一种基于制造技术

本发明专利技术提供一种基于

【技术实现步骤摘要】
一种基于QP
‑
DMC的快速重介选煤密度控制系统


[0001]本专利技术涉及重介选煤密度控制
，具体提供了一种基于
QP
‑
DMC
的快速重介选煤密度控制系统
。

技术介绍

[0002]实现重介选煤过程的智能化可以提高精煤产量
、
降低矸石中的带煤量，从而提高生产效率，并显著提高重介选煤系统的稳定性和准确性
。
重介选煤的智能化关键在于实现对悬浮液密度的控制
。
目前，工业现场通常采用简单的
PID
控制方法，但其控制效果不够理想
。
这是因为重介密度控制涉及到悬浮液密度和液位的相互耦合，调整分流阀
、
补水阀和加介阀的开度都会影响悬浮液的密度和液位，不能单独考虑
。
此外，悬浮液密度和液位的控制对象属于典型的大惯性大滞后过程，简单的
PID
算法无法很好地控制这类对象
。
因此，需要采用多变量预测控制方法来统一分析和控制，以适应重介分选过程的实际特点
。
然而，目前应用于重介选煤密度控制的普通多变量预测控制方法存在计算量大
、
计算时间长以及难以实现在线实时控制等问题
。
因此，研究快速的重介选煤密度控制系统变得非常必要
。

技术实现思路

[0003]针对现有技术中，重介选煤过程中普通预测控制算法在线计算量大
、
计算时间长的问题，本专利技术提供了一种基于
QP
‑
DMC
的快速重介选煤密度控制系统，一种基于
QP
‑
DMC
的快速重介选煤密度控制系统，用于在重介选煤设备中，在预设时间间隔的采样时刻，通过设置于预设位置的密度计和液位计分别获取实时悬浮液密度数据和实时悬浮液液位数据，并根据实时悬浮液密度数据和实时悬浮液液位数据相应调整分流阀开度
、
加介阀开度
、
补水阀开度；包括分程控制模块
、QP
‑
DMC
控制模型和控制执行器
。
[0004]控制执行器是控制系统中负责执行控制命令的部件，通过接收控制命令，并将其转换为相应的控制信号，从而调整重介选煤过程中的分流阀
、
补水阀
、
补介阀的开度，以控制悬浮液的密度和液位在预定范围内波动
。
[0005]具体来说，控制执行器接收来自分程控制器的控制命令，并将其转换为相应的控制信号，然后通过执行器驱动相应的执行机构来调整分流阀
、
补水阀
、
补介阀的开度，从而实现对悬浮液密度和液位的控制
。
[0006]在重介选煤过程中，通过控制执行器对分流阀
、
补水阀
、
补介阀的开度进行调整，可以实现对悬浮液的流量
、
密度和液位的控制，从而保证重介选煤过程的稳定性和效率
。
同时，控制执行器的快速响应能力也可以提高控制系统的响应速度和精度，从而进一步提高重介选煤过程的控制效果
。
[0007]分程控制模块基于预设悬浮液密度设定值划分不同的分程，并分别针对各分程，根据实时悬浮液密度数据和实时悬浮液液位数据，应用
QP
‑
DMC
控制模型对分流阀开度
、
加介阀开度和补水阀开度进行实时调整，并发出控制命令
。
[0008]其中，基于预设悬浮液密度设定值划分不同的分程具体为：
[0009]实时悬浮液密度数据
y2小于设定值时，进入第一个分程，根据实时悬浮液液位数据
y1
和悬浮液液位预设值的偏差，以及实时悬浮液密度数据
y2与悬浮液密度设定值的偏差，调节分流阀开度
u1和加介阀开度
u2大小
。
[0010](2)
实时悬浮液密度数据
y2大于设定值时，进入第二个分程，根据实时悬浮液液位数据
y1和悬浮液液位预设值偏差，以及实时悬浮液密度数据
y2与悬浮液密度设定值偏差，调节分流阀
u1和补水阀开度
u3大小
。
[0011]QP
‑
DMC
控制模型与分程控制模块结合，通过系统辨识实验，获得多变量
QP
‑
DMC
控制模型，具体包括以下步骤：
[0012]选择分流阀开度
u1作为系统辨识输入信号，记录悬浮液液位
y1及悬浮液密度
y2的变化情况；利用系统辨识测试得到的输入输出数据，建立悬浮液液位
y1和分流阀开度
u1的传递函数
G
11
，悬浮液密度
y2和分流阀开度
u1的传递函数
G
21
；选择加介阀开度
u2，分别作用于悬浮液液位
y1和悬浮液密度
y2，重复系统辨识测试，得到第一分程对应的控制关系的传递函数模型为：
[0013][0014]选择其他重介分选过程中的控制因素，补水阀开度
u3，分别作用于悬浮液液位
y1对象和悬浮液密度
y2对象，重复系统辨识测试，得到第二分程对应的控制关系的传递函数模型为：
[0015][0016]根据建立的第一分程和第二分程分别对应的传递函数模型，设计多变量分程
QP
‑
DMC
控制器，多变量分程
QP
‑
DMC
控制器包括多变量第一分程
QP
‑
DMC
预测模型和多变量第二分程
QP
‑
DMC
预测模型，用于控制重介悬浮液密度
y2和悬浮液液位
y1在预定范围内波动
。
[0017]其中，将第一分程传递函数模型进行离散化，得到多变量第一分程
QP
‑
DMC
预测模型，以预测在分流阀开度
u1和加介阀开度
u2的调节作用下，重介悬浮液液位
y1和悬浮液密度
y2的变化趋势
。
[0018]将第二分程传递函数模型进行离散化，得到多变量第二分程
QP
‑
DMC
预测模型，以预测在分流阀开度
u1和补水阀开度
u3的调节作用下，重介悬浮液液位
y1和悬浮液密度
y2的变化趋势
。
[0019]所述多变量
QP
‑
DMC
控制模型结合前馈解耦模块，分别针对分程控制模块所划分的各个分程，前馈解耦模块用于保留分程中重要因素
、
并对影响因素进行前馈补偿，将多变量预测任本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于
QP
‑
DMC
的快速重介选煤密度控制系统，用于在重介选煤设备中，在预设时间间隔的采样时刻，根据实时悬浮液密度数据和实时悬浮液液位数据，相应调整分流阀开度
、
加介阀开度
、
补水阀开度；其特征在于，包括分程控制模块
、QP
‑
DMC
控制模型和控制执行器；分程控制模块基于预设悬浮液密度设定值划分不同的分程，并分别针对各分程，根据实时悬浮液密度数据和实时悬浮液液位数据，应用
QP
‑
DMC
控制模型对分流阀开度
、
加介阀开度和补水阀开度进行实时调整，并发出控制命令；控制执行器接收控制命令，并将其转换为相应的控制信号，对于分流阀开度
、
加介阀开度
、
补水阀开度进行实时调整
。2.
根据权利要求1所述一种基于
QP
‑
DMC
的快速重介选煤密度控制系统，其特征在于，还包括前馈解耦模块，分别针对分程控制模块所划分的各个分程，前馈解耦模块用于保留分程中重要因素
、
并对影响因素进行前馈补偿，将多变量预测任务分解为多个单变量预测任务，再将各个单变量预测结果组合获得整体预测结果，并结合
QP
‑
DMC
控制模型获得控制指令，发送至控制执行器，实现快速预测和控制
。3.
根据权利要求1所述一种基于
QP
‑
DMC
的快速重介选煤密度控制系统，其特征在于，基于预设悬浮液密度设定值划分不同的分程具体为：
(1)
实时悬浮液密度数据
y2小于设定值时，进入第一个分程，根据实时悬浮液液位数据
y1和悬浮液液位预设值的偏差，以及实时悬浮液密度数据
y2与悬浮液密度设定值的偏差，调节分流阀开度
u1和加介阀开度
u2大小；
(2)
实时悬浮液密度数据
y2大于设定值时，进入第二个分程，根据实时悬浮液液位数据
y1和悬浮液液位预设值偏差，以及实时悬浮液密度数据
y2与悬浮液密度设定值偏差，调节分流阀
u1和补水阀开度
u3大小
。4.
根据权利要求3所述一种基于
QP
‑
DMC
的快速重介选煤密度控制系统，其特征在于，所述
QP
‑
DMC
控制模型与分程控制模块结合，通过系统辨识实验，获得多变量
QP
‑
DMC
控制模型，具体包括以下步骤：选择分流阀开度
u1作为系统辨识输入信号，记录悬浮液液位
y1及悬浮液密度
y2的变化情况；利用系统辨识测试得到的输入输出数据，建立悬浮液液位
y1和分流阀开度
u1的传递函数
G
11
，悬浮液密度
y2和分流阀开度
u1的传递函数
G
21
；选择加介阀开度
u2，分别作用于悬浮液液位
y1和悬浮液密度
y2，重复系统辨识测试，得到第一分程对应的控制关系的传递函数模型为：选择其他重介分选过程中的控制因素，补水阀开度
u3，分别作用于悬浮液液位
y1对象和悬浮液密度
y2对象，重复系统辨识测试，得到第二分程对应的控制关系的传递函数模型为：根据建立的第一分程和第二分程分别对应的传递函数模型，设计多变量分程
QP
‑
DMC
控制器，多变量分程
QP
‑
DMC
控制器包括多变量第一分程
QP
‑
DMC
预测模型和多变量第二分程
QP
‑
DMC
预测模型，用于控制重介悬浮液密度
y2和悬浮液液位
y1在预定范围内波动；
其中，将第一分程传递函数模型进行离散化，得到多变量第一分程
QP
‑
DMC
预测模型，以预测在分流阀开度
u1和加介阀开度
u2的调节作用下，重介悬浮液液位
y1和悬浮液密度
y2的变化趋势；将第二分程传递函数模型进行离散化，得到多变量第二分程
QP
‑
DMC
预测模型，以预测在分流阀开度
u1和补水阀开度
u3的调节作用下，重介悬浮液液位
y1和悬浮液密度
y2的变化趋势
。5.
根据权利要求4所述一种基于
QP
‑
DMC
的快速重介选煤密度控制系统，其特征在于，所述多变量
QP
‑
DMC
控制模型结合前馈解耦模块，获得多个单变量分程
QP
‑
DMC
快速控制器，具体包括以下步骤：针对第一分程，把分流阀开度
u1作为调节悬浮液液位
y1的主要因素，加介阀开度
u2作为调节悬浮液液位
y1的影响因素，把加介阀开度
u2作为调节悬浮液密度
y2的主要因素，分流阀开度
u1作为调节悬浮液密度
y2的影响因素，得到整体预测模型为的影响因素，得到整体预测模型为式中
y1(k)
为
k
时刻悬浮液液位
y1的测量数据，列向量为
k+1
，
…
，
k+M
，
…
，
k+P
时刻悬浮液液位
y1的预测数值序列，列向量为
k
时刻之前悬浮液液位
y1的历史数值序列，
P、M
分别表示预测控制算法的预测时域和控制时域，
y2(k)
为
k
时刻悬浮液密度的测量数据，列向量为
k+1
，
…
，
k+M
，
…
，
...

【专利技术属性】
技术研发人员：王靖，宋玉莹，陈楠，陈浩，张庆，朱玉阁，张九琴，张腾，訾新立，
申请(专利权)人：南京业恒达智能系统有限公司，
类型：发明
国别省市：