PLC辊盘式磨煤机的应用

1前言1713A辊盘式中速磨煤机是具有三个固定磨辊的外加力型辊盘式磨机。其工作过程是三个辊子在一个主电机通过减速机带动的旋转磨盘上作滚压运行。需粉磨的物料从磨机的中心落到磨盘上,旋转磨盘借助于离心力将     

闭路球磨机的非线性动态辨识及最佳循环负荷量求取

1 引言磨机是水泥厂的主机之一,其能耗大,效率低。据有关文献介绍,水泥生产中约有70%的能耗用于粉磨作业,而用于粉磨功(有用功)的能耗仅占磨机耗电量的2%～10%,其余为损耗。因此,合理使用磨机与控制磨机负荷并使之在最佳工作状态下运转,是提高磨机粉磨效率和降低能耗的重要途径。粉磨系统具有非线性、大滞后和慢时变参数等特性,其最佳负荷即最大生产能力随着生产过程中原料的粒度分布,易磨性及研磨体研     

磨音检测与处理方法研究

介绍一种根据磨机在粉磨过程中发出的噪声信号 ,用人工智能方法来对磨机喂料负荷进行识别。它可以有效地去除声音信号中的各种噪声 ,准确地反映出磨机的负荷状态。由于文章篇幅限制 ,只介绍其中的磨音检测和噪声处理部分 ,磨音与磨机负荷的数学模型将在后续文章中阐述     

水泥粉磨负荷自寻优Fuzzy控制

本文针对闭路循环磨机的特性，提出内环采用常规的Ｆｕｚｚｙ控制，以保证填充量为最佳。本环采用自寻优Ｆｕｚｚｙ控制，以保证物料易磨性、粒度等变化时，能自动寻找到新的最佳工作点。     

多传感器数据融合技术在球磨机负荷检测中的应用

在水泥生产过程中,球磨机的负荷检测和控制非常重要,球磨机的负荷决定了水泥生产的连续性和水泥质量的稳定性。目前,没有直接检测球磨机负荷的方法,常用磨音、电机电流、提升机功率等间接方法获得,精确性和可靠性都较低,在生产实际中只能作为参考数据。提出一种多传感器数据融合的方法,采用自适应加权数据融合算法,选择磨音、磨机出口提升机功率、磨机电机电流、粗粉回粉流量4种传感器来综合检测磨机负荷,提高了球磨机负荷检测的准确性和可靠性。经过在水泥磨系统中的实际应用,验证了该方法的有效性。     

钢球磨煤机制粉过程的混合智能建模

钢球磨煤机制粉系统是一个具有多变量强耦合性、强非线性、大时滞特性的对象,很难建立它的精确数学模型.针对该问题,提出钢球磨煤机制粉系统的混合智能建模策略.通过机理建模方式建立钢球磨煤机制粉系统的入口负压、磨机差压、出口温度的模型.针对机理模型输出的出口温度与现场实际误差大的问题,增加了出口温度的补偿模型.为更好反映磨机负荷,建立磨音的神经网络模型.通过与现场实验数据的对比验证了模型的有效性.     

基于群体平衡的球磨机粉磨过程动态仿真

为了进一步弄清球磨机粉磨过程的工艺特性,为过程参数设计、控制和优化工作提供依据,降低控制和优化系统实施的风险,节约设计、开发和调试的成本,根据群体平衡模型和特劳姆曲线建立了球磨机粉磨过程和空气选粉过程的数学模型,对球磨机内部的料流以及物料粒度分布情况进行模拟,、基于Matlab/Simulink仿真平台进行二次开发,采...     

磨音基频提取在球磨机料位测量中的应用研究

针对传统磨音特征提取方法复杂和磨机料位测量精度低的问题,提出一种利用磨音基频测量磨机料位的方法。该方法通过分析磨音信号的归一化差值函数计算信号基频,找到空磨、正常磨和饱磨条件下的基频频段,最终建立磨机料位与磨音基频频段的对应关系。实验结果表明,与传统磨音特征提取方法相比,此方法简单高效,可有效地提取磨音信号基频特征,更加精确地反映磨机料位,对提高磨机生产效率和节能降耗具有重要意义。     

SFM-1球磨机负荷控制仪

球磨机负荷控制仪（简称电耳）是利用声发射技术研制成功的高科技产品。该仪器的功能是利用声发射技术检测球磨机内物料、钢球与磨机内金属隔板、磨体碰撞发出的声变，从而准确可靠地控制磨机的给料系统．使磨机常处于均匀给料．正常动转．克服了由于人工控制常出现的涨磨空磨运转．不仅提高了质量、产量，而且还节能。该产品适应面广．需求最大。     

矿渣粉磨智能控制系统的研究及应用

立磨矿渣粉磨系统经常出现立磨振动大,磨机负荷波动频繁等故障,同时立磨系统又是一个多变量、强耦合、非线性系统.针对以上问题,采用专家系统和模糊控制设计了立磨优化控制方案,利用现场实际数据辩识出立磨系统近似数学模型,并以此通过仿真实验验证了立磨优化控制算法.通过加入阈值和限幅控制将优化控制算法应用于现场实际控制中,结果表明立磨优化控制比人工手动控制的料层厚度波动范围和磨机振动值小,立磨没有出现异常振动停机.     

火电厂球磨机非线性自适应控制

建立了球磨机特征模型,分析了运行调节需求,设计了以给煤量非线性自适应PID控制为主体,多种控制方式相结合的球磨机控制系统。该系统由磨风量控制、磨给煤量控制和风煤协调控制三部分构成,合理组合了非线性自适应PID控制、解耦控制、比值控制和仿人控制算法优势。工程应用表明,该控制系统能够解决球磨机运行优化和控制优化的双重问题,控制系统鲁棒性强,具有工况自适应能力。     

热轧板层流冷却仿真系统的设计

以热轧厂板带轧后的冷却过程为背景,开发层流冷却仿真系统。该系统建立了冷却过程的动态仿真模型,提供了层冷过程的输入变量、输出卷温、控制阀门数以及控制参数的各个显示窗口及画面。该系统已在某厂得到应用,为现场操作人员提供实验的软件环境和优化操作指导。     

Nonlinear coal mill modeling and its application to model predictive control

Coal mills play an important role in the overall dynamic response of coal fired power plants and there is significant potential to improve the load ramp rates of coal fired power plants through improvements of coal mill control strategies. This potential can be employed to compensate for the power fluctuations generated by renewable but intermittent energy sources such as wind and solar in a more efficient way. In this paper a three state coal mill model based on heat and mass balances as well as a single step coarse to fine particle grinding relationship is presented with the purpose of predicting the dynamic behavior of coal mills during both start-up and in normal operation. The parameters of the model were identified and later validated with measurements obtained from a hard coal fired power plant. During these studies several parameters were found to be time varying. In order to estimate the values of these time varying parameters and the internal states of the coal mill an extended Kalman filter was designed. The proposed solution is observed to achieve very good agreement with measurements and can be used for various applications such as model-based control, performance monitoring, fault detection, and maintenance scheduling. In order to demonstrate one of these use cases a nonlinear model predictive control (NMPC) application was developed based on the coal mill model and the performance of the NMPC was compared to a conventional coal mill control strategy for tracking load change references and for rejecting disturbances caused by variations in coal moisture. The results demonstrate that the coal mill control system performance can be significantly improved through the use of the model presented in this paper.     

高线飞剪控制原理及故障处理

本文着重介绍了高线飞剪的工作过程和控制原理。飞剪的起动和制动电流、恒速剪切速度及工作周期是飞剪控制的关键参数,只有控制好上述参数,才能确保飞剪正常运行。此外,还简要地介绍了飞剪的常见故障及其处理方法。     

A comparison of adaptive control strategies for hot steel strip rolling mills

Many modeling situations occur in which the plant has uncertain dynamics, nonlinearities, time varying characteristics and noise corrupted input and output measurements. These processes generally require a human operator whose function is to provide intelligent modeling and control. This exact situation occurs in the modeling and control of roll force in a hot steel rolling mill. It is the purpose of this paper to investigate and compare various adaptive control strategies for this problem.The first strategy uses a parameter identification technique to track the parameters in the roll force setup model from one steel run to the next. The next algorithm provides feedback control from run to run by an adaptive controller which uses a linear reinforcement learning scheme to adjust its parameters. The third method accounts for the above complexities by approaching the problem from a behavioral and structural point of view. The behavior of the model is assessed through a performance evaluator and the model is modified structurally and parametrically to improve the performance of the system as the process evolves. The derivation is based on correlation techniques and linear reinforcement learning theory, the latter of which provides memory and intelligence to the algorithm to model the decision process of the human operator. The results of this work serve to reinforce the opinion that the nonlinear mathematical structure of the model should be able to change from one steel run to the next in order to compensate for changes in mill characteristics and in the mill environment. Modeling results are presented from actual mill data and comparisons are made with time invariant models. In addition, the algorithms are general enough so that they may be easily applied to other processes that seem to defy traditional modeling techniques. They are not case dependent.     

料位自寻优和解耦算法在制粉系统中应用研究

针对制粉系统多变量、强耦合、料位测量不准确造成的经济性能低等特性,提出了基于料位自寻优多神经元PID制粉系统解耦控制。根据现场采集的磨音信号、磨机负荷等参数,采用料位自寻优算法能实时搜索磨机最大出力,使系统始终运行在最佳工作点;根据系统在最佳工作点的料位控制量采用改进权重的神经网络PID算法,实现各层神经元的连接权重值调整,降低系统控制误差,使系统实现解耦控制。仿真和实际控制结果表明,该算法具有较高的准确率,能适应不同工况下出口温度、入口负压以及料位的稳定控制,不仅实现了制粉系统的闭环自动控制,而且提高了系统制粉效率,降低了制粉单耗,最终达到节能目标。     

基于ASOS-ELM的球磨机负荷参数软测量系统设计

球磨机负荷参数是决定磨矿工作质量和效率的重要指标,为了提升球磨机负荷参数软测量系统的运行性能,降低综合测量误差,利用ASOS-ELM算法,从硬件和软件两个方面,设计球磨机负荷参数软测量系统。加设球磨机工作数据采集器,改装处理器与输出显示屏,扩大存储器空间,利用电源电路连接硬件设备,完成硬件系统的设计。根据球磨机的组成结构和工作原理,构建球磨机数学模型,在该模型下,采集球磨机不同工况下的振动信号。利用ASOS-ELM算法,提取振动信号特征,得出球磨机球负荷、料负荷、水负荷参数的软测量结果,实现球磨机负荷参数软测量系统设计。通过系统测试实验结果表明,设计系统负荷参数的综合测量误差降低了约0.064kg,且系统运行性能得到明显提升。     

磨矿机装载量直接测定方法

针对现有电耳侦听、轴承油压、振动间隙、负载功率、气压差等磨矿机装载量测量法不能真正解决磨矿机胀肚问题,创新地运用激光测距仪,在排浆口激光沿筒体轴线立面射向机内料面测距,根据机内矿料三维运动形态,设计获取静动态装载量与料高间稳定对应关系的测量方法,并设置过滤原则排除料雨干扰,实现磨矿机内料直接测量,为磨矿作业的节能降耗打下了基础。     

基于神经网络的球磨机出力软测量模型研究

球磨机出力检测和控制是球磨机自动控制的重要内容,然而,目前在实际生产过程中,球磨机出力缺少有效可靠的检测手段,因此很难实现优化控制.结合基于神经网络的软测量和混沌信息处理技术两者的优点,建立球磨机出力软测量模型.该模型不仅能预估稳态下球磨机出力,且对动态过程中球磨机出力的在线估计也切实有效,从而为球磨机的出力监测、给煤...     

轧钢加热炉燃烧工况在线测控系统

针对某大型钢厂轧钢加热炉系统在线实时性不强,采集数据不足,现场管理不便等问题,提出了构建加热炉燃烧工况在线测控系统。利用烟道气分析仪,在加热炉加热段增设多个燃烧气氛采集点,结合PLC和上位机组态软件,可以在线测量炉内不同区段残氧量与可燃物浓度,实现空气过剩系数的在线调整优化。同时,开发了节能量与氧化烧损两个模块,可用于实时估算可实现节能量与钢坯氧化烧损量。项目实施结果表明,炉燃烧工况在线测控系统可以实现加热炉内燃烧状况精确控制,有效降低燃气消耗。