基于蚁群算法的选煤工艺设计

发布时间：2017-08-01 04:08

  本文关键词：基于蚁群算法的选煤工艺设计

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【摘要】：随着工业社会的不断发展,工业生产对能源质量的要求越来越高,能源的大量消耗也使得环境污染问题越来越突出,这些都对选煤行业提出了更高的要求。重介质选煤技术因此得到快速发展,在选煤设备大型化、设计标准化、生产自动化等研究方向上均取得大量理论成果和实际应用。选煤厂的自动控制也达到了一定水平,许多选煤厂实现了就地控制和集中控制,对主要设备的启动和运行等实现了基本的远程控制,还有部分选煤厂应用PID控制或模糊控制等算法。建立了基于PID控制的重介质选煤系统的数学模型,通过PID控制器对重介质选煤系统介质桶液位、悬浮液密度、磁性物含量和精煤灰分等参数进行在线监控和实时修改。本课题基于重介选煤工艺发展现状,介绍了重介质选煤的工艺流程和各种主要技术参数,并探讨了蚁群算法在重介质选煤工艺中的应用。重介选煤工艺复杂,控制参数较多,难以建立精确数学模型。蚁群算法作为从蚂蚁群体觅食得到启发演化而来的自组织的正反馈算法,具有较强的鲁棒性,对初始路线要求低,参数数目少,控制简单,以及较强的全局搜索能力等特点,近年来在理论研究和实际应用上均取得了明显的进展。本课题采用蚁群算法构造系统控制器,实时监控并调整重介质选煤工艺流程中的液位、密度、灰分等关键参数,完成重介质悬浮液选煤过程的自动化控制。在系统的硬件选择方面,因为选煤车间设备呈区域化的分散分布,每个区域内需要控制的设备有限,因此系统控制器选用西门子最新的小型控制器S7-1200PLC,采用了多个PLC分散控制的方式搭建分布式DCS系统。根据选煤工艺对精确度和安全性等的要求,选取了新型的灰分仪、密度仪、液位计等仪器仪表检测系统各关键参数,既可以就地显示和控制,也可以将数据经PLC上传至上位机,供操作人员查询和控制。系统上位机软件采用了国内市场占有率较高的组态王(Kingview)软件,组态王最大支持1024个变量,能够兼容多种控制器、巡检仪和仪器仪表等设备,具有良好的扩展性和兼容性,既可以将选煤车间现场画面动态显示,也可以对电动阀,开关等进行远程控制。整个系统能够较好满足选煤工艺要求,准确分选出符合灰分要求的精煤产品,实现选煤过程的自动化运行。
【关键词】：S7-1200PLC 重介质选煤 蚁群算法
【学位授予单位】：曲阜师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TD94
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-13
• 1.1 课题提出背景9-10
• 1.2 国内外重介选煤技术发展现状10-11
• 1.3 研究内容及意义11-13
• 第2章 重介选煤工艺13-17
• 2.1 重介选煤原理13
• 2.2 重介选煤工艺流程13-16
• 2.3 重液密度自动控制16-17
• 第3章 基于蚁群算法的控制系统设计17-30
• 3.1 蚁群算法原理介绍17-19
• 3.1.1 真实蚁群觅食行为17
• 3.1.2 蚁群算法提出及逻辑结构17-18
• 3.1.3 蚁群算法模型的建立18-19
• 3.2 重介选煤数学模型19-27
• 3.2.1 选煤介质流程19-20
• 3.2.2 重介选煤数学模型20-27
• 3.3 求解密度控制的蚁群算法27-29
• 3.3.1 蚁群算法求解密度的基本思想27
• 3.3.2 状态转移规则27-28
• 3.3.3 启发式信息28
• 3.3.4 信息素更新规则28
• 3.3.5 算法步骤28-29
• 3.4 算法仿真29-30
• 第4章 选煤控制系统整体设计30-43
• 4.1 控制系统整体结构30-31
• 4.2 系统控制器模块31-32
• 4.3 检测及执行模块32-35
• 4.3.1 在线灰分仪32-33
• 4.3.2 在线密度计33-34
• 4.3.3 液位计34
• 4.3.4 电动阀34-35
• 4.4 下位机程序设计35-40
• 4.5 上位机程序设计40-42
• 4.6 系统抗干扰设计42-43
• 第5章 选煤系统控制效果分析43-47
• 5.1 控制效果对比43-46
• 5.2 控制效果分析46-47
• 第6章 结论与展望47-48
• 6.1 结论47
• 6.2 展望47-48
• 参考文献48-50
• 致谢50

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本文编号：602397