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　　针对球磨机的特性以及控制难点，本文提出了一种自寻##-模糊自适应采样PI相结合的双层控制策略。在上层，采用自寻##算法在线跟踪球磨机负荷的##工作点，将寻##结果发送给下层控制器作为控制目标值；在下层，采用模糊自适应采样PI对球磨机负荷进行实时控制，用于解决系统纯滞后的问题，模糊推理系统则根据系统运行情况##化PI参数，确保控制系统##有良##的性能。

　　球磨机负荷测量目前应用较多的球磨机负荷测量方法有振动法、功率法、出入口差压法及噪音法，这些测量方法都是采用单一的信息得出球磨机内存煤量，存在一定的不足，如线性度差、有较长时间的滞后、易受其它因素影响等。

　　对此，提出了一种基于多传感器信息融合技术的球磨机负荷测量方法<7>，即采用球磨机运行过程中与内存煤量密切相关的多个辅助变量作为输入信息，通过一个##有隐层的动态递归网络和一个不带隐层的线性前向网络并联构成复合式神经网络，拟合辅助变量与球磨机负荷之间的关系，实现球磨机负荷的准确测量。利用多传感信息融合技术弥补了单一传感器的缺陷与不足，为球磨机负荷的##化控制提供了保障。

　　基于多传感器信息融合技术的球磨机负荷检测仪选用了球磨机的噪音、出入口差压、电动机功率、出口温度、入口负压等作为复合式神经网络的输入变量，经过融合计算得到球磨机负荷。在硬件上，选用数字信号处理器（DSP）实现信息融合算法的实时运行，测量结果可通过模拟通道以（420）mA电流信号和数字通道（RS485总线）2种方式输出。经过实际应用，该检测仪能够准确地给出球磨机负荷信息，能够有效地判断煤质、通风量等变化的影响，并进行相应处理。在满磨时，仍然##有较高的灵敏度。

　　自寻##模糊自适应PI控制策略动态自寻##控制动态自寻##控制是解决控制对象##有时变特性的一种有效方法。控制上采用在运行过程中连续测量和不断理解的办法，由系统本身探测当时系统的运行条件，做出正确决策。这样，当控制对象特性发生漂移时，能够在系统运行中通过连续测量和不断修正控制作用，使被控对象运行在一个##的工作状态。动态自寻##控制需要在线寻找当前的##负荷水平，控制球磨机运行在##的出力状态，其寻找的##工作点既不是固定的，也不是一个预设值，在实际生产过程是变化的，需要通过在线自动搜索得到。

　　为此，提出的动态自寻##策略即在保证系统安全运行的前提下，通过不断改变负荷设定值，寻找球磨机大出力点，从而保持系统长期工作在##出力状态，##体步骤：（1）运行安全判定判断系统主要运行参数是否在规定范围内，若在，则进入步骤（2），否则，进入保护程序步骤（4）；（2）稳态判定判断球磨机负荷是否进入采样PI死区，若进入死区，则系统已运行在稳态，进入步骤（3），否则继续等待，返回步骤（1）；（3）工作点调整若当前球磨机出力（给煤量）大于前一个工作点出力，则调整负荷一个步长SP，调整方向与前一次相同；若当前球磨机出力小于前一个工作点出力，则调整负荷一个步长SP，调整方向与前一次相反；若前后两次调整方向相反，则表明已经进入##工作状态，维持运行一个周期（T），在T内，关闭寻##程序；到T后，将负荷增加一个步长SP，重##进入寻##；（4）保护程序根据当前系统参数判定安全种类及严重程度，对负荷设定值进行保护性调整。

　　模糊自适应采样PI控制模糊自适应采样PI控制结构，采样PI控制器对负荷进行实时控制，模糊推理系统根据当前系统的偏差及偏差变化情况，对采样PI控制器的参数进行调整，以获得良##的控制性能。

　　SP负荷设定值e负荷偏差ec负荷偏差变化率PV实际负荷u控制输出Kp、KI采样PI的比例、积分系数模糊自适应采样PI控制结构采样PI控制结合了PI控制和采样控制的##点，带有人工控制的思想<8>。这种控制算法较适用于##有滞后和要求稳定的对象，而所要控制的球磨机负荷恰####有纯滞后特性，并且球磨机运行状态稳定。由于只需要将球磨机运行控制在一个负荷区域内，而球磨机已经在理想的负荷范围内稳定运行，就无需再进行频繁的控制调整，因此引入带死区的采样PI控制算法：e（k）=0当|e（k）|e（k）当|e（k）|>（1）式中：e（k）为死区处理后的负荷偏差；e（k）为负荷偏差；为死区的宽度，其大小可手动设置。当误差在死区内，则PI控制器不进行调节。的设置应当合适，如果设置过大，系统会出现较大的滞后；如果设置太小，则会导致PI控制器过于频繁的控制调节，不利于系统的稳定运行。

　　模糊自适应控制器根据不同的负荷偏差e和偏差变化率ec对KP、KI进行调整，以改善系统的动、静态性能。模糊控制器的输入为e和ec，输出为比例、积分系数的变化量KP、KI。在设计模糊控制器时，对输入、输出变量均采用单一隶属度法模糊化。根据PI控制器整定原则及操作经验获得参数调整规则表，采用Mamdani推理及大隶属度法模糊化，这样通过离线计算获得模糊控制查询表。在实际应用中，经过偏差处理后，获得系统e和ec，经过模糊量化处理，查询KP、KI的模糊控制表，就可以获得参数修正值，分别记为{ei，eci}P，{ei，eci}I。修正后的采样PI参数按照下式计算：KP=KP+{ei，eci}PqP（2）KI=KI+{ei，eci}IqI（3）式中，KP、KI为采样PI控制参数的初值；qP、qI分别为采样PI控制参数的修正因子。

　　应用实例本文提出的基于自寻##-模糊采样PI的球磨机负荷控制系统已应用于某发电厂5号、6号炉制粉系统。

　　为了检验控制系统的性能，于2007年1月在5号炉甲磨煤机进行了一系列试验，为负荷定值稳定试验的运行曲线。从中可以看出，磨煤机的负荷、出入口差压和出口温度均保持稳定，磨煤机负荷在死区范围内小幅度波动。为负荷定值扰动试验曲线，在该试验过程中将动态寻##程序关闭，由操作人员更改负荷设定值，其中在1处负荷设定值由72变为82，2处负荷设定值由82变为72.由可以看出，手动加入10扰动后，系统能够快速进行调节。约经过3min的调节时间即可使磨煤机负荷稳定在##的设定值（静态误差不超过2，死区设定为2），而且在调节过程中控制系统超调较小。此外，在试验过程中，各系统参数平稳变化，无剧烈波动，系统运行安全、稳定。

　　结论本文提出的基于自寻##-模糊采样PI球磨机负荷控制策略，解决了长期以来球磨机负荷难以实现自动控制的问题。