跳汰机选煤生产过程智能控制.pdf

第 “卷 第期中国矿业大学学报 2 . ; 9/ 9 文章编号 “ A “ B C D E F A B A * 跳汰机选煤生产过程智能控制 马方清“G丁恩杰“G金宁G谭得健“ E “ C 7 8 8 7 9 8D ; 智能控制系统采集跳汰生产过程的全部信息 如入料粒度组成浮沉组成单机快浮结果过程控 制信息故障诊断信息等实时对跳汰机的运行工 况和工作效率作出判断经专家系统推理决策对 底层的控制系统实施优化调整并校正相应参数 保证系统始终处于产品质量合格高回收率低能 耗的最佳经济运行状态 智能控制系统的底层是基于人工实际操作方 式被设计成多环模糊控制器对跳汰机的个过 程即给排风水实施多变量模糊控制跳汰选 煤系统的给料量设定排矸石设定排中煤设定用 风量控制设定筛下顶水控制设定及其给排风 水个环节相互间协调优化由智能控制系统的高 层专家系统来实施 * E 专家系统的信息处理决策 根据跳汰生产过程的特征依据专家系统结构 形成跳汰机智能控制系统的专家信息处理部分专 家信息处理部分由知识库推理机多模态控制器 组成分层递级结构跳汰生产过程是一复杂工业过 程有必要对各传感器采集的信息进行信息融合处 理以使来自不同传感器的信息协调成统一的特征 信息表达形式较完整地完成对跳汰过程环境和特 征的整体描述 跳汰被控过程动态信息F经过信息融合特征 提取处理后为FG一方面送到推理机另一方面 为知识库补充有用信息推理机构根据在线获取的 特征信息FG和知识库提供的知识HG I 进行推理 推理结果J G ; 输出到多模态控制器多模态控制器 输出相应的控制决策K A 专家信息处理级输入信 息集为 FL M N O P Q4 式中RN为跳汰机工作过程状态信息“ O为跳汰机 分选效率信息“ P为跳汰过程故障诊断信息 专家信息处理级输出信息集为 K A L S 4 F G HG I J G ;4 , 式中 S为智能算子5 SL ST S,T S4 式中R S S, S也为智能算子 分别实现以下映射 U, 中国矿业大学学报第 卷 万方数据 “ AB 6 4 ; C D * 式 D *中条件或前提 4 ; 6 4 ;代表知识库中 的事实’可以是状态参数值变化趁势’也可以是其 他规则结果C规则结论或后件 B 6 4 ;表示状态判 断E参数修正E经验操作结果等’可以是数值’或另 一条规则C各部分简述如下C “ *知识库 FG * 知识库中储存了有关跳汰机控制的专门知识C 其中包括主选跳汰E再选跳汰E快煤跳汰E末煤跳 汰等理论指导知识和实践知识’及经验规则E系统 常见故障的特征与处理经验等C这些知识来源于跳 汰工艺工程师E电气工程师和熟练操作员的经验C *推理机制 8 * 为了满足控制的实时性’对知识库采取一些操 作C如将知识细分为数个子模块’采用分层E分类 结构进行组织H对规则执行采用标志予表征’简化 层与层间’类与类之间的传递和处理H对于各类规 则皆赋予类别表征标志’避免不必要的多余判断C 跳汰生产过程知识库行建规模相对小’采用数据驱 动的前向推理方式C由于特征信息空间中任一状态 都有所对应控制规则’故一定能搜索到目标C 2 *特征信息辩识器 I 8 * 特征信息辩识器主要采集各种定性E定量信 息’加工处理’实现过程控制特征信息抽取与识别’ 为知识库E推理机E多模态控制器提供信息C在跳汰 智能控制系统中’特征信息辩识器的主要任务是 采集入选煤质E可选性E精煤灰分等过程信息’识别 设备运行状态E仓位料位状态E风阀水阀状态等’评 价实时分选效果根据在线测灰仪或快灰结果计算 实时分选效率’或快浮结果计算不完全度/ ’可能 偏差J K’ 数量效率L等’以及采集卡矸E浮标传感 器失灵E异常操作E跳汰机进风阀E筛下水阀等故障 诊断信息* C知识库中的知识可采用在线学习或离 线学习进行更新和补充’以适应被控对象的变化C 学习机制可采用离线或在线方法来实现C *多模态控制器 MI * 多模态控制器是跳汰选煤智能控制系统中专 家信息处理部分的最底层级C由各模糊控制子回路 协调策略集N“ E各模糊控制子回路优化控制策略 集N“ ’正常生产过程状态监控子集N 和异常情 况处理子集N 组成’即 NO N“ P N“ P N P N O Q RSTO U VC W * 上式中每个R S可以是解析的E 模糊的或知识 型的C式 W *中U为控制向量算子H V为控制基元C 选择U和V可以得到各种形式的控制策略C以上为 跳汰选煤智能控制系统的专家信息处理决策部分’ 作为跳汰生产过程的完整规则集见文献Q T C X 多环模糊控制设计 文献Q 1 ’ 7 T对跳汰机单独实现了给料控制或排 料控制’或水量调节’针对特定的跳汰过程设备’在 入选煤质相对稳定时控制能取得一定效果’但对提 高跳汰机分选效率并不理想C跳汰机的给料E排料 排矸石E排中煤* E筛下顶水E风是一个复杂的多变 量对象C要提高跳汰系统的分选效率’必须考虑 Y给E排E风E水Z整体协调问题Q D TC目前工业过程对 多变量的模糊控制研究已取得了不少进展Q W ’ [ T’然 而跳汰理论发展不成熟Q “ ’ T’直接建模和控制都难 以奏效C故本文在此遵循实际生产人工操作程序’ 将跳汰机的矸石段E中煤段控制’设计为1个模糊 控制子系统 9 \ I “ ]9 \ I 1 *称为多环模糊控制系 统C多环模糊控制子系统间协调由上层专家系统完 成’见图“ C为了方便控制规则的设计或提取’每个 模糊控制器设计为二输入一输出的常规模糊控制 器’这样设计有利于在 I _或‘ \ I系统中实现C 跳汰选煤系统的矸石段E中煤段多变量控制分 为由料外环E排矸石排中煤内环E给风量控制内环 和筛下顶水阀控制次外环所组成的多环模糊控制 系统’以实现跳汰选煤的多变量模糊控制C整个系 统的控制规则在每个变量定义D个模糊集时’为 1,D O 1条C 每条规则的形式为个前件参数’ “个后件参数C整个控制系统设计较简单’执行时 间也大大缩短C对于各个环路的模糊控制器设计’ 本文采取软件实时实现模糊化E模糊推理E解模糊C 这种方法与常规查表法相比’系统调试更方便即 隶属度E模糊规则的整调容易E简便* ’且软件实时 实现模糊化E模糊推理和解模糊化’但需占用设备 现场控制层I ‘ a较长时间C 给料模糊控制器隶属度函数定义如图所示C 排矸石排中煤控制模糊器E筛下顶水阀控制模糊 器E风量模糊控制器的隶属度函数定义与给料控制 器设计相同’由于文章篇幅所限这里省略C 1个控 制回路的输入变量模糊子集分别定义为三角形或 梯形C 1个控制回路的输出变量模糊集均定义为单 值子集’便于实现快速模糊推理和解模糊运算C 1[ 第2期马方清等跳汰机选煤生产过程智能控制 万方数据 图给料模糊控制器隶属度函数定义 “ 9或在主观定义的基础之上再 通过一些优化方法如最小二乘法; 遗传算法; 等来进一步优化以提高模糊控制器的性能模糊控 制规则可以根据现场操作员经验或领域专家知识 来获取当现场熟练操作人员虽然能很好地手动控 制某一生产过程9但却很难提出其对应的模糊控制 规则9或者只能给出粗糙的不完整的模糊控制规 则时9可结合采用文献; 中提出的方法9即从操 作人员操作时A即人控制时B的系统输入输出数据 中提取或完善模糊控制规则9建立模糊控制规则 表9提高模糊控制器的性能量化因子输出比例因 子调整能改善提高模糊控制器的性能在具体设计 和调试上述8个回路模糊控制器时9可采用文献 ; C 9 的方法调整量化因子比例因子以改善模 糊控制器性能 推理过程D本文在这里将常规 S H I N; F F G H Q ; I H R H P A B B C 3 K A M ; GQ R I M R G * N ; Q I H R , , 2 . 2 0 2 ’ - “ 3 - 2 G K MU K G GE I H I H JK 3 R F I H J; GP A B B CR P;I ZR 3 I ; R I M R G E C N I K J , , 6 0 2 ’ . “ 3 1 6 W ;E E K L ; G SX[ I H R ; F F M R ; Q OP R M P A B B C Q R I M R G G K MS K N H * N ; Q I H R , , , . . 0 4 ’ “ 4 , 3 “ / 1 \ 7K S ; G 7 I H P A B B CM A G K NL C G K ; M H P M R J K Y ; JF G K N * N ; Q I H R , , . . .0 4 ’ “ “ 3 “ . / SE C N I K JN , , “ 0 4 ’ . “ , 3 . 4 “ 3 ‘ H 5 T a]U 3 b H K T aaH .V Xa5 K 3 b H ; R G G K KR P T P R M J; I H R ; SU G K Q I M H Q ; G U H K K M H c7V\ A B O R A H ; O H ; . R ; G 7H H ] M R A F e O R A Q O K E ; S R O H ; f g h i j k l i ’D ; N K SA F R I O KF M H Q H F G KR Pb H H F M R Q K N N I O KO A J; 3 G H W KH I K G G H K IQ R I M R GN C N I K J Z; N L A H G I ; H JH ; I R L I ; H H ;O H Ob H K P P H Q H K Q C NL A H G I H I ZRG ; C K M N C K M L ; N K SR I O KR G H KK m ; G A ; I H F M K F ; M H K P P H Q H K Q C I O K‘ A ; G H I C; SI O KF M K F ; M ; I H R R P M ; Z Q R ; G I O KH I K G G H K I Q R I M R G N C N I K J Q ; Q R R M S H ; I KK ; Q ON A L 3 Q R I M R G N C N I K J R P I O KG R Z G ; C K M; SM K ; G H B K R F I H J; G Q R I M R G C K M ;JA G I H 3 G R R FP A B B CQ R I M R G G K M N ZK M KL A H G I I RQ R I M R G I O Kb H H F M R Q K N N ZO H Q OH N;JA G I H 3 m ; M H ; L G KN C N I K J N ; I H N P ; Q I R M H G CQ R I M R GP K K S K M M K b K Q IS H N Q O ; M K JH S S G KS H N Q O ; M K S R ZN Q M K K Z; I K M ; SZH SN C N I K J F F G H Q ; I H R H ;Q R ; G F M K F ; M H F G ; IN O R ZNI O ; II O KH I K G G H K IQ R I M R G N C N I K J S K N Q M H L K SH I O H NF ; F K MH NP K ; N H L G K NL K K ; H K S M H ; L G KP A B B CQ R I M R G P A B B CQ R I M R G K Y F K M I Q R I M R G H I K G G H K I Q R I M R G /,. 第1期马方清等’跳汰机选煤生产过程智能控制 万方数据