神經網絡原理在閉路球磨分級生產線中的應用

　　本文提出一種基于神經網絡的球磨分級生產線產量控制方案，引入神經網絡對球磨分級生產線模型進行辨識，通過對磨機的物理特性跟蹤 對產量的控制，使其以最小方差保持在 值附近， 高產、穩產。

　　煤炭工業中球磨分級生產線承擔著生料制備中各種原材料的粉磨任務，它通常存在著能耗大、效率低的缺點。磨機的 生產能力及 負荷隨著原料的粒度、易磨性和研磨能力的變化而變化，由此可看出，磨機系統是一個非線性、大滯后且具有時變特性的復雜系統。本文研究采用神經網絡的方法對該系統進行控制：通過對系統的辨識、相應于產量 時的 負荷的跟蹤，控制負荷以最小方差保持在 值附近，以 磨機的高產、穩產。

　　1、球磨分級生產線閉路磨粉系統

　　閉路球磨分級生產線是由球磨分級生產線和選粉 成的閉路粉磨系統(見圖1)，待磨物料由磨頭進磨機，經粉磨后的物料由磨機尾部卸出，經提升機送至選粉機，合乎細度要求的生料從選粉機下部排出，另一部分粗物料則由選粉機分出，并與新原料混合后再次送入磨機粉磨。閉路球磨分級生產線系統在穩態下各物料量存在如下關系：M=X=G+V(U=V)

　　根據閉路磨機的靜特性，隨著入磨量 (出磨量 )的增加，成品量逐漸增至 值，其后若再繼續增加入磨量，成品量反而下降，最終將降為零，這就是所謂“閉磨”。因此希望將磨機控制在 工況，這時的成品量 ，出磨量處于 值 ，入磨量處于 值% 。但是隨著物料易磨性及研磨體研磨能力等的變化，各個 值是要跟著變化的。2、基于神經網絡的控制系統

　　神經網絡控制是指在控制系統中采用神經網絡這一工具對難以精確描述的或是數學模型復雜的進行建模，或充當控制器，或優化計算，或進行推理，或故障診斷，或者同時兼有上述某些功能的適當組合。設被控制對象的輸入Ⅱ和系統輸出Y之間滿足(見圖2)：

　　y=g(u)控制的目的是確定 的控制量輸入U，使系統的實際輸出y等于期望的輸出y。在神經網絡控制系統中，把神經網絡的功能看作輸入輸出的某種映射，或稱函數變換，并設它的函數關系為u=f(Yd)為了滿足系統輸出的y等于期望的輸出Yd，當 f(·)=g -1(·)時，滿足Y=Yd的要求。當被控對象是復雜的且具有不確定性時，非線性函數g(·)是難以建立的，在神經網絡控制系統中可以利用神經網絡具有的逼近非線性函數的能力來模擬g (·)，通過系統的實際輸出Y與期望輸出Yd之間的誤差來調整神經網絡中的連接權值，即讓神經網絡學習，直至誤差e=Ya—y一0的過程，就是神經網絡模擬g (·)的過程，它實際上是對被控對象的一種求逆過程，由神經網絡的學習算法來 這一過程，亦即 了神經網絡的直接控制。神經網絡學習控制的結構有很多種，按形式分可以有間接學習、一般學習、特殊學習及一般和特殊相結合的學習結構。在這些結構中，有一些包含2個結構不同的神經網絡結構。在應用過程當中，可根據實際工業過程的特點和控制要求來選擇相應的結構以建立控制模型。

　　ALPA的球磨分級生產線，球磨機、分級機配合得當，能夠優勢互補、效率很高，產量大、運行穩定、產品質量穩定。

　　球磨分級生產線中的球磨機

　　安全按德國礦物加工要求設計;優化了球磨機的長徑比;篦板式磨尾出料，出料順暢，無漲磨現象，筒體無須冷卻;襯板和研磨介質，按德國材質要求制作;研磨介質，按產品要求合理配比，高填充率，高效率;優化了驅動器和研磨能耗的匹配，節省能耗;和分級機形成封閉系統，負壓運輸，無粉塵。

　　球磨分級生產線中的分級機

　　選用埃爾派公司的HTS(FW)多轉子分級機;確保更佳的頂點切割;可調節沖洗氣流，提高分級效率;物料直接進入分級區不被分級后粗粉混染;優化轉子設計達到低能耗;可通過分級機的不同排列調節產品的粒度分布，滿足不同產品的技術要求。

　　球磨分級生產線中的定量系統

　　球磨機的給料采用定量系統，即使物料的密度發生變化，也可以穩定給料;分級機的給料采用定量系統，并與球磨機的出料互鎖，確保系統運行和產品粒度的穩定性;高精度計量泵，根據產品細度要求，以準確的時間和劑量將研磨助劑噴入磨機內;氣流調節閥帶有氣流測量系統，可實現分級氣流的流量和流速準確控制。

　　按礦物量身訂制

　　球磨機的選配根據礦物的硬度、可磨性、加工粒度和產量采用非標設計，襯板形狀和球(段)級配根據多年工程實踐經驗量身訂制，提高球磨機的研磨效率，降低產品能耗。

　　按細度選機型

　　分級機的選配可根據產品的不同細度選擇不同的機型，FW系列分級機可適應于D97：3～20微米產品的分級，FL系列分級機可適應于D97： 8～45微米產品的分級，每臺分級機都具有很寬的產品調節范圍，市場適應范圍廣。

　　產品粒度控制靈活

　　當一條生產線同時生產多個品種時，我們可對多臺分級機串聯使用，通過粗細分級機的優化組合，確保產品的能耗低，粒度分布調整方便， 球磨機的過磨現象低。

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