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球磨机设备的料位检测与控制,省人省力更省心

 

球磨机料位的测量对于制粉系统的正常运行监测、控制和保护具有非常关键的作用,因此球磨机料位的软测量也是本系统承待解决的问题之一。球磨机的料位受钢球装载量和磨筒内存煤量的共同影响。有些文献中用的概念是存煤量而不是料位,这是片面的,因为存煤量只考虑了煤的影响而没有考虑钢球装载量的影响。

同时,磨的出力和单耗也是受钢球装载量和存煤量的共同影响。因此,料位这个概念比存煤量某一种信号的方法进行磨筒内料位的测量都还未在工程上取得广泛的成功。因此,本系统采用神经网络的软测量方法以寻求对这一难题的破解。神经网络的优势体现在通过各工况下大量典型样本的训练以实现对球磨机本身工作特性的复现,神经网络逆控制利用的也是这个特性。

球磨机料位的软测量模型确定之后,还必须对料位进行工程标定。在本工程中,空磨时的科位取为0,堵磨时的料位取为0.95。球磨机制粉系统的设计余量通常取为30cX,,因此每个班每台磨基本上有2小时的停磨时间,为神经网络的离线学习创造了非常有利的条件。

球磨机 球磨机

对于大惯性、大滞后特性的球磨机料位控制过程,采用预测控制可得到更优的控制效果。针对工程调试中发现的模糊-PI球磨机料位控制方案所存在的问题,现提出预测控制方案,具体情况见图2-10。图中科位预测模型用来获得球磨机在未来输出的预测值。料位预测模型可以通过施加给煤量阶跃(或给煤机转速阶跃),得到阶跃响应曲线来求取其模型。当料位设定值发生跃变时,若要求输出迅速跟踪这一变化,往往需要施加大幅度的控制量(即给煤机转速大幅度跃变),这往往导致料位大幅度的波动。因此,料位参考轨迹的作用就是使料位由当前值逐步平稳过渡到设定值。经前一步的控制量u作用后,球磨机的料位输出加上外扰影响得到系统输出值y。同时预测模型经u作用得到输出料位预测值。料位设定值经计算得到参考轨迹。利用预测误差和参考轨迹经过预测控制算法得到下一步的控制量。可使用球磨机模型的给煤量一料位阶跃响应曲线来作为参考轨迹。

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