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水泥配料计算机控制系统

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0   前言

在水泥生产过程中, 配料系统的作用是按照设定配比和流量控制各输入物料的瞬时流量 ,从而达到控制水泥质量和产量的目的 ,因而配料系统的精度和效率是制约水泥生产的主要环节

目前 ,国内中小水泥厂的配料系统仍采用 PID控制算法, PID 控制器三个参数的选取是依靠经验和试验确定的 [ 1] , 而且系统的参数一旦确定 ,不会随工况的变化而发生改变。水泥的配料过程具有非线性 、时变性和不易建立精确数学模型的特点 ,因此本文将模糊神经网络算法 [ 2 4 ] 引入水泥生料配料的控制过程,取得了满意的控制效果。

1   控制方案

水泥生产所需原料有石灰石、粘土 铁粉 萤石等, 配料系统的原理如图 1 所示,由各种原料料仓 电振机、 皮带称 经检测变送、 12 A/D12 D/A 和单片机控制器组成闭环控制回路, 控制量的大小由手动给定键盘M 设定, 工业控制机[ 5]( 上位机) 根据成分分析结果进行修正。系统根据各种原料的化学成分 ,在规定的指标下进行配比计算 ,以确定合理的生料配比及控制指标 , 并对各种物料量进行自动检测和控制,以保证下料量稳定。图中元素分析仪定时从磨尾取样 ,并将化验分析结果及时送给上位计算机, 上位机完成质量分析 给定值修定、打印报表等管理工作,同时 ,上位机还要进行模糊神经网络的离线训练, 并将训练后的网络优化参数传送给下位机进行现场控制 。上位机与单片机之间通过串行通信传递信息。图中SB 为单种原料传送皮带( 电子皮带秤) ,LB 为混合原料传送皮带( 电子皮带秤)
水泥配料计算

根据工艺要求, 连续配料系统应保证各种原料在单位时间内的流量为固定的比例, 因此, 水泥配料计算控制问题实质上就是对各种原料的物流量的控制问题。

理想情况下 ,皮带称上单位时间内物流量的计算式为:

G =KPV

其中  K 为比例系数 ; P 为重力传感器输出,kg/m; V 为电子皮带称的速度, m/s, G 与皮带秤上的重力传感器输出P 成正比 ,本配料系统中 V 为定值( 0. 3m/s)

因此 ,系统下料量的多少仅与电振机的振幅大小有关。要调节△G 的大小 ,只需调节电振机的振幅大小,且二者成正比关系。

对于上述系统, 我们采用了模糊神经网络的控制方法, 以提高系统的快速性和稳定性 [ 2 4] 。选择瞬时流量的误差和误差变化率为网络输入, 电振机的控制电压为网络输出 ,建立二输入一输出的模糊神经网络。

2   模糊神经网络控制算法

模糊神经网络如图 2 所示, 由输入层、模糊化层、模糊推理层和模糊判断层组成
水泥配料计算

图中 x 1 x 2 为网络输入量 ,分别代表瞬时流量的误差和误差变化率 ; h 为网络输出量, 代表电振机的控制电压; 当网络误差达到生产要求的范围后 , 训练结束,这时即可利用网络对生产进行控制 。网络各层的输入输出关系如下:

第一层: 输入层

I i ( 1) =x i ; O i ( 1) =I i ( 1) ; i =1, 2

  第二层: 模糊化层

I ij ( 2) =O i ( 1)
水泥配料计算

  取第一层到第二层的连接权值均为 1

第三层: 模糊推理层

I pq ( 3) =A 1p ( x 1 ) A 2q ( x 2 )

O pq ( 3 ) =I pq ( 3 ) , p , q =1, 2, …, N

取第二层到第三层的连接权值均为 1

第四层: 模糊判决层
水泥配料计算

d pq 为第三层和第四层之间的连接权值; ”乘积操作代替取小运算。按以上原则选择网络层数, 权值及神经元的变换函数, 使网络正确的实现和积模糊逻辑推理法 ,并通过学习使网络记忆模糊规则

选取目标函数为 :
水泥配料计算

其中   J pq =h pq*-h pq h pq 为网络的教师信号 ; h pq 网络的实际输出

按以下式子进行隶属函数的中心值 宽度 权值等参数的调整:
水泥配料计算

式中   η ( t) 为时刻学习率 ; β( t) 为动量系数。
水泥配料计算

利用上述控制方法, 经过现场实验 ,绘制的系统响应曲线如图3 所示 。图中 W 0 为电子秤测量物重, Wg 为物料给定值,实线为响应曲线 。由图可见 ,系统可以做到无超调 ,且有较强的抗干扰能力。
水泥配料计算

3   结束语

本系统通过在水泥厂一年多的运行 ,表明其性能稳定可靠,与使用该系统前相比 ,可提高水泥产量 10%,产品质量也有所提高。该控制系统可推广应用到原料配比的其它系统中

参考文献 :

[ 1]   谢剑英. 微型计算机控制技术[ M] . 北京: 国防工业出版社, 1991.

[ 2]   张自强, 刘晓红, 阎保定, . 非线性系统神经网络控制器 BP 算法改进[ J] . 洛阳工学院学报, 1998, 19( 1): 64-68.

[ 3]   王士同. 神经模糊系统及其应用[ M] . 北京: 北京航空航天大学出版社, 1998.

[ 4]   高勇峰, 张自强, 阎保定, . 混合算法在抗生素过程控制中的应用[ J] . 洛阳工学院学报, 2001, 22( 1) : 50-52.

[ 5]   孙频东. 基于工控机的回转窑控制系统[ J] . 工业控制计算机, 2000, 13( 3): 49-51.

作者简介:武   庚( 河南省公路工程局 三处, 河南 郑州 450052) 

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