文/劉賡 馬德華 魏楫

1 序言

水泥粉磨機的穩(wěn)定性決定了水泥粉磨系統(tǒng)的運行效率，也決定了水泥成品的質(zhì)量。隨著建筑材料行業(yè)和人民生活水平的提高，傳統(tǒng)的粉磨機控制系統(tǒng)雖然上手簡單，但是并不適合復雜環(huán)境的使用，如果設(shè)備控制性能要求較高，這類傳統(tǒng)控制系統(tǒng)往往就表現(xiàn)出較大的誤差，從而影響相關(guān)生產(chǎn)的效率，所以對于水泥粉磨機的研究必須引起相關(guān)研究人員的重視。本文主要就粉磨機的控制系統(tǒng)作為研究對象，利用智能預測控制技術(shù)來對粉磨機的運行進行控制，減少了粉磨機負荷的同時，提升了粉磨機的工作效率。

2 智能預測控制技術(shù)

本次研究的智能預測控制技術(shù)脫胎于BP神經(jīng)網(wǎng)絡控制技術(shù)。動物的神經(jīng)中樞系統(tǒng)能夠快速高效的處理自身的問題，所以研究人員結(jié)合神經(jīng)中樞系統(tǒng)和動物的信號處理機制，模擬出的數(shù)學模型就叫做人工神經(jīng)網(wǎng)絡。根據(jù)相關(guān)研究表明，人工神經(jīng)網(wǎng)絡能夠有效地針對計算機的各種問題進行處理，進而實現(xiàn)高效的智能控制。神經(jīng)網(wǎng)絡的優(yōu)勢在于其可控范圍廣泛、可控環(huán)境復雜、多模態(tài)組合、高容錯性能等特點，基于神經(jīng)網(wǎng)絡開發(fā)出的控制技術(shù)分為傳統(tǒng)的自適應方式神經(jīng)網(wǎng)絡控制器、神經(jīng)網(wǎng)絡與傳統(tǒng)控制結(jié)構(gòu)組合的控制器、神經(jīng)網(wǎng)絡智能控制等等。

智能預測控制技術(shù)正是一種基于狀態(tài)空間預測性能和BP神經(jīng)網(wǎng)絡優(yōu)化性能的全新控制技術(shù)，該策略的算法同樣分為神經(jīng)網(wǎng)絡和狀態(tài)預測兩個核心部分，其中神經(jīng)網(wǎng)絡控制部分的結(jié)合保證了被控制對象的輸出和參考量的一致性，狀態(tài)預測是為了優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡控制和被控制的時間點，規(guī)避系統(tǒng)時滯所帶來的不良影響。智能預測控制技術(shù)控制技術(shù)能夠依照被控制對象的不同進行相應的控制，如果被控制對象較為復雜（如MIMO系統(tǒng)），智能預測控制技術(shù)控制技術(shù)就可以利用狀態(tài)方程對被控制對象的未來進行預測，基于預測結(jié)果進行多層網(wǎng)絡的控制；如果被控制對象較為簡單時（如SISO系統(tǒng)），智能預測控制技術(shù)控制技術(shù)可以化繁為簡，直接使用單神經(jīng)元進行控制。

3 基于智能預測控制的水泥粉磨機控制系統(tǒng)優(yōu)化

水泥磨機是一個復雜的非線性工業(yè)被控對象，其中影響磨機運行工況穩(wěn)定的因索主要有選粉機轉(zhuǎn)速、總量給定、輥壓機電流、稱重倉料位等，常規(guī)的控制算法很難滿足磨機自動控制系統(tǒng)的生產(chǎn)目標。構(gòu)建預測控制系統(tǒng)是維持粉磨機穩(wěn)定的重要基礎(chǔ)，也是提高設(shè)備自動化水平的重要保障。本次研究主要針對粉磨機的負荷問題來設(shè)計控制系統(tǒng)，水泥粉磨機系統(tǒng)中的選粉機轉(zhuǎn)速和出磨提升機電流的關(guān)系為SISO系統(tǒng)，所以可以直接使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡中的單神經(jīng)元控制方式進行控制。主要的步驟是據(jù)專家經(jīng)驗以及對歷史數(shù)據(jù)的分析確定影響磨機負荷的關(guān)鍵變量并利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡辨識磨機自動控制系統(tǒng)模型。建立磨機負荷的預測模型、優(yōu)化控制器、反饋校正器，并采集現(xiàn)場的歷史數(shù)據(jù)進行仿真，仿真結(jié)果表明神經(jīng)網(wǎng)絡預測控制算法在磨機負荷優(yōu)化控制中的有效性，對于實際的生產(chǎn)過程具有指導意義。其中最為重要的兩個地方時針對滾動環(huán)節(jié)和反饋校正環(huán)節(jié)的優(yōu)化：

3.1 滾動優(yōu)化環(huán)節(jié)

所謂滾動優(yōu)化是指在粉磨機使用的過程中設(shè)定了某一指標就能求得最優(yōu)控制量的。對于非線性系統(tǒng)來說，控制率的求解也是一個非線性優(yōu)化的問題，想要直接求解幾乎不可能。本次研究采用的是N-R算法，來解決求解問題，N-R算法是一種二次收斂算法，相較于傳統(tǒng)優(yōu)化算法在非線性控制中的不足，它的優(yōu)點是收斂速度快，迭代次數(shù)少，在非線性實時控制系統(tǒng)中得到很好的應用。N-R優(yōu)化算法通過迭代優(yōu)化方案最小化代價函數(shù)，得到最優(yōu)控制輸入變量。

3.2 反饋校正環(huán)節(jié)

在實際的生產(chǎn)中，各種隨機的干擾和神經(jīng)網(wǎng)絡模型的局限性，無法對所有的工業(yè)情況進行總結(jié)，所以存在著必然的誤差。為了提高生產(chǎn)的精度，引入反饋校正環(huán)節(jié)無疑能夠大大減少誤差的產(chǎn)生。粉磨機控制系統(tǒng)符合神經(jīng)網(wǎng)絡預測控制的流程可以分為以下幾步，第一步是輸入樣本，初始化BP神經(jīng)網(wǎng)絡參數(shù)，第二步是初始化各個輸入?yún)?shù)，第三步是對輸入值和輸出值進行反饋校正，最后是根據(jù)滾動優(yōu)化地結(jié)果來輸入控制量和轉(zhuǎn)速。

4 總結(jié)

總而言之，作為機電一體化和生產(chǎn)自動化的重要研究方向，針對控制系統(tǒng)進行開發(fā)和優(yōu)化能夠有效的提高工業(yè)生產(chǎn)的效率。希望研究人員能夠根據(jù)設(shè)備自身的實際情況對計算機的控制策略進行研究，在不斷地修改和優(yōu)化之后最終打造出了適合當前生產(chǎn)需要的控制策略。同時我們應該根據(jù)時代的發(fā)展和科技的創(chuàng)新不斷進行開拓，為我國的相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展做出貢獻。