论文摘要
针对选煤厂配煤入选过程中通过理论计算的原煤定值配比难以满足现场生产要求,而依据人工经验调节原煤配比随机性大、精煤质量难以保证、人工劳动强度大等问题,设计了一种选煤厂原煤智能配比控制系统。利用最小二乘支持向量机建立原煤智能配比预测模型,并采用粒子群优化算法进行模型参数优化。该系统以原煤灰分实测值、原煤硫分实测值、每小时原煤平均入选量、分选密度、精煤灰分实测值、精煤灰分目标值、精煤硫分实测值和精煤硫分目标值作为模型输入变量,经模型计算得出相应的原煤配比预测值;通过胶带秤测量给煤机的给煤量得到原煤配比实测值,并与预测值比较得出原煤配比偏差量;PID控制器根据偏差量控制给煤机的变频器频率,实现原煤配比精准调节。该系统应用后精煤灰分和硫分波动范围明显减小,精煤质量稳定性良好;精煤灰分与灰分目标值差值控制在±0.2%,精煤硫分与硫分目标值差值控制在±0.15%,提高了精煤质量。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 袁鹏涛,王然风,付翔
关键词: 选煤厂,配煤入选,原煤配比,精煤灰分,精煤硫分,最小二乘支持向量机,粒子群优化算法
来源: 工矿自动化 2019年07期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅰ辑
专业: 矿业工程
单位: 太原理工大学矿业工程学院
基金: 山西省科技计划研究项目(201801D221358)
分类号: TD94;TD928.9
DOI: 10.13272/j.issn.1671-251x.17427
页码: 43-47
总页数: 5
文件大小: 179K
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标签:选煤厂论文; 配煤入选论文; 原煤配比论文; 精煤灰分论文; 精煤硫分论文; 最小二乘支持向量机论文; 粒子群优化算法论文;