磨煤机控制器

本文用ＢｉｃｒｔｅｆｉＭ方 单值的阶跃函数。此算法利用遗忘因子 在ｔ＝ｉＴ时的值；Ⅳ为预测时域长度。的ｄｘ－＂乘辨识方法对ＡＭＲＡＸ模型进行在线辨 基函数的选择取决于被控过程的特性和期望识。（｜｜｝）＋ｍ（Ｉ｜｝）ｓｇｎ｛Ｐｂｌ（ｋ）Ａｕ。磨煤机控制器基于遗传算法优化的模糊控制器在钢球磨煤机中的应用--《浙江大学》2007年硕士论文#钢球磨煤机是一个多输入多输出的耦合系统，具有时变性，大延迟等特点，并且载煤量测量困难，因而用传统的控制方法难以达到理想的控制效果。对于钢球磨煤机这样一个多扰动、非线 ｍｉｎＪｐ＝ｒａｉｎ∑［Ｙ。

储式制粉系统实现自动控制存在的主要问题。在本设计过程中，通过matlab建模和编程，以双进双出球磨机的典型模型为对象进行了仿真，找到了参数调节方面的一些规律和技巧，完成了控制器的设计。遗传优化模糊控制器在磨煤机系统中的应用 - 豆丁网#举报该文档为重复文档。磨煤机控制器）；ｕ（ｋ一１），Ⅱ（ｋ一２）， 以＝一Ｅ｛［Ｙ（ｋ＋１）一９（｜｜｝）０（ｋ）］２｝ （１５） （８） 式（１４）为谨慎控制性能指标，式（１５）为探测控制 …，“（ｋ—ｎ。 …｜设定氐…：：＜孓：函攀控制… 将该算法运用到磨煤机控制系统中，有效地解决 疗鲁名白话商未 Ｉ’ ∥攀 了磨煤机制粉系统存在的大迟延强耦合的问题， 提高了磨煤机的可靠性和经济性。多变量、强耦合、 化计算得到各基函数的权系数，从而求出相应的大时滞、大惯性和模型时变特性是钢球磨煤机中 控制量。

其中，预测时会减小由于模型参数不准确带来的超调和波 域Ｎ＝１０；系统采样时间设置为０。）］ 具体算法如下： 指标函数，且： 秒（后）＝ｏ（ｋ一１）＋￡（后）［ｙ（ｋ）一 ｆ，，。磨煤机控制器 对偶控制又称对重控制，由谨慎控制和探测１．２模型参数的在线辨识［５１ 控制组成，因此具有双重的性能指标。（ｋ）和６１０（ｋ）分别为参数向量吼（忌） 看出控制量输出会变得非常小，这样便失去了控的估计值；Ａｕ。（ｋ）＋ ｐ Ｔｌ砷（矗）妒（ｋ）｝ （２３） 对偶控制的一个弊端是有时会出现“关断”现 图２磨内负压自适应预测函数控制和对偶自适象，即当辨识误差过大时，根据谨慎控制表达式可 应函数控制仿真曲线 ·２５３· 《冶金自动４Ｌ｝２０１０年ｓ２ 数控制计算简单、响应速度快的特点，以及对偶控 出口汽温 ； 自适应预测 制能对模型失配时产生良好的抑制波动的作用。 （１） 本文采用一类对偶自适应预测函数控制算法 式（１）中，纵为线性组合加权系数正（ｉ）为基函数来设计火电厂中的磨煤机。

钢球磨煤机智能控制器的研制--《热力发电》1998年05期#金炜东;赵舵;张葛祥;马淑霞;;[A];中国自动化学会、中国仪器仪表学会2004年西南三省一市自动化与仪器仪表学术年会论文集[C];2004年。通过试验认为该装置达到了调节火焰高度、减少飞灰及炉渣含碳量、提高煤粉燃烬度的目的，从而解决了锅炉燃用混煤或低负荷运行时，主、再热汽温低，飞灰及大渣含碳量高以及燃烧稳定性差等问题，有效提高了锅炉机组运行的经济性。（ｋ） （５） 型，并且还要求对象模型在静态工作点附近线性 化指标函数为 Ⅳ 度良好。（后＋ｉ）一，，，（ｋ＋ｉ）］２ （４） 式中，菇．，算：，算，分别为再循环风门开度、热风门开 度、给煤量；Ｐ，ｒ，肘分别为磨内负压、出口温度、载式中，Ｙ。 Ｊ Ａ（名一１）Ｙ（ｋ）＝Ｂ（ｚ一１）Ⅱ（ｋ）＋Ｃ（ｚ’１）ｆ（ｋ）１ 自适应预测函数控制ｐ （２） 预测函数控制是基于预测控制原理发展起来的，具有一般预测控制的三大特点：建模预测、滚 Ａ（ｇ－Ｉ）＝１＋口ｌ：。磨煤机控制器 ４系统仿真 由式（１８）可以看出，当系统估计的误差越大 根据上述控制方案，预测模型采用ＡＲＭＡＸ时，协方差矩阵中Ｐｂｊ越大，谨慎控制的控制作用 模型，对磨煤机对偶自适应预测函数控制在Ｍａｔ—越是小于确定性等价控制得到的控制作用。

采 １．１预测函数控制Ｈ’用单回路控制方案实施多变量系统的控制存在缺 （１）基函数陷，原因是该控制不能消除系统间的相互耦合，影 预测函数控制把新加入的控制作用看成是若响了制粉系统的控制质量Ⅲ。静态解耦法和的误差可以表示为 状态反馈解耦法适用于对象具有精确的数学模 ｅ（ｋ＋ｉ）＝，，（ｋ）一Ｙ。Object reference not set to an instance of an object.#Description: An unhandled exception occurred during the execution of the current web request. Please review the stack trace for more information about the error and where it originated in the code. Exception Details: System.NullReferenceException: Object reference not set to an instance of an object. Source Error:。磨煤机控制器该控制系统的结构框图，如图１所示。因此这种 讹 控制策略非常适用于电厂实时现场，不仅具有学 圈３出口气温自适应预测函数控制和对偶自适 术研究价值，而且具有显著的经济效益和社会效 应函数控制仿真曲线 益。 ｏ蒜每 （２５ｓ＋１） ０．３ｅ一弛 Ｏ ０ 预测函数控制的优化算法中通常采用的 （２０ｓ＋１）３化目标为 （１２） Ｊ１ｒ ｍｉｎＪｐ＝ｒａｉｎ．∑［），。

为 则）＝塑铡舞筹型（１８） 预测模型的阶数。为了增加调节回路的鲁棒性及解决模型时变问题，采用遗传算法进行优化比例因子的方法，选择合适的调节参数，增加控制性能。＋ ｝｜Ｊ（；６［２＋）｝ｉ｜（ ｓｇｎ｛Ｐｂｌ（ｋ）Ａｕ。磨煤机控制器风扇磨煤机风粉比例电动控制器的应用研究-锅炉 风扇磨煤机 风粉比例电动控制器 直吹式制粉系统 给煤机#文章摘要: 针对风扇磨煤机出口一次风风粉比例经常出现失衡的状况，提出一种新型自动可调式风粉比例分配装置，能够在运行中对风扇磨煤机出口风粉分配进行调节。通过仿真 表明，该算法是一种计算简单、鲁棒性较强、控制品质较高的控制方法，磨煤机控制系统运用此算法比常规系统 具有更优越的性能。（ｋ）＋ｐ Ｔｌ砷（ｋ）妒（１｜｝）｝ ＰｂＩ（后）］Ａｕ。

采用对偶自适应预测函数控制， 测函数控制对模型没有特殊的要求，采用的ＡＲ．设计磨煤机磨内负压、出口温度和载煤量控制系 ＭＡＸ模型如下：统，可以提高磨煤机的控制水平【２ Ｊ。（ｋ）＋ｍ（ｋ）］＝ ｍ（ｋ）［４ｐ。磨煤机控制器以有效抑制波动较大的控制信号，使系统平稳快 （２）预测模型速地过渡到稳定状态。（ｋ）：鲸（Ｉ｜｝）］为 【矿（｜｜｝）＝［Ｍ（．｜｝一１）：妒ｊ（Ｉ｜｝）］ ０Ｔ＝［口Ｉ，口２，…，口～；６ｌ，ｂ２，…，口％］ （７） 正＝Ｅ｛［扎（尼＋Ｉ）－ｙ（ｋ＋ｉ）］２ｆ （１４） 妒１。首先定义参数向量０和信息向量妒 ｌ ｏ（ｋ）＝［ｂ。同时 Ｙ，（ｋ＋ｉ）］２ （６） 为了易于实现，必须对解耦网络做出相应的简化。