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钢球磨煤机是中储式制粉系统的重要环节，目前已经广泛应用于火电厂中。但绝大部分钢球磨煤机在运行时并未达到经济运行，长期运行在出力较低、单耗较高的工况，一个主要的原因就是影响钢球磨煤机的因素很多，运行人员难以找到一个优化运行点。球磨机运行优化主要是两个方面：出力和单耗，但是这两个量的实时测量都没有解决，因此有必要首先解决这两个量的测量，然后根据这两个量进行优化。
本文针对以上问题，首先使用软测量方法解决了出力的测量，进而得到了单耗，从而也得到了优化模型；然后使用优化算法对模型进行优化，得到球磨机优化运行的参数。主要内容包含以下几个方面：
1、研究了钢球磨煤机的动态数学模型，分析了球磨机的工作特性，并结合球磨机的工作机理对影响球磨机制粉单耗的因素进行了详细的分析。
2、将支持向量机理论运用于软测量的建模中，详细介绍了支持向量机的相关理论基础，并利用最小二乘支持向量机建立了球磨机出力软测量模型。在仿真中，本文将该方法与广泛应用的基于RBF神经网络的软测量模型进行比较，结果表明，该方法在泛化能力上优于RBF神经网络。
3、对粒子群算法进行了详尽的分析和综述，粒子群优化算法(PSO)是一种新兴的仿生学算法，有和遗传算法相似的全局收敛性，但具有更快的收敛速度。针对PSO在收敛过程中易陷入局部解的问题，结合混沌算法的遍历性特点，提出了一种新的优化算法来解决多目标优化问题。然后使用标准测试函数验证了该方法的有效性。
4、根据软测量模型，综合考虑单耗和出力两个方面的影响，建立了球磨机优化运行的数学模型。使用改进的粒子群优化算法对模型优化，得到球磨机运行的最优化参数，进而提出了一种优化系统的在线更新方法。
5、以PC服务器为硬件平台，对球磨机优化系统进行了总体设计，完成了包括高速数据采集和DDE数据通讯的硬件系统配置，并在球磨机测控项目中成功应用。基于组态王工控软件和OPC通讯，完成了球磨机优化系统软件开发，可在VC++环境下调用MNTLAB。