褐铁矿选矿设备球磨机控制的发展

作者来源:开元机械       发布时间: 2017-03-11 07:48
导读:现阶段的水泥生产过程中,基于上位机手工操作现场设备是仍是主流,手工操作仅能保证球磨机的正常运行,无法保证褐铁矿选矿设备球磨机在最佳负荷区域运行。相对于手工操作,传

现阶段的水泥生产过程中,基于上位机手工操作现场设备是仍是主流,手工操作仅能保证球磨机的正常运行,无法保证褐铁矿选矿设备球磨机在最佳负荷区域运行。相对于手工操作,传统的控制方案效果显然更好,但仍然无法保证其控制效果。更由于粉磨系统普遍存在的大滞后、多变量特点,常规控制很难达到预期效果。因此在实际应用中一般结合其它控制策略,找到球磨机的最佳工作状态。尤其是一些潜在控制算法的应用,更为褐铁矿选矿设备球磨机控制提供了多种解决方案。

随着先进控制理论及计算机技术的发展,对褐铁矿选矿设备球磨机制粉过程又有了新的方案。由于模糊策略不需要被控对象的数学模型,仅仅通过人工经验就可以总结出较好的控制规则,因此广受欢迎。它可以有效地应付非线性对象,并在实际过程中得到很好的应用。

本文将大量的人工经验进行总结后,以模糊语言的形式归纳,实现了褐铁矿选矿设备球磨机的模糊控制。本文将褐铁矿选矿设备球磨机系统作看做一个具有强耦合性质的多输入多输出过程,通过调节给煤量等调节磨出口温度等关键参数。通过解耦使使耦合对象变成一个耦合程度极其轻微的控制对象,再用模糊控制器设计控制器。具体介绍了该系统的结构和实现方法,根据电厂实际运行情况证明了此控制策略的的安全性和有效性,此种策略比较具有借鉴意义。本文提出提一种专家模糊控制算法,根据运行状态,运用知识库中的专家知识在线修改相关加权系数,达到修改控制规则的目的。通过实际运行证明,此算法优于传统的模糊控制算法,能够保证球磨机制粉系统的安全、稳定及最佳经济运行。

神经网络控制不依赖于系统的数学模型,且具有自学习、自适应等特点,适合具有非线性、强耦合系统的控制。本文利用神经网络模型对褐铁矿选矿设备球磨机系统进行非线性辨识,并在此基础上给出了具体的控制器的设计方案。通过对物理特性跟踪实现对产量的控制,在多家水泥厂的应用表明效果良好。本文提出了解耦控制的思想,不断监测现场工况并在此基础上自适应的调整控制器参数实现对关键变量的控制,实验结果验证了控制的有效性。

基于案例推理和规则调整的智能控制策略也让褐铁矿选矿设备球磨机上得到了一定程度的应用,并取得了加好的经济效益。文献在总结熟练操作工的大量操作经验的基础上对多输入多输出过程进行了智能调节。充分分析各个变量之间的关系,将一个多变量过程分解成多个单回路过程,并在现场取得很好的应用效果。文献采用基于统计的过程控制策略与规则推理过程相结合的方法,提出了由工况监测、控制器优化层设计和底层控制器相结合的控制方案。首先由工况监测模块对球磨机的当欠负荷做出判断,再由监督层规则优化控制器的设定值,通过控制回路的输出跟踪修改后的设定值,使球磨机负荷始终保持在最佳负荷或近似最佳负荷状态。文献采用案例推理与数据融合结合的方法,提出了某配料过程球磨机负荷控制方案。现场应用效果良好,大大降低了能耗,同时台时也稳步提高,球磨机负荷较为稳定,取得了很好的预期效果。

由于褐铁矿选矿设备球磨机系统属于典型的多输入多输出过程,且精确地数学模型往往难以建立,因此有不少专家采用预测控制方法对粉磨过程进行控制与优化。文中采用最小二乘的思想建立粉磨系统的数学模型,并采用广义预测控制的方法实现了球磨机的自动控制。文中建立了球磨机的神经网络预测模型,提出了基于神经网络预测控制器的非线性预测控制方法,最终实现非线性系统的神经网络直接预测控制。由于具体的实现过程较为复杂,故实际应用受到一定局限。东南大学的陈夕松等人充分利用预测控制在处理多输入多输出系统问题上的优势,建立了球磨机的多输入多输出模型,并取得了良好的控制效果和经济效益。文分别将有约束MPC和无约束MPC算法与多回路PID控制在球磨机上的应用效果做了比较,得出了两种预测控制算法综合性能均好于多回路PID的结论。

对于褐铁矿选矿设备球磨机系统而言,因其具有的非线性、大滞后、强耦合等特点,单一的控制算法很难将所有问题全部解决,因此不少专家将复合控制的思想应用于球磨机系统。文针对被控对象的实际特点采用了分模式的控制方案,设定分模式控制的阈值,偏差大子阈值时采用模糊控制,偏差小于阈值时采用PID控制。文献采用预测控制和模糊思想组成的复合控制方案对褐铁矿选矿设备球磨机系统进行控制。当系统偏差较大时采用模糊控制使输出值尽快跟踪设定值,当偏差较小时采用预测控制实现在稳态值附近的动态优化,并以此进行稳态优化。

目前在实际现场中有所应用的控制算法还主要有自寻优控制和自适应控制。自寻优控制对常规控制的规则进行了改进,提出将常规控制和具有自学习功能的动态自寻最优控制相结合的控制策略。自适应控制策略在一台实验球磨机上进行了仿真,仿真结果证明了控制的有效性。

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