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球磨机模糊神经网络控制系统简介

   本文针对电厂球磨机的控制提出了模糊神经网络的解决方案,由于模糊控制是一种基于经验规则的控制,对于复杂的具有大惯性、大迟延和时变特性的热工对象,要提取完整的模糊控制规则是非常困难的,单独使用模糊控制难以取得满意的动、静态性能。神经网络具有自学习、自适应的能力,但收敛速度慢,且其算法有可能陷入局部极小。因此,本文采用一种模糊与神经网络相结合的控制方法,该方法就是利用模糊逻辑与神经网络各自的优点来弥补各自的不足,使得模糊神经网络既具有自学习能力又具有处理模糊语言信息以及模拟人类智慧进行判断和决策的能力,该方法不仅改善了系统的动态性能,在一定程度上也克服了热工对象的时变性对控制效果的影响。
   电厂球磨机模糊神经网络控制系统的总结与展望钢球磨煤机作为主要的制粉设备之一,广泛地应用在电力,水泥等行业,但有效地对球磨机进行控制一直是个难题。这是因为球磨机是一个多变量地对象,各个变量之间不仅存在着严重的耦合,而且一些变量还存在着很大的纯迟延及时变性,在电力生产过程中,对球磨机制粉系统采用经典的PID控制,很难得到较好的控制效果,这些因素使得基于常规PID方法设计的控制方案多年来几乎没有一套能够长期运行,对这一系统的控制成了热工控制研究人员和实践人员的一大难题,一直未能较好的解决,而在我国的燃煤火力发电厂中,中间储仓式制粉系统的应用很广泛,电能消耗也很大,其作用是直接为机组提供所需的合格工作燃料。所以,长期以来对球磨机制粉系统一直采用人工手动控制,如何有效的实现球磨机制粉系统的自动控制,提高自动控制的水平及制粉效率,减少工人的劳动强度,具有重要的理论意义和现实意义。
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