二型模糊系統(tǒng)在球磨機料位軟測量中的應用研究.pdf

1、球磨機是一種電力、水泥、選礦、陶瓷、化工等行業(yè)中重要的研磨設備，同時也是一種高能耗設備。但是由于球磨機滾筒的密閉旋轉(zhuǎn)特性，筒內(nèi)料位難以直接有效測量，工作人員為防止堵磨現(xiàn)象的發(fā)生，常常將球磨機工作在低料位狀態(tài)，使球磨機長期處于非經(jīng)濟運行狀態(tài)。因此，要解決球磨機系統(tǒng)的優(yōu)化問題，必須確保球磨機料位的有效測量。
　　傳統(tǒng)的軟測量方法如偏最小二乘法、主元回歸分析法、極限學習機等方法在處理球磨機信號的不確定性時，仍不能取得理想的效果。尋找一種

2、能夠有效地處理隨機性與不確定性的方法對球磨機料位進行預測就顯得極其重要。在這樣的背景下，人們開始把注意力轉(zhuǎn)移到了灰色系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡、小波理論以及模糊邏輯等人工智能方法上。其中，二型模糊邏輯具有更好的處理不確定性的能力，為球磨機料位預測提供了新的思路。
　　本文對球磨機的軟測量建模問題進行了研究，并因為二型模糊系統(tǒng)在處理不確定性信息方面特有的優(yōu)勢，以二型模糊集合理論為基礎開展對球磨機料位預測的研究，主要工作內(nèi)容如下:
　　

3、(1)對球磨機料位預測的現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢以及球磨機的運行機理進行了分析，同時簡述了軟測量技術的基本原理和應用情況，對比了軟測量技術中的各種方法。并采用球磨機軸承振動信號作為料位軟測量模型的輔助變量，針對球磨機振動信號隨機性強以及不確定性的特點，引入?yún)^(qū)間二型模糊系統(tǒng)對球磨機料位進行軟測量建模。
　　(2)對區(qū)間二型模糊系統(tǒng)的建模問題進行了仔細研究，用模糊C均值算法對數(shù)據(jù)空間進行劃分，提取前件參數(shù)，然后用最小二乘法辨識后件參數(shù)，并通過反

4、向傳播算法調(diào)整前件參數(shù)，最后建立區(qū)間二型T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡推理實現(xiàn)球磨機料位的軟測量。
　　(3)針對區(qū)間二型模糊系統(tǒng)辨識的復雜問題，采用微粒群算法對模糊前件進行參數(shù)辨識，建立基于微粒群算法的區(qū)間二型球磨機料位預測模型。
　　(4)針對深度信念網(wǎng)絡對數(shù)據(jù)的學習能力，將深度信念網(wǎng)絡與區(qū)間二型模糊系統(tǒng)相結合，建立了一種深度模糊信念網(wǎng)絡(Deep Fuzzy BeliefNetwork，DFBN)模型，并將其應用到球磨機料位的軟測