CN113083447B - 大型冶炼高炉磨煤机球磨系统全自动智能减振控制方法及装置 - Google Patents

大型冶炼高炉磨煤机球磨系统全自动智能减振控制方法及装置 Download PDF

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CN113083447B CN202110387631.3A CN202110387631A CN113083447B CN 113083447 B CN113083447 B CN 113083447B CN 202110387631 A CN202110387631 A CN 202110387631A CN 113083447 B CN113083447 B CN 113083447B
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Abstract

本发明提供一种大型冶炼高炉磨煤机球磨系统全自动智能减振控制方法及装置，包括原煤自主识别算法及相应的转速控制方法。通过多维传感器采集若干特征数据，利用KNN回归算法对常用原煤兰炭种类、块状含矸石煤及原煤入料误差进行识别归类，针对不同工况结合AHP+PID控制算法，研发了球磨系统全自动智能减振控制方法及装置，实现了磨煤机下磨环转速的全自动实时调节，显著缓解或基本消除球磨系统短时剧烈振动，降低了机外噪声，提高了磨煤机出粉量，减少了传动链维修频次，扩大了对原煤种类的适应能力，并为以磨煤机为主的制粉系统自主集成控制创造了条件。

Description

大型冶炼高炉磨煤机球磨系统全自动智能减振控制方法及 装置
技术领域
本发明属于重型机械智能控制技术领域，具体涉及一种大型冶炼高炉磨煤机球磨系统全自动智能减振控制方法及装置。
背景技术
近年来EM型冶炼高炉磨煤机和国内同类产品相比，具有高产能、高效率的优势，在高炉喷煤领域的得到了越来越广泛的应用，但与国际先进技术相比还是具有一定的差距，其中磨煤机球磨系统的短时强振问题，对整机的制粉效率、使用寿命、维修频次和环境噪声产生较大影响，成为瓶颈技术之一，至今悬而未决。
究其缘由：
1、 磨煤机的原煤种类按其硬度不同，一般分为含兰炭煤、烟煤、烟煤无烟煤混搭、无烟煤4种，其硬度、杂质成分、湿度均有不同，含兰炭煤虽有节煤和降焦的优势，因属硬煤使用者少。
2、各类原煤中，大颗粒块状煤含比不同，对下磨环造成的冲力、碰撞和振动载荷不同，产生短时强振程度也不同。当块状硬煤随机进入或聚于下磨环时会出现系统强振，使减速箱内轴承和齿轮受力过大而产生胶着干摩擦或点蚀磨损，润滑状态变差，进而导致生产效率受损和传动链维修频次增加，发生多次重复研磨，且阻塞了成品煤粉通往筛网的通道，对磨煤机的产煤量和使用寿命均产生较大影响。
3、送料机大输送量产生的较大允差，也有一定的影响。
鉴于上述，业内专家普遍认为，由于涉及强非线性复杂系统运动学、固液气多相流动力学、高端机械学、复杂振动学、粉体力学、多维传感、在线测控、自主集成控制与仿真等基础理论和前沿技术，构成该系统的多学科交叉应用，解决这一瓶颈技术难度大。目前国内大型高炉冶炼高炉磨煤机球磨系统普遍采用恒定转速方法，传统手动、半自动转速控制方案缺乏迅速性、准确性，不足以应对复杂的磨煤工况。为此，研制基于实时数据反馈的原煤种类及块状煤矸石随机出现的自主识别算法，以及对应的全自动自主转速控制策略，可为复杂多变的磨煤机球磨系统减振工作，提供一种新的解决方法。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术的不足，提供一种大型冶炼高炉磨煤机球磨系统全自动智能减振控制方法及装置。
本发明采用以下技术方案：
本发明提供一种大型冶炼高炉磨煤机球磨系统全自动智能减振控制方法，包括以下步骤：
S1、对进入系统内原煤的种类进行识别，四种原煤种类分别配置基础转速为
Figure 427789DEST_PATH_IMAGE001
，每种原煤分别设置最优权重
Figure 375016DEST_PATH_IMAGE002
，设置电机的基本转速；
S2、PID控制器对电机的基本转速进行设定；通过参数采集系统采集被控对象的被 控量数据
Figure 752908DEST_PATH_IMAGE003
，传输到数据处理器进行数据处理，所述数据处理器结合最优权重组合数 据
Figure 619233DEST_PATH_IMAGE004
和被控量数据
Figure 348154DEST_PATH_IMAGE003
计算出最优反馈值
Figure 958127DEST_PATH_IMAGE005
，并将最优反馈值
Figure 95585DEST_PATH_IMAGE005
反 馈给PID控制器，所述PID控制器根据最优反馈值
Figure 601653DEST_PATH_IMAGE005
和目标值S控制执行机构，最终 调整电机的转速。
进一步的，步骤S1中，对进入系统内的原煤的种类的识别方法具体为：
S1.1、建立两个训练集：通过多维度传感器对原煤以及煤矸石碰撞噪声、质量、压 力等特征值进行采集，生成原煤硬度训练样本集：
Figure 83450DEST_PATH_IMAGE006
，其中，i为样本数量， n为特征数量，设置标签“1”、“2”、“3”、“4”分别代表含兰炭煤、烟煤、无烟煤、混搭煤。通过多 维度传感器对原煤以及煤矸石中大颗粒及块状煤的积聚数量、振幅、振强、压力等特征值进 行采集，生成原煤块状数量训练样本集：
Figure 231534DEST_PATH_IMAGE007
，其中，i为样本数量，n为特征 数量，设置标签“1”、“2”、“3”、“4”分别代表原煤块状数量多、中、少、无的工况；
S1.2、对样本数据进行0-1标准化：
Figure 849598DEST_PATH_IMAGE008
S1.3、计算样本的均值
Figure 667512DEST_PATH_IMAGE009
及协方差矩阵
Figure 105447DEST_PATH_IMAGE010
，则多特征向量
Figure 57222DEST_PATH_IMAGE011
的马哈拉诺比斯距离 可表示为：
Figure 529792DEST_PATH_IMAGE012
S1.4、选择合适的K值，其具体含义为在决策时通过依据测试样本的K个最近邻“数据样本”做决策判断，依据加权投票法的原则，对K个近邻投票作加权，距离越近权重越大；
S1.5、通过对样本数据中压力、质量、加速度、噪音特征量的训练与决策，利用fit- transform函数对实时数据
Figure 908821DEST_PATH_IMAGE013
进行归类，判断原煤种类，在此基础之上，对 入料误差及煤种、块状煤含量及分布分别进行检测和识别，并根据上述分布，通过阶梯变速 方式对基础转速进行上下调整。
所诉阶梯变速方式为系统的过载保护机制，通常可在900ms以内实现3次阶梯降速为优。
进一步的，步骤S2具体为：
S2.1、PID控制器获取输入输出模块发送的设定信息，该设定信息包括目标值S、比 例参数
Figure 834051DEST_PATH_IMAGE014
、积分参数
Figure 199305DEST_PATH_IMAGE015
以及微分参数
Figure 791960DEST_PATH_IMAGE016
；
S2.2、PID控制器根据目标值S控制执行机构对电机的基本转速进行设定；
S2.3、通过参数采集系统采集被控对象的被控量数据
Figure 341890DEST_PATH_IMAGE017
，传输到数据处理器 进行数据处理，所述数据处理器结合最优权重组合数据
Figure 488838DEST_PATH_IMAGE018
和被控量数据
Figure 782416DEST_PATH_IMAGE017
计算出 最优反馈值
Figure 104944DEST_PATH_IMAGE019
，并将最优反馈值
Figure 825775DEST_PATH_IMAGE019
反馈给PID控制器；
S2.4、PID控制器根据最优反馈值
Figure 991177DEST_PATH_IMAGE019
和目标值S计算出偏差值
Figure 557288DEST_PATH_IMAGE020
；
S2.5、PID控制器采用以下公式计算出输出量：
Figure 858956DEST_PATH_IMAGE021
S2.6、PID控制器根据输出量
Figure 127520DEST_PATH_IMAGE022
控制执行机构调整电机的转速。
进一步的，步骤S2.3中，最优反馈值
Figure 514639DEST_PATH_IMAGE019
的计算方法为：
S2.3.1、数据处理器实时获取被控量数据
Figure 150019DEST_PATH_IMAGE017
；
S2.3.2、数据处理器从存储器中调取最优权重组合数据
Figure 306194DEST_PATH_IMAGE018
；
S2.3.3、数据处理器计算出最优反馈值
Figure 368828DEST_PATH_IMAGE019
：
Figure 118609DEST_PATH_IMAGE023
。
进一步的，步骤S2.3.2中，数据处理器采用AHP层次分析法生成最优权重组合数据
Figure 292102DEST_PATH_IMAGE024
。
进一步的，所述参数采集系统包括位移传感器、压力传感器、加速度传感器和噪声传感器，分别用于采集球磨系统的振幅、压力、振强和噪音。
本发明还提供一种大型冶炼高炉磨煤机球磨系统全自动智能减振控制装置，包括主电机、减速箱、托盘、下磨环、磨球、上磨环、参数采集系统和PID控制器；所述主电机和减速箱设置在底座上，主电机与减速箱、托盘和下磨环依次驱动连接，上磨环和磨球设置在下磨环上方；所述参数采集系统为多维度传感系统，包括位移传感器、压力传感器、加速度传感器和噪声传感器；所述位移传感器、压力传感器、加速度传感器均设置在下磨环下方，与PID控制器信号连接，分别检测下磨环的振幅、压力和振强，所述噪声传感器用于检测研磨过程中产生的噪声强度。
进一步的，所述噪声传感器设置在装置外设定位置。
本发明的有益效果：
本发明提供了一种大型冶炼高炉磨煤机球磨系统全自动智能减振控制方法及装置，包括原煤识别算法及相应的转速控制方法，利用KNN回归算法对常用原煤的种类、煤矸石含量、入料误差等工况进行识别归类，结合AHP+PID控制算法，实现了下磨环转速的全自动实时调节，基本消除了球磨系统短时剧烈振动，明显降低了磨煤机机外噪声值，提高了磨煤机出粉量，减少了传动链的维修频次，并为以磨煤机为主的制粉系统自主集成控制创造了条件。
附图说明：
图1为本发明实施例结构示意图；
图2为本发明实施例原煤识别方法流程图；
图3为本发明实施例全自动智能控制方法流程图；
图4为本发明实施例全自动智能控制系统结构框图；
附图中的标记为：1、底座；2、减速箱；3、托盘；4、下磨环；5、磨球；6、上磨环；7、分离器；8、耐磨板；9、弹簧；10、压环；11、主电机。
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，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1
参见图1-4，本发明实施例提供一种大型冶炼高炉磨煤机球磨系统全自动智能减振控制方法，包括以下步骤：
（一）对进入系统内的原煤的种类进行识别，四种原煤种类分别配置基础转速为
Figure 568362DEST_PATH_IMAGE025
，分别为15rad/min，18rad/min，21rad/min，24rad/min。每种原煤分别设置最 优权重
Figure 536318DEST_PATH_IMAGE026
，设置电机的基本转速；参照图2，具体的，对进入系统内的原煤 的种类的识别方法为：
步骤1、建立训练集：通过多维度传感器对原煤以及煤矸石质量、压力等特征值进 行采集，生成训练样本集：
Figure 898030DEST_PATH_IMAGE027
，其中，i为样本数量，n为特征数量，设置标签 “1”、“2”、“3”、“4”分别代表含兰炭煤、烟煤、混合煤、无烟煤。
步骤2、对样本数据进行0-1标准化：
Figure 750579DEST_PATH_IMAGE028
步骤3、计算样本的均值
Figure 146925DEST_PATH_IMAGE009
及协方差矩阵
Figure 285783DEST_PATH_IMAGE010
，则多特征向量
Figure 869211DEST_PATH_IMAGE011
的马哈拉诺比斯距 离可表示为：
Figure 384506DEST_PATH_IMAGE012
步骤4、选择合适的K值，其具体含义为在决策时通过依据测试样本的K个最近邻“数据样本”做决策判断，依据加权投票法的原则，对K个近邻投票作加权，距离越近权重越大；
步骤5、通过对样本数据中压力、质量、加速度、噪音等特征量的训练与决策，利用 fit-transform函数对实时数据
Figure 635359DEST_PATH_IMAGE029
进行归类，判断原煤种类，并将离散量 标记为“1” 含兰炭煤。
（二）通过PID控制器对电机的基本转速进行设定；通过参数采集系统采集被控对 象的被控量数据
Figure 86063DEST_PATH_IMAGE030
，传输到数据处理器进行数据处理，所述数据处理器结合最优权重 组合数据
Figure 156787DEST_PATH_IMAGE031
和被控量数据
Figure 475773DEST_PATH_IMAGE030
计算出最优反馈值
Figure 581132DEST_PATH_IMAGE032
，并将最优反馈值
Figure 61792DEST_PATH_IMAGE032
反馈给PID控制器，所述PID控制器根据最优反馈值
Figure 259293DEST_PATH_IMAGE032
和目标值S控制执 行机构，最终调整电机的转速。参照图3~4，具体步骤为：
步骤1、PID控制器获取输入输出模块发送的设定信息，该设定信息包括目标值S、 比例参数
Figure 116390DEST_PATH_IMAGE033
、积分参数
Figure 341835DEST_PATH_IMAGE034
以及微分参数
Figure 258976DEST_PATH_IMAGE035
；
步骤2、PID控制器根据目标值S控制执行机构对电机的基本转速进行设定；
步骤3、通过参数采集系统采集被控对象的被控量数据
Figure 179658DEST_PATH_IMAGE030
，传输到数据处理器 进行数据处理，所述数据处理器结合最优权重组合数据
Figure 574867DEST_PATH_IMAGE031
和被控量数据
Figure 654819DEST_PATH_IMAGE030
计算出 最优反馈值
Figure 742861DEST_PATH_IMAGE032
，并将最优反馈值
Figure 275473DEST_PATH_IMAGE032
反馈给PID控制器；所述参数采集系统 包括位移传感器、压力传感器、加速度传感器和噪声传感器，分别用于采集球磨系统的振 幅、压力、振强和噪音。
其中，最优反馈值
Figure 615319DEST_PATH_IMAGE032
的计算方法为：通过数据处理器实时获取振幅、振强、 压力和噪音，分别记为
Figure 549777DEST_PATH_IMAGE036
；数据处理器采用AHP层次分析法生 成最优权重组合数据
Figure 808720DEST_PATH_IMAGE031
；通过数据处理器计算出最优反馈值
Figure 563049DEST_PATH_IMAGE032
，计算公式为：
Figure 831219DEST_PATH_IMAGE037
。
步骤4、PID控制器根据最优反馈值
Figure 495550DEST_PATH_IMAGE032
和目标值S计算出偏差值
Figure 659815DEST_PATH_IMAGE038
；
步骤5、PID控制器采用以下公式计算出输出量：
Figure 167020DEST_PATH_IMAGE039
；
步骤6、PID控制器根据输出量
Figure 973302DEST_PATH_IMAGE040
控制执行机构调整电机的转速。
在运行中，预先设定电机转速基速20rpm、振幅0.4mm、噪声80db，当检测到下磨环振幅>125%预设振幅，噪声>85db时，对电机进行减速，最低减速至10rpm；当检测到振幅<75%预设振幅，噪声<90db时，对电机进行提速，最高提速至30rpm。
根据全自动自主控制算法的计算结果，将校正后的转速控制信号输出到变频器，通过调节变频器实现转速优化控制，且一直持续检测，重复执行步骤1-6。
实施例2
参照图1，本发明实施例提供一种大型冶炼高炉磨煤机球磨系统全自动智能减振控制装置，包括主电机11、减速箱2、托盘3、下磨环4、磨球5、上磨环6、参数采集系统、PID控制器和执行模块；所述主电机11和减速箱2设置在底座1上，主电机11与减速箱2、托盘3和下磨环4依次驱动连接，上磨环6和磨球5设置在下磨环4上方；所述参数采集系统包括位移传感器、压力传感器、加速度传感器和噪声传感器；所述位移传感器、压力传感器、加速度传感器均设置在下磨环4下方，与PID控制器信号连接，分别检测下磨环4的振幅、压力和振强，所述噪声传感器用于检测研磨过程中产生的噪声强度；所述噪声传感器设置在装置外围2m处。
在磨煤机正常工作时，参数采集系统检测由于煤矸石或进出料变化导致的的各个参数发生的变化，并将检测到的参数输出至数据处理器和控制器（STM32单片机），由控制器控制执行机构，最终调整电机的转速。执行部分由变频器和电机组成，多维度传感系统的信号输出端连接数据采集卡信号输入端，采集卡信号输出端连接控制器信号输入端，控制器信号输出端连接变频器信号输入端，变频器信号输出端连接电机信号输入端。
PID控制器通过数据线连接数据处理器，该数据处理器经信号处理模块连接4个用 于采集被控对象的
Figure 616773DEST_PATH_IMAGE030
的传感器（位移传感器、压力传感器、加速度传感器和噪声传感 器）。信号处理器将采集到的模拟信号转换成数字信号，并将数字信号发送给数据处理器。 所述数据处理器连接有存储器，根据回归识别的4种原煤，设置最优权重组合
Figure 217518DEST_PATH_IMAGE041
，该存储器中存储有最优权重组合数据
Figure 323271DEST_PATH_IMAGE042
，该最优权重组合数据
Figure 933244DEST_PATH_IMAGE042
包括4个最优权重系数，其中振幅、振强、压力和噪音权重系数分别为
Figure 696801DEST_PATH_IMAGE043
，与反馈传感器一一对应。数据处理器从存储器中调取最优权重组合数 据
Figure 609393DEST_PATH_IMAGE044
，并结合被控量数据
Figure 825611DEST_PATH_IMAGE030
计算出最优反馈值
Figure 708116DEST_PATH_IMAGE045
，减小反馈量的误差。数据 处理器将最优反馈值
Figure 326179DEST_PATH_IMAGE046
反馈给PID控制器。PID控制器结合最优反馈值
Figure 534307DEST_PATH_IMAGE046
和目 标值S计算出精确的偏差值
Figure 972241DEST_PATH_IMAGE047
，从而提高控制精度。
以上仅是本发明的优选实施方式，本发明的保护范围并不仅局限于上述实施例，凡属于本发明思路下的技术方案均属于本发明的保护范围，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理前提下的若干改进和润饰，应视为本发明的保护范围。

Claims (4)

1.大型冶炼高炉磨煤机球磨系统全自动智能减振控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、对进入系统内的原煤的种类进行识别，四种原煤种类分别配置基础转速为
Figure 97081DEST_PATH_IMAGE001
，每种原煤分别设置最优权重
Figure 971496DEST_PATH_IMAGE002
，设置电机的基本转速；
S2、PID控制器对电机的基本转速进行设定；通过参数采集系统采集被控对象的被控量 数据
Figure 410567DEST_PATH_IMAGE003
，传输到数据处理器进行数据处理，所述数据处理器结合最优权重组合数据
Figure 562194DEST_PATH_IMAGE004
和被控量数据
Figure 795729DEST_PATH_IMAGE003
计算出最优反馈值
Figure 891861DEST_PATH_IMAGE005
，并将最优反馈值
Figure 603465DEST_PATH_IMAGE005
反馈给PID控制器， 所述PID控制器根据最优反馈值
Figure 999812DEST_PATH_IMAGE005
和目标值S控制执行机构，最终调整电机的转速；
S1中，对进入系统内的原煤的种类的识别方法具体为：
S1.1、建立训练集：通过多维度传感器对常用种类的原煤进行特征值的采集，生成训练 样本集：
Figure 781079DEST_PATH_IMAGE006
，其中，i为样本数量，n为特征数量，设置标签“1”、“2”、“3”、“4”分 别代表含兰炭煤、烟煤、无烟煤、烟煤无烟煤混搭煤工况；
S1.2、对样本数据进行0-1标准化：
Figure 630086DEST_PATH_IMAGE007
S1.3、计算样本的均值
Figure 879802DEST_PATH_IMAGE008
及协方差矩阵
Figure 130655DEST_PATH_IMAGE009
，则多特征向量
Figure 705993DEST_PATH_IMAGE010
的马哈拉诺比斯距离可表示 为：
Figure 917662DEST_PATH_IMAGE011
S1.4、选择合适的K值，其具体含义为在决策时通过依据测试样本的K个最近邻“数据样本”做决策判断，依据加权投票法的原则，对K个近邻投票作加权，距离越近权重越大；
S1.5、通过对样本数据中压力、质量、加速度、噪音特征量的训练与决策，利用fit- transform函数对实时数据
Figure 971069DEST_PATH_IMAGE012
进行归类，判断原煤种类；
S2具体为：
S2.1、PID控制器获取输入输出模块发送的设定信息，该设定信息包括目标值S、比例参 数
Figure 76428DEST_PATH_IMAGE013
、积分参数
Figure 557088DEST_PATH_IMAGE014
以及微分参数
Figure 115109DEST_PATH_IMAGE015
；
S2.2、PID控制器根据目标值S控制执行机构对电机的基本转速进行设定；
S2.3、通过参数采集系统采集被控对象的被控量数据
Figure 237785DEST_PATH_IMAGE003
，传输到数据处理器进行数 据处理，所述数据处理器结合最优权重组合数据
Figure 73017DEST_PATH_IMAGE004
和被控量数据
Figure 724578DEST_PATH_IMAGE003
计算出最优反馈 值
Figure 35474DEST_PATH_IMAGE005
，并将最优反馈值
Figure 696263DEST_PATH_IMAGE005
反馈给PID控制器；
S2.4、PID控制器根据最优反馈值
Figure 245056DEST_PATH_IMAGE005
和目标值S计算出偏差值
Figure 598677DEST_PATH_IMAGE016
；
S2.5、PID控制器采用以下公式计算出输出量：
Figure 6655DEST_PATH_IMAGE017
；
S2.6、PID控制器根据输出量
Figure 205555DEST_PATH_IMAGE018
控制执行机构调整电机的转速。
2.根据权利要求1所述的大型冶炼高炉磨煤机球磨系统全自动智能减振控制方法，其 特征在于，S2.3中，最优反馈值
Figure 874434DEST_PATH_IMAGE005
的计算方法为：
S2.3.1、数据处理器实时获取被控量数据
Figure 398956DEST_PATH_IMAGE003
；
S2.3.2、数据处理器从存储器中调取最优权重组合数据
Figure 887707DEST_PATH_IMAGE004
；
S2.3.3、数据处理器计算出最优反馈值
Figure 155877DEST_PATH_IMAGE005
：
Figure 318743DEST_PATH_IMAGE019
。
3.根据权利要求2所述的大型冶炼高炉磨煤机球磨系统全自动智能减振控制方法，其 特征在于，S2.3.2中，数据处理器采用AHP层次分析法生成最优权重组合数据
Figure 483008DEST_PATH_IMAGE004
。
4.根据权利要求1所述的大型冶炼高炉磨煤机球磨系统全自动智能减振控制方法，其特征在于，所述参数采集系统包括位移传感器、压力传感器、加速度传感器和噪声传感器，分别用于采集球磨系统的振幅、压力、振强和噪音。
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