（山東科技大學電氣工程係
，山東 泰安271021）
【摘要】結合灰分控製的時變、滯後和非線性特性

，本文提出了一種基於人工神經網絡與模糊控製相結合的控製器。利用人工神經網絡的自學習、自適應和並行處理的能力，將模糊控製規則轉化為神經網絡的學習樣本

，通過ANN的BP學習算法記憶這些規則樣本。實驗表明該控製器具有響應速度快、精度高和魯棒性的特點。
【關鍵詞】 溫度 模糊控製 人工神經網絡 變頻器
中圖分類號：TP18 文獻標識符：A
煤礦選煤廠的配煤係統是一個非線性
、時變和大滯後的過程，在其控製過程中，灰分度是一個非常重要的控製參數。目前常采用PID控製裝置
，但這種PIDkongzhishiyingnenglicha，duigaopinganraofeichangmingan。erqieyouyuhuifendushiyigefeixianxingshibiancanshu，jiashanggongzuohuanjingdesuijixing


，hennanjianliyigejingquedeshuxuemoxing。ermohuheshenjingwangluokongzhishiyizhongfeixianxingkongzhifangshi，duiwufaqudeshuxuemoxinghuoshuxuemoxingxiangdangcucaodexitongkeyiqudemanyidekongzhixiaoguo。
1
、 控製對象分析及係統總體框架
根據選煤廠的工藝流程和對配煤係統的分析
，可以總結出配煤係統具有以下控製特性：
（1）給煤機的給煤量與變頻器的頻率之間具有嚴重的非線性；
（2）juyoujiaodadeshijianzhihou。youyuzaixiancehuiyiyouyidingdefanyingzhouqiyijigeimeijizhuansubianhuashigeimeiliangbianhuahou

，yaojingguopidaideyunshucainengzaochengmeiliuliangdebianhua
，zaochengleshijianzhihou。
（3）具有灰色性。煤倉中煤料的粒度、形狀、密度
、含水量以及煤料與外套筒間的摩擦力等信息不能獲得，而這些因素對煤料出口的流量都有影響。
（4）儲煤倉在發生堵倉、穿倉和空倉等情況下
，給煤機擋板需要人工調節
，對象特性發生變化。
 綜上所述，由於參配品種煤的灰分和煤量時刻變化、存在煤流運輸滯後、灰(hui)分(fen)測(ce)量(liang)值(zhi)存(cun)在(zai)檢(jian)測(ce)滯(zhi)後(hou)等(deng)原(yuan)因(yin)
，我(wo)們(men)在(zai)實(shi)際(ji)的(de)配(pei)煤(mei)操(cao)作(zuo)中(zhong)不(bu)能(neng)簡(jian)單(dan)的(de)按(an)照(zhao)上(shang)一(yi)章(zhang)基(ji)於(yu)專(zhuan)家(jia)係(xi)統(tong)的(de)煤(mei)配(pei)比(bi)的(de)流(liu)量(liang)控(kong)製(zhi)。究(jiu)其(qi)原(yuan)因(yin)主(zhu)要(yao)在(zai)於(yu)：在zai配pei煤mei控kong製zhi策ce略lve的de專zhuan家jia推tui理li中zhong，專zhuan家jia知zhi識shi隻zhi是shi基ji於yu各ge種zhong淺qian層ceng知zhi識shi的de推tui理li，而er不bu能neng充chong分fen利li用yong蘊yun涵han在zai係xi統tong實shi時shi采cai樣yang數shu據ju中zhong的de不bu可ke測ce因yin素su及ji其qi變bian化hua等deng隱yin含han知zhi識shi。因yin此ci在zai專zhuan家jia係xi統tong中zhong對dui配pei煤mei流liu量liang的de調tiao節jie隻zhi能neng采cai取qu間jian斷duan調tiao節jie，即ji當dang煤mei流liu量liang變bian化hua顯xian著zhu（如空倉或是堵倉時）再診斷調節。考慮以在線灰分儀的灰分或發熱量作為反饋參數，以產品煤的給煤量（可以實施細調）作為調節手段。由於裝車煤的質量考核依據是各車皮平均采樣混合後的樣本的化驗值，所以
，累計灰分（發熱量）是裝車質量的主要衡量標準。有了基於灰分的反饋控製，就不需要知道各煤倉確切的灰分
、煤流量以及其它複雜因素
，而達到上述要求。基於灰分反饋的係統控製結構圖如圖1所示。


圖1中， 為灰分給定值
， 為實際輸出值
， ， 為比例係數，x1
、x2為模糊輸入值，FNNC為模糊神經網絡控製器， 分別為模糊值增量、實際值增量、上一次實際值和這一次實際值。
2

、選煤廠配煤工藝
濟寧二號煤礦選煤廠為年處理原煤400萬噸的大型礦井選煤廠，洗煤工藝為入洗原煤采用混合跳汰,煤泥采用沉降離心機和壓濾機處理。主要產品包括：篩分原煤、塊精煤、末精煤和動篩精煤和洗混煤。塊煤重介選矸係統為後來補充
，300―50mm物料采用斜輪分選機分選，生產的塊精煤產品可作為塊煤單獨銷售，也可作為一般動力煤銷售。選煤廠配煤裝車工藝係統如圖2所示（二號井選煤廠目前有539、540兩條裝車線，裝車工藝相同）。


濟寧二號煤礦選煤廠現有四個品種煤，分別存放於8個煤倉，它們分別是：3個原煤倉、2個洗末精煤倉
、2個塊精煤倉、1個高灰精煤倉。其中

，高灰精煤倉即將增建，本方案將其考慮在內。
火車裝車有兩條軌道，分別對應539、540兩條裝車皮帶。每個原煤倉有4台給煤機，2個供給539皮帶，另2個供給540皮帶
；2個末精煤倉各配1個給煤機
，分別供給兩條皮帶；2個塊精煤倉各配6台給煤機
，分別供給兩條皮帶；高灰精煤倉配有2台給煤機，通過皮帶和溜槽（控製閘板）分別供給兩條皮帶。這樣每條皮帶各有14台給煤機為之給煤。
3、影響配煤效果的工藝問題
目前工藝條件下，配煤操作中存在著若幹影響配煤效果的工藝問題：
（1）通常配煤的灰分是時刻變化的
，有些煤種（如原煤）的灰分的波動範圍還較大。
（2）各(ge)配(pei)煤(mei)倉(cang)的(de)給(gei)煤(mei)量(liang)也(ye)是(shi)時(shi)刻(ke)變(bian)化(hua)的(de)。無(wu)論(lun)是(shi)閘(zha)板(ban)調(tiao)節(jie)或(huo)是(shi)變(bian)頻(pin)調(tiao)節(jie)，對(dui)於(yu)同(tong)一(yi)開(kai)度(du)或(huo)同(tong)一(yi)頻(pin)率(lv)，在(zai)不(bu)同(tong)的(de)時(shi)刻(ke)，其(qi)煤(mei)量(liang)也(ye)可(ke)能(neng)是(shi)不(bu)同(tong)的(de)。
（3）灰分儀的瞬時值存在1分鍾左右的延遲，並且皮帶上煤流存在一定的傳輸時間，配煤係統存在較大的滯後。
鑒於以上影響配煤效果的工藝問題，我們進行了以下改進措施：采用灰分反饋控製；煤量在線監測；煤量采用變頻器調節方式。改造以後的配煤裝車工藝如3圖所示：


4、自動配煤係統工作原理
先(xian)由(you)人(ren)工(gong)選(xuan)擇(ze)目(mu)標(biao)灰(hui)份(fen)和(he)配(pei)煤(mei)煤(mei)種(zhong)，由(you)係(xi)統(tong)確(que)定(ding)給(gei)煤(mei)機(ji)的(de)數(shu)量(liang)，經(jing)過(guo)計(ji)算(suan)定(ding)性(xing)地(di)得(de)出(chu)將(jiang)要(yao)裝(zhuang)車(che)的(de)產(chan)品(pin)灰(hui)份(fen)
，依(yi)據(ju)所(suo)配(pei)煤(mei)的(de)目(mu)標(biao)灰(hui)份(fen)和(he)各(ge)煤(mei)倉(cang)煤(mei)的(de)灰(hui)份(fen)算(suan)出(chu)各(ge)煤(mei)種(zhong)的(de)給(gei)煤(mei)流(liu)量(liang)，用(yong)開(kai)動(dong)給(gei)煤(mei)機(ji)的(de)台(tai)數(shu)進(jin)行(xing)給(gei)煤(mei)量(liang)的(de)粗(cu)調(tiao)
，通(tong)過(guo)實(shi)時(shi)監(jian)測(ce)裝(zhuang)車(che)皮(pi)帶(dai)上(shang)配(pei)煤(mei)比(bi)後(hou)的(de)灰(hui)份(fen)和(he)實(shi)際(ji)裝(zhuang)車(che)灰(hui)份(fen)與(yu)目(mu)標(biao)灰(hui)份(fen)進(jin)行(xing)比(bi)較(jiao)，之(zhi)後(hou)再(zai)由(you)係(xi)統(tong)計(ji)算(suan)後(hou)調(tiao)節(jie)皮(pi)帶(dai)稱(cheng)的(de)瞬(shun)時(shi)流(liu)量(liang)並(bing)指(zhi)導(dao)變(bian)頻(pin)器(qi)動(dong)作(zuo)，用(yong)變(bian)頻(pin)器(qi)進(jin)行(xing)給(gei)煤(mei)量(liang)的(de)細(xi)調(tiao)，從(cong)而(er)使(shi)配(pei)煤(mei)最(zui)大(da)限(xian)度(du)地(di)接(jie)近(jin)目(mu)標(biao)灰(hui)份(fen)。自(zi)動(dong)配(pei)煤(mei)係(xi)統(tong)工(gong)作(zuo)原(yuan)理(li)圖(tu)見(jian)圖(tu)4。其中變頻器采用羅克韋爾（Rockwell）自動化A-B變頻器，電壓為380V，功率為45KW，兩條皮帶共28台。
5


、結論
本ben文wen對dui選xuan煤mei廠chang配pei煤mei係xi統tong工gong藝yi進jin行xing了le詳xiang細xi介jie紹shao，對dui影ying響xiang配pei煤mei產chan品pin的de工gong藝yi因yin素su進jin行xing了le分fen析xi，在zai此ci基ji礎chu上shang

，對dui配pei煤mei工gong藝yi進jin行xing了le改gai造zao，提ti出chu了le基ji於yu模mo糊hu神shen經jing網wang絡luo的de灰hui分fen反fan饋kui控kong製zhi策ce略lve，為wei實shi施shi配pei煤mei智zhi能neng控kong製zhi提ti供gong了le一yi種zhong新xin的de方fang法fa。


參考文獻
1 李士勇.模糊控製.神經控製和智能控製論. 哈爾濱市：哈爾濱工業大學出版社，1998
2 章衛國.楊向忠.模糊控製理論與應用. 西安市：西北工業大學出版社，1999
3 張立明•人工神經網絡的模型及其應用•複旦大學出 版社，1992
作者簡介：王致傑，男，1964年生，山東省濰坊市人，1985年畢業於山東科技大學自動化係

，教授，博士，主要從事工業微機控製
、模糊控製和網絡方麵的研究。發表論文30篇，有多項科研成果。
聯係地址：山東省泰安市岱嶽區 山東科技大學電氣工程係 郵編：271021
電 話：0538－8497226 0538－5387226
Titl: Admeasure Coal Controlling of Self-adapt Based on Fuzzy Artificial Neural Network
Wang Zhi Jie Yang Yu-ling
(College of Information and electrical engineering, Shan Dong University of Science and Technology，Tai An，ShanDong 271021

，China；)
Abstract:This paper is detailed to introduces the Artificial Neural Network Fuzzy model and algorithm ,establishing Artificial Neural Network Fuzzy Control model of Admeasure Coal Controlling of Self-adapt
，and verify its possibility and advantage.
Keywords: Ash Fuzzy Control Artificial Neural Network Inverters