胡 娟 王振翀 王福忠

（1.中國礦業(yè)大學(xué)（北京），北京市海淀區(qū)，100083；2.河南理工大學(xué)，河南省焦作市，454191）

基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的重介質(zhì)懸浮液的密度和液位的控制

胡 娟1王振翀1王福忠2

（1.中國礦業(yè)大學(xué)（北京），北京市海淀區(qū)，100083；2.河南理工大學(xué)，河南省焦作市，454191）

針對在重介質(zhì)選煤過程中存在著時變、非線性和強(qiáng)耦合的控制環(huán)節(jié)，傳統(tǒng)的控制策略并不能很好的對其進(jìn)行控制的問題，采用了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法，建立了重介質(zhì)選煤過程的控制模型，該模型主要由模糊神經(jīng)控制器控制主選分流執(zhí)行閥和加介分流執(zhí)行閥和清水閥來完成重介質(zhì)選煤控制，對該控制策略進(jìn)行工業(yè)試驗(yàn)，結(jié)果表明，對于重介質(zhì)懸浮液密度和合格介質(zhì)桶的液位的控制，采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制策略精度高，響應(yīng)速度較快，可滿足生產(chǎn)工藝的控制要求。

重介質(zhì)選煤 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 介質(zhì)懸浮液密度 合格介質(zhì)桶液位

1 引言

在重介質(zhì)選煤過程中，重介質(zhì)懸浮液的密度和合格介質(zhì)桶液位等參數(shù)是保證整個選煤過程穩(wěn)定的重要工藝參數(shù)。由于密度和液位相互耦合，且主選分流執(zhí)行器、加介分流執(zhí)行器、清水閥等執(zhí)行機(jī)構(gòu)的特性參數(shù)具有非線性特征，傳統(tǒng)的控制方法PID控制顯然得不到理想的控制效果。對此，本文提出了模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制策略，構(gòu)建了重介質(zhì)選煤過程的控制模型。

2 重介質(zhì)選煤的基本控制原理

無壓三產(chǎn)品重介質(zhì)旋流器選煤工藝如圖1所示，Mh為合格介質(zhì)，Mx為稀釋介質(zhì)，其介質(zhì)的流向?yàn)椋喉肥椭忻寒a(chǎn)品經(jīng)弧形篩、脫介篩一段排出的介質(zhì)為合格介質(zhì)，直接回合格介質(zhì)桶；為了實(shí)現(xiàn)對介質(zhì)懸浮液密度和合格介質(zhì)桶液位的協(xié)調(diào)控制，要求在精煤段經(jīng)弧形篩脫介的介質(zhì)通過主洗分流執(zhí)行器U1，再回流到稀介質(zhì)桶和合格介質(zhì)桶，其回流量的大小可由U1的開度來控制。而3種產(chǎn)品的脫介篩二段因用循環(huán)水噴水脫介而被稀釋，因而首先回稀釋介質(zhì)桶經(jīng)磁選機(jī)回收凈化，再返回合格介質(zhì)桶。同時，在合格介質(zhì)管路上安裝了密度計，在合格介質(zhì)桶安裝液位計，在精煤產(chǎn)品帶式輸送機(jī)上安裝灰分儀。

圖1 無壓三產(chǎn)品重介質(zhì)選煤工藝流程圖

進(jìn)行分選的過程中，當(dāng)精煤產(chǎn)品灰分高于設(shè)定值時，重介質(zhì)懸浮液的密度需要降低；當(dāng)精煤產(chǎn)品灰分低于給定值時，應(yīng)適當(dāng)提高懸浮液密度。在實(shí)際分選中，懸浮液密度與液位需要統(tǒng)一考慮，主要是通過各閥門的動作來完成對重介質(zhì)懸浮液密度和合格介質(zhì)桶液位的協(xié)調(diào)控制。如果重介質(zhì)懸浮液密度較低時，加大主選分流器U1的開度，使更多密度低的介質(zhì)進(jìn)入稀介質(zhì)桶，經(jīng)磁選機(jī)回收凈化后再返回合格介質(zhì)桶；如果重介質(zhì)懸浮液的密度高時，打開清水閥U3；如果合格介質(zhì)桶液位低，加大加介分流器U2；如果合格介質(zhì)桶液位高，加大主選分流器U1的開度。

3 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建立

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Fuzzy neural network簡稱FNN），既有能利用有限的模糊信息進(jìn)行強(qiáng)大的模糊邏輯推理和進(jìn)行自學(xué)習(xí)建立模糊規(guī)則庫的能力，又有對非線性環(huán)節(jié)具有很好逼近的能力，同時還具備不易陷入局部最優(yōu)的特性。

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要由5層構(gòu)成，分別為：輸入層、模糊化層、模糊規(guī)則層、模糊判決層和去模糊化層（即輸出層）。通過不斷地在線進(jìn)行反向傳播自學(xué)習(xí)尋找每層神經(jīng)元之間最優(yōu)權(quán)值，使得理想輸出與實(shí)際輸出的誤差盡量減到最小。在模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，前4層的作用是，當(dāng)輸入的模糊控制量完成時對其模糊化、建立模糊規(guī)則并推理得出合適的模糊輸出，在第五層進(jìn)行在線重構(gòu)去模糊化部分，完成解模糊得到實(shí)際控制量。

3.1 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)

模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)如圖2所示。

圖2 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)

整個模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分析以及各層神經(jīng)元之間的輸入輸出關(guān)系為：

（1）輸入層：

（2）模糊化層：

（3）模糊規(guī)則層：

（4）模糊判決層：

（5）去模糊化層：

mk、σk——高斯隸屬函數(shù)的均值和方差。在上面的分析中，液位偏差e1為實(shí)際液位值與給定液位值之差，液位誤差變化率ec1＝e1（k）－e1（k－1），密度偏差e2為實(shí)際密度值與給定密度值之差，密度誤差變化率ec2＝e2（k）－e2（k－1），k＝0，1，…n T為采樣時間。

在這個網(wǎng)絡(luò)中，前4層的權(quán)值都為1；n為輸入變量的模糊子集個數(shù)，這里輸入變量的模糊子集都一樣為：｛NB，NM，NS，Z0，PS，PM，PB｝，從左至右即負(fù)大、負(fù)中、負(fù)小、零、正小、正中、正大，它們的模糊論域也一樣劃為｛－6，－5，－4，－3，－2，－1，0，1，2，3，4，5，6｝這樣的13個等級。

第三層隱層節(jié)點(diǎn)的個數(shù)等于模糊規(guī)則的條數(shù)，在模糊規(guī)則庫里面，模糊規(guī)則條數(shù)為n4，由輸入變量的模糊子集數(shù)共同決定；m為輸出變量的最大模糊子集個數(shù)，在重介質(zhì)選煤過程中，控制系統(tǒng)的輸出為主選分流器U1、加介分流器U2、清水閥U3的開度。由于主選分流閥U1動作的頻繁，因此對它的模糊子集的劃分比較精細(xì)，為：｛NB，NM，NS，Z0，PS，PM，PB｝，其模糊論域?yàn)椋?，－6，－5，－4，－3，－2，－1，0，1，2，3，4，5，6，7｝這樣的15個等級。對加介分流器U2和清水閥U3模糊子集的劃分都為｛Z0，PS，PM，PB｝，其模糊論域都為｛0，1，2，3，4｝這樣的5個等級。即在本文中的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中n＝7，m＝7，n4＝74。

任何一個模糊控制都有一個模糊規(guī)則庫，它是根據(jù)輸入和輸出的關(guān)系建立的。在該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，由于輸入是4個變量，輸出為3個變量，所以每條規(guī)則的一般形式為：

（2）模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值學(xué)習(xí)算法。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器運(yùn)行前，要對控制模型有基本要求，預(yù)先調(diào)節(jié)參數(shù)aij、βij和。

訓(xùn)練誤差函數(shù)為：

同理，第3層反傳函數(shù)為：

第二層的反傳誤差為：

通過上面的權(quán)值計算方法就可以尋找到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各層的最優(yōu)權(quán)值，將調(diào)整好的模糊神經(jīng)網(wǎng)路用于重介質(zhì)選煤控制過程就能對系統(tǒng)進(jìn)行很好的控制。

4 運(yùn)行試驗(yàn)結(jié)果

為檢驗(yàn)控制器的控制效果，實(shí)驗(yàn)中所選取的選煤系統(tǒng)以3NWXl200／850型無壓給料三產(chǎn)品重介質(zhì)旋流器為主選設(shè)備。實(shí)驗(yàn)過程中，液位運(yùn)行在50%。為檢驗(yàn)?zāi)：窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法的控制精度與響應(yīng)速度，將其與標(biāo)準(zhǔn)PID控制器進(jìn)行比較，在系統(tǒng)運(yùn)行過程中（180min處）突然改變密度給定，即密度給定由1.3g／cm3突變到1.4g／cm3。圖3為采用標(biāo)準(zhǔn)PID控制器的介質(zhì)懸浮液密度控制曲線，圖4為采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法的介質(zhì)懸浮液密度控制曲線。由圖3、圖4看出，采用標(biāo)準(zhǔn)PID時，由于系統(tǒng)狀態(tài)發(fā)生變化，PID參數(shù)未及時調(diào)整，當(dāng)給定突變后，系統(tǒng)經(jīng)過振蕩后，失去穩(wěn)定。而采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制算法時，由于其控制參數(shù)能跟蹤系統(tǒng)狀態(tài)變化而調(diào)整，當(dāng)給定發(fā)生變化后，系統(tǒng)能保持穩(wěn)定，且密度控制精度較高（其波動小于正負(fù)0.009g／cm3），超調(diào)量少。

5 結(jié)束語

從運(yùn)行結(jié)果中可以看出，在重介質(zhì)選煤過程中，使用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制器可以在系統(tǒng)處于不同運(yùn)行情況下大幅增加系統(tǒng)的穩(wěn)定性，保證了重介質(zhì)懸浮液密度的控制精度，同時避免了執(zhí)行機(jī)構(gòu)的頻繁動作，其實(shí)用性強(qiáng)。本文中采用反向誤差法對模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各層的權(quán)值進(jìn)行尋優(yōu)，通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果證實(shí)了對重介質(zhì)懸浮液的密度和合格介質(zhì)桶液位等強(qiáng)耦合、非線性控制對象來說采用這種策略是有效的，而且在線對模糊神經(jīng)網(wǎng)路的權(quán)值進(jìn)行調(diào)整，提高了該控制方法的精確性。

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Control of density and liquid level of heavy－medium suspension based on fuzzy neural network

Hu Juan1，Wang Zhenchong1，Wang Fuzhong2
（1.China University of Mining and Technology（Beijing），Beijing 100083，China；2.Henan Polytechnic University，Jiaozuo，Henan 454191，China）

In the heavy－medium coal separation，some control links with time－varying，nonlinear and strong coupling cannot be controlled well by the traditional control strategies.In view of this，the fuzzy neural network algorithm was adopted，and the control model was established for the heavy－medium coal processing.The by－pass valve for main separation，the by－pass valve for medium adding and the water outlet valve were controlled by the fuzzy neural controller to complete the heavy－medium coal separation.The commercial tests showed that the control of density of heavy－medium suspension and the liquid level of qualified medium bucket would be high accuracy with rapid response speed，which could meet the requirements of the control on the production technology.

heavy－medium coal preparation，fuzzy neural network，density of medium suspension，liquid level of qualified medium bucket

TD942.7

A

胡娟（1979－），女，安徽壽縣人，工程師，博士研究生，從事選煤過程控制的研究。

（責(zé)任編輯 梁子榮）