuǎn)換研究和能將溫度參數(shù)預(yù)測轉(zhuǎn)化為傳熱系數(shù)預(yù)測奠定一定的理論和應(yīng)用基礎(chǔ)。