球磨粉磨系统的智能控制方法

模糊控制(FC)算法是20世纪70年代才发展起来的一种新型控制算法，其本质是一种非线性控制，并具有比常规控制系统更好的稳定性和更强的鲁棒性。FC采用模糊变量，具有良好的抗噪性能，而且容易与人工操作经验相结合，它不需要知道被控对象的数学模型，可以有效地应付非线性对象。

球磨机负荷受各种干扰影响很大，输出测量信号的随机干扰因素也很多，无法获得精确的数学模型，文献提出对该系统采用模糊负荷计算并进行模糊控制，克服测量信号的非线性和慢时变特性。

文献采用分级控制方法，利用模糊语言规则，将运行人员的经验归纳后，存储到计算机中进行数值计算，实现模糊控制。首先通过调整冷、热、再循环风门，使磨煤机入口负压和出口温度控制在给定范围内，即将磨出口调整到较好工况;其次，在负压、温度都正常的情况下，调整给煤量到磨煤机内存煤量更佳，达到出力更大和单耗更小。文献针对纯迟延、非线性特性，采用分级FC和预测FC相结合的控制方法，在某电厂300 MW机组中的4台球磨机上获得实际应用。

另一种则是利用FC的特点，认为当偏差较大时，控制的主要矛盾是要尽快减小偏差，使系统输出接近稳定，其中文献在大偏差时采用带静态解藕的FC策略，具有较好的控制性能。文献则采用一种变结构控制方案，大偏差时采用FC方法，小偏差时采用PID控制，接近稳态则为保持方式，并应用于对稳定锅炉燃烧具有重要影响的排粉机出口压力控制。

文献在分析运行人员操作的基础上提出以非线性智能调节器为基础的多输人多输出调节系统。该系统将所有被调量和执行机构作为一个整体来考虑，其实质是一个解藕调节器。根据被调量的重要性按优先级进行分级分层解藕调节，综合考虑各个参量之间的影响，将一个强藕合多变量的控制过程解祸为多层次的不同单个变量的智能调节过程，并在徐州电厂200 MW机组中得到应用。文献的作者将智能规则控制(IC)和 FC相结合，提出一种新型的仿人模糊IC控制算法。

由于常规的模糊控制的控制规则集中并没有包含对象纯滞后的信息，因此，寻找克服大纯滞后对象模糊控制规则也是人们正在努力的一个方向。

磨出口温度控制系统的作用是快速消除煤质扰动、给煤量扰动及对象慢时变特性，该系统要求有克服给料非线性和对象大纯滞后特性能力，所以鲁棒性强，具有自适应能力的MAC控制方式便是一个选择。文献将球磨机的传递函数矩阵，转换为球磨机的脉冲响应矩阵，根据系统的现在时刻和过去时刻的控制输人预测出系统输出的未来值，实现预测控制。

针对制粉系统的多变量强藕合特点，作者提出了对其进行控制的解祸预测控制方法。先对传统的DMC和GPC算法在多变量情形下，提出解祸设计的思想，给出解祸算法的推导和结果，并应用于BMPS仿真研究。为克服单一算法难以适应该系统的大范围非线性特性，采用多模型自适应解藕算法。为保证系统的稳定性和获得良好的控制品质。对于预测控制其它设计参数的选择，作者提出了对其进行模糊自整定的思想。这些方法的结合，可以使得系统在大范围内克服BMPS的非线性强藕合特性。

动态步进搜索自寻优控制对于磨煤机的经济运行有一定的优点，但搜索起始步的选取较困难，不恰当的起始步，延长了寻优时间，使系统长期工作在不稳定工况下，这对磨煤机的稳定经济运行是极其不利的。

针对球磨机系统非线性多变量藕合的特性，文献提出了一种对其控制的神经元解祸控制方法。文献建立的中间储仓式制粉系统球磨机的动态数学模型，从理论上揭示了球磨机系统的非线性、强藕合特征，对以后进行球磨机系统的控制研究提供了更好的模型参考。针对制粉系统运行的不同模式，提出了分布式人工神经网络逆系统控制方法，并对逆系统控制进行PID综合。与按线性控制方法的设计结果相比，可在大范围内克服系统的非线性和强藕合问题，对于一直难以解决的中间储仓式制粉系统球磨机的自动控制探索了新的方法。

文献通过制粉系统球磨机建立神经网络预测模型，提出了非线性系统预测控制方法。为了克服大多数非线性系统预测控制在线计算量大的问题，在预测控制性能指标约束下，在预测控制的模型预测、参考轨迹、反馈校正和滚动优化求解的基础上，采用非线性优化求解技术，离线训练神经网络控制器(NNPC)，训练好的NNPC即具有非线性预测控制器的功能，大大减少了在线计算量，可满足实时控制的要求。