浅谈火电厂球磨机制粉系统的自调整模糊控制

王国君 郭守义

摘要：常规的单回路调节器无法对火电厂的球磨机制粉系统进行有效的控制。文章针对球磨机制粉控制系统多变量、强耦合等特点，采用模糊控制中的直接算法形式控制球磨机的制粉系统，从而简化了控制系统的设计并避免了系统变量间的耦合性。

关键词：火电厂；球磨机；模糊控制；分级控制

中图分类号：TK227文献标识码：A文章编号：1009-2374（2014）24-0138-02火电厂的球磨机制粉系统是一个具有多变量、相互影响的非线性系统，常规的单回路调节器根本无法对其进行有效的控制。如果采用模糊控制措施对给煤量、再循环风门等进行调整，将磨煤机的入口负压与出口温度控制于设定范围，可有效保障球磨煤机长期运行的可靠性和企业的整体经济效益。

1系统的工作原理

通过给煤机，被初级破碎的原煤由煤仓输送至系统，与热干空气混合，再进入磨煤机内并继续干燥。此时，磨煤机筒体通过旋转将钢球提升至一定高度，后自由落体下落，原煤被打砸成煤粉。再由排粉机吸力气流作用，吸至粗粉分离器并被筛选，合格的煤粉伴随气流至细粉分离器，经分离后储存至煤粉仓，并由排粉机输送于锅炉内。不合格的煤粉则要由回粉管返回磨煤机继续磨制。

球磨机分别包含三个输入和三输出系统，三个输入量（R1、R2、R3）为煤机转速、热和冷风门的开度，而三个输出量则是磨煤机的负荷和球磨机出口的温度和压力。如图1所示：

图1 球磨机运行原理示意图

2模糊控制系统

模糊控制器由三个基本单元构成：模糊化接口、推理机、模糊判决接口。精确量和误差信号经模糊化接口模糊量化后，生成为模糊语言所表达的模糊量，再由推理机依据模糊控制规则和模糊输入，取得模糊输出，最后由模糊判决接口进行模糊推理和决策，判断出模糊控制的准确控制量。

模糊控制器的基本设计方法为：明确输入和输出变量—控制规则设计—明确模糊化与非模糊化方法—明确输入和输出变量区域—模糊控制程序的编制—模糊控制算法采样时间的选择。

3球磨机的制粉系统

3.1分级模糊控制系统的结构及功能

第一级控制结构包括负压、温度及负荷模糊控制器，第二级为协调模糊控制器。球磨机的入口负压偏差为负压模糊控制器的输入变量，其输出变量为u1；出口的温度偏差及其变化率为温度模糊控制器的输入变量，其输出变量为u2；负荷偏差及变化率为负荷模糊控制器的输入变量，其输出变量为u3。上述三个模糊控制器的输出变量，为协调级模糊控制器的输入变量，经协调级处理后，输出变量（U1，U2，U3）分别控制系统的再循环风门、热风门和给煤量。

3.2入口负压的模糊控制

入口磨负压的延迟量很大，其工作流程包含三部分：模糊量化处理—模糊控制规则—模糊推理。

3.2.1模糊量化处理。磨煤机的入口负压控制范围在[-200，200]Pa间，误差大小的量化为-3，-2，-1，0，+1，+2，+3共七个等级。入口负压给定值p0与实测值p之差，可得入口负压偏差ep。输入和输出变量的偏差值描述分为四个模糊子集（NB、NS、0、PS、PB），分别表示负大、负小、零、正小、正大。由语言变量ep与u1隶属函数曲线的关系，可以得出对应的模糊变量赋值。

3.2.2模糊控制规则。模糊控制规则采用如下逻辑公式：ifep=（NB、NS、0、PS、PB）then u1=（NB、NS、0、PS、PB）

3.2.3模糊推理。控制量的大小决定模糊控制器的控制范围，根据输入量与入口负压偏差关系u1=ep·R1，可获得入口负压模糊控制值。

3.3出口温度的模糊控制

出口温度的延迟量较大，温度模糊控制器的输入变量，增加了偏差变化率，其他相同。

3.3.1模糊量化处理。如果磨煤机的出口温度给定值为t0，实测值为t，则温度偏差值el=t-to，偏差变化率ec1=del/dt。其出口温度的变化范围为[-10，10]℃，变化率范围为[-2，2]℃／min。同样，由语言变量el、ec1与u2隶属函数曲线的关系，可以得出对应的模糊变量赋值。

3.3.2模糊控制规则。设磨煤机的出口温度偏差为Ai，温度偏差变化率为Bj，输出语言的变量值为Ck，则其出口温度的模糊控制规则采用如下逻辑公式：ifel=Ai and ec1=Bj then u2=Ck，i、j、k=1、2、3。

3.3.3模糊推理。与入口负压模糊控制相同，根据输入量和出口温度偏差及变化率关系Ck=（Ai×Bj）·R2，获得出口温度的模糊控制值。

3.4负荷模糊控制

系统磨入口的负荷属于一阶惯性环节，延迟量较小，其输入量及工作流程，与温度模糊控制器相同。

模糊量化处理。如果磨煤机的磨入口负荷设定值为mo，实测值为m，则偏差em=mo-m；偏差变化率ecm=dem/dt。系统磨入口的负荷变化范围为[-10，10]%，而负荷变化率范围为[-3，3]%/min。同样，由语言变量em、ecm与u3隶属函数曲线的关系，可以得出对应的模糊变量

赋值。

另外，此阶段的模糊控制规则、模糊推理，与磨煤机的出口温度模糊控制方法相同。

3.5协调级模糊控制

由于球磨机制粉系统中，变量间存在严重的耦合性，上述磨入口负压控制器输出的模糊控制量ul、磨出口温度控制器输出的模糊控制量u2、磨负荷控制器输出的模糊控制量u3，必须要由协调级进行任务分配（U1，U2，U3），再传送到执行器，从而达到系统调整的相应控制量（y1，y2，y3）。显而易见，系统中协调级的主要功能就是对其输入的变量进行模糊解耦。

3.5.1模糊控制规则。采用的逻辑公式为：iful=Ai and u2=Bj and u3=Ck then y1=Ui，y2=Uj，y3=Uk（i，j，k=1，2，…7），模糊关系为R4=∑（Ai×Bj×Ck×U1）。

3.5.2模糊推理。协调级输入量ul，u2，u3与模糊控制量Y=（Ai×Bj×Ck）·R的函数值，只有在量化等级上取1，其余情况取为0。

4系统仿真

采用模糊控制直接算法后，对上述入口的负压、出口温度及磨负荷加入10%的定值扰动，利用Matlab语言得出仿真曲线如图2所示：

图2 入口负压、出口温度及磨符合10%定值的扰动曲线

5结语

综上所述，本文结合传统球磨机制粉控制系统多变量、强耦合、非线性、慢时变的特点，采取模糊分级控制的策略，先分析模糊控制系统的功能，再提出测试方案及要求，简化控制规则的数量，进而排除变量间的耦合性，由此不仅使系统获得良好的可控性，还提高了制粉系统的安全性和经济性，应用前景广阔。

参考文献

[1] 赵建军．模糊预测控制在火电厂的应用研究[D]．华

北电力大学硕士学位论文，2006．

[2] 赵华邦．球磨机制粉系统分级预测模糊控制的研究与

应用[D]．重庆大学硕士学位论文，2003．

作者简介：王国君（1986—），男（满族），河北省电力建设第一工程公司助理工程师，研究方向：电厂调试；郭守义（1983—），男，河北省电力建设第一工程公司助理工程师，研究方向：电厂调试。