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三门峡富通新能源科技有限公司
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阅读：789发布时间：2014-5-10
球磨机是当前国内火电厂制粉系统中使用zui多的磨煤设备，且广泛应用于采矿、冶金等其他行业。其优点是容量大、运行可靠、煤种适应性强、维护简单、检修费用低等；缺点是制粉电耗高、控制优化难。球磨机是多变量、非线性、强耦合、大延迟对象，不仅特性复杂，且变量时变缓慢。目前，球磨机筒内料位缺少有效可靠的检测手段，一般是由运行人员通过对其数十个运行参数的监控并结合平时的运行经验来间接判断磨煤机中的料位是否过高或过低。现有的自动控制系统难以长期可靠投用，球磨机经常运行于缺煤或是堵塞的工况，导致制粉电耗偏高。只有保持球磨机在*料位下运行，才能使磨煤过程中的无用功耗降低、提高磨煤效率。并且从保证锅炉稳定燃烧的角度出发，对其运行状态进行及时准确的监控亦具有非常重要的意义。因此，对球磨机料位的监测是实现自动控制、运行优化、节能降耗的关键所在。雷蒙磨粉机http://www.ftxny.com/mjfl/62.html雷蒙磨
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本文以某大型电厂制粉系统（如图一所示）中的球磨机（型号：MT2350/600）为研究对象，设计了一个基于BP神经网络的料位监测系统。并利用Matlab 7.0强大的数据处理功能和其神经网络工具箱，编制了相应的数据处理，特征值提取和BP神经网络的程序，流程图如图二所示。其主要功能为：正确监测球磨机的料位状态，预测可能发生的堵磨及缺煤情况，可以提高球磨机的运行效率，降低制粉单耗，具有良好的经济效益。
1、BP神经网络结构及料位判定原理
神经网络能够实现从输入空间到输出空间的非线性预测，即可以检测出多变量之间的关系。它能够识别各种状态并对其进行分类，这些状态与网络训练时所使用的数据相接近或相似。神经网络虽不能给出准确的输出信息，但所输出的信息正好能够接近于*答案。利用神经网络的这些优点，可以建立动态的球磨机料位监测系统。
本系统采用反向传播模型(Back Propagation Model)，因其很好的逼近非线性映射能力和高度并行处理等，近年来被广泛应用于模式识别、图像处理、预测等方面。它是一种多层前馈型网络，根据Kolmogorv定理，给定任何一连续函数，都可由一个三层BP网络来实现。输入层与隐层各节点之间，隐层与输出层各节点之间用可调整的权值来连接，三层BP网络结构图如图二所示。其中，输入层输入制粉系统的11个运行参量（具体各参量见表一），输出层输出对料位高低的判断结果。
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