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[1]孙 涛,朱 愈,胡振中.基于PLC的斗轮机无人值守智能控制策略设计[J].工业仪表与自动化装置,2022,(06):100-104.[doi:10.19950/j.cnki.cn61-1121/th.2022.06.019]
　SUN Tao,ZHU Yu,HU Zhenzhong.Design of unattended intelligent control strategy for bucket wheel machine based on PLC[J].Industrial Instrumentation & Automation,2022,(06):100-104.[doi:10.19950/j.cnki.cn61-1121/th.2022.06.019]
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基于PLC的斗轮机无人值守智能控制策略设计

《工业仪表与自动化装置》[ISSN:1000-0682/CN:61-1121/TH]

卷:
期数:
2022年06期
页码:
100-104
栏目:
出版日期:
2022-12-15

文章信息/Info

Title:
Design of unattended intelligent control strategy for bucket wheel machine based on PLC
文章编号:
1000-0682（2022）06-0000-00
作者:
孙 涛1; 朱 愈1; 胡振中2
1.国家电投集团江西电力有限公司，江西 南昌 330096；
2.国家电投集团江西电力有限公司 景德镇发电厂，江西 景德镇 333036
Author(s):
SUN Tao1;  ZHU Yu1;  HU Zhenzhong2
1. Spic Jiangxi Electric Power Co., Ltd, Jiangxi Nanchang 330096, China;
2. Spic Jiangxi Electric Power Co., Ltd. Jingdezhen Power Plant, Jiangxi Jingdezhen 333036, China
关键词:
PLC; PID; 深度置信网络; 萤火虫算法; RBM; 智能控制; 斗轮机
Keywords:
PLC; PID; DBN; FA; RBM; Intelligent Control; Bucket Wheel Machine
分类号:
TP311
DOI:
10.19950/j.cnki.cn61-1121/th.2022.06.019
文献标志码:
A
摘要:
为了提升电厂斗轮机的自动化控制水平，文中针对可编程逻辑控制器(PLC)设计了斗轮机控制系统，对深度置信网络(DBN)的应用与优化进行研究。设计了基于DBN网络的比例-积分-控制(PID)参数更新策略，以实现斗轮机的智能控制。该策略在DBN网络的非线性拟合能力基础上，对PLC控制器的输入输出信号进行采集，进而完成网络的训练。同时在PID参数更新时，为提升传统DBN网络训练的效率，引入了利用高斯变异机制改进的萤火虫算法(LOGFA)，从而避免种群进化的停滞现象，且保证了迭代的稳定性。在MATLAB中对斗轮机内的异步电机进行的控制仿真实验结果表明，PID算法的KP、KI与KD三个参数可快速收敛，且控制精度相较于传统的模糊PID算法具有显著提升。而MAPE为3.2576%，较模糊PID控制策略降低了4.9667%，RMSE则下降至0.0379。
Abstract:
In order to improve the automation control level of bucket wheel machine in power plant,this paper designs a bucket wheel machine control system for programmable logic controller (PLC),and studies the application and optimization of deep confidence network (DBN).The proportional integral control (PID) parameter updating strategy based on DBN network is designed to realize the intelligent control of bucket wheel machine.Based on the nonlinear fitting ability of DBN network, the strategy collects the input and output signals of PLC controller,and then completes the network training.At the same time,in order to improve the training efficiency of the traditional DBN network,the improved firefly algorithm (LOGFA) using Gaussian mutation mechanism is introduced when the PID parameters are updated,so as to avoid the stagnation of population evolution and ensure the stability of iteration.The control simulation results of the asynchronous motor in the bucket wheel machine in MATLAB show that the KP, KI and KD parameters of the PID algorithm can converge quickly,and the control accuracy is significantly improved compared with the traditional fuzzy PID algorithm.The MAPE is 3.2576%,which is 4.9667% lower than the fuzzy PID control strategy,and the RMSE is 0.0379.

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备注/Memo

备注/Memo:
收稿日期：2022-06-15
基金项目：
国家电投集团江西电力有限公司项目（26002306211101）
作者简介：
孙涛（1974），男，江西宜春人，本科，高级工程师。研究方向为火电厂安全生产。
更新日期/Last Update: 1900-01-01