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（山東科技大學(xué)電氣工程系，山東 泰安271021）
【摘要】結(jié)合灰分控制的時變、滯后和非線性特性，本文提出了一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊控制相結(jié)合的控制器。利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)和并行處理的能力，將模糊控制規(guī)則轉(zhuǎn)化為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)樣本，通過ANN的BP學(xué)習(xí)算法記憶這些規(guī)則樣本。實(shí)驗(yàn)表明該控制器具有響應(yīng)速度快、精度高和魯棒性的特點(diǎn)。
【關(guān)鍵詞】 溫度 模糊控制 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 變頻器
中圖分類號：TP18 文獻(xiàn)標(biāo)識符：A
煤礦選煤廠的配煤系統(tǒng)是一個非線性、時變和大滯后的過程，在其控制過程中，灰分度是一個非常重要的控制參數(shù)。目前常采用PID控制裝置，但這種PID控制適應(yīng)能力差，對高頻干擾非常敏感。而且由于灰分度是一個非線性時變參數(shù)，加上工作環(huán)境的隨機(jī)性，很難建立一個精確的數(shù)學(xué)模型。而模糊和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制是一種非線性控制方式，對無法取得數(shù)學(xué)模型或數(shù)學(xué)模型相當(dāng)粗糙的系統(tǒng)可以取得滿意的控制效果。
1、 控制對象分析及系統(tǒng)總體框架
根據(jù)選煤廠的工藝流程和對配煤系統(tǒng)的分析，可以總結(jié)出配煤系統(tǒng)具有以下控制特性：
（1）給煤機(jī)的給煤量與變頻器的頻率之間具有嚴(yán)重的非線性；
（2）具有較大的時間滯后。由于在線測灰儀有一定的反應(yīng)周期以及給煤機(jī)轉(zhuǎn)速變化使給煤量變化后，要經(jīng)過皮帶的運(yùn)輸才能造成煤流量的變化，造成了時間滯后。
（3）具有灰色性。煤倉中煤料的粒度、形狀、密度、含水量以及煤料與外套筒間的摩擦力等信息不能獲得，而這些因素對煤料出口的流量都有影響。
（4）儲煤倉在發(fā)生堵倉、穿倉和空倉等情況下，給煤機(jī)擋板需要人工調(diào)節(jié)，對象特性發(fā)生變化。
 綜上所述，由于參配品種煤的灰分和煤量時刻變化、存在煤流運(yùn)輸滯后、灰分測量值存在檢測滯后等原因，我們在實(shí)際的配煤操作中不能簡單的按照上一章基于專家系統(tǒng)的煤配比的流量控制。究其原因主要在于：在配煤控制策略的專家推理中，專家知識只是基于各種淺層知識的推理，而不能充分利用蘊(yùn)涵在系統(tǒng)實(shí)時采樣數(shù)據(jù)中的不可測因素及其變化等隱含知識。因此在專家系統(tǒng)中對配煤流量的調(diào)節(jié)只能采取間斷調(diào)節(jié)，即當(dāng)煤流量變化顯著（如空倉或是堵倉時）再診斷調(diào)節(jié)�？紤]以在線灰分儀的灰分或發(fā)熱量作為反饋參數(shù)，以產(chǎn)品煤的給煤量（可以實(shí)施細(xì)調(diào)）作為調(diào)節(jié)手段。由于裝車煤的質(zhì)量考核依據(jù)是各車皮平均采樣混合后的樣本的化驗(yàn)值，所以，累計(jì)灰分（發(fā)熱量）是裝車質(zhì)量的主要衡量標(biāo)準(zhǔn)。有了基于灰分的反饋控制，就不需要知道各煤倉確切的灰分、煤流量以及其它復(fù)雜因素，而達(dá)到上述要求�；�于灰分反饋的系統(tǒng)控制結(jié)構(gòu)圖如圖1所示。


圖1中， 為灰分給定值， 為實(shí)際輸出值， ， 為比例系數(shù)，x1、x2為模糊輸入值，F(xiàn)NNC為模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器， 分別為模糊值增量、實(shí)際值增量、上一次實(shí)際值和這一次實(shí)際值。
2、選煤廠配煤工藝
濟(jì)寧二號煤礦選煤廠為年處理原煤400萬噸的大型礦井選煤廠，洗煤工藝為入洗原煤采用混合跳汰,煤泥采用沉降離心機(jī)和壓濾機(jī)處理。主要產(chǎn)品包括：篩分原煤、塊精煤、末精煤和動篩精煤和洗混煤。塊煤重介選矸系統(tǒng)為后來補(bǔ)充，300—50mm物料采用斜輪分選機(jī)分選，生產(chǎn)的塊精煤產(chǎn)品可作為塊煤單獨(dú)銷售，也可作為一般動力煤銷售。選煤廠配煤裝車工藝系統(tǒng)如圖2所示（二號井選煤廠目前有539、540兩條裝車線，裝車工藝相同）。


濟(jì)寧二號煤礦選煤廠現(xiàn)有四個品種煤，分別存放于8個煤倉，它們分別是：3個原煤倉、2個洗末精煤倉、2個塊精煤倉、1個高灰精煤倉。其中，高灰精煤倉即將增建，本方案將其考慮在內(nèi)。
火車裝車有兩條軌道，分別對應(yīng)539、540兩條裝車皮帶。每個原煤倉有4臺給煤機(jī)，2個供給539皮帶，另2個供給540皮帶；2個末精煤倉各配1個給煤機(jī)，分別供給兩條皮帶；2個塊精煤倉各配6臺給煤機(jī)，分別供給兩條皮帶；高灰精煤倉配有2臺給煤機(jī)，通過皮帶和溜槽（控制閘板）分別供給兩條皮帶。這樣每條皮帶各有14臺給煤機(jī)為之給煤。
3、影響配煤效果的工藝問題
目前工藝條件下，配煤操作中存在著若干影響配煤效果的工藝問題：
（1）通常配煤的灰分是時刻變化的，有些煤種（如原煤）的灰分的波動范圍還較大。
（2）各配煤倉的給煤量也是時刻變化的。無論是閘板調(diào)節(jié)或是變頻調(diào)節(jié)，對于同一開度或同一頻率，在不同的時刻，其煤量也可能是不同的。
（3）灰分儀的瞬時值存在1分鐘左右的延遲，并且皮帶上煤流存在一定的傳輸時間，配煤系統(tǒng)存在較大的滯后。
鑒于以上影響配煤效果的工藝問題，我們進(jìn)行了以下改進(jìn)措施：采用灰分反饋控制；煤量在線監(jiān)測；煤量采用變頻器調(diào)節(jié)方式。改造以后的配煤裝車工藝如3圖所示：


4、自動配煤系統(tǒng)工作原理
先由人工選擇目標(biāo)灰份和配煤煤種，由系統(tǒng)確定給煤機(jī)的數(shù)量，經(jīng)過計(jì)算定性地得出將要裝車的產(chǎn)品灰份，依據(jù)所配煤的目標(biāo)灰份和各煤倉煤的灰份算出各煤種的給煤流量，用開動給煤機(jī)的臺數(shù)進(jìn)行給煤量的粗調(diào)，通過實(shí)時監(jiān)測裝車皮帶上配煤比后的灰份和實(shí)際裝車灰份與目標(biāo)灰份進(jìn)行比較，之后再由系統(tǒng)計(jì)算后調(diào)節(jié)皮帶稱的瞬時流量并指導(dǎo)變頻器動作，用變頻器進(jìn)行給煤量的細(xì)調(diào)，從而使配煤最大限度地接近目標(biāo)灰份。自動配煤系統(tǒng)工作原理圖見圖4。其中變頻器采用羅克韋爾（Rockwell）自動化A-B變頻器，電壓為380V，功率為45KW，兩條皮帶共28臺。
5、結(jié)論
本文對選煤廠配煤系統(tǒng)工藝進(jìn)行了詳細(xì)介紹，對影響配煤產(chǎn)品的工藝因素進(jìn)行了分析，在此基礎(chǔ)上，對配煤工藝進(jìn)行了改造，提出了基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的灰分反饋控制策略，為實(shí)施配煤智能控制提供了一種新的方法。


參考文獻(xiàn)
1 李士勇.模糊控制.神經(jīng)控制和智能控制論. 哈爾濱市：哈爾濱工業(yè)大學(xué)出版社，1998
2 章衛(wèi)國.楊向忠.模糊控制理論與應(yīng)用. 西安市：西北工業(yè)大學(xué)出版社，1999
3 張立明•人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型及其應(yīng)用•復(fù)旦大學(xué)出 版社，1992
作者簡介：王致杰，男，1964年生，山東省濰坊市人，1985年畢業(yè)于山東科技大學(xué)自動化系，教授，博士，主要從事工業(yè)微機(jī)控制、模糊控制和網(wǎng)絡(luò)方面的研究。發(fā)表論文30篇，有多項(xiàng)科研成果。
聯(lián)系地址：山東省泰安市岱岳區(qū) 山東科技大學(xué)電氣工程系 郵編：271021
電 話：0538－8497226 0538－5387226 13512565962
Titl: Admeasure Coal Controlling of Self-adapt Based on Fuzzy Artificial Neural Network
Wang Zhi Jie Yang Yu-ling
(College of Information and electrical engineering, Shan Dong University of Science and Technology，Tai An，ShanDong 271021，China；)
Abstract:This paper is detailed to introduces the Artificial Neural Network Fuzzy model and algorithm ,establishing Artificial Neural Network Fuzzy Control model of Admeasure Coal Controlling of Self-adapt，and verify its possibility and advantage.
Keywords: Ash Fuzzy Control Artificial Neural Network Inverters