河南宇恒機(jī)械制造有限公司/楊
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數(shù)據(jù)融合在球磨機(jī)料位檢測中的應(yīng)用-球磨機(jī) 破碎機(jī)價格 雷蒙磨設(shè)備
    球磨機(jī)由于具有容量大、運行可靠、煤種適應(yīng)性強(qiáng)、維護(hù)簡單、檢修費用低等優(yōu)點,成為目前國內(nèi)燃煤電廠制粉系統(tǒng)中使用

zui多的磨煤設(shè)備。理論研究和實踐運行均表明:球磨機(jī)制粉系統(tǒng)的*運行與球磨機(jī)筒內(nèi)存煤量(即料位)密切相關(guān)。目前實際生

產(chǎn)中主要采用差壓法、噪音法、功率法等傳統(tǒng)方法來檢測料位,但是球磨機(jī)是一個多變量、非線性、強(qiáng)耦合、大延遲的對象,有多

個參數(shù),且各參數(shù)之間耦合嚴(yán)重,單獨采集其中某個參數(shù)來反映存煤量均不能獲得理想的效果。
    采用多傳感器信息融合技術(shù)對球磨機(jī)的磨音信號、出入口差壓和出入口溫差三個參數(shù)的采樣,利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)大的信息綜

合能力、知識泛化能力及結(jié)構(gòu)的容錯性等,在數(shù)據(jù)層用作融合算法,實現(xiàn)對球磨機(jī)料位的檢測,為球磨機(jī)優(yōu)化控制奠定基礎(chǔ)。-球磨機(jī) 破碎機(jī)價格 雷蒙磨設(shè)備
    多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)簡介
    采用單一傳感器對復(fù)雜被測對象的某一特性進(jìn)行測量時,只能獲得有關(guān)該對象特性的有限信息,因而單傳感器很難時時都滿足

對測量數(shù)據(jù)的正確性要求。為獲取被檢測對象某一特性全面和完整的信息,可采用多個異質(zhì)傳感器對同一對象特性進(jìn)行多方位的

檢測。
    多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)就是充分利用多個傳感器資源,通過對這些傳感器及其觀測信息的合理支配和使用,把多個傳感器在空

間上的冗余或互補(bǔ)信息根據(jù)某種準(zhǔn)則來進(jìn)行組合,以獲得被測對象的*性解釋或描述,使該信息系統(tǒng)比其各組成部分的子集所構(gòu)

成的系統(tǒng)具有更*的性能。起差壓變化,于是可以用測量得到的差壓信號調(diào)節(jié)給煤量。球磨機(jī)出入口差壓雖可看做是存煤量的

單值函數(shù),但是出入口差壓還受鋼球裝載量、通風(fēng)量等參數(shù)的影響,因此,單獨依據(jù)其求得的存煤量精度不高。出入口差壓的測量

可以通過安裝壓力傳感器來實現(xiàn),但由于現(xiàn)有的電廠控制系統(tǒng)都對鋼球磨煤機(jī)出入口差壓進(jìn)行了檢測,在電廠的控制盤中很容易獲

得磨煤機(jī)出入口差壓的測量數(shù)據(jù),因此,選擇其作為融合參數(shù)之一,可以不另設(shè)傳感器。
    出入口溫差信號采集
    出入口溫差即球磨機(jī)入口風(fēng)溫與出口風(fēng)溫之差,同出入口差壓一樣,存煤量變化會引起出入口風(fēng)溫變化,可以用測量得到的溫

壓信號調(diào)節(jié)給煤量。出入口溫壓的測量可以通過安裝溫度傳感器來實現(xiàn),但同樣在電廠的控制盤中能獲得磨煤機(jī)出入口差壓的測

量數(shù)據(jù),因此,選擇其作為融合參數(shù)之一,不另設(shè)傳感器。
    以上三種方法若單獨使用,通過實踐均不能起到較好的效果。所以,提出基于多傳感器數(shù)據(jù)融合的檢測方案:通過傳感器對球

磨機(jī)外部響應(yīng)信號進(jìn)行數(shù)據(jù)采集,經(jīng)信號處理后提取的這三個參數(shù)在數(shù)據(jù)層融合,可以增強(qiáng)獲取的球磨機(jī)外部響應(yīng)信息的冗余性和

互補(bǔ)性,減少整個系統(tǒng)的不確定性;當(dāng)某個傳感器失效時,多個傳感器提供的冗余信息則可以排除故障信息,從而提高系統(tǒng)的魯棒性

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    數(shù)據(jù)融合算法的選擇
    通過檢測球磨機(jī)的外部響應(yīng)來間接地檢測球磨機(jī)料位,即球磨機(jī)外部響應(yīng)是已知的,球磨機(jī)料位是待預(yù)測的。因此,可以在數(shù)

據(jù)層通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立球磨機(jī)系統(tǒng)的逆向模型──球磨機(jī)外部響應(yīng)與料位之間的關(guān)系模型,從而進(jìn)行球磨機(jī)料位的預(yù)測。-
    由于選擇的融合參量都是數(shù)據(jù)信息,可以選擇直接對數(shù)據(jù)源進(jìn)行操作的融合算法,即直接對采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行操作。也可以先對采

樣數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)處理,獲得相應(yīng)的特征信息后再進(jìn)行融合,則也可以選擇基于推理規(guī)則的融合算法。在本文中,選擇了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

法,這是由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對對象的先驗知識要求不高或無要求,有較強(qiáng)的自適應(yīng)能力,容易在融合系統(tǒng)中實現(xiàn)主、客觀間的信息融

合,可以對源數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理。