磨煤机电耳料位在线智能检测技术

1. 基于神经网络的电耳料位智能检测技术 在电耳料位检测系统因严重噪声干扰而失效的情况下，常用的解决方案有两种。一种是采用品质更高、技术更先进但价格高昂的新一代电耳料位检测系统；另一种是放弃电耳料位检测系统，采用其他料位检测手段。本成果创造性地提出并实现了基于神经网络的电耳料位在线智能检测模型。这使得磨煤机电耳料位检测系统可以投入可靠运行，并使磨煤机料位自动控制系统也得以投入运行。

2. 基于DCS分散控制系统的电耳料位智能检测模型的实现技术 为了对噪声进行滤波，并建立电耳料位测量模型，多数理论方法都需要复杂计算。由于电厂DCS分散控制系统采用的控制模块运算速度较低，并且需要设计大量冗余，使得这些方案不得不单独采用一台计算机，从而降低了系统可靠性，并且难以保证系统的实时性。本成果采用了一种最合适的神经网络建立了电耳料位在线智能检测模型，并利用现有DCS组态功能实现了该模型。具有实现简便、可靠性高、实时性好的特点。

成熟程度：本成果已经在某发电厂取得了成功应用。

使用范围：本成果可推广应用于火力发电厂正压直吹式制粉系统和中储式制粉系统钢球磨煤机电耳料位的测量和控制。凡是具有制粉系统并采用电耳料位检测系统检测制粉设备内部料位的行业，如水泥、化工、矿山、食品加工行业等，均可推广应用该成果。

项目实施条件：本项目只需具备计算机控制系统、电耳料位测量系统，便可采用该成果。

1、基于神经网络的电耳料位智能检测技术

在电耳料位检测系统因严重噪声干扰而失效的情况下，常用的解决方案有两种，一种是采用品质更高、技术更先进但价格高昂的新一代电耳料位检测系统，另一种是放弃电耳料位检测系统，采用其它料位检测手段。

本成果创造性地提出并实现了基于神经网络的电耳料位在线智能检测模型，使得磨煤机电耳料位检测系统可以投入可靠运行，并使磨煤机料位自动控制系统也得以投入运行。

2、基于DCS分散控制系统的电耳料位智能检测模型的实现技术

为了对噪声进行滤波，并建立电耳料位测量模型，多数理论方法都需要复杂计算。由于电厂DCS分散控制系统采用的控制模块运算速度较低，并且需要设计大量冗余，使得这些方案不得不单独采用一台计算机，从而降低了系统可靠性，并且难以保证系统的实时性。

本成果采用了一种最合适的神经网络建立了电耳料位在线智能检测模型，并利用现有DCS组态功能实现了该模型，具有实现简便、可靠性高、实时性好的特点。

成熟程度：本成果已经在某发电厂取得了成功应用。

使用范围：本成果可推广应用于火力发电厂正压直吹式制粉系统和中储式制粉系统钢球磨煤机电耳料位的测量和控制。凡是具有制粉系统并采用电耳料位检测系统检测制粉设备内部料位的行业，如水泥、化工、矿山、食品加工行业等，均可推广应用该成果。

项目实施条件：本项目只需具备计算机控制系统、电耳料位测量系统，便可采用该成果。