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1、模糊控制在尾砂胶结充填过程控制中的应用
2、第1内容加载中...１尾砂胶结充填过程及其Fuzzy控制器结构设计某铅锌矿采用尾砂胶结充填法，其充填制备过程是将砂仓的尾砂浆和水泥按给定比例混合进入高浓度搅拌桶内加水搅拌成70%左右浓度的胶结充填料以供采空采场充填之用。对充填制备过程的主要要求是在保证充填料强度的条件下尽量降低水泥耗量，这就要求控制水泥和干尾砂量之比为一定值，即灰砂配比为1:4至1:8之间的某一值。同时为使管道输送的充填料浆有着最佳的流动特性，充填浓度需保持在70%左右。而搅拌桶液位亦应控制在一定范围内（140cm左右，桶高约200cm）。检测仪表主要有FB-2300F型工业密度／浓
3、度计、差压液位变送器、LD系列电磁流量变送器和转换器以及自行研制的LCCA-I智能固体流量计等。其中配比控制是根据放砂流量中干尾砂的重量流量按一定配比计算出水泥流量给定值，再同冲量流量计测得的实际水泥流量比较，从而控制水泥下料的螺旋输送机的转速。在该系统中，浓度、液位和配比三个参数采用带AT89C52单片机的单回路测控仪去控制，但三参数在充填过程中相互关联，相互影响，且在运行中受到放砂的随意性等诸多因素的干扰，液位和配比控制回路有较大时延，系统模型时变性大[３]。因此，我们考虑用Fuzzy算500)this.style.ouseg(this)">法来构成控制器。液位回路对静态精度和动态性能
4、要求均不甚严格，所以采用较简单的Fuzzy算法，即利用被控参数实测值与设定值的偏差e及偏差变化率500)this.style.ouseg(this)">作为Fuzzy控制器的输入，通过直接查Fuzzy控制表得Fuzzy输出量，然后将其精确化，并经限幅等运算后输出至执行机构。这是一种纯Fuzzy算法，其控制器结构如图１所示。图中和下文中模糊量均用大写，精确量则用小写，图文中各参数未用下标表示者均为第k个采样时间之值。浓度和配比回路采用Fuzzy+PID（实际上是PI）算法，即先用Fuzzy算法将上文的e和500)this.style.ouseg(this)">作为输入通过查Fuzzy控制表得
5、PI参数校正增量ΔKP和ΔKI并转化为精确量ΔKP和ΔKi，然后计算校正后的Kp和Ki，再运用带死区的PI增量式算法计算出Δu和u并输出至控制机构，其控制器结构如图２所示。２Fuzzy控制器查询表的建立500)this.style.ouseg(this)">2.1液位回路Fuzzy控制器查询表的建立由图１可知Fuzzy控制器为一双输入单输出控制器，它的输入语言变量可选为液位给定值r和差压变送器实测值y的偏差e及其变化率500)this.style.ouseg(this)">而输出语言变量选定搅拌桶出口的充填料控制阀输出控制量U在一个控制周期内的变化量Δu。其对应的模糊量分别为E、Ec和Δu
6、，可用７个模糊状态来描述，即NL（负大）、NM（负中）、NS（负小）、0（零）、PS（正小）、PM（正中）和PL（正大），并定义e和500)this.style.ouseg(this)">的论域为{-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5}；Δu的论域为{-6,-5,-4,-3,-2,-1,0,1,2,3,4,5,6}。在进行Fuzzy运算之前，首先必须将在[-10cm,10cm]和[-5cm,5cm]范围内连续变化的e和500)this.style.ouseg(this)">化成上述论域上的E和Ec，其过程是将e除以2，如e/2大于5或小于-5，则分别取5和-5，否则采用四舍
7、五入法化为相应整数；500)this.style.ouseg(this)">不需除以2，其余与e量化过程一致。然后根据液位回路手动控制时操作经验用文献[4]中Fuzzy控制器设计方法计算出Δu的Fuzzy控制器查询表如表１所示。实际运行时只需根据第k个采样周期的e(k)和500)this.style.ouseg(this)">(k)就可查出Δu(k)，然后用公式u(k)=u(k-1)+Δu(k)计算出调节阀的控制输出u(k)。此为最简形式的Fuzzy控制器。2.2浓度、配比回路Δkp和ΔKI之Fuzzy算法查询表的建立如图２所示，该控制器算法关键是ΔKp和ΔKI的Fuzzy算法查询表的建立
8、，其余则是常规的PI算法，现以浓度回路为例说明其查询表的建立过程。对图中双输入（e、500)this.style.ouseg(this)">）双输出（ΔKp、ΔKi）Fuzzy控制器，可以将其分离成两个双输入单输出Fuzzy控制器，再利用2.1中方法分别建立ΔKp和ΔKI的查询表。我们亦用NL、NM、NS、O、PS、ＰＭ和PL七个模糊状态来描述E、Ec、ΔKp和ΔKI4个模糊量，并定义其论域为{-6,-5,-4,-3,-
