基于神经网络的雷达料位计及其在火电厂煤粉仓中的应用

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1、第24卷第3期电力学报Vo1．24No．32009年6月joURNALOFELECTRICP0WERJun．2009文章编号：lOO56548(2009)03—0184—03基于神经网络的雷达料位计及其在火电厂煤粉仓中的应用赵美凤(山西电力职业技术学院动力工程系，太原030021)摘要：雷达料位计在煤粉仓物位测量中的应用，克服了常规仪表在火电厂煤粉物位测量方面的一些不足，也解决了粉位等介质的物位连续测量难的问题。在实际应用中，雷达物位计实现了非接触测量，可达到较高的测量精度。在FFT方法的基础上，将BP神经元网络

2、应用于线性调频连续波雷达系统(LFMCw)的信号处理中，并应用于火电厂煤粉仓料位测量。结果表明，该方法在一定范围内可实现精确测量。关键词：线性调频连续波(LFMCW)；BP网络；料位测量中图分类号：TN953．2文献标识码：A雷达传感器的天线以波束的形式发射高频的雷动态范围。放大后的中频信号送往高速A／D转换达信号，反射回来的信号仍由天线接收。雷达信号器进行相应数字量的转换，转换后的大量数据放在从发射到接收的运行时间与传感器到介质表面的距存储缓冲区中等待数字信号处理器DSP的处理。离以及物位成正比。雷达传感器就是

3、利用发射一反数据处理单元首先对回波信号的采样数据进行射一接收的原理来测量距离的。FFT变换，根据回波信号的频谱算出雷达天线与煤雷达物位计的原理与一般雷达一样，在电波传粉仓料位面之间的距离，从而可以算出煤粉堆的高输速度非常大(c一10m／s)，距离较小时，￡非常短度(如图1)。根据计算结果可实现煤粉仓内煤粉高暂，很难直接准确测量，必须借助于其他技术手段。度的实时显示_2。在某火电厂煤粉仓料位测量中，采用线性调频连续波法(LFMCw)，使发射电波的频率连续快速地变化，利用瞬时发射频率回波频率之差来换算距离，由于这种技

4、术适合于短距离测量，所以多数雷达料位仪均采用调频连续波口]。此外，雷达料位仪特别适合于高粘度或高污染度的物料。并且由于其测量重复精度高，无需定期维修或重新标定，测量精度也较高。1LFMCW雷达的测量原理与工作特点图1FMCW雷达料位计测量电厂煤粉高度原理图在FMCW雷达系统中，发射信号为一锯齿波线性调频连续波雷达发射信号的频率随时间线调制的线性扫频信号(如图2)。假设其调制周期为性变化。发射单元的核心为压控振荡器(VCO)，发丁，扫频带宽为B，则信号的瞬时频率为[3]：射信号的频率稳定性和线性度主要取决于VCO的

5、D，r特性。采用自动增益控制(AGC)系统可以根据输f一fo+￡，t≤I寺l。』厶入信号的大小调整中频放大器的增益，信号大时减口其中：为调制斜率(T为调制周期)，fo为扫描起小放大增益，信号小时反之，从而压缩了输入信号的收稿日期：2009—04—12基金项目：山西省科技攻关资助项目(001043)作者简介：赵美凤(1977一)，女，山西阳泉人，助教，主要研究方向为智能控制，(E—mail)zhaomf588@163．corn第3期赵美凤：基于神经网络的雷达料位计及其在火电厂煤粉仓中的应用185网络_4]。结果表明

6、：将BP神经元网络应用于线性调频连续波雷达系统(LFMCW)的信号处理中在一定范围内可实现精确测量。在料位系统中测量精度可达1／10，测量结果表明该方法不但可行，而且测量精度高。————J—————图2FMCW频率与时间的关系曲线3仿真实验结果始频率。料位测量雷达的探测目标是煤粉料位面，相当用从某火电厂煤粉仓料位测量中获得的几组数于单一的静止目标。若料位面与雷达(天线)之间的据来训练和测试BP网络的性能，从2200个单位开距离为r，则雷达接收的回波信号相对发射信号的始每隔100个延时单位取一个谱线数据，每种情况时

7、延为：下取56条谱线数据，总共168条谱线数据。训练数2r据从第二条谱线开始每隔两条谱线取一条谱线数td===——．据，测试数据从第一条谱线开始每隔两条谱线取一这里C为光速。条谱线数据。这样，168条谱线数据被平均分成训回波信号的瞬时频率为：练和测试两组数据，组成BP网络的输入矩阵P，相一+昙(￡一)．应地用最小二乘法计算出168个数据组成目标矩阵T，对网络进行训练。测试的结果显示期望结果被则收发信号的频率差为：训练结果完全覆盖，如图4。Af—f一f一缸一．算出相应的频率差就得到雷达料位计与料位面的距离：cTAf

8、r一．则得出煤粉堆高度为：H—S～r，S为煤粉仓的时间高度。4-a训练结果和目标值2组成BP网络在本问题中，使用1个两层的BP网络。隐含层中采用tan—sigmoid型传递函数，输出层中采用线性传递函数。该网络有1个输入矩阵，在隐含层中设计3个神经元单元，由于要得到1个目标矩阵，所以网络要有1个输出。这样，BP网络的的输入阵为P，目标据阵为T，町1日J其网络结构如图3所示