1 選題背景鍋爐的制粉系統(tǒng)是火力發(fā)電廠的重要組成部分。其任務(wù)是根據(jù)鍋爐燃燒的要求，磨制出合格的煤粉，以保證鍋爐安全、穩(wěn)定、經(jīng)濟(jì)運(yùn)行。球磨機(jī)運(yùn)行時，其噪音很大、鋼球及襯板磨損量也很大。它是一個具有非線性、大滯后、強(qiáng)耦合和具有多種不確定性擾動的多變量對象。另外，由于原煤水份、煤質(zhì)(揮發(fā)份、灰份、可磨性指數(shù)等)的變化，以及鋼球、襯板磨損等原因，球磨機(jī)不僅特性復(fù)雜，而且緩慢時變，使得對其優(yōu)化和控制難度很大。磨煤、干燥、輸送出力之間難以優(yōu)化匹配，制粉電耗(包括磨煤電耗和通風(fēng)輸粉電耗)長期居高不下，以致制粉系統(tǒng)長期在低負(fù)荷下運(yùn)行，經(jīng)濟(jì)性很差?！　∧壳?，國內(nèi)大部分球磨機(jī)制粉系統(tǒng)的控制都是由運(yùn)行人員手動操作完成。長期在手動控制方式下，經(jīng)常會導(dǎo)致球磨機(jī)滿磨、軸封冒粉、出口溫度超溫或偏低等許多事故的發(fā)生，嚴(yán)重影響了制粉系統(tǒng)的安全、穩(wěn)定、環(huán)保運(yùn)行。另外，球磨機(jī)制粉系統(tǒng)在手動操作方式下，經(jīng)常運(yùn)行于煤位偏低、通風(fēng)量偏大工況，致使制粉單耗長期偏高。因此，在保證球磨機(jī)制粉系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行的前提下，如何降低制粉單耗，提高經(jīng)濟(jì)效益，就成為火電廠節(jié)能降耗的一個關(guān)鍵所在?！　≡缭?963年電力部大抓火電廠自動化試點(diǎn)工作時，電力部就將球磨機(jī)制粉系統(tǒng)的自動化列為重點(diǎn)課題。但由于主設(shè)備不完善、堵煤嚴(yán)重、技術(shù)水平有限等原因，使之自動化投入率很低，投用效果也很不理想。隨著國家電力體制的改革，廠網(wǎng)分開、競價上網(wǎng)政策的出臺。在保證電廠運(yùn)行安全性的前提下，電廠運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性日益受到重視?！　∫虼?，球磨機(jī)制粉系統(tǒng)作為火電廠的耗電大戶，其節(jié)能改造和優(yōu)化運(yùn)行就成為各發(fā)電廠的關(guān)注焦點(diǎn)。在中儲式球磨機(jī)制粉系統(tǒng)中，決定球磨機(jī)出力和經(jīng)濟(jì)性的的主要因素有：鋼球裝載量，鋼球的球徑配比，磨筒內(nèi)煤的料位，磨的通風(fēng)量，磨的出口溫度，煤質(zhì)(煤的可磨性系數(shù)、灰份含量、煤的水份)，粗粉分離器的擋板開度， 細(xì)粉分離器的擋板開度，磨的軸封等。碳鋼球

　　2 球磨機(jī)制粉系統(tǒng)料位軟測量的現(xiàn)狀與發(fā)展 球磨機(jī)制粉系統(tǒng)中各運(yùn)行參數(shù)的可測量化是實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)運(yùn)行優(yōu)化與控制的前提。對球磨機(jī)內(nèi)存煤量的有效測量是制粉系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化和控制的關(guān)鍵問題之一。磨煤機(jī)料位的主要測量方法有：　　2．1 差壓法 到目前為止，差壓法是很多廠家用來判定球磨機(jī)內(nèi)料位(或存煤量)的方法。球磨機(jī)進(jìn)出口差壓信號在一定程度上能間接反映筒內(nèi)的存煤量情況，當(dāng)球磨機(jī)正常運(yùn)行且在其它條件不變的情況下，磨進(jìn)出口壓差越大，說明筒內(nèi)存煤量越多，反之磨進(jìn)出口壓差越小，筒內(nèi)存煤量越少。但是差壓信號易受其它因素，如通風(fēng)量，煤質(zhì)及鋼球裝載量等的影響，因此用它來反映存煤量，其動態(tài)響應(yīng)較慢、可靠性較差，難以保證球磨機(jī)維持在最佳存煤量運(yùn)行，導(dǎo)致自動控制系統(tǒng)難以長期投入運(yùn)行?！　?．2 音頻法 音頻法的原理是通過音頻傳感器或傳聲器采集音頻信號，根據(jù)不同的存煤量狀態(tài)下工作時其滾筒發(fā)出的噪音不同來判斷存煤量。經(jīng)驗(yàn)運(yùn)行表明當(dāng)球磨機(jī)內(nèi)存煤量少時，鋼球間及銅球與簡體的撞擊機(jī)會將增大，發(fā)出的聲音頻率高，聲強(qiáng)大；而當(dāng)存煤量多時，金屬間由于有較軟的煤屑起著緩沖作用，發(fā)出的聲音頻率低，聲強(qiáng)弱。利用音頻信號反映料位的典型系統(tǒng)是陜西天安智能公司的TCS200球磨機(jī)存煤量監(jiān)控系統(tǒng)，其工作機(jī)理提取能敏感反映煤位高低的聲信號特征量(經(jīng)帶通濾波后音頻信號的有效值)，來表征存煤量?！　≌憬髮W(xué)的吳志敏等經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)，對球磨機(jī)的聲信號進(jìn)行小波包分解后，隨著煤位由高到低變化，相應(yīng)的各頻道聲信號幅度大致由小到大遞增，且尤以(2500～3750)Hz頻道的信號變化最顯著，對存煤量變化的靈敏度最高。因此，利用小波變換技術(shù)和基于小波變換的多頻道分解技術(shù)，將該頻道(2500～3750Hz)的小波包分解信號的能量，用于表征球磨機(jī)的存煤量?！　∫纛l法從本質(zhì)上看是振動法的演變，音頻信號的起源還是設(shè)備的振動。音頻法受到鋼球裝載量、煤質(zhì)等因素的影響，從它的投用效果來看，只在部分球磨機(jī)制粉系統(tǒng)上獲得了成功的應(yīng)用?！　?．3 氣動差壓法 氣動差壓法的測量原理是：在磨的兩端對稱布置有傳壓管，連續(xù)的、壓力穩(wěn)定的低壓空氣流入傳壓管并在管內(nèi)建立壓力。當(dāng)煤粉部分“淹沒”傳壓管探頭時，傳壓管內(nèi)的壓力升高，與基準(zhǔn)傳壓管的壓力產(chǎn)生壓差，該壓差信號即可反映磨筒內(nèi)的煤位。安徽省電力公司曾成功開發(fā)出氣動差壓式球磨機(jī)料位測量裝置，并應(yīng)用于雙進(jìn)雙出球磨機(jī)制粉系統(tǒng)上。　　2．4 軸承振動法 軸承振動測量法的原理是：根據(jù)球磨機(jī)主軸上軸承的振動與磨筒內(nèi)存煤量之間的某種關(guān)系，提取煤位的特征值，以反映磨筒中的實(shí)際煤位?！　V東省電力試驗(yàn)研究所的李曉楓等開發(fā)了球磨機(jī)料位檢測儀，其工作流程為：測取振動頻率為0～10KHz的振動信號，對其進(jìn)行放大處理；然后濾除包括球磨機(jī)的固有振動在內(nèi)的低頻及無效的高頻振動，檢測出有效頻段內(nèi)的振動能量；對該頻段能量進(jìn)行積分，將積分值作為表征球磨機(jī)存煤量的特征量，并將該特征量轉(zhuǎn)換為4～20mA的標(biāo)準(zhǔn)信號送至表頭進(jìn)行顯示。對軸承振動法進(jìn)行研究的還有華北電力大學(xué)的張曉宏、蘇杰、常太華等教授。珠海的亞洲仿真科技有限公司從2000年起也對此方面做了一定的研究，并在不同型號的球磨機(jī)上做過一些測試試驗(yàn)?！　?．5 其他測量方法 除上述幾種常用的測量方法以外，還有功率電流法、稱重法等。目前在國內(nèi)用的較少就不作詳細(xì)的介紹。

　　3 球磨機(jī)制粉系統(tǒng)控制的現(xiàn)狀及其發(fā)展 球磨機(jī)制粉系統(tǒng)主要需進(jìn)行三個參數(shù)的控制，即料位、磨出口溫度和入口負(fù)壓的控制。由于三個被控參數(shù)之間相互耦合嚴(yán)重，且料位和出口溫度都是時間上的大滯后，非線性很強(qiáng)的被控對象。因此，傳統(tǒng)的三個單回路PID控制難以取得理想的控制效果。近年來，全國各大院校、研究所及其他科研單位均對此進(jìn)行了艱難的攻關(guān)并取得了一定的成果?，F(xiàn)將其主要的控制策略與方法歸納如下?！　?．1 解耦控制球磨機(jī)制粉系統(tǒng)是一個嚴(yán)重的三輸入三輸出多變量耦合系統(tǒng)，在其三個調(diào)節(jié)回路中，不管三個輸入和三個輸出如何配對均存在嚴(yán)重的耦合，因此需要進(jìn)行多變量解耦。　　3．2 預(yù)測控制預(yù)測控制是一種基于模型的計算機(jī)控制算法，主要應(yīng)用于非線性的、時變的、嚴(yán)重不確定的、大純滯后的和多變量的工業(yè)控制過程。最早由Richalet等人于1978年提出來以脈沖響應(yīng)模型基礎(chǔ)的模型預(yù)測啟發(fā)式控制(MPHC)或稱為模型算法控制(Model AlgorithmicControl，簡稱MAC)。1980年Cutler等人提出了以階躍響應(yīng)模型為基礎(chǔ)的動態(tài)矩陣控制(Dynamic Matrix Control，簡稱DMC)。近來，還經(jīng)常采用易于在線辨識并能描述不穩(wěn)定過程的CARMA模型和CARIMA模型。　　3．3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目前對其研究正方興未艾?，F(xiàn)在主要有多層前向網(wǎng)絡(luò)模型、Adalme模型、Hopfield網(wǎng)絡(luò)模型、Kohonen自組織映照模型、細(xì)胞神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)模型和小腦模型等。由于其具有的強(qiáng)大的并行處理能力、分布式的存儲方式、很強(qiáng)的容錯和聯(lián)想能力及很強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力，近年來已引起控制界的極大重視。目前，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)而開發(fā)出的新型控制系統(tǒng)主要有逆動態(tài)模型控制、直接ANN控制和自適應(yīng)控制?！　?．4 球磨機(jī)的其他控制方法除了上述提到的有關(guān)控制方法以外，還有模糊控制、自尋優(yōu)控制和專家智能控制等。

　　4 優(yōu)化算法的現(xiàn)狀與發(fā)展優(yōu) 化算法其實(shí)就是一種搜索過程或規(guī)則，它是基于某種思想和機(jī)制，通過一定的途徑或規(guī)則來得到滿足用戶要求的問題的解。就優(yōu)化機(jī)制與行為來分，目前工程上主要優(yōu)化算法有：經(jīng)典算法、構(gòu)造算法、基于系統(tǒng)動態(tài)演化的算法和混合算法。

　　5 故障診斷技術(shù)的現(xiàn)狀與發(fā)展 故障診斷就是根據(jù)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)信息查找故障源，并確定相應(yīng)決策的一門科學(xué)技術(shù)。故障診斷已從以信號分析為基礎(chǔ)的一般診斷方法發(fā)展到以知識處理為基礎(chǔ)的智能診斷系統(tǒng)。但這些診斷方法都以診斷對象在工作過程中出現(xiàn)的外部特征為基礎(chǔ)，還未涉及到診斷對象的動力學(xué)本質(zhì)。由于系統(tǒng)自身的結(jié)構(gòu)復(fù)雜性，機(jī)、光、電、液、氣間的耦合非線性，運(yùn)動非線性等，使系統(tǒng)故障引起的外部特征可能減弱、消失、重疊，因而現(xiàn)有診斷方法不能有效地解決復(fù)雜系統(tǒng)的故障診斷問題，對強(qiáng)干擾、并發(fā)故障的診斷和預(yù)測還需進(jìn)一步研究。

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