基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中儲式球磨機控制的研究.pdf

1、中儲式鋼球磨制粉系統(tǒng)是火力發(fā)電站鍋爐的重要輔助系統(tǒng)，其系統(tǒng)具有多輸入多輸出、運行特性有較大慣性及大延遲，一些主要系統(tǒng)變量之間存在較強耦合的特點。隨著電力改革的逐步深化，電力市場、廠網(wǎng)分開也開始實施，電力企業(yè)，尤其是電廠都希望提高生產(chǎn)效率和設(shè)備可用率，優(yōu)化資源配置，最大程度地降低發(fā)電成本。因此，提高煤粉制備系統(tǒng)的安全、經(jīng)濟運行，減少制粉系統(tǒng)的單耗，有利于降低發(fā)電成本，便于企業(yè)在電力市場的競爭中占據(jù)有利地位。 本文針對球磨機控制系統(tǒng)

2、的非線性、大滯后、強耦合等特點，通過現(xiàn)場試驗采集數(shù)據(jù)，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的辨識方法，得到系統(tǒng)的部分動態(tài)特性，然后對球磨機負(fù)荷系統(tǒng)和出口溫度與入口負(fù)壓系統(tǒng)分別采用不同的控制方案。具體內(nèi)容如下： 1．利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，建立球磨機運行工況的識別模型：能識別球磨機運行區(qū)域；為實現(xiàn)系統(tǒng)的智能控制，優(yōu)化運行提供了前提。 2．在球磨機運行模式智能分類的基礎(chǔ)上采用改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PID控制，使控制作用的針對性和負(fù)荷適應(yīng)性更強。 3．采用

3、離線學(xué)習(xí)獲得逆動態(tài)ANN模型，實現(xiàn)球磨機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逆系統(tǒng)控制。 4．在以上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)應(yīng)用中，本文通過在樣本中加入噪聲及使用檢驗樣本及學(xué)習(xí)最優(yōu)停止法等方法，增加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力。 通過上述研究和仿真工作，表明基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中儲式球磨機控制具有下述特點： 適用的對象范圍廣，不僅實現(xiàn)了解耦控制，還使系統(tǒng)有一定的自適應(yīng)性； 由于本文建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型考慮到系統(tǒng)的非線性因素，因此無論是靜態(tài)性能還是動態(tài)性能，系統(tǒng)