跳汰選煤過程的智能控制方法.pdf

1、該文研究用智能控制方式實現跳汰過程自動化的策略和實現方法.首先對影響跳汰分選效果的主要因素做了深入分析,得出床層的密度分布與產品質量密切相關,其正態(tài)分布的標準離差可反映出床層中的錯配物含量的結論,提出跳汰過程的自動控制應以優(yōu)化分層狀態(tài)為目標的控制策略.作者分析了脈動水流特性、松散度和排料過程對分層狀態(tài)的影響,為明確過程控制中的狀態(tài)變量與控制要素奠定了基礎.某些重要位置上沿床層深度方向的密度分布信息對跳汰過程控制至關重要,為此該文研究了獲

2、取床層狀態(tài)信息的γ射線密度檢測原理與技術,研制了以Cs137為射源的γ射線探測器及其后續(xù)處理電路,解決了計數可靠性、抗噪聲干擾等關鍵問題,并應用于現場跳汰機.試驗表明,用γ射線密度探測器能夠真實地反映床層在不同深度的密度值,該信息與其它狀態(tài)信息相結合,可以較準確地反映出跳汰機床層按密度分層的狀態(tài).跳汰過程中,可定量信息與不確定(模糊)信息共存,且多種因素間互相關聯(lián),一些關鍵參數無法用數學公式表征.對此作者研究了基于模糊推理的狀態(tài)識別方法

3、,提出了用密實期和松散期的密度差值表征床層松散度的方法;提出了基于密度均值、標準離差、原煤灰分及床層厚度等信息的跳汰機分層狀態(tài)模糊評判方法.為了研究各狀態(tài)參數之間的關系,設計了現場數據采集與記錄系統(tǒng),對床層在不同深度、不同時間段(密實期與松散期)的密度值、床層厚度、原煤灰分、給料速度、風閥操作參數等作了長時間記錄,并輔以定時人工篩分浮沉實驗.通過對大量現場數據記錄的分析表明,跳汰機分層狀態(tài)模糊評判方法具有較高的識別精度.在上述研究的基礎

4、上,進行了模擬跳汰機的實驗室實驗,從中得到了風閥操作制度對脈動水流特性的調節(jié)關系、脈動水流特性對床層松散狀態(tài)的調節(jié)作用、床層松散度與分層狀態(tài)的關系,從而建立了風閥操作制度與分層狀態(tài)之間的關系鏈,為控制規(guī)則的制定提供了可靠依據.該文根據跳汰過程的特點,提出了專家控制系統(tǒng)的構成框架,研究了分層過程控制專家系統(tǒng)的知識獲取、知識的表示與檢索方法及推理機制,并根據分層狀態(tài)、床層松散狀態(tài)、給料速度信息和現場運行記錄及定時人工篩分浮沉結果進行推理,建