JP2000218191A - 石炭粉砕性自動推定方法とその装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 より拡張された非線型関数を実現して高精度
に石炭粉砕性を推定することを可能とする石炭粉砕性自
動推定方法と装置を提供する。 【解決手段】 本発明は、性状の異なる複数種の石炭の
粉砕装置より得られる、ミルモータ電流、回転分級器
（ＭＲＳ）の回転数、給炭量、ミル加圧装置の油圧、ロ
ールリフトの信号、及びミル−テーブル差圧より選択さ
れた２以上の入力変数と、予め設定若しくは所定の学習
手法等により逐次変化する定数を入力信号として、階層
型ニューラルネットワークに基づく複数段の隠れ層と最
終段に相当する１つの出力層からなる演算回路を構成す
るとともに、前記最終段の出力層よりの出力に所定定数
を乗じて石炭粉砕性推定値を得ることを特徴とする。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、石炭粉砕機におけ
る石炭粉砕性自動推定方法とその装置に係り、特に性状
の異なる複数種の石炭を燃料として使用する石炭焚きボ
イラに付設される石炭粉砕装置における石炭性状の自動
推定方法とその装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】石炭粉砕機において、石炭化度の低い石
炭は粉砕しやすいが、微粉砕しにくい。石炭化が進むと
次第に粉砕し易くなり、さらに進むとまた粉砕しにくく
なる。一般に水分、灰分が多いものは粉砕しにくい。

【０００３】図９は本発明が適用される石炭粉砕機（ミ
ル）の構成図を示す。本装置の構成をその作用に沿って
説明するに、石炭（原炭）は、石炭粉砕装置１００上部
から中央に挿設された給炭管１を通って石炭粉砕装置内
底部に設けた回転テーブル２上に落下し、該回転テーブ
ル２の回転による遠心力により外周部へと運ばれる。

【０００４】前記回転テーブル２の外周部に設けた複数
のロール３は、加圧装置４の油圧０１によりテーブル２
に押しつけられており、このロール３とテーブル２間に
おいて石炭の粉砕が行なわれる。微粉砕された石炭は、
一次空気（熱空気）５により上部へ噴き上げられる。こ
の一次空気５は、石炭の搬送と乾燥の役割を持ってい
る。噴き上げられた微粉炭は、比較的粗い粒子は、テー
ブル２上に落下し、再粉砕され、比較的細かい粒子の
み、石炭粉砕装置１００上部に設けた回転分級器６へと
導かれる。ここで、さらに粗い粒子と細かい粒子が再分
級され、比較的細かい粒子７のみ、分級器６を通過し、
バーナ（不図示）に供給される。

【０００５】かかる、石炭性状の固さを表す指標である
石炭の粉砕性（ＨＧＩ）の試験方法はオフラインではボ
ールミル法とハードグローブ法があるが、ボイラ運転中
のオンラインで計測することが困難であり、僅かに図１
１に示す装置が存在するのみである。

【０００６】図１１は、操作量調節器１０２よりの最適
操作量ｕ及び石炭粉砕性推定器１０５よりのパラメータ
θを入力信号として、ミル動特性モデル１０３で得られ
たバーナ入口微粉炭流量推定値χを減算器１０１に入力
して目標値との偏差を求め、該偏差を操作量調節器１０
２に投入して最適操作量ｕを求め、該最適操作量ｕに基
づいて給炭量、分級器回転数、加圧力の制御を行なう。

【０００７】又ミル動特性モデル１０３よりの出力値と
して微粉炭流量推定値χともに、ミル差圧予測値ｙ’を
得、該ミル差圧予測値ｙ’を減算器１０４でミルテーブ
ル差圧計測値ｙとの偏差信号を石炭粉砕性推定器１０５
に投入してパラメータθを求めている。

【０００８】しかしながら、かかる従来技術において
も、ミル動特性モデルが性状の異なる石炭を変動が大き
いミルの差圧を用いて精度良く推定するには、かなりの
労力を必要とする。この為多炭種石炭焚きボイラにおい
ては、複数台の石炭粉砕装置から微粉砕された石炭（微
粉炭）が燃料としてバーナへ供給される訳であるが、従
来の制御装置にあっては、石炭粉砕性（ＨＧＩ）による
ミル実容量の変化が把握できないため、石炭粉砕装置の
台数制御は、かなり余裕を見た台数切替えが必要であっ
た。

【０００９】従って多炭種石炭焚きボイラにおいても、
石炭の性状、特に石炭の粉砕性がオンラインで計測でき
れば大幅な制御性の向上が期待できる。より具体的に
は、石炭の粉砕性がオンラインで推定できれば、以下の
利点が生じる。 １）石炭粉砕装置の最大容量の把握が容易となり、的確
な石炭粉砕装置の台数制御が可能である。 ２）石炭粉砕装置からバーナに供給される微粉炭量の予
測も適当なモデルを用いることで可能となる。 ３）上記利点を制御装置で活用すれば制御性及び信頼性
の向上が期待できる。

【００１０】かかる要請に鑑み、本出願人は先に、例え
ば性状の異なる複数種の石炭を燃料として使用する石炭
焚きボイラに付設される石炭粉砕装置であっても石炭の
粉砕性がオンラインで容易に推定できる石炭粉砕性自動
推定装置を特願平１０−３６１２９８号（以下先願技術
という）にて提案している。

【００１１】即ち、図９においてミルモー夕９を流れる
電流がミルモータ電流１１、回転分級器６の回転数が回
転分級器回転数１２、ミル加圧装置４の油圧がミル加圧
装置の油圧１３、ロール３のリフトがロールリフト１
４、原炭の流量が給炭量１５であるからして、石炭粉砕
性（ＨＧＩ）はミルモー夕電流１１、回転分級器回転数
１２、ロールリフト１４、ミル加圧装置油圧１３等とか
なり大きい相関を有する。そこで前記先願技術は、これ
らの変数の内、ミルモー夕電流１１と回転分級器回転数
１２及び給炭量１５との関係に着目したプロセスデータ
からオンラインで供給されている石炭の粉砕性を推定す
る装置を提案している。

【００１２】図１０は、先願技術の実施形態に係る石炭
の粉砕性を推定する装置で、石炭粉砕装置に供給される
石炭流量とミルモー夕電流、回転分級器回転数を入力と
して、石炭の粉砕性を出力するように構成されている。
即ち本装置は、プロセスデータであるミルモー夕電流１
１と回転分級器回転数１２とミル給炭量１５を入力と
し、石炭粉砕性推定値７８をオンラインで出力するもの
である。

【００１３】以下図１０に従って本装置を具体的に説明
する。回転分級器回転数１２の信号は、高信号選択器６
４の入力となり、定数発生器６５の出力信号と比較され
高い値が選択されて除算器６６に出力される。除算器６
６では、ミルモータ電流２１（ａ）を高信号選択器６４
の出力信号（ｂ）で除算（ａ／ｂ）し、減算器６８に出
力する。一方、ミル給炭量信号１５を入力とする関数発
生器６７では、標準炭による基準値を減算器６８に出力
する。

【００１４】減算器６８は、除算器６６の出力信号と関
数発生器６７の出力信号を減算し、基準値からのズレ
（偏差）を出力する。減算器６８の出力信号である（偏
差）は、乗算器６９により２乗され、乗算器６９の出力
信号はさらに定数発生器７０の出力信号ｋ1と乗算器７
１により乗算される。一方、乗算器７３は、減算器６８
の出力信号である（偏差）と定数発生器７２の出力信号
ｋ2を乗算する。

【００１５】乗算器７３の出力信号は、定数発生器７６
の出力信号ｋ3 と加算器７５で加算される。この加算器
７５の出力信号は、乗算器７１の出力信号と加算器７４
により加算された後、一次遅れ要素７７の入力信号とな
る。そして、一次遅れ要素７７の出力信号が、石炭粉砕
性の推定信号である。

【００１６】

【発明が解決しようとする課題】図１０に示す先願技術
は、石炭粉砕性（ＨＧＩ）はミルモー夕電流１１、回転
分級器回転数１２、ロールリフト１４、ミル加圧装置油
圧１３等とかなり大きい相関を有する為に、これらの変
数の内、ミルモー夕電流１１と回転分級器回転数１２及
び給炭量１５との関係に着目したプロセスデータからオ
ンラインで供給されている石炭の粉砕性を推定する装置
を提案したものであるが、実際には、これらの変数は複
雑に関係しあい、石炭粉砕性（ＨＧＩ）とは極めて大き
い非線型な関係にあり、これらの変数により石炭粉砕性
（ＨＧＩ）の予測式を構成する事は容易ではない。この
為、先願技術では、３つの変数による２次式の近似の関
係式で実現しているが、充分な石炭粉砕性（ＨＧＩ）の
推定精度が得られていない。

【００１７】本発明では、前記先願技術で用いられてい
る変数を用いてより正確な非線型関数を実現するととも
に、更に、先願技術で用いられている変数にさらに他の
変数を加えてより拡張された非線型関数を実現し、より
高精度に石炭粉砕性（ＨＧＩ）を推定することを可能と
する石炭粉砕性自動推定方法と装置を提供することを目
的とする。

【００１８】即ち、本発明は、性状の異なる複数種の石
炭を燃料として使用する石炭焚きボイラに付設される石
炭粉砕装置において、石炭の粉砕性がオンラインで容易
に推定できる石炭粉砕性自動推定装置において先願技術
以上の高精度の推定方法とその装置を提供することを目
的とする。

【００１９】

【課題を解決する手段】本発明はかかる課題を入出力間
の非線型の関係を表現する有効な手段である階層型ニュ
ーラルネットワークの演算回路を用いて実現している。
即ち、請求項１記載の発明は、性状の異なる複数種の石
炭の粉砕装置より得られる、石炭粉砕性と関係するプロ
セスデータより選択した２以上の入力変数と、予め設定
若しくは所定の学習手法等により逐次変化する定数を入
力信号として、階層型ニューラルネットワークに基づく
複数段の隠れ層と最終段に相当する１つの出力層からな
る演算回路を構成するとともに、前記最終段の出力層よ
りの出力に所定定数を乗じて石炭粉砕性推定値を得るこ
とを特徴とする石炭粉砕性自動推定方法にある。

【００２０】この場合、前記選択される２以上の入力変
数は、請求項２に記載のように、ミルモータ電流、回転
分級器（ＭＲＳ）の回転数、給炭量、ミル加圧装置の油
圧、ロールリフトの信号、及びミル−テーブル差圧より
選択されたプロセスデータであるのがよいが、これのみ
に限定されない。

【００２１】請求項３記載の発明は、前記発明を好適に
実施するための石炭粉砕装置に付設される石炭粉砕性自
動推定装置に関するもので、前記石炭粉砕装置より得ら
れる、石炭粉砕性と関係するプロセスデータより選択し
た２以上の入力変数と、予め設定若しくは所定の学習手
法等により逐次変化する定数を入力信号として、これら
の複数の入力信号を加重加算した後シグモイド関数演算
結果を出力する複数のユニット演算器からなる第１段の
隠れ層と、前記複数のユニット演算器の出力と、予め設
定若しくは所定の学習手法等により逐次変化する定数を
入力信号として、これらの複数の入力信号を加重加算し
た後シグモイド関数演算結果を出力する複数のユニット
演算器からなる１若しくは複数段の隠れ層（以下中間隠
れ層という）と、前記後段側の中間隠れ層を構成するユ
ニット演算器の出力と、予め設定若しくは所定の学習手
法等により逐次変化する定数を入力信号として、これら
の複数の入力信号を加重加算した後シグモイド関数演算
結果を出力する１のユニット演算器からなる出力層と、
前記出力層を構成する１のユニット演算器の出力と所定
の定数発生器の出力を入力とする乗算器を具備し、該乗
算器の出力を石炭粉砕性推定値とすることを特徴とす
る。

【００２２】そして請求項４に記載のように、第１段の
隠れ層から後流側の隠れ層に進むにつれユニット演算器
の数を順次削減して１又は複数段の中間隠れ層を構成す
ることにより、推定の絞り込みが円滑に行なわれ、精度
よい推定が可能である。

【００２３】更に請求項５に記載のように、前記夫々の
隠れ層と出力層を、階層型ニューラルネットワークの演
算回路により構成するとともに、前記夫々の隠れ層若し
くは出力層を構成するユニット演算器内において、複数
の入力信号を加重加算する為の定数発生器の設定すべき
値を、ニューラルネットワークの学習手法等を用いて決
定することにより、より高精度の推定が可能となる。

【００２４】更に請求項６に記載のように、シグモイド
関数演算回路は、指数関数回路若しくは、逆双曲線関数
回路等のしきい値を与える単調増加関数回路で構成され
ているのがよい。

【００２５】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明の好
適な実施形態を例示的に詳しく説明する。但しこの実施
形態に記載されている構成手段の種類、回路、接続状
態、及びその相対的配置等は特に特定的な記載がないか
ぎりは、この発明の範囲をそれに限定する趣旨ではな
く、単なる説明例にすぎない。

【００２６】［第１実施形態］図１及び図４〜図６は、
本第１発明の実施形態に係わる石炭の粉砕性を推定する
装置で、石炭粉砕装置に供給される給炭量とミルモータ
電流、回転分級器回転数を入力として、石炭の粉砕性推
定値を出力するように構成されている。即ち本装置は、
プロセスデータであるミルモー夕電流１１と回転分級器
（ＭＲＳ）の回転数１２とミル給炭量１５を入力とし、
石炭粉砕性（ＨＧＩ）推定値３２をオンラインで出力す
るものである。

【００２７】以下図１及び図４〜図６に従って本装置を
具体的に説明する。尚、図１は本発明の第１実施形態に
係わる石炭粉砕性を推定する装置を表した全体制御ブロ
ック図、図４は図１のユニット２３，２４，２５の、図
５は図１のユニット２６，２７の、図６はユニット２８
の夫々の詳細ブロック図である。

【００２８】図１は、性状の異なる複数種の石炭を燃料
として使用する石炭焚きボイラに付設される石炭粉砕性
推定装置で、石炭粉砕装置のミルモータ電流１１と回転
分級器回転数１２と給炭量信号１５を入力変数ａ2 〜ａ
4 とする点は、前記先願技術と同様であるが、更に所定
の定数を出力する単位ユニット演算器２９の出力ａ1を
入力とする４入力構成とし、これらの４入力信号ａ1 〜
ａ4 を加重加算した後、シグモイド関数演算結果を出力
するユニット演算器２３，２４，２５と、該ユニット演
算器２３，２４，２５の出力ｂ2 〜ｂ4 と所定の定数を
出力する単位ユニット演算器３０の出力ｂ1 を入力と
し、これらの４入力信号ｂ1 〜ｂ4 を加重加算した後シ
グモイド関数演算結果を出力するユニット演算器２６，
２７と、該ユニット演算器２６，２７の出力ｃ2 ，ｃ3
と定数を出力する単位ユニット演算器３１の出力ｃ1 を
入力とし、これらの入力を加重加算した後シグモイド関
数演算結果を出力するユニット演算器２８と、該ユニッ
ト演算器２８の出力と定数発生器４５の出力を入力とす
る乗算器４４を具備し、該乗算器４４の出力を石炭粉砕
性推定値３２とするブロック構成を取る。

【００２９】本実施形態において、前記単位ユニット演
算器３０とユニット演算器２３，２４，２５を１まとめ
にして第１の隠れ層と称する。従って第１の隠れ層は４
つの演算ユニットから成る。又単位ユニット演算器３１
とユニット演算器２６，２７を１まとめにして第２の隠
れ層と称する。従って第２の隠れ層２は３つの演算ユニ
ットから成る。そしてユニット演算器２８、即ち最後流
のユニットを出力層と称する。本第１発明での隠れ層の
数は第１の隠れ層と第２の隠れ層の２つである。なお本
発明では隠れ層の数は３つ以上でもよく、又各隠れ層の
ユニット数はいくつでもよい。隠れ層の数と各層でのユ
ニット数を適当にとれば、より精度の良い石炭粉砕性推
定装置が実現できる。

【００３０】図４はユニット演算器２３，２４，２５の
具体的な回路図である。図１中のａ1 ，ａ2 ，ａ3 ，ａ
4の入力信号と図４中のａ1 ，ａ2 ，ａ3 ，ａ4 の入力
信号が対応する。演算器２３，２４，２５は全く同じ構
成の演算回路で、定数発生器１５１，１５３，１５５，
１５７の出力値の値がそれぞれ異なる。

【００３１】次に前記図４に示す第１の隠れ層までの出
力手順を図１及び図４に基づいて説明する。図１におい
て、所定の定数を出力する単位ユニット演算器２９の出
力とミルモー夕電流の信号１１と回転分級器回転数の信
号１２とミル給炭量の信号１５はユニット演算器２３に
入力される。即ち、図４に示すように、所定の定数を出
力する単位ユニット演算器２９の出力ａ1 と定数発生器
１５１の出力信号ｓ1 は乗算器１５２に入力される。ミ
ルモータ電流１１の信号ａ2 と定数発生器１５３の出力
信号ｓ2 は乗算器１５４に入力される。又、回転分級器
回転数１２の信号ａ3 と定数発生器１５５の出力信号ｓ
3 は乗算器１５６に入力される。ミル給炭量１５の信号
ａ4 と定数発生器１５７の出力信号ａ4 は乗算器１５８
に入力される。

【００３２】そして乗算器１５２，１５４，１５６，１
５８の出力信号（ｓ1×ａ1，ｓ2×ａ2，ｓ3×ａ3，ｓ4
×ａ4）は加算器１５９に入力され、該加算器１５９の
出力（ｓ1×ａ1＋ｓ2×ａ2＋ｓ3×ａ3＋ｓ4×ａ4）は符
号変換器１６０に入力されて符号変換がなされた後、該
符号変換器１６０の出力は指数演算器１６１に入力され
て指数変換される。そして該指数演算器１６１の出力と
定数を出力する定数発生器１６２の出力信号は減算器１
６３に入力して偏差Ｂ₁を求める。減算器１６３の出力
Ｂ₁と定数１を出力する定数発生器１６４の出力信号Ａ₁
は除算器１６５に入力され（Ａ／Ｂ）₁、該除算器１６
５の出力（Ａ／Ｂ）₁がユニット演算器２３の出力ｂ2
となる。

【００３３】以下同様にユニット演算器２４と２５も前
記図４に示すユニット演算器２３と同じ回路構成をな
し、定数を出力する単位ユニット演算器２９の出力ａ1
とミルモータ電流１１の信号ａ2 と回転分級器回転数１
２の信号ａ3 とミル給炭量１５の信号ａ4 はユニット演
算器２４と２５にも夫々入力され、前記ユニット演算器
２３と同じ演算手順で演算が成され、ユニット演算器２
４より出力ｂ3 を、又ユニット演算器２５より出力ｂ4
を夫々出力する。

【００３４】図５はユニット演算器２６，２７の具体的
な回路図である。図１中のｂ1 ，ｂ2 ，ｂ3 ，ｂ4 と図
５中のｂ1 ，ｂ2 ，ｂ3 ，ｂ4 が対応する。演算器２
６，２７は全く同じ構成の演算回路で定数発生器１７
１，１７３，１７５，１７７の出力値がそれぞれ異な
る。

【００３５】次に前記図５に示す第２の隠れ層までの出
力手順を図１及び図５に基づいて説明する。図１におい
て、定数を出力する単位ユニット演算器３０の出力ｂ1
とユニット演算器２３，２４，２５の出力ｂ2 ，ｂ3 ，
ｂ4 はユニット演算器２６に入力される。即ち、図５に
示すように、定数を出力する単位ユニット演算器３０の
出力ｂ1 と定数発生器１７１の出力信号ｓ5 は乗算器１
７２に入力されて乗算信号（ｓ5 ×ｂ1 ）を生成する。
ユニット演算器２３の出力信号ｂ2と定数発生器１７３
の出力信号ｓ6 は乗算器１７４に入力されて乗算信号
（ｓ6 ×ｂ2 ）を生成する。

【００３６】ユニット演算器２４の出力信号ｂ3 と定数
発生器１７５の出力信号ｓ7 は乗算器１７６に入力され
て乗算信号（ｓ7 ×ｂ3 ）を生成する。ユニット演算器
２５の出力信号ｂ4 と定数発生器１７７の出力信号ｓ8
は乗算器１７８に入力されて乗算信号（ｓ8×ｂ4）を生
成する。乗算器１７２，１７４，１７６，１７８の出力
信号（ｓ5×ｂ1，ｓ6×ｂ2，ｓ7×ｂ3，ｓ8×ｂ4）は加
算器１７９に入力され、該加算器１７９の出力（ｓ5×
ｂ1＋ｓ6×ｂ2＋ｓ7×ｂ3＋ｓ8×ｂ4）は符号変換器１
８０に入力されて符号変換した後、該符号変換器１８０
の出力を指数演算器１８１に入力して指数変換を行な
う。そして該指数演算器１８１の出力と定数を出力する
定数発生器１８２の出力信号は減算器１８３に入力され
て両者の偏差Ｂ₂を求める。前記減算器１８３の偏差出
力Ｂ₂に定数を出力する定数発生器１８４の出力信号Ａ₂
は除算器１８５に入力され、該除算器１８５の出力（Ｂ
／Ａ）₂がユニット演算器２６の出力ｃ2 である。

【００３７】ユニット演算器２７は、前記ユニット演算
器２６と同じ回路構成をなし、定数を出力する単位ユニ
ット演算器３０の出力ｂ1 とユニット演算器２３，２
４，２５の出力ｂ2 ，ｂ3 ，ｂ4 はユニット演算器２７
にも入力され、前記ユニット演算器２６と同じ演算手順
で演算が成され、出力ｃ3 を生成する。

【００３８】図６は出力層を構成する最後流のユニット
としてのユニット演算器２８の具体的な回路図である。
図１中のｃ1 ，ｃ2 ，ｃ3 と図６中のｃ1 ，ｃ2 ，ｃ3
が対応する。

【００３９】次に前記図６に示す出力層までの出力手順
を図１及び図６に基づいて説明する。図１において、定
数を出力する単位ユニット演算器３１の出力ｃ1 とユニ
ット演算器２６，２７の出力ｃ2 ，ｃ3 はユニット演算
器２８に入力される。即ち、図６に示すように、定数を
出力する単位ユニット演算器３１の出力ｃ1と定数発生
器１９１の出力信号ｓ9 は乗算器１９２に入力されて乗
数信号ｓ9×ｃ1を生成し、又ユニット演算器２６の出力
信号ｃ2 と定数発生器１９３の出力信号ｓ10は乗算器１
９４に入力されて乗数信号ｓ10×ｃ2を生成し、更にユ
ニット演算器２７の出力信号ｃ3と定数発生器１９５の
出力信号ｓ11は乗算器１９６に入力されて乗数信号ｓ11
×ｃ3を生成する。

【００４０】乗算器１９２，１９４，１９６の出力信号
ｓ9×ｃ1，ｓ10×ｃ2，ｓ11×ｃ3は加算器１９７に入力
されて加算信号（ｓ9×ｃ1＋ｓ10×ｃ2＋ｓ11×ｃ3）を
得る。該加算器１９７の出力（ｓ9×ｃ1＋ｓ10×ｃ2＋
ｓ11×ｃ3）は符号変換器１９８に入力されて符号変換
をした後、指数演算器１９９に入力されて指数変換され
る。該指数演算器１９９の出力と定数を出力する定数発
生器２００の出力信号は減算器２０１に入力されて偏差
Ｂ₃を求める。該減算器２０１の偏差出力Ｂ₃と所定の定
数を出力する定数発生器２０２の出力信号Ａ₃は除算器
２０３に入力され、該除算器２０３の出力（Ｂ／Ａ）₃
がユニット演算器２８の出力Ｄである。

【００４１】ユニット演算器２８の出力Ｄ、即ち除算器
２０３の出力（Ｂ／Ａ）₃と定数発生器４５の出力Ｅは
乗算器４４に入力され、該乗算器４４の出力Ｄ×Ｅが石
炭粉砕性（ＨＧＩ）推定値３２となる。

【００４２】［第２実施形態］図２及び図４〜図７は、
本第２発明の実施形態に係わる石炭の粉砕性を推定する
装置で、石炭粉砕装置に供給される給炭量とミルモー夕
電流、回転分級器回転数を入力として、石炭の粉砕性を
出力するように構成されている。以下、図２及び図４〜
図７に従って本第２発明を具体的に説明する。尚、図２
は本発明の第２実施形態に係わる石炭粉砕性を推定する
装置を表した全体制御ブロック図、図４は図２のユニッ
ト８１，８２，８３，８４の、図５は図２のユニット８
８，８９の、図６は図２のユニット９０の、図７は図２
のユニット８５，８６，８７の夫々の詳細ブロック図で
ある。

【００４３】図２に示す実施形態は、隠れ層の段数は
３、第１隠れ層のユニット数は５、第２隠れ層のユニッ
ト数は４、第３隠れ層のユニット数は３の場合である。
図２において、石炭粉砕装置のミルモー夕電流１１と回
転分級器回転数１２と給炭量１５夫々の入力変数ａ2 〜
ａ4 と所定の定数を出力する単位ユニット演算器９１の
出力ａ1 を入力とし、これらの入力を加重加算した後シ
グモイド関数演算結果を出力するユニット演算器８１，
８２，８３，８４と、該ユニット演算器８１，８２，８
３，８４の出力ｄ2 〜ｄ5 と所定の定数を出力する単位
ユニット演算器９２の出力ｄ1 を入力とし、これらの入
力ｄ1 〜ｄ5 を加重加算した後シグモイド関数演算結果
を出力するユニット演算器８５，８６，８７と、該ユニ
ット演算器８５，８６，８７の出力ｂ2 〜ｂ4 と所定の
定数を出力する単位ユニット演算器９３の出力ｂ1 を入
力とし、これらの入力ｂ1 〜ｂ4 を加重加算した後シグ
モイド関数演算結果を出力するユニット演算器８８，８
９と、該ユニット演算器８８，８９の出力ｃ2 ，ｃ3 と
所定の定数を出力する単位ユニット演算器９４の出力ｃ
1 を入力とし、これらの入力ｃ1 〜ｃ3 を加重加算した
後シグモイド関数演算結果を出力するユニット演算器９
０の出力と定数発生器９６を入力とする乗算器９５を具
備し、該乗算器９５の出力を石炭粉砕性推定値９７とす
るものである。

【００４４】図４はユニット演算器８１，８２，８３，
８４の具体的な回路図である。演算器８１，８２，８
３，８４は全く同じ構成の演算回路で、定数発生器１５
１，１５３，１５５，１５７の出力値がそれぞれ異な
る。

【００４５】本実施形態においても所定の定数を出力す
る単位ユニット演算器９１の出力ａ1とミルモー夕電流
１１の信号ａ2と回転分級器回転数１２の信号ａ3とミル
給炭量１５の信号ａ4は、前記第１実施形態と同様にユ
ニット演算器８１，８２，８３，８４に入力される。第
１実施形態とはユニットの数が異なるのみである。各演
算器８１，８２，８３，８４は、前記第１実施形態の演
算器２３と全く同じ構成の回路で同様の演算手順を示
す。

【００４６】図７は演算器８５，８６，８７の具体的回
路図である。図２のｄ1 ，ｄ2 ，ｄ3 ，ｄ4 ，ｄ5 と図
７のｄ1 ，ｄ2 ，ｄ3 ，ｄ4 ，ｄ5 が対応する。演算器
８５，８６，８７は全く同じ構成の演算回路で、定数発
生器２１１，２１３，２１５，２１７，２１９の出力値
がそれぞれ異なる。

【００４７】次に前記図７に示す第２の隠れ層までの出
力手順を図２及び図７に基づいて説明する。図１に示す
ように、所定の定数を出力する単位ユニット演算器９２
の出力ｄ1と前記ユニット演算器８１，８２，８３，８
４の出力ｄ2 〜ｄ5 はユニット演算器８５に入力され
る。即ち、図７に示すように所定の定数を出力する単位
ユニット演算器９２の出力ｄ1 と定数発生器２１１の出
力信号ｓ12は乗算器２１２に入力され、乗算信号ｓ12×
ｄ1 が生成される。又ユニット演算器８１の出力信号ｄ
2と定数発生器２１３の出力信号ｓ13は乗算器２１４に
入力され、乗算信号ｓ13×ｄ2 が生成される。更にユニ
ット演算器８２の出力信号ｄ3 と定数発生器２１５の出
力信号ｓ14は乗算器２１６に入力され、乗算信号ｓ14×
ｄ3 が生成される。更に又ユニット演算器８３の出力信
号ｄ4 と定数発生器２１７の出力信号ｓ15は乗算器２１
８に入力され、乗算信号ｓ15×ｄ4 が生成される。更に
ユニット演算器８４の出力信号ｄ5と定数発生器２１９
の出力信号ｓ16は乗算器２２０に入力され、乗算信号ｓ
16×ｄ5が生成される。

【００４８】乗算器２１２，２１４，２１６，２１８，
２２０の出力信号ｓ12×ｄ1、ｓ13×ｄ2、ｓ14×ｄ3，ｓ1
5×ｄ4、ｓ16×ｄ5は加算器２２１に入力され、加重加算
された加算器２２１の出力（ｓ12×ｄ1＋ｓ13×ｄ2＋ｓ
14×ｄ3＋ｓ15×ｄ4＋ｓ16×ｄ5）は符号変換器２２２
に入力されて符号変換された後、その出力を指数演算器
２２３に入力されて指数変換される。該指数演算器２２
３の出力と定数を出力する定数発生器２２４の出力信号
は減算器２２５に入力されて偏差Ｂ₄を求める。該減算
器２２５の偏差出力Ｂ₄と所定の定数を出力する定数発
生器２２６の出力信号Ａ₄は除算器２２７に入力され、
該除算器２２７の出力（Ｂ／Ａ）₄がユニット演算器８
５の出力ｂ2 である。

【００４９】ユニット演算器８６，８７も、ユニット演
算器８５と同じ回路構成を有し、定数を出力する単位ユ
ニット演算器９２の出力ｄ1とユニット演算器８１，８
２，８３，８４の出力ｄ2〜ｄ5はユニット演算器８６，
８７にも夫々入力され、ユニット演算器８５と同様の演
算手順で演算がなされ、ユニット演算器８６，８７夫々
よりｂ3，ｂ4を出力する。

【００５０】図５はユニット演算器８８，８９の具体的
な回路図である。演算器８８，８９は全く同じ構成の演
算回路で、定数発生器１７１，１７３，１７５，１７７
の出力値がそれぞれ異なる。

【００５１】図２において、所定定数を出力する単位ユ
ニット演算器９３の出力ｂ1とユニット演算器８５，８
６，８７の出力ｂ2，ｂ3，ｂ4は夫々ユニット演算器８
８，８９に入力され、ｃ2，ｃ3を生成する。ユニット演
算器８８，８９は前記第１実施形態のユニット演算器２
６と全く同じ構成の回路である。

【００５２】次に前記図６に示す出力層までの出力手順
を図２及び図６に基づいて説明する。図２において、定
数を出力する単位ユニット演算器９４の出力ｃ1とユニ
ット演算器８８，８９の出力ｃ2、ｃ3はユニット演算器
９０に入力され、そして前記実施形態と同様に、図６に
示す回路構成と演算手順で、ユニット演算器２８の出力
Ｄを得、該ユニット演算器９０の出力Ｄ、と定数発生器
９６の出力Ｅは乗算器９５に入力され、該乗算器９５の
出力Ｄ×Ｅが石炭粉砕性（ＨＧＩ）の推定値９７とな
る。

【００５３】［第３実施形態］図３及び図６〜図８は、
本第３発明の実施形態に係わる石炭の粉砕性を推定する
装置で、石炭粉砕装置に供給されるミル加圧装置の油圧
１３、ロールリフト１４、給炭量１５、ミルモー夕電流
１１と回転分級器回転数１２を入力として、石炭の粉砕
性を出力するように構成されている。以下に図３及び図
６〜図８に従って本第３実施形態を具体的に説明する。
尚、図３は本発明の第２実施形態に係わる石炭粉砕性を
推定する装置を表した全体制御ブロック図、図６は上記
実施形態のユニット３９の詳細ブロック図、図７は本第
３実施形態のユニット３７，３８の詳細ブロック図、図
８は本第３実施形態のユニット３３，３４，３５，３６
の詳細ブロック図である。

【００５４】図３に示す実施形態は、入力変数として前
記実施形態と同様に、ミル加圧装置の油圧１３の信号ｅ
2とミルモー夕電流１１の信号ｅ4と回転分級器回転数１
２の信号ｅ5に加え、ロールリフト１４のリフト量信号
ｅ3とミル給炭量１５の信号ｅ3の５つの入力変数として
いる。隠れ層の段数は２、第１隠れ層のユニット数は
５、第２隠れ層のユニット数は３の場合である。

【００５５】図８は、ユニット演算器３３，３４，３
５，３６の具体的な回路図である。図３中のｅ1 ，ｅ2
，ｅ3 ，ｅ4 ，ｅ5 ，ｅ6 と図８中のｅ1 ，ｅ2 ，ｅ3
，ｅ4，ｅ5 ，ｅ6 が対応する。演算器３３，３４，３
５，３６は全く同じ演算回路で定数発生器２３１，２３
３，２３５，２３７，２３９，２４１の出力値の値がそ
れぞれ異なる。

【００５６】次に前記図８に示す第１の隠れ層までの出
力手順を図３及び図８に基づいて説明する。図３におい
て、定数を出力する単位ユニット演算器４０の出力ｅ1
とミル加圧装置の油圧１３の信号ｅ2 とミルモー夕電流
１１の信号ｅ4 と回転分級器回転数１２の信号ｅ5 に加
え、ロールリフト１４のリフト量信号ｅ3 とミル給炭量
１５の信号ｅ3 をユニット演算器３３に入力する。即
ち、図８に示すように、所定の定数を出力する単位ユニ
ット演算器４０の出力ｅ1 と定数発生器２３１の出力信
号ｓ17は乗算器２３２に入力され、乗算信号ｅ1×ｓ17
を得る。

【００５７】ミル加圧装置の油圧１３の信号ｅ2と定数
発生器２３３の出力信号ｓ18は乗算器２３４に入力さ
れ、乗算信号ｅ2×ｓ18を得る。ロールリフト１４のリ
フト量信号ｅ3と定数発生器２３５の出力信号は乗算器
２３６に入力され、乗算信号ｅ3×ｓ19を得る。ミル給
炭量１５の信号ｅ4と定数発生器２３７の出力信号ｓ20
は乗算器２３８に入力され、乗算信号ｅ4×ｓ20を得
る。ミルモータ電流１１の信号ｅ5と定数発生器２３９
の出力信号ｓ21は乗算器２４０に入力され、乗算信号ｅ
5×ｓ21を得る。回転分級器回転数１２の信号ｅ6と定数
発生器２４１の出力信号ｓ22は乗算器２４２に入力さ
れ、乗算信号ｅ6×ｓ22を得る。

【００５８】乗算器２３２，２３４，２３６，２３８，
２４０，２４２の出力信号ｅ1×ｓ17，ｅ2×ｓ18，ｅ3
×ｓ19，ｅ4×ｓ20，ｅ5×ｓ21，ｅ6×ｓ22は加算器２
４３に入力されて加算される。該加算器２４３の出力
（ｅ1×ｓ17＋ｅ2×ｓ18＋ｅ3×ｓ19＋ｅ4×ｓ20＋ｅ5
×ｓ21＋ｅ6×ｓ22）は符号変換器２４４に入力されて
符号変換し指数演算器２４５に入力される。そして該指
数演算器２４５の出力と所定の定数を出力する定数発生
器２４６の出力信号は減算器２４７に入力されて偏差信
号Ｂ₅を得る。該偏差信号Ｂ₅の出力と定数を出力する定
数発生器２４８の出力信号Ａ₅は除算器２４９に入力さ
れ、該除算器２４９の出力（Ｂ／Ａ）₅がユニット演算
器３３の出力ｂ2である。

【００５９】ユニット演算器３４，３５，３６も前記ユ
ニット演算器３３と同じ回路構成をなし所定定数を出力
する単位ユニット演算器４０の出力ｅ１とミル加圧装置
の油圧１３の信号ｅ2とミルモー夕電流１１の信号ｅ4と
回転分級器回転数１２の信号ｅ5と、ロールリフト１４
のリフト量信号ｅ3とミル給炭量１５の信号ｅ3とはユニ
ット演算器３４，３５，３６にも入力され、前記ユニッ
ト演算器３３と同じ演算手順が成され、夫々の演算器３
４，３５，３６より出力ｂ3，ｂ4，ｂ5を得る。

【００６０】図７は演算器３７，３８の具体的回路図で
ある。演算器３７，３８は全く同じ構成の演算回路で定
数発生器２１１，２１３，２１５，２１７，２１９の出
力値の値がそれぞれ異なる。

【００６１】本実施形態において、定数を出力する単位
ユニット演算器４１の出力ｂ1とユニット演算器３３，
３４，３５，３６の出力ｂ2，ｂ3，ｂ4，ｂ5はユニット
演算器３７，３８に入力される。該ユニット演算器３
７，３８は前記第２実施形態のユニット演算器８５と全
く同じ構成の回路であるので同様な演算手順でユニット
演算器３７，３８よりｃ2，ｃ3の出力を得る。

【００６２】図６はユニット演算器３９の具体的な回路
図である。定数を出力する単位ユニット演算器４２の出
力ｃ1とユニット演算器３７，３８の出力ｃ2，ｃ3はユ
ニット演算器３９に入力される。該ユニット演算器３９
は前記第１実施形態のユニット演算器２８と全く同じ構
成の回路であるので前記実施形態と同様に、図６に示す
回路構成と演算手順で、ユニット演算器３９の出力Ｄを
得、該ユニット演算器３９の出力Ｄと定数発生器４７の
出力Ｅは乗算器４６に入力され、該乗算器４６の出力Ｄ
×Ｅが石炭粉砕性（ＨＧＩ）推定値４３となる。

【００６３】従って、本第１〜第３実施形態は、課題を
解決する手段の欄に前述した様に、階層型ニューラルネ
ットワークの演算回路による。従って、定数発生器１５
１，１５３，１５５，１５７，１７１，１７３，１７
５，１７７，１９１，１９３，１９５，２１１，２１
３，２１５，２１７，２１９，２３１，２３３，２３
５，２３７，２３９，２４１の設定すべき値は、ニュー
ラルネットワークの学習手法等を用いる事により決定で
き、高精度の石炭粉砕性自動推定装置が実現できる。

【００６４】尚、本発明ではシグモイド関数として指数
関数を用いたが、その他逆双曲線関数等のしきい値を与
える単調増加関数でもよい。又本発明では入力変数とし
て、ミルモータ電流、回転分級器回転数、給炭量、ミル
加圧装置の油圧、ロールリフトの信号を用いたが、その
他、例えばミル−テーブル差圧等の様な石炭粉砕性と関
係する変数を追加することも有効である。

【００６５】

【発明の効果】以上記載のごとく本発明によれば、性状
の異なる複数種の多炭種であっても石炭の粉砕性がオン
ラインで容易に推定できることから、石炭粉砕装置の最
大容量が自動で把握できるため的確な石炭粉砕装置の台
数制御が可能である。また、石炭粉砕装置からバーナに
供給される微粉炭量の予測も適当なモデルを用いること
により可能となる。さらに上記利点を制御装置で活用す
れば制御性及び信頼性の向上が期待できる。等の種々の
効果を有す。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明の第１実施形態に係わる石炭粉砕性を
推定する装置を表した全体制御ブロック図である。

【図２】 本発明の第２実施形態に係わる石炭粉砕性を
推定する装置を表した全体制御ブロック図である。

【図３】 本発明の第３実施形態に係わる石炭粉砕性を
推定する装置を表した制御ブロック図である。

【図４】 上記夫々の実施形態に係わる隠れ層の詳細制
御ブロック図で、第１実施形態のユニット２３，２４，
２５、第２実施形態のユニット８１，８２，８３，８４
と対応する隠れ層の詳細ブロック図である。

【図５】 上記夫々の実施形態に係わる隠れ層の詳細制
御ブロック図で、第１実施形態のユニット２６，２７、
第２実施形態のユニット８８，８９と対応する隠れ層の
詳細ブロック図である。

【図６】 上記夫々の実施形態に係わる出力層の詳細制
御ブロック図で、第１実施形態のユニット２８、第２実
施形態のユニット９０、第３実施形態のユニット３９と
対応する出力層の詳細ブロック図である。

【図７】 上記夫々の実施形態に係わる隠れ層の制御ブ
ロック図で、第２実施形態のユニット８５，８６，８
７、第３実施形態のユニット３７，３８と対応する隠れ
層の詳細ブロック図である。

【図８】 第３実施形態に係わる隠れ層の制御ブロック
図で、第３実施形態のユニット３３，３４，３５，３６
に対応する隠れ層の詳細ブロック図である。

【図９】 本発明が適用される石炭粉砕装置の構成図を
表した概念図である。

【図１０】 先願技術に係わる石炭粉砕性を推定する装
置を表した制御ブロック図である。

【図１１】 従来技術に係わる石炭粉砕性を推定する装
置を表した概念図である。

【符号の説明】

１１ ミルモータ電流 １２ 回転分級器回転数 １３ ミル加圧装置の油圧 １４ ロールリフト １５ 給炭量 ２３〜２８，３３〜３９，８１〜９０ ユニット演算
器 ２９〜３１，４０〜４２，９１〜９４ 所定の定数を
出力する単位ユニット演算器 44，46，69，71，73，95，152，154，156，158，172，1
74，176，178，192，194，196，212，214，216，218，2
20，232，234，236，238，240，242 乗算器 ６７ 関数発生器 ６８，１６３，１８３，２０１，２２５，２４７ 減
算器 45，47，65，70，72，76，96，151，153，155，157，17
1，173，175，177，191，193，195，211，213，215，21
7，219，231，233，235，237，239，241定数発生器 162，164，182，184，200，202，224，226，246，248
所定の定数を出力する定数発生器 74，75，159，179，197，221，243 加算器 ７７ 一次遅れ要素 ３２，４３，７８，９７ 石炭粉砕性推定信号 ６４ 高位信号選択器 66，165，185，203，227，249，160，180，198，222，2
44 符号変換器 １６１，１８１，１９９，２２３，２４５ 指数演算
器

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 性状の異なる複数種の石炭の粉砕装置よ
   り得られる、石炭粉砕性と関係するプロセスデータより
   選択した２以上の入力変数と、予め設定若しくは所定の
   学習手法等により逐次変化する定数を入力信号として、
   階層型ニューラルネットワークに基づく複数段の隠れ層
   と最終段に相当する１つの出力層からなる演算回路を構
   成するとともに、前記最終段の出力層よりの出力に所定
   定数を乗じて石炭粉砕性推定値を得ることを特徴とする
   石炭粉砕性自動推定方法。
2. 【請求項２】 前記選択される２以上の入力変数が、ミ
   ルモータ電流、回転分級器（ＭＲＳ）の回転数、給炭
   量、ミル加圧装置の油圧、ロールリフトの信号、及びミ
   ル−テーブル差圧より選択されたプロセスデータである
   ことを特徴とする石炭粉砕性自動推定方法。
3. 【請求項３】 性状の異なる複数種の石炭を粉砕する石
   炭粉砕装置において、 前記石炭粉砕装置より得られる、石炭粉砕性と関係する
   プロセスデータより選択した２以上の入力変数と、予め
   設定若しくは所定の学習手法等により逐次変化する定数
   を入力信号として、これらの複数の入力信号を加重加算
   した後シグモイド関数演算結果を出力する複数のユニッ
   ト演算器からなる第１段の隠れ層と、 前記複数のユニット演算器の出力と、予め設定若しくは
   所定の学習手法等により逐次変化する定数を入力信号と
   して、これらの複数の入力信号を加重加算した後シグモ
   イド関数演算結果を出力する複数のユニット演算器から
   なる１若しくは複数段の隠れ層（以下中間隠れ層とい
   う）と、 前記後段側の中間隠れ層を構成するユニット演算器の出
   力と、予め設定若しくは所定の学習手法等により逐次変
   化する定数を入力信号として、これらの複数の入力信号
   を加重加算した後シグモイド関数演算結果を出力する１
   のユニット演算器からなる出力層と、 前記出力層を構成する１のユニット演算器の出力と所定
   の定数発生器の出力を入力とする乗算器を具備し、該乗
   算器の出力を石炭粉砕性推定値とすることを特徴とする
   石炭粉砕性自動推定装置。
4. 【請求項４】 第１段の隠れ層から後流側の隠れ層に進
   むにつれユニット演算器の数を順次削減して１又は複数
   段の中間隠れ層を構成した請求項３記載の石炭粉砕性自
   動推定装置。
5. 【請求項５】 前記夫々の隠れ層と出力層を、階層型ニ
   ューラルネットワークの演算回路により構成するととも
   に、前記夫々の隠れ層若しくは出力層を構成するユニッ
   ト演算器内において、複数の入力信号を加重加算する為
   の定数発生器の設定すべき値を、ニューラルネットワー
   クの学習手法等を用いて決定したことを特徴とする請求
   項３記載の石炭粉砕性自動推定装置。
6. 【請求項６】 シグモイド関数演算回路が、指数関数回
   路若しくは、逆双曲線関数回路等のしきい値を与える単
   調増加関数回路で構成されていることを特徴とする請求
   項３記載の石炭粉砕性自動推定装置。