专利名称：中间仓储式磨煤机的神经网络控制方法
技术领域：
工业控制，自动化，磨煤机，火力发电厂，制粉系统
背景技术：
火力发电厂的过程是燃料在锅炉中燃烧，将锅炉中的水加热使之变为蒸汽，汽轮机接 受锅炉供给的蒸汽，其转子被蒸汽推动带动发电机转动而产生电能，在我国，大多数火力发 电厂使用的锅炉为煤粉炉。燃烧过程是煤粉随空气一起喷入炉膛进行悬浮燃烧。在煤粉炉中， 燃料与空气的接触面积大大增加，燃烧更加猛烈，炉内的温度也更高，因此燃烧效率也更高。 所以，煤粉炉必须配备一整套制粉系统，用于将原煤磨制成适合煤粉炉燃烧的煤粉。
制粉系统是火力发电厂热力系统中的关键设备。该系统是一个非线性，强耦合，大惯性， 大时滞，参数时变的复杂系统，并且存在许多不确定性的干扰因素，因此常规控制策略的自 动控制系统一直无法最优控制，造成大量的电能浪费。
发明内容
当前国内火电厂制粉系统中多使用中间仓储式制粉设备。制粉控制过程可分解成5个方 面(l)出力控制；(2)磨煤机钢球量的判定、补充；(3)磨煤机出口负压控制；(4)磨煤机出 口温度控制；(5)通风量控制。传统的控制方法是使用经典PID反馈控制以及一些先进控制手 段实现，但是这几部分相互关联、互相影响，整个控制过程具有高度的非线性、时变性、强 耦合性，并且某些参量不便于直接测量，各调节子系统又相互独立不能互相协调，因此用常 规定值控制方式难以达到控制要求。为了提高磨煤机的自动控制水平，本发明使用一种新的 中间仓储式磨煤机的神经网络控制方法，使磨煤机与锅炉协调运行，并使磨煤机经济高效运 行。
图l是系统说明图
具体实施例方式
1，本发明使用神经网络控制实现。
2，本发明所指神经网络实现的形式为在加权系数调整时，增加一个惯性(动量)项以加快收敛 速度。3，本发明所指神经网络实现的形式为在加权系数调整时，还使用具有自适应学习速率的梯度 下降法，能够增加稳定性，提高速度和精度。
权利要求
1. 中间仓储式磨煤机的神经网络控制方法的技术特征是本发明使用神经网络控制实现。
2. —中所述使用神经网络控制实现的技术特征是本发明所指神经网络实现的形式为在加权系数调整时，增加一个惯性(动量)项以加快收 敛速度。
3. 二中所述使用神经网络控制实现的技术特征是本发明所指神经网络实现的形式为在加权系数调整时，还使用具有自适应学习速率的梯 度下降法，能够增加稳定性，提高速度和精度。
全文摘要
为了提高磨煤机的自动控制水平，本发明使用一种新的中间仓储式磨煤机的神经网络控制方法，利用加权系数调整时增加一个惯性(动量)项以加快收敛速度的神经网络实现，使磨煤机与锅炉协调运行，并使磨煤机经济高效运行。
文档编号G05B13/02GK101464660SQ20071017267
公开日2009年6月24日 申请日期2007年12月20日 优先权日2007年12月20日
发明者程启明 申请人:上海电力学院