CN106950836A - 水泥磨喂料量模糊控制方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种水泥磨喂料量模糊控制方法及系统，其中方法包括以下步骤：建立对应于磨机主电机额定功率偏差的隶属函数、磨尾斗提电机最佳电流偏差和磨机喂料量增量的隶属函数,并得到关于模糊变量的赋值表；根据模糊变量的赋值表建立模糊控制规则，并得到模糊关系矩阵根据模糊推理合成规则控制模糊控制输出；根据模糊控制输出的实际磨机喂料量与目标值的偏差的等级值，对喂料量进行调整。本发明通过模糊控制方法可使磨机处于一种高效的运转状态。

Description

水泥磨喂料量模糊控制方法及系统

技术领域

本发明涉及模糊控制领域，尤其涉及一种水泥磨喂料量模糊控制方法及系统。

背景技术

对于闭路流程的水泥粉磨工序，经过粉磨后的细小颗粒物料通过选粉机出磨，粗颗粒物料通过磨尾斗提电机再次进入磨机进行粉磨，与磨头水泥磨喂料量一起重新进入粉磨过程，使水泥磨机内的物料处于一种动态循环状态，这种被称为循环负荷的物料循环状况必须保持一种动态平衡，但是，物料的易磨性、研磨体的磨损度、磨体内物料的水分、磨尾负压、选粉机转速以及旁路风门开度等都会打破这种平衡，造成磨机负荷不稳定，出现空磨现象和饱磨现象，降低了磨机的运转效率，提高了单产电耗，甚至造成生产设备故障。

对于闭路流程的水泥磨，诸多因素的随机变化，影响着循环负荷的平衡，表征循环负荷的一个重要参数是磨尾斗提电机电流的大小，目前，中控操作人员多以该参数作为依据，不定期人工调整水泥磨喂料量，以保证水泥磨机的工况稳定。

发明内容

本发明的发明目的在于对实时检测到的磨石磨机的循环负荷参量进行模糊化处理，控制水泥磨喂料量，以平衡磨机喂料系统各参量，使磨机处于一种高效的运转状态。

本发明为达上述目的所采用的技术方案是：

提供一种水泥磨喂料量模糊控制方法，包括以下步骤：

S1、建立对应于磨机主电机额定功率偏差的隶属函数μ_P、磨尾斗提电机最佳电流偏差的隶属函数μ_A和磨机喂料量增量的隶属函数μ_U，分别如下：

式中，x为磨机主电机的实时功率、磨尾斗提电机的实时电流或者磨机的实时喂料量，磨机主电机额定功率6175KW，磨尾斗提电机最佳负载电流50A，水泥磨机的设计能力为170t/h；

对于磨机主电机额定功率偏差而言，与磨机主电机额定功率值的偏差P由-1500KW至+1500KW的大小划为七个等级，对应论域模糊语言描述为NB、NM、NS、O、PS、PM、PB，则有

当x>0时

当x<0时，令μ_PSP(x)＝0,μ_PMP(x)＝0,μ_PBP(x)＝0,且

μ_NSP(x)＝μ_PSP(-x)

μ_NMP(x)＝μ_PMP(-x)

μ_NBP(x)＝μ_PBP(-x)

对于磨尾斗提电机最佳负载电流偏差而言，与磨尾斗提电机最佳电流值的偏差A由-12A至+12A的大小划为七个等级，对应论域模糊语言描述为NB、NM、NS、O、PS、PM、PB，则有

当x>0时

当x<0时，令μ_PSA(x)＝0,μ_PMA(x)＝0,μ_PBA(x)＝0,且

μ_NSA(x)＝μ_PSA(-x)

μ_NMA(x)＝μ_PMA(-x)

μ_NBA(x)＝μ_PBA(-x)

对于水泥磨机喂料量而言，以磨机的设计量为目标值，实际磨机喂料量与目标值的偏差U由-20t/h至+20t/h的大小划为七个等级，对应论域模糊语言描述为NB、NM、NS、O、PS、PM、PB，则有

当x>0时

当x<0时，令μ_PSU(x)＝0,μ_PMU(x)＝0,μ_PBU(x)＝0,且

μ_NSU(x)＝μ_PSU(-x)

μ_NMU(x)＝μ_PMU(-x)

μ_NBU(x)＝μ_PBU(-x)

由此得到关于模糊变量的赋值表；

S2、根据模糊变量的赋值表建立模糊控制规则，并得到如下模糊关系矩阵：

R＝(NB_A×NB_P)·(NB_P×PB_U)+(NM_A×NM_P)·(NM_P×PM_U)+(NB_A×NM_P)·(NM_P×PM_U)+(NM_A×NB_P)·(NB_P×PM_U)+(NS_A×NS_P)·(NS_P×O_U)+(PS_A×PS_P)·(PS_P×O_U)+(NS_A×PS_P)·(PS_P×O_U)+(PS_A×NS_P)·(NS_P×O_U)+(PM_A+PM_P)×NM_U+(PB_A+PB_P)×NB_U，其中NB_A、NM_A、NS_A、PB_A、PM_A、PS_A为不同论域中磨尾斗提电机最佳负载电流偏差，NB_P、NM_P、NS_P、PB_P、PM_P、PS_P为不同论域中磨机主电机额定功率偏差，NB_U、NM_U、O_U、PB_U、PM_U为不同论域中水泥磨机喂料量增量；

S3、根据模糊推理合成规则控制模糊控制输出，输出的控制量的变化量为：

式中

式中T是矩阵转置运算，o是模糊运算，上式中表示出磨斗提电流偏差值的一个模糊向量，x_i是出磨斗提电流偏差值的等级值，是对应于该等级值的隶属度函数值，上式中表示的是水泥磨机主电机额定功率偏差值的一个模糊向量，y_i是水泥磨机主电机额定功率偏差值的等级值，是对应于该等级值的隶属度函数值。根据实时采集到的模拟量,对照相应的赋值表，完成变量：磨尾斗提电机电流偏移值、磨机主电机功率偏移值由基本论域向模糊论域的变换，得到一个1×7的磨机喂料量偏移值的模糊变量，磨机喂料量的偏移值取值遵循原则为：

3)隶属度最大值原则；

4)在隶属度值同为最大值情况下，首选等级绝对值最小的等级值；

S4、根据模糊控制输出的实际磨机喂料量与目标值的偏差的等级值，对喂料量进行调整。

本发明还提供了一种基于权利要求上述水泥磨喂料量模糊控制系统，该控制系统是一个多输入单输出系统，系统的输入量具体为磨机主电机功率、磨尾斗提电机电流，系统的输出是磨机喂料量。

接上述技术方案，根据上述方法制定模糊控制规则，系统的输出使水泥磨物料循环负荷保持一种动态平衡。

接上述技术方案，表征水泥磨物料循环系统最优的特征指标是水泥磨机主电机额定功率和磨尾斗提电机电流的设计最优值，以保证水泥磨处于最高效的运转状态。

本发明还提供了一种存储器，该存储器中存储有用于执行上述水泥磨喂料量模糊控制方法的软件程序。

本发明产生的有益效果是：本发明通过一个模糊控制器来对磨机喂料量进行自动调整，在保留磨尾斗提电机电流作为系统输入的同时，引入磨机主电机功率作为另一个系统输入，构成一个双输入单输出模糊控制系统，根据工况实时调整磨机喂料量，控制系统在平衡循环负荷的同时，也保证磨机处于一种最佳的运行状态，实现高效节能的目的。

附图说明

下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：

图1为本发明控制流程图；

图2为本发明实施例闭流水泥磨喂料量模糊控制系统人机界面。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明不是单一地以磨尾斗提电机电流作为磨机循环负荷参量，本发明还将磨机主电机功率也纳入系统，作为磨机循环负荷的另一个参量，实现一个二元模糊控制器；以磨机主电机额定功率和磨尾斗提电机电流设计最佳值作为中心值，建立相应的隶属函数；通过模糊控制规则，得到相应的模糊关系矩阵；对实时检测到的魔使磨机的循环负荷参量进行模糊化处理，根据推理合成规则对水泥磨喂料量进行模糊决策，以平衡磨机喂料系统各参量，使磨机处于一种高效的运转状态。

如图1所示，本发明的水泥磨喂料量模糊控制方法具体包括以下步骤：S1、建立变量隶属函数模型：

对应于磨机主电机额定功率偏差、磨尾斗提电机最佳电流偏差和磨机喂料量增量，分别得到隶属函数如下：

式中，磨机主电机额定功率6175KW，磨尾斗提电机最佳负载电流50A，水泥磨机的设计能力为170t/h。

对于磨机主电机额定功率偏差P而言，与磨机主电机额定功率值的偏差由-1500KW至+1500KW的大小划为七个等级(具体七个等级划分节点为-1500、-800、-300、0、300、800、1500)，该论域模糊语言描述为NB、NM、NS、O、PS、PM、PB，则有

当x>0时

当x<0时，令μ_PSP(x)＝0,μ_PMP(x)＝0,μ_PBP(x)＝0,且

μ_NSP(x)＝μ_PSP(-x)

μ_NMP(x)＝μ_PMP(-x)

μ_NBP(x)＝μ_PBP(-x)

对于磨尾斗提电机最佳负载电流偏差A而言，与磨尾斗提电机最佳电流值的偏差由-12A至+12A的大小划为七个等级(具体七个等级划分节点为-12、-7、-3、0、3、7、12)，该论域模糊语言描述为NB、NM、NS、O、PS、PM、PB，则有

当x>0时

当x<0时，令μ_PSA(x)＝0,μ_PMA(x)＝0,μ_PBA(x)＝0,且

μ_NSA(x)＝μ_PSA(-x)

μ_NMA(x)＝μ_PMA(-x)

μ_NBA(x)＝μ_PBA(-x)

对于水泥磨机喂料量而言，以磨机的设计量为目标值，实际磨机喂料量与目标值的偏差U由-20t/h至+20t/h的大小划为七个等级(具体七个等级划分节点为-20、-14、-8、0、8、14、20)，该论域模糊语言描述为NB、NM、NS、O、PS、PM、PB，则有

当x＞0时

当x＜0时，令μ_PSU(x)＝0，μ_PMU(x)＝0，μ_PBU(x)＝0，且

μ_NSU(x)＝μ_PSU(-x)

μ_NMU(x)＝μ_PMU(-x)

μ_NBU(x)＝μ_PBU(-x)

由此得到模糊变量的赋值表：

表1.磨主电机额定功率偏差P赋值表

表2.出磨斗提电机最佳电流偏差A赋值表

表3.磨机喂料量增量U赋值表

S2、建立模糊控制规则：

对于水泥磨喂料量增量U，模糊控制规则可以归纳如下：

1)若负大(NB)且负大(NB)，则正大(PB)；

2)若负中(NM)且负中(NM)，则正中(PM)；

3)若负大(NB)且负中(NM)，则正中(PM)；

4)若负中(NM)且负大(NB)，则正中(PM)；

5)若负小(NS)且负小(NS)，则为零；

6)若正小(PS)且正小(PS)，则为零；

7)若A负小(NS)且正小(PS)，则为零；

8)若正小(PS)且负小(NS)，则为零；

9)若正中(PM)或正中(PM)，则负中(PM)；

10)若正大(PB)或正大(PB)，则负大(NB)；

由模糊控制规则，得到如下模糊关系矩阵：

R＝(NB_A×NB_P)·(NB_P×PB_U)+(NM_A×NM_P)·(NM_P×PM_U)+(NB_A×NM_P)·(NM_P×PM_U)+(NM_A×NB_P)·(NB_P×PM_U)+(NS_A×NS_P)·(NS_P×O_U)+(PS_A×PS_P)·(PS_P×O_U)+(NS_A×PS_P)·(PS_P×O_U)+(PS_A×NS_P)·(NS_P×O_U)+(PM_A+PM_P)×NM_U+(PB_A+PB_P)×NB_U

(5)

得到模糊关系矩阵R为：

S3、模糊控制输出

根据模糊推理合成规则，控制量的变化量为：

式中模糊向量

式中T是矩阵转置运算，o是模糊运算，上式中表示出磨斗提电流偏差值的一个模糊向量，例如，对于出磨斗提电流偏差值的模糊论域“PB”，从赋值表可以得到x_i是出磨斗提电流偏差值的等级值，是对应于该等级值的隶属度函数值，上式中表示的是水泥磨机主电机额定功率偏差值的一个模糊向量，y_i是水泥磨机主电机额定功率偏差值的等级值，是对应于该等级值的隶属度函数值。根据实时采集到的模拟量,对照相应的赋值表，完成变量：磨尾斗提电机电流偏移值、磨机主电机功率偏移值由基本论域向模糊论域的变换，由(7)式得到是一个1×7的模糊向量，磨机喂料量偏移值的模糊变量U，磨机喂料量的偏移值取值遵循原则为：

1)隶属度最大值原则；

2)在隶属度值同为最大值情况下，首选等级绝对值最小的等级值。

S4、根据U的等级值，对喂料量进行调整。

本发明产生的有益效果是：本发明以DCS平台为基础，结合水泥制造工艺理论和实际工作经验，建立了闭流水泥磨喂料量与磨机循环负荷之间的模糊关系，以5分钟时间作为模糊控制周期，对磨机喂料量实时控制，保证磨机处于一种高效的运行状态。

本发明所设计的模糊控制器作为水泥磨生产过程质量控制系统的一个子功能模块，通过DCS系统完成数据的采集，在后台完成模糊控制运算，给出水泥磨喂料量。

本发明的一个具体实施例中，若实时获取的磨机主电机功率为5263.0430KW，磨尾斗提电机电流为51.000A，通过隶属函数式模糊变量赋值表1、表2，可分别得到当前的工况是：磨机主电机功率偏差“NM”,磨尾斗提电机电流“PS”，与之对应的模糊向量分别为：

则

由式(7)计算可得：

根据隶属度最大原则。此时喂料量的增量等级为“0”，即水泥磨喂料量应为170t/h。实际工作中，水泥磨喂料模糊控制器的输出为171.07t/h，以该值作为喂料系统的设定值，控制生产过程中的实际喂料。完成控制后的磨机循环负荷指标为：磨尾斗提电机电流49.98A,磨机主电机功率5220.6460KW，如图1所示。

本发明实施例的存储器，其存储有用于执行上述实施例的水泥磨喂料量模糊控制方法的软件程序。

应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (5)

1.一种水泥磨喂料量模糊控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、建立对应于磨机主电机额定功率偏差的隶属函数μ_P、磨尾斗提电机最佳电流偏差的隶属函数μ_A和磨机喂料量增量的隶属函数μ_U，分别如下：

${\mathrm{\&mu;}}_P=e^{-{\left(\frac{x-6175}{617.87}\right)}^2}---\left(2\right)$

${\mathrm{\&mu;}}_A=e^{-{\left(\frac{x-50}{3.80}\right)}^2}---\left(3\right)$

${\mathrm{\&mu;}}_U=e^{-{\left(\frac{x-170}{7.60}\right)}^2}---\left(4\right)$

式中，x为磨机主电机的实时功率、磨尾斗提电机的实时电流或者磨机的实时喂料量，磨机主电机额定功率6175KW，磨尾斗提电机最佳负载电流50A，水泥磨机的设计能力为170t/h；

对于磨机主电机额定功率偏差而言，与磨机主电机额定功率值的偏差P由-1500KW至+1500KW的大小划为七个等级，对应论域模糊语言描述为NB、NM、NS、O、PS、PM、PB，则有

当x>0时

${\mathrm{\&mu;}}_{PSP}\left(x\right)=e^{-{\left(\frac{x-300}{617.87}\right)}^2}$

${\mathrm{\&mu;}}_{PMP}\left(x\right)=e^{-{\left(\frac{x-800}{617.87}\right)}^2}$

${\mathrm{\&mu;}}_{PBP}\left(x\right)=e^{-{\left(\frac{x-1500}{617.87}\right)}^2}$

${\mathrm{\&mu;}}_{OP}\left(x\right)=\left\{\begin{array}{cc}0,& x\&NotEqual;0\\ 1,& x=0\end{array}\right.$

当x<0时，令μ_PSP(x)＝0,μ_PMP(x)＝0,μ_PBP(x)＝0,且

μ_NSP(x)＝μ_PSP(-x)

μ_NMP(x)＝μ_PMP(-x)

μ_NBP(x)＝μ_PBP(-x)

对于磨尾斗提电机最佳负载电流偏差而言，与磨尾斗提电机最佳电流值的偏差A由-12A至+12A的大小划为七个等级，对应论域模糊语言描述为NB、NM、NS、O、PS、PM、PB，则有

当x>0时

${\mathrm{\&mu;}}_{PSA}\left(x\right)=e^{-{\left(\frac{x-3}{\mathrm{3.80.}}\right)}^2}$

${\mathrm{\&mu;}}_{PMA}\left(x\right)=e^{-{\left(\frac{x-7}{3.80}\right)}^2}$

${\mathrm{\&mu;}}_{PBA}\left(x\right)=e^{-{\left(\frac{x-12}{3.80}\right)}^2}$

${\mathrm{\&mu;}}_{OA}\left(x\right)=\left\{\begin{array}{cc}0,& x\&NotEqual;0\\ 1,& x=0\end{array}\right.$

当x<0时，令μ_PSA(x)＝0,μ_PMA(x)＝0,μ_PBA(x)＝0,且

μ_NSA(x)＝μ_PSA(-x)

μ_NMA(x)＝μ_PMA(-x)

μ_NBA(x)＝μ_PBA(-x)

对于水泥磨机喂料量而言，以磨机的设计量为目标值，实际磨机喂料量与目标值的偏差U由-20t/h至+20t/h的大小划为七个等级，对应论域模糊语言描述为NB、NM、NS、O、PS、PM、PB，则有

当x>0时

${\mathrm{\&mu;}}_{PSU}\left(x\right)=e^{-{\left(\frac{x-8}{\mathrm{7.60.}}\right)}^2}$

${\mathrm{\&mu;}}_{PMU}\left(x\right)=e^{-{\left(\frac{x-14}{7.60}\right)}^2}$

${\mathrm{\&mu;}}_{PBU}\left(x\right)=e^{-{\left(\frac{x-20}{7.60}\right)}^2}$

${\mathrm{\&mu;}}_{OU}\left(x\right)=\left\{\begin{array}{cc}0,& x\&NotEqual;0\\ 1,& x=0\end{array}\right.$

当x<0时，令μ_PSU(x)＝0,μ_PMU(x)＝0,μ_PBU(x)＝0,且

μ_NSU(x)＝μ_PSU(-x)

μ_NMU(x)＝μ_PMU(-x)

μ_NBU(x)＝μ_PBU(-x)

由此得到关于模糊变量的赋值表；

S2、根据模糊变量的赋值表建立模糊控制规则，并得到如下模糊关系矩阵：

R＝(NB_A×NB_P)·(NB_P×PB_U)+(NM_A×NM_P)·(NM_P×PM_U)+

(NB_A×NM_P)·(NM_P×PM_U)+(NM_A×NB_P)·(NB_P×PM_U)+(NS_A×NS_P)·

(NS_P×O_U)+(PS_A×PS_P)·(PS_P×O_U)+(NS_A×PS_P)·(PS_P×O_U)+

(PS_A×NS_P)·(NS_P×O_U)+(PM_A+PM_P)×NM_U+(PB_A+PB_P)×NB_U，其中NB_A、NM_A、NS_A、PB_A、PM_A、PS_A为不同论域中磨尾斗提电机最佳负载电流偏差，NB_P、NM_P、NS_P、PB_P、PM_P、PS_P为不同论域中磨机主电机额定功率偏差，NB_U、NM_U、O_U、PB_U、PM_U为不同论域中水泥磨机喂料量增量；

S3、根据模糊推理合成规则控制模糊控制输出，输出的控制量的变化量为：

式中

式中T是矩阵转置运算，是模糊运算，表示出磨斗提电流偏差值的一个模糊向量，x_i是出磨斗提电流偏差值的等级值，是对应于该等级值的隶属度函数值，表示的是水泥磨机主电机额定功率偏差值的一个模糊向量，y_i是水泥磨机主电机额定功率偏差值的等级值，是对于该等级值得隶属度函数值；根据实时采集到的模拟量,对照相应的赋值表，完成变量：磨尾斗提电机电流偏移值、磨机主电机功率偏移值由基本论域向模糊论域的变换，得到一个1×7的磨机喂料量偏移值的模糊变量，磨机喂料量的偏移值取值遵循原则为：

1)隶属度最大值原则；

2)在隶属度值同为最大值情况下，首选等级绝对值最小的等级值；

S4、根据模糊控制输出的实际磨机喂料量与目标值的偏差的等级值，对喂料量进行调整。

2.一种基于权利要求1的水泥磨喂料量模糊控制系统，其特征在于，该控制系统是一个多输入单输出系统，系统的输入量具体为磨机主电机功率、磨尾斗提电机电流，系统的输出是磨机喂料量。

3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，根据权利要求1的方法制定模糊控制规则，系统的输出使水泥磨物料循环负荷保持一种动态平衡。

4.根据权利2-3中任一项所述的系统，其特征在于，表征水泥磨物料循环系统最优的特征指标是水泥磨机主电机额定功率和磨尾斗提电机电流的设计最优值，以保证水泥磨处于最高效的运转状态。

5.一种存储器，其特征在于，该存储器中存储有用于执行权利要求1中的水泥磨喂料量模糊控制方法的软件程序。