CN111570072B - 一种水泥球磨机的负荷控制系统及其方法 - Google Patents

一种水泥球磨机的负荷控制系统及其方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种水泥球磨机的负荷控制系统,包括以下部件:喂料机;对喂料机输送过来的料进行研磨的水泥球磨机;设于水泥球磨机外并用来检测水泥球磨机内物料填充率的电耳传感器;与电耳传感器电连接,并预先储存有负荷给定范围的控制器;其中所述的控制器还与喂料机进行电连接,并通过实时获取电耳传感器的实时负荷信号后,与预先设置的负荷给定范围进行对比后优化水泥球磨机工作过程中环境对喂料机的给料量的影响问题,最终获得合适的给料量,从而实现将环境对给料量影响进行自动调节的过程。本发明还公开了一种水泥球磨机的负荷控制方法。本发明能够有效解决水泥球磨机的负荷控制过程中由于噪声影响给定值而产生误差放大现象问题。

Description

一种水泥球磨机的负荷控制系统及其方法
技术领域
本发明涉及水泥球磨机控制的领域,特别是一种水泥球磨机的负荷控制系统及其方法。
背景技术
水泥球磨机主要应用于水泥厂成品及原料的粉磨,也适用于冶金、化工、电力等工矿企业粉磨各种矿石及其它可磨性物料:工作时,物料由进料装置经入料中空轴螺旋均匀地进入水泥球磨机第一仓,该仓内有阶梯衬板或波纹衬板,内装不同规格钢球,筒体转动产生离心力将钢球带到一定高度后落下,对物料产生重击和研磨作用。物料在第一仓达到粗磨后,经单层隔仓板进入第二仓,该仓内镶有平衬板,内有钢球,将物料进一步研磨。粉状物通过卸料箅板排出,完成粉磨作业。水泥球磨机粉磨物料的主要工作部分发生在水平低速回转的筒体上,当筒体被传动装置带动回转时,研磨体由于惯性离心力的作用,贴附在磨机筒体内壁的衬板面上与之一起回转,被带到一定高度后,借重力作用自由落下,此时研磨体将筒体内物料击碎,同时研磨体在回转的磨机内除有上升、下落的循环运动外,还会产生滑动和滚动,致使研磨体、衬板和被磨物料之间发生研磨作用使物料磨细。物料在受到冲击破碎和研磨磨碎的同时,借进料端和出料端的物料本身料面高度差,使物料由进料端向出料端缓缓流动,完成粉磨作业。
由于水泥熟料粉磨操作是水泥生产的最后一道工序,其运行情况直接影响水泥的产量和质量。近年来,微机自动配料系统在我国众多水泥厂已得到广泛应用,但水泥球磨机负荷的自动监控仍处于较落后的状态,大多数水泥厂依然靠人工判断、手动操作,致使磨机负荷不能保持在最佳状态,能耗大、产量低,质量也难以保证。
目前最常见的方法是通过“基于误差反馈消除误差”的PID控制方式来进行调整,由于“基于误差反馈消除误差”是PID控制技术的精髓,但实际情况中直接取目标与实际行为之间的误差常常会使初始控制力太大而使系统行为出现超调,而这正是导致使用PID控制技术的闭环系统产生“快速性”和“超调”不可调和矛盾的主要原因,因此传统PID控制器的微分环节对误差微分的提取不太合理,若在输入信号中含有噪声,传统的微分器很容易导致严重的噪声放大效应,而噪声影响直接会导致误差变大,最终出现负荷控制不符合要求的问题。因此如何解决水泥球磨机负荷控制的噪声放大问题,以此解决水泥球磨机的负荷控制过程中的误差问题显得尤为重要。
发明内容
本发明的目的是为了解决上述现有技术的不足而提供一种能够解决水泥球磨机的负荷控制过程中的误差问题的一种水泥球磨机的负荷控制系统及其方法。
为了实现上述目的,本发明得到的一种水泥球磨机的负荷控制系统,包括以下部件:
一个能够对料进行输送的喂料机;
对喂料机输送过来的料进行研磨的水泥球磨机;
设于水泥球磨机外并用来检测水泥球磨机内物料填充率的电耳传感器;
与电耳传感器电连接,并预先储存有负荷给定范围的控制器;
其中所述的控制器还与喂料机进行电连接,并通过实时获取电耳传感器的实时负荷信号后,与预先设置的负荷给定范围进行对比后优化水泥球磨机工作过程中环境对喂料机的给料量的影响问题,最终获得合适的给料量,从而实现将环境对给料量影响进行自动调节的过程。
本发明公开了一种水泥球磨机的负荷控制方法,该方法采用跟踪微分器以及单神经元学习策略组合后,并能合理安排过渡过程、克服噪声,同时能根据被控对象的变化,自学习来变动PID的增益的非线性单神经元控制结构,该非线性单神经元控制结构具体包括以下步骤:
Step0、给定初始权值;
Step1、实时采集“电耳”信号y;
Step2、将信号输入跟踪微分器,得到z1、z2;
Step3、将反映水泥球磨机负荷的电耳给定值信号,输入跟踪微分器的设计过渡过程,得到V1、V2;
Step4、进行比较,得出误差公式:
x1(t)=v1-z1=e(t);
及其导数公式:
x3(t)=v2-z2=Δe(t)/T
Step5、将误差通过积分器进行积分,得到以下公式:
Figure BDA0002480688980000031
Step 6、通过单神经元(8)学习获得单神经的输出公式(一)和输出公式(二):
Figure BDA0002480688980000032
Figure BDA0002480688980000041
Step7、将得到的x1(t)、x2(t)、x3(t)三者信号分别送入单神经元内,由单神经元的输出公式(一)得到以下公式:
Figure BDA0002480688980000042
其中:W为权向量;
Step8、再将p(t)输入单神经元的输出公式(二),得到以下公式:
Figure BDA0002480688980000043
其中:pmax为最大控制量
Step9、最终获得最佳喂料量u(t),然后将喂料量u(t)施加到水泥球磨机上;
Step10、根据性能指标公式(三):
Figure BDA0002480688980000044
判断性能指标是否满足要求,否,按照权值学习算法公式(四):wi(t+1)=wi(t)+Δwi(t)
Figure BDA0002480688980000045
更新权值后,返回步骤step1;是,结束。
本发明得到的一种水泥球磨机的负荷控制系统及其方法,通过预先设置负荷给定范围,然后通过实时获取电耳信号后,将其输送给微分器,进行处理后,利用跟踪微分器的设计过渡过程数量后,将误差进行积分,后将得到的三者信号分别送入单神经元内学习后,最终获得最佳喂料量,然后输送给水泥球磨机的过程,因此通过上述结构的设计能够有效的对水泥球磨机内产生的噪音进行处理,避免由于噪音对喂料量控制而产生误差的问题,最终获得最合适的喂料量数量,以此解决水泥球磨机的负荷控制过程中由于噪声影响给定值而产生误差放大现象问题。
附图说明
图1是实施例1中一种水泥球磨机的负荷控制系统的结构示意图;
图2是实施例1中一种水泥球磨机的负荷控制系统中跟踪微分器的单神经元控制框图;
图3是实施例1中电耳电压与水泥球磨机负荷的曲线示意图。
图中:喂料机1、水泥球磨机2、电耳传感器3、控制器4、跟踪微分器5、跟踪微分器的设计过渡过程6、积分器7、单神经元8。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例中的附图。
实施例1:
如图1所示,本实施例提供的一种水泥球磨机的负荷控制系统,包括以下部件:
一个能够对料进行输送的喂料机1;
对喂料机1输送过来的料进行研磨的水泥球磨机2;
设于水泥球磨机2外并用来检测水泥球磨机2内物料填充率的电耳传感器3;
与电耳传感器3电连接,并预先储存有负荷给定范围的控制器4;
其中所述的控制器4还与喂料机1进行电连接,并通过实时获取电耳传感器3的实时负荷信号后,与预先设置的负荷给定范围进行对比后优化水泥球磨机工作过程中环境对喂料机1的给料量的影响问题,最终获得合适的给料量,从而实现将环境对给料量影响进行自动调节的过程。
从图3中发现电耳信号与负荷之间存在一个曲线关系,同时当电耳信号得到某个点即Yout时,其负荷处于最优选的状态,因此预先确定电耳给定值信号即为Yout时,然后通过获取实时电耳信号,并进行处理后,将由于噪声而影响电耳信号的误差问题进行优化后,使得电耳信号与负荷始终处于最优选状态,确保对水泥球磨机负荷的控制过程,因此如图2、图3所示,本实施例公开了一种水泥球磨机的负荷控制方法,该方法采用跟踪微分器5以及单神经元学习策略组合后,并能合理安排过渡过程、克服噪声,同时能根据被控对象的变化,自学习来变动PID的增益的非线性单神经元控制结构,该非线性单神经元控制结构具体包括以下步骤:
Step0、给定初始权值;
Step1、实时采集“电耳”信号y;
Step2、将信号输入跟踪微分器5,得到z1、z2;
Step3、将反映水泥球磨机2负荷的电耳给定值信号,输入跟踪微分器的设计过渡过程6,得到V1、V2;
Step4、进行比较,得出误差公式:
x1(t)=v1-z1=e(t);
及其导数公式:
x3(t)=v2-z2=Δe(t)/T
Step5、将误差通过积分器7进行积分,得到以下公式:
Figure BDA0002480688980000071
Step 6、通过单神经元8学习获得单神经的输出公式(一)和输出公式(二):
Figure BDA0002480688980000072
Figure BDA0002480688980000073
Step7、将得到的x1(t)、x2(t)、x3(t)三者信号分别送入单神经元内,由单神经元8的输出公式(一)得到以下公式:
Figure BDA0002480688980000074
其中:W为权向量;
Step8、再将p(t)输入单神经元8的输出公式(二),得到以下公式:
Figure BDA0002480688980000075
其中:pmax为最大控制量
Step9、最终获得最佳喂料量u(t),然后将喂料量u(t)施加到水泥球磨机2上;
Step10、根据性能指标公式(三):
Figure BDA0002480688980000081
判断性能指标是否满足要求,否,按照权值学习算法公式(四):
Figure BDA0002480688980000082
更新权值后,返回步骤step1;是,结束。
在本实施例中跟踪微分器5中的求解公式为:
Figure BDA0002480688980000083
其中,v为输入信号;而v2为得到的微分;k为调节参数,其值越大,响应越快。
然后令:
x1(t)=v1-z1=e(t),
Figure BDA0002480688980000085
x3(t)=v2-z2=Δe(t)/T;
同时由于
Figure BDA0002480688980000084
变化比较平缓,在求导过程中,可认为||W||近似为一常数,故有
Figure BDA0002480688980000091
在对象
Figure BDA0002480688980000092
未知时,可利用差分近似导数公式(七)求解。
Figure BDA0002480688980000093
因此本实施例通过预先设置负荷给定范围,然后通过实时获取电耳信号后,将其输送给微分器,进行处理后,利用跟踪微分器的设计过渡过程数量后,将误差进行积分,后将得到的x1(t)、x2(t)、x3(t)三者信号分别送入单神经元内学习后,最终获得最佳喂料量u(t),然后输送给水泥球磨机2的过程,因此通过上述结构的设计能够有效的对水泥球磨机2内产生的噪音进行处理,避免由于噪音对喂料量控制而产生误差的问题,最终获得最合适的喂料量数量,以此解决水泥球磨机的负荷控制过程中由于噪声影响给定值而产生误差放大现象问题。

Claims (1)

1.一种水泥球磨机的负荷控制方法,包括一种水泥球磨机的负荷控制系统,所述水泥球磨机的负荷控制系统包括以下部件:
一个能够对料进行输送的喂料机(1);
对喂料机(1)输送过来的料进行研磨的水泥球磨机(2);
设于水泥球磨机(2)外并用来检测水泥球磨机(2)内物料填充率的电耳传感器(3);
与电耳传感器(3)电连接,并预先储存有负荷给定范围的控制器(4);
其中所述的控制器(4)还与喂料机(1)进行电连接,并通过实时获取电耳传感器(3)的实时负荷信号后,与预先设置的负荷给定范围进行对比后优化水泥球磨机工作过程中环境对喂料机(1)的给料量的影响问题,最终获得合适的给料量,从而实现将环境对给料量影响进行自动调节的过程,其特征在于,该方法采用跟踪微分器(5)以及单神经元学习策略组合后,并能合理安排过渡过程、克服噪声,同时能根据被控对象的变化,自学习来变动PID的增益的非线性单神经元控制结构,该非线性单神经元控制结构具体包括以下步骤:
Step0、给定初始权值;
Step1、实时采集“电耳”信号y;
Step2、将信号输入跟踪微分器(5),得到z1、z2
Step3、将反映水泥球磨机(2)负荷的电耳给定值信号,输入跟踪微分器的设计过渡过程(6),得到V1、V2
Step4、进行比较,得出误差公式:
x1(t)=v1-z1=e(t);
及其导数公式:
x3(t)=v2-z2=Δe(t)/T
Step5、将误差通过积分器(7)进行积分,得到以下公式:
Figure FDA0003193481250000021
Step6、通过单神经元(8)学习获得单神经的输出公式(一)和输出公式(二):
Figure FDA0003193481250000022
Figure FDA0003193481250000023
Step7、将得到的x1(t)、x2(t)、x3(t)三者信号分别送入单神经元内,由单神经元(8)的输出公式(一)得到以下公式:
Figure FDA0003193481250000024
其中:W为权向量;
Step8、再将p(t)输入单神经元(8)的输出公式(二),得到以下公式:
Figure FDA0003193481250000025
其中:pmax为最大控制量
Step9、最终获得最佳喂料量u(t),然后将喂料量u(t)施加到水泥球磨机(2)上;
Step10、根据性能指标公式(三):
Figure FDA0003193481250000031
判断性能指标是否满足要求,否,按照权值学习算法公式(四):
wi(t+1)=wi(t)+Δwi(t)
Figure FDA0003193481250000032
更新权值后,返回步骤step1;是,结束。
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