基于数据挖掘的钢球磨煤机运行特性建模和优化

摘要：

利用火力电厂数据仓库中的128 065条历史记录,对一台双进双出球磨机的煤粉磨制过程进行数据挖掘建模,所建人工神经网络模型得到设备实际运行状态的验证;采用该模型对煤粉制备过程进行模拟分析,着重研究了料位参数的优化问题.研究结果表明,磨煤机通风量不变时,随着给煤量增加,磨内存煤量增加,磨煤机电流升高,电流上升到峰值后又有所下降,开始下降的区域对应的料位是最佳运行料位,此时,钢球间隙中刚好充满了煤粉颗粒,磨煤机接近最大功率运行,粉碎效率达到最高.给出的煤粉粉碎过程神经网络模型,不仅被大量实际运行数据所验证,而且模型推断与现有研究结论相符,是一个有良好概括性的健壮模型.

关键词：数据挖掘、球磨机、粉碎、人工神经网络、物料充填率

所属期刊栏目：35

分类号：TG231.3(铸造)

在线出版日期：2010-09-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：850-854