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褐鐵礦選礦設(shè)備球磨機(jī)控制的發(fā)展

時(shí)間:2017-03-10 23:48:32 來源:本站

現(xiàn)階段的水泥生產(chǎn)過程中车遂,基于上位機(jī)手工操作現(xiàn)場設(shè)備是仍是主流封断,手工操作僅能保證球磨機(jī)的正常運(yùn)行,無法保證褐鐵礦選礦設(shè)備球磨機(jī)在*佳負(fù)荷區(qū)域運(yùn)行舶担。相對于手工操作坡疼,傳統(tǒng)的控制方案效果顯然更好,但仍然無法保證其控制效果衣陶。更由于粉磨系統(tǒng)普遍存在的大滯后柄瑰、多變量特點(diǎn),常規(guī)控制很難達(dá)到預(yù)期效果祖搓。因此在實(shí)際應(yīng)用中一般結(jié)合其它控制策略狱意,找到球磨機(jī)的*佳工作狀態(tài)。尤其是一些潛在控制算法的應(yīng)用拯欧,更為褐鐵礦選礦設(shè)備球磨機(jī)控制提供了多種解決方案详囤。

隨著先進(jìn)控制理論及計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展,對褐鐵礦選礦設(shè)備球磨機(jī)制粉過程又有了新的方案。由于模糊策略不需要被控對象的數(shù)學(xué)模型藏姐,僅僅通過人工經(jīng)驗(yàn)就可以總結(jié)出較好的控制規(guī)則隆箩,因此廣受歡迎。它可以有效地應(yīng)付非線性對象羔杨,并在實(shí)際過程中得到很好的應(yīng)用捌臊。

本文將大量的人工經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行總結(jié)后,以模糊語言的形式歸納兜材,實(shí)現(xiàn)了褐鐵礦選礦設(shè)備球磨機(jī)的模糊控制理澎。本文將褐鐵礦選礦設(shè)備球磨機(jī)系統(tǒng)作看做一個(gè)具有強(qiáng)耦合性質(zhì)的多輸入多輸出過程,通過調(diào)節(jié)給煤量等調(diào)節(jié)磨出口溫度等關(guān)鍵參數(shù)曙寡。通過解耦使使耦合對象變成一個(gè)耦合程度極其輕微的控制對象糠爬,再用模糊控制器設(shè)計(jì)控制器。具體介紹了該系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和實(shí)現(xiàn)方法举庶,根據(jù)電廠實(shí)際運(yùn)行情況證明了此控制策略的的安全性和有效性执隧,此種策略比較具有借鑒意義。本文提出提一種專家模糊控制算法户侥,根據(jù)運(yùn)行狀態(tài)镀琉,運(yùn)用知識庫中的專家知識在線修改相關(guān)加權(quán)系數(shù),達(dá)到修改控制規(guī)則的目的蕊唐。通過實(shí)際運(yùn)行證明屋摔,此算法優(yōu)于傳統(tǒng)的模糊控制算法,能夠保證球磨機(jī)制粉系統(tǒng)的安全刃泌、穩(wěn)定及*佳經(jīng)濟(jì)運(yùn)行凡壤。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制不依賴于系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型,且具有自學(xué)習(xí)耙替、自適應(yīng)等特點(diǎn)亚侠,適合具有非線性、強(qiáng)耦合系統(tǒng)的控制俗扇。本文利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對褐鐵礦選礦設(shè)備球磨機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行非線性辨識硝烂,并在此基礎(chǔ)上給出了具體的控制器的設(shè)計(jì)方案。通過對物理特性跟蹤實(shí)現(xiàn)對產(chǎn)量的控制铜幽,在多家水泥廠的應(yīng)用表明效果良好滞谢。本文提出了解耦控制的思想,不斷監(jiān)測現(xiàn)場工況并在此基礎(chǔ)上自適應(yīng)的調(diào)整控制器參數(shù)實(shí)現(xiàn)對關(guān)鍵變量的控制除抛,實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了控制的有效性狮杨。

基于案例推理和規(guī)則調(diào)整的智能控制策略也讓褐鐵礦選礦設(shè)備球磨機(jī)上得到了一定程度的應(yīng)用,并取得了加好的經(jīng)濟(jì)效益到忽。文獻(xiàn)在總結(jié)熟練操作工的大量操作經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上對多輸入多輸出過程進(jìn)行了智能調(diào)節(jié)橄教。充分分析各個(gè)變量之間的關(guān)系清寇,將一個(gè)多變量過程分解成多個(gè)單回路過程,并在現(xiàn)場取得很好的應(yīng)用效果护蝶。文獻(xiàn)采用基于統(tǒng)計(jì)的過程控制策略與規(guī)則推理過程相結(jié)合的方法华烟,提出了由工況監(jiān)測、控制器優(yōu)化層設(shè)計(jì)和底層控制器相結(jié)合的控制方案持灰。首先由工況監(jiān)測模塊對球磨機(jī)的當(dāng)欠負(fù)荷做出判斷盔夜,再由監(jiān)督層規(guī)則優(yōu)化控制器的設(shè)定值,通過控制回路的輸出跟蹤修改后的設(shè)定值堤魁,使球磨機(jī)負(fù)荷始終保持在*佳負(fù)荷或近似*佳負(fù)荷狀態(tài)喂链。文獻(xiàn)采用案例推理與數(shù)據(jù)融合結(jié)合的方法,提出了某配料過程球磨機(jī)負(fù)荷控制方案∫涛校現(xiàn)場應(yīng)用效果良好衩藤,大大降低了能耗,同時(shí)臺時(shí)也穩(wěn)步提高涛漂,球磨機(jī)負(fù)荷較為穩(wěn)定,取得了很好的預(yù)期效果检诗。

由于褐鐵礦選礦設(shè)備球磨機(jī)系統(tǒng)屬于典型的多輸入多輸出過程匈仗,且**地?cái)?shù)學(xué)模型往往難以建立,因此有不少專家采用預(yù)測控制方法對粉磨過程進(jìn)行控制與優(yōu)化逢慌。文中采用*小二乘的思想建立粉磨系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型悠轩,并采用廣義預(yù)測控制的方法實(shí)現(xiàn)了球磨機(jī)的自動控制。文中建立了球磨機(jī)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型攻泼,提出了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測控制器的非線性預(yù)測控制方法火架,*終實(shí)現(xiàn)非線性系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)直接預(yù)測控制。由于具體的實(shí)現(xiàn)過程較為復(fù)雜忙菠,故實(shí)際應(yīng)用受到一定局限何鸡。東南大學(xué)的陳夕松等人充分利用預(yù)測控制在處理多輸入多輸出系統(tǒng)問題上的優(yōu)勢,建立了球磨機(jī)的多輸入多輸出模型牛欢,并取得了良好的控制效果和經(jīng)濟(jì)效益骡男。文分別將有約束MPC和無約束MPC算法與多回路PID控制在球磨機(jī)上的應(yīng)用效果做了比較,得出了兩種預(yù)測控制算法綜合性能均好于多回路PID的結(jié)論傍睹。

對于褐鐵礦選礦設(shè)備球磨機(jī)系統(tǒng)而言隔盛,因其具有的非線性、大滯后拾稳、強(qiáng)耦合等特點(diǎn)吮炕,單一的控制算法很難將所有問題全部解決,因此不少專家將復(fù)合控制的思想應(yīng)用于球磨機(jī)系統(tǒng)访得。文針對被控對象的實(shí)際特點(diǎn)采用了分模式的控制方案龙亲,設(shè)定分模式控制的閾值,偏差大子閾值時(shí)采用模糊控制,偏差小于閾值時(shí)采用PID控制俱笛。文獻(xiàn)采用預(yù)測控制和模糊思想組成的復(fù)合控制方案對褐鐵礦選礦設(shè)備球磨機(jī)系統(tǒng)進(jìn)行控制捆姜。當(dāng)系統(tǒng)偏差較大時(shí)采用模糊控制使輸出值盡快跟蹤設(shè)定值,當(dāng)偏差較小時(shí)采用預(yù)測控制實(shí)現(xiàn)在穩(wěn)態(tài)值附近的動態(tài)優(yōu)化迎膜,并以此進(jìn)行穩(wěn)態(tài)優(yōu)化泥技。

目前在實(shí)際現(xiàn)場中有所應(yīng)用的控制算法還主要有自尋優(yōu)控制和自適應(yīng)控制。自尋優(yōu)控制對常規(guī)控制的規(guī)則進(jìn)行了改進(jìn)磕仅,提出將常規(guī)控制和具有自學(xué)習(xí)功能的動態(tài)自尋*優(yōu)控制相結(jié)合的控制策略珊豹。自適應(yīng)控制策略在一臺實(shí)驗(yàn)球磨機(jī)上進(jìn)行了仿真,仿真結(jié)果證明了控制的有效性榕订。

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