礦渣微粉系統智能控制研究范文

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摘要：

礦渣微粉系統經常出現立磨磨機振動較大、不易控制，負荷波動較大、較頻繁等故障，而立磨生產系統又是一個多變量、強耦合、非線性的工業控制系統。鑒于此，提出了用PID模糊控制設計立磨料層厚度的智能控制方案。理論研究和仿真結果表明，該PID模糊控制比人工手動控制和常規PID控制的性能更優，并且還具有非線性特征。

關鍵詞：

礦渣微粉系統；模糊控制；料層厚度；磨內壓差

當前，在我國礦渣微粉工業生產過程中，經常會出現立磨磨機振動過大，負荷波動較大、較頻繁等故障，對礦渣微粉生產的連續性、可控性和穩定性造成了極大的影響。本文用模糊控制PID設計了礦渣微粉立磨料層厚度的智能控制方案，并且通過仿真模擬實驗證實了立磨料層厚度智能控制算法具有能快速適應研究對象和過程變化的優點。

1立磨運行控制要求

在工廠生產中，受立磨磨機系統控制的參量主要有料層厚度和磨內壓差。通常，立磨的正常運行是指在確保礦渣微粉的細度滿足規定要求的情況下，立磨磨機的負荷波動和振動能極大地減弱，且磨機的磨內壓差處于正常范圍內。

2礦渣微粉料層厚度智能控制系統的設計

立磨料層厚度受磨內壓力的影響很大，為了降低磨內壓力對系統仿真精確度的影響，立磨必須處于一致的磨內壓力下。考慮到工廠實際生產中存在較多影響因素，因此，必須確保所使用的智能模糊控制器為FuzzyPI＋FuzzyPD型控制器。PI、PD控制器運用類似的智能控制策略、隸屬函數定義和各種模糊推理算法，極大地簡化了PID智能控制系統的設計。圖1所示為PID智能控制系統的結構。

2.1料層厚度模糊控制器的設計PID智能控制系統涉及的基本公式。

2.2輸入、輸出參量及其各自的模糊化FC1、FC2輸入參量的偏差為e（kt），偏差變化率為ec（kt），偏差變化加速率為ed（kt）。將這三者分別與各自的量化因子Gp，GI和GD相乘。

2.3模糊推理和控制器的輸出根據相平面圖，可將模糊控制器輸入參量劃分為20個范圍（IC1～IC20），其基本結構形式如圖2所示。模糊控制的推理應用Lars推理方法，“與”運算采用Zadeh中的模糊“與”形式，“或”運算采用Lukasiewicz中的模糊“或”形式。據此在各自范圍內求出相應的激活度。

3仿真研究

為了證實本文的設計思路是正確的，我們對人工手動控制器、常規PID控制器和本文的FuzzyPI＋FuzzyPD型控制器的仿真結果進行了比較。由工廠生產經驗可知，礦渣微粉喂料量與立磨料層厚度和磨內壓差有相似輸入/輸出的傳遞函數關系。圖3所示為人工手動控制誤差近似曲線，圖4所示為一階滯后環節在控制器控制下的階躍響應曲線（藍線為常規PID控制器，紅線為FuzzyPI＋FuzzyPD型控制器）。由圖3可知，人工手動控制的誤差波動較大，穩定性較差。由圖4可知，常規PID控制器有較大的超調量，并伴有震蕩；FuzzyPI＋FuzzyPD型控制器只有很少的超調量，并很快進入穩態。

4總結

本文提出了一種用FuzzyPI＋FuzzyPD型控制器來控制礦渣微粉料層厚度、磨內壓差的方案。仿真結果表明，基于自適應調整因子的FuzzyPI＋FuzzyPD型控制器具有較廣的動態調節范圍，且動靜態特性、魯棒性、抗干擾能力等均優于人工手動控制和常規PID控制，在控制礦渣微粉料層厚度和磨內壓差上更具實用性、有效性和優越性。

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作者：王立佳 李勇 單位：南京梅寶新型建材有限公司