中储式钢球磨制粉系统的建模与优化控制研究

中储式钢球磨制粉系统的建模与优化控制研究

论文摘要

钢球磨煤机是中储式制粉系统的核心设备,它被广泛应用于国内外中小型电厂。它是一个典型的强非线性、多变量耦合系统,而现有的常规控制策略大都建立在对象的线性模型基础上,很难取得理想的控制效果;此外如何建立该系统的数学模型以实现运行的优化控制具有重要的理论价值和现实意义。本文首先针对球磨机系统的控制策略进行了简要的概述,详尽地研究了几种多变量系统的解耦控制算法,并阐述了复杂系统的建模方法。根据球磨机的运行机理,结合前人的研究成果,提出了新型的多变量系统控制算法,并针对钢球磨损、磨负荷以及整个球磨机系统分别进行了建模研究,通过仿真实验表明建模与优化控制的有效性。(1)针对钢球的磨损情况进行了综合分析,建立了一套新的钢球磨损模型以及反映运行经济性的性能评价方程,最后利用泛灰数线性方程组和最小二乘回归的方法,对模型进行了辨识。该磨损模型对于如何进行钢球的配比和补加球,对分析运行的经济性有很强的理论指导意义。(2)基于鲁棒整定的内模控制原理,导出一种多变量系统的PID控制器参数整定新方法,可直接获得控制器的比例项、积分项、微分项系数以及考虑到微分项可实现性的实际微分环节的时间常数。该整定方法应用于严重多变量耦合的电厂制粉系统球磨机控制的仿真研究,结果表明:所整定的PID控制系统具有良好的调节品质,在系统特性变化的情况下具有很强的鲁棒性。(3)基于CMAC原理,实现了CMAC软测量的算法,通过采集球磨机在堵磨和正常工况下的样本数据来训练CMAC神经网络,实现了磨煤机的料位软测量,并且证实了CMAC能够准确地反映料位,从而提高制粉系统的效率,节约用电,为制粉系统球磨机的控制优化和节能经济运行提供了指导。(4)对球磨机动态特性进行机理分析的基础上,利用T-S模糊神经网络,结合简化的减法聚类法和改进PSO-BP混合算法优化后件参数的思想,对球磨机系统进行了建模与辨识。仿真结果表明基于改进PSO-BP混合算法的模型比基于递推卡尔曼滤波的最小二乘估计具有更高的辨识精度。该建模方法为球磨机控制系统的优化配置和改善控制品质提供了参考,同时也为T-S模糊内模控制器的设计奠定了基础。最后对全文进行了总结,并指出本文所用的建模与优化控制方法在电厂球磨机系统中的工程实际应用方面有待进一步研究的问题。

论文目录

  • 中文摘要
  • Abstract
  • 第一章 绪论
  • 1.1 引言
  • 1.2 球磨机系统的建模与优化控制
  • 1.2.1 球磨机系统的动态数学模型的建立
  • 1.2.2 球磨机系统的控制策略
  • 1.2.3 制粉系统球磨机的运行优化
  • 1.3 本文的主要内容
  • 第二章 磨煤机钢球磨损的一般数学模型研究
  • 2.1 引言
  • 2.2 磨煤机的运行过程分析
  • 2.2.1 钢球磨煤机制粉系统的结构
  • 2.2.2 钢球磨损的机理
  • 2.2.3 磨煤机初装球制度
  • 2.2.4 磨煤机运行过程分析
  • 2.3 钢球磨损的一般数学模型的建立
  • 2.4 一般数学模型的参数辨识
  • 2.5 钢球的补球理论
  • 2.6 本章小结
  • 第三章 基于鲁棒整定的球磨机系统多变量内模PID 控制
  • 3.1 引言
  • 3.2 鲁棒控制的研究
  • 3.2.1 灵敏度函数和互补灵敏度函数
  • 3.2.2 鲁棒稳定性和鲁棒性能
  • 3.3 SISO 系统内模控制器的设计
  • 3.4 SISO 系统内模控制算例
  • 3.5 基于内模原理的多变量系统PID 控制器参数整定方法
  • 3.5.1 内模控制的原理与结构
  • 3.5.2 IMC-PID 的原理
  • 3.5.3 八种系统的IMC-PID 设计
  • 3.5.4 应用于球磨机系统的仿真研究
  • 3.6 本章小结
  • 第四章 基于CMAC 神经网络的球磨机磨负荷(料位)软测量
  • 4.1 引言
  • 4.2 磨负荷检测方法研究现状
  • 4.2.1 采用进出口差压信号来表征球磨机的负荷
  • 4.2.2 噪音法
  • 4.2.3 利用磨煤机电流的大小表征载煤量
  • 4.2.4 基于轴振频谱分析的负荷检测方法
  • 4.2.5 基于数据融合的最佳负荷点判断方法
  • 4.3 基于CMAC 的球磨机磨负荷软测量
  • 4.3.1 CMAC 神经网络原理
  • 4.3.2 CMAC 神经网络的学习算法及优越性
  • 4.3.3 基于CMAC 的磨负荷软测量
  • 4.4 本章小结
  • 第五章 基于T-S 模糊模型的球磨机系统的建模
  • 5.1 引言
  • 5.2 Takagi-Sugeno 模型
  • 5.2.1 基于聚类法的T-S 模型结构
  • 5.2.2 输入变量的选择
  • 5.2.3 简化的减法聚类法
  • 5.2.4 参数的辨识与优化
  • 5.3 Box-Jenkins 煤气炉T-S 模型的辨识
  • 5.4 球磨机系统T-S 模型辨识
  • 5.4.1 球磨机系统的机理特性
  • 5.4.2 球磨机系统T-S 模型的建模与辨识
  • 5.5 本章小结
  • 第六章 结束语
  • 6.1 论文的主要工作与结论
  • 6.2 进一步的研究工作与展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 个人简历、在学期间参加的科研工作及学术论文发表
  • 相关论文文献

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