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     鋼球磨煤機是火電廠生產的重要輔助設備，又是耗電大戶，它的安全、高效運行非常重要。球磨機是一個非線性、大滯后、大慣性、強耦合和具有多種不確定性擾動的多變量對象。常規比例一積分一微分(PID)控制器存在參數整定不便、工況適應性差等問題，常規PID控制很難達到理想效果。目前國內不少火電廠的球磨機還處于人為判斷和手工操作的原始狀態，系統一般工作在經濟性較差的
    “習慣運行區”，廠用電消耗大，經濟效益差。因此，尋找合理、有效的球磨機控制方法勢在必行。隨著控制理論的發展，一些先進控制、智能控制被用于球磨機控制仿真中，其中前向神經網絡(FNN)具有良好的容錯性、強大的自學習能力和非線性映射能力，而基于FNN的PID控制器是把PID控制器與FNN結合起來，利用FNN的自學習能力自動調節PID控制器參數，以適應被控過程的變化，提高控制性能和可靠性。但采用反向傳播(BP)算法優化算法來訓練FNN存在容易陷入局部極小值、收斂速度慢、“過學習”等問題，影響了FNN的精度。粒子群優化(PSO)算法具有訓練時間短計算精度高和較強的全局搜索能力等優點，但存在容易陷入局部極小值的“早熟”問題_8 ，利用混沌搜索算法重新選取初值可解決這一問題 。為了提高球磨機控制的快速性和準確性，本文采用一種離線混沌PSO和在線BP相結合的混合優化方法來訓練FNN的權值 。即首先在PSO基礎上，通過混沌策略，在全局搜索范圍內搜索，使PS0算法在初期盡快收斂情況下，后期能夠跳出“早熟”限制，離線取得權值的近似較優解，然后在線時利用BP快速進一步調整，以獲得更好的控制性能。較后，在Matlab/Simulink平臺仿真實驗，驗證了本文提出的控制方法用于球磨機控制的可行性和有效性，并取得了良好控制效果。