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摘　要：球磨機(jī)制粉系統(tǒng)的出口溫度和入口負(fù)壓控制回路具有比較強(qiáng)的耦合作用，并且對象具有純延遲特性，PID參數(shù)的整定比較復(fù)雜。因此，文中提出了基于對角神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DRNN)的解耦控制方案，能夠在線自適應(yīng)的調(diào)整PID控制器的3項參數(shù)，仿真結(jié)果表明可以達(dá)到較為理想的控制效果。
　　
關(guān)鍵詞：球磨機(jī)；PID控制；解耦控制；對角神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

A study of a DRNNbased smart control system for use with a ba ll mill

LIU Rong1，LV Zhenzhong2

(1.College of Automation Engineering,Nanjing University of Aero nautics and Astronautics,
Jiangsu Nanjing 210016,China；
2.Power Engineering Dept of Southeast University,Jiangsu Nanjing 210096, China)

Abstract：In a coalpulverizing system,the co ntrol loop of exit temperature and entry underpressure has a strong coupling eff ect.Besides,the control bbbbbbs have the characteristic of large delay time,so t he tuning of PID bbbbbeters becomes very difficult.In this paper,a decoupling sy stem based on a diagonal recurrent neural network is presented.The system can re alize the selftuning of the three bbbbbeters of PID．The result of simulation shows that the system can achieve ideal control.
　　
Key words：ball pulverizer;PID control;decoupling control;diagon al recurrent neural network


0 引言
　　目前我國火電廠制粉系統(tǒng)中使用最多的磨煤設(shè)備——球磨機(jī)除了運(yùn)行可靠、對煤種適應(yīng)性強(qiáng)之外，還有維護(hù)簡單及檢修費(fèi)用低等優(yōu)點(diǎn)。然而，由于其運(yùn)行時電耗高，鋼球及襯板磨損量大，又較難投自動和優(yōu)化運(yùn)行，所以經(jīng)濟(jì)性較低［1］。
　　常規(guī)中儲式制粉系統(tǒng)自動控制的設(shè)計是采用熱風(fēng)門控制球磨機(jī)出口溫度，再循環(huán)風(fēng)門控制入口負(fù)壓，給煤量控制球磨機(jī)負(fù)荷，形成3套獨(dú)立的PID控制回路。但是這3個自動調(diào)節(jié)系統(tǒng)之間存在著很強(qiáng)的耦合［2］，所以可以將球磨機(jī)對象分解為一個單回路對象和一個兩輸入——兩輸出對象。對于前者，利用給煤量來控制球磨機(jī)負(fù)荷，可以采用模糊控制算法，并根據(jù)其純延遲的特性采取預(yù)估系統(tǒng)進(jìn)行控制；而對于后者，是文中的主要研究對象，利用球磨機(jī)的冷熱風(fēng)門來控制入口負(fù)壓和出口溫度，采取神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自整定的PID控制器及解耦補(bǔ)償調(diào)節(jié)器。
　　隨著計算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論分析和實用研究都取得了可喜的進(jìn)步，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在非線性系統(tǒng)的動態(tài)辨識和建模方面顯示出強(qiáng)大的優(yōu)越性，受到越來越多的學(xué)者的關(guān)注［3，4］，該文提出了利用DRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來進(jìn)行PID控制器的KP、KI、KD參數(shù)的自學(xué)習(xí)，調(diào)整權(quán)值，達(dá)到最優(yōu)控制效果［5］。

1 球磨機(jī)出口溫度和入口負(fù)壓控制系統(tǒng)的動態(tài)特性
1.1球磨機(jī)的工作特性
　　由于鍋爐空氣預(yù)熱器來的熱風(fēng)溫度一般在250～300 ℃左右，原煤的溫度等于環(huán)境溫度。在其他條件不變時，熱風(fēng)門開大，熱風(fēng)量增加，球磨機(jī)的出口溫度升高。同時，在空預(yù)器送來的熱風(fēng)對原煤進(jìn)行干燥時，為了保證制粉效率，防止球磨機(jī)內(nèi)的煤粉跑出，球磨機(jī)的入口負(fù)壓一般應(yīng)保持在－0.5 kPa左右。熱風(fēng)門階躍變化時，磨出口溫度和入口負(fù)壓響應(yīng)曲線分別如圖1中的曲線a、b所示。





　　球磨機(jī)制粉系統(tǒng)中，送入球磨機(jī)的冷風(fēng)可以分為再循環(huán)風(fēng)和大氣冷風(fēng)。一般的系統(tǒng)會采用再循環(huán)風(fēng)來調(diào)節(jié)球磨機(jī)內(nèi)的通風(fēng)量，當(dāng)球磨機(jī)的出口溫度過高或停磨時，才打開大氣冷風(fēng)門，這種系統(tǒng)中，再循環(huán)風(fēng)對磨出口溫度影響不大，因而控制系統(tǒng)設(shè)計較為簡單。筆者所研究的系統(tǒng)主要是依靠球磨機(jī)的冷風(fēng)來調(diào)節(jié)制粉系統(tǒng)的通風(fēng)量。由于冷風(fēng)直接來自大氣，它的溫度比磨出口溫度要低，因此冷風(fēng)對磨出口溫度有顯著的影響。當(dāng)冷風(fēng)作階躍變化時，磨的出口響應(yīng)曲線如圖2中曲線c所示，它與曲線a類似，但變化方向相反，且變化幅值要小一些。變化方向相反的原因是顯而易見的，變化幅值小一些的原因是因為冷風(fēng)的管道比熱風(fēng)管道要細(xì)，在同樣的閥位變化下，熱風(fēng)量的變化要比冷風(fēng)量的變化多。而且，熱風(fēng)溫度與磨出口溫度之間的溫差要比冷風(fēng)與磨出口溫度之間的溫差要大。冷風(fēng)門開度對磨入口負(fù)壓的影響與熱風(fēng)門開度對其影響基本相同，但前者的影響幅度要小些。冷風(fēng)門階躍變化時，磨入口負(fù)壓的響應(yīng)曲線如圖2中曲線d所示。
1.2磨出口溫度和入口負(fù)壓系統(tǒng)的動態(tài)模型
　　根據(jù)現(xiàn)場擾動試驗的數(shù)據(jù)和曲線，采用時域分析的方法，得到磨出口溫度和入口負(fù) 壓這樣的二輸入二輸出控制系統(tǒng)的傳遞函數(shù)矩陣如下：
　


　　

2 控制方案
2.1控制的目的
　　在機(jī)組負(fù)荷較低時，二次風(fēng)溫度較低，磨煤機(jī)的干燥通風(fēng)量大于磨煤通風(fēng)量，控制系統(tǒng)為了維持磨煤機(jī)出口溫度，將開大熱風(fēng)門，增加熱風(fēng)流量，由于熱風(fēng)量增加，磨煤機(jī)入口負(fù)壓降低。為保持磨煤機(jī)入口負(fù)壓不變，再循環(huán)門將關(guān)小，若關(guān)閉后，磨煤機(jī)出口溫度仍低于設(shè)定值，則熱風(fēng)門將繼續(xù)開大，造成磨煤機(jī)入口負(fù)壓迅速降低，甚至出現(xiàn)正壓和噴粉，嚴(yán)重影響磨煤機(jī)的安全經(jīng)濟(jì)運(yùn)行。而在制粉系統(tǒng)中，若負(fù)壓升高，為了維持負(fù)壓穩(wěn)定，再循環(huán)門將打開，但是磨煤機(jī)出口溫度和干燥輸出降低。在磨煤機(jī)正常運(yùn)行時，通過再循環(huán)門來調(diào)節(jié)磨煤機(jī)入口負(fù)壓，會降低磨煤機(jī)輸出，故不經(jīng)濟(jì)。
　　球磨機(jī)出口溫度表征了煤粉的最終溫度。球磨機(jī)出口溫度過高會產(chǎn)生自燃現(xiàn)象，太低將使制粉系統(tǒng)輸出降低。
　　因此，要使制粉系統(tǒng)正常地運(yùn)行，必須保證球磨機(jī)的入口負(fù)壓、出口溫度的值在一定范圍之內(nèi)。當(dāng)通過改變熱風(fēng)流量維持出口溫度時，會影響到磨煤機(jī)的入口負(fù)壓；冷風(fēng)量的改變同樣也會對磨煤機(jī)出口溫度有較大的影響。因此在兩輸入、兩輸出對象中的兩個回路即溫度回路與負(fù)壓回路之間仍有很強(qiáng)的關(guān)聯(lián)，所以對該對象控制系統(tǒng)的解耦設(shè)計是必要的。另一方面，熱風(fēng)流量改變到引起磨煤機(jī)出口溫度變化是一個大慣性、大滯后的過程，對于一個存在大慣性的高階被控對象，經(jīng)典PID控制器的參數(shù)難以整定，不可能獲得滿意的控制品質(zhì)。
2.2控制策略
　　在解決了一次風(fēng)總風(fēng)量、球磨機(jī)進(jìn)口熱風(fēng)量、再循環(huán)風(fēng)量、冷風(fēng)量的軟測量后，可以將入口負(fù)壓和出口溫度兩個控制回路結(jié)合起來形成一個相互補(bǔ)償?shù)碾p輸入、雙輸出系統(tǒng)。如圖3所示。




　　控制系統(tǒng)中采用了結(jié)構(gòu)簡單、穩(wěn)定性和可靠性都較高的PID調(diào)節(jié)器，并且利用解耦控制策略解決了系統(tǒng)中的耦合問題。當(dāng)出口溫度偏低時，增大熱風(fēng)門開度，同時減小冷風(fēng)門開度；當(dāng)出口溫度偏高時，關(guān)小熱風(fēng)門開度，同時開大冷風(fēng)門開度。當(dāng)入口負(fù)壓偏低時，開大冷風(fēng)門開度，同時關(guān)小熱風(fēng)門開度；當(dāng)入口負(fù)壓偏高時，關(guān)小冷風(fēng)門開度，同時開大熱風(fēng)門開度。
　　同時采用了先進(jìn)的DRNN網(wǎng)絡(luò)作為辨識器，根據(jù)環(huán)境信息的變化，對PID調(diào)節(jié)器的3個調(diào)節(jié)參數(shù)進(jìn)行自學(xué)習(xí)在線整定，改變網(wǎng)絡(luò)權(quán)值，跟蹤對象輸出。
2.3DRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
　　DRNN就是在部分遞歸網(wǎng)絡(luò)Elman的基礎(chǔ)上，將隱層權(quán)值矩陣WD做了進(jìn)一步的簡化，變?yōu)閷ο箨?，即隱層的每一個神經(jīng)元僅接受自己輸出的反饋，而與其他神經(jīng)元無反饋連接。DRNN網(wǎng)既保持了自反饋特性，又減少了需調(diào)整的參數(shù)，從而大大減少了計算量，縮短了訓(xùn)練時間，它比Elman網(wǎng)更為簡單，與傳統(tǒng)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FNN)相比，也能實現(xiàn)動態(tài)映射，具有動態(tài)記憶能力。
　　DRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法為：
　

其中，WＤ和WO為網(wǎng)絡(luò)回歸層和輸出層的權(quán)值向量，WＩ為網(wǎng)絡(luò)輸入層的權(quán)值向量，Ii(k)為輸入層第I個神經(jīng)元的輸入，Xj(k)為網(wǎng)絡(luò)回歸層第j個神經(jīng)元的輸出，Sj(k)為第j個回歸神經(jīng)元輸入總和，f(·)為S函數(shù)，O(k)為DRNN網(wǎng)絡(luò)的輸出。
　　DRNN作為網(wǎng)絡(luò)辨識器，y(k)為被控對象實際輸出，ym(k)為DRNN的輸出。將系統(tǒng)輸出y (k)及輸入u(k)作為辨識器的輸入，將系統(tǒng)輸出與網(wǎng)絡(luò)輸出的誤差作為辨識器的調(diào)整信 號。學(xué)習(xí)算法采用梯度下降法：
　　
　　


　　以控制器PID1為例，控制算法如下：
　　


式中，T為采樣時間。PID 3項系數(shù)kp1(k)、ki1(k)、kd1(k)采用DRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行整定。
定義如下的指標(biāo)：
　　

3 仿真結(jié)果
　　采用某電廠的DTM380／550球磨機(jī)在某工況下的傳遞函數(shù)：
　　

　　y1、y2的設(shè)定值分別為1、0。
　　在MATLAB下進(jìn)行仿真試驗，結(jié)果如圖4和圖5所示。其中圖4為采用普通的PID解耦控制的結(jié)果，圖5為采用了基于DRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的PID解耦控制的結(jié)果。






　　仿真結(jié)果表明：采用了DRNN算法對PID參數(shù)進(jìn)行在線整定后，控制結(jié)果的動靜態(tài)特性得到了明顯的改善。靜差消失，超調(diào)減少，調(diào)節(jié)時間也減少很多。因此，DRNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法應(yīng)用于球磨機(jī)的出口溫度和入口負(fù)壓控制系統(tǒng)是可行的。

4 結(jié)論
　　在球磨機(jī)控制系統(tǒng)中，由于出口溫度和入口負(fù)壓這一兩輸入兩輸出的系統(tǒng)存在一定的耦合性，因而采用了加入解耦補(bǔ)償?shù)腜ID控制策略，同時利用DRNN網(wǎng)與PID控制器相結(jié)合，對PID參數(shù)進(jìn)行在線整定。這種控制策略在不需進(jìn)行精確建模的情況下，通過自身的訓(xùn)練和學(xué)習(xí)，不僅實現(xiàn)了多變量系統(tǒng)的解耦控制，而且還使系統(tǒng)有一定的自適應(yīng)能力，仿真實驗也表明方法是有效的。

參考文獻(xiàn)

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