基于BP神经网络和APSO算法的煤泥水处理药剂优化与协同研究【附代码】

最新推荐文章于 2025-12-05 14:37:41 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-05 14:37:41 发布 · 822 阅读

17 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#算法 #神经网络 #人工智能

✅ 博主简介：擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序设计、仿真代码、论文写作与指导，毕业论文、期刊论文经验交流。

✅ 具体问题可以私信或扫描文章底部二维码。

（1）煤泥水处理现状及现存药剂添加问题剖析

煤泥水处理在选煤厂的运转体系里，占据着举足轻重的地位，紧密关联着厂区闭水循环指标，还对整体生产效率与各项生产指标起着关键作用。浓缩与压滤环节，更是煤泥水处理流程中的核心要点，其核心诉求是达成煤泥水中细微颗粒同清水的有效分离，以便回收煤泥，让清水得以循环复用。

在这一过程中，絮凝剂与助滤剂的投入意义重大，它们能够改变煤泥水微粒的表面电性，促使煤泥微粒快速形成絮团，加速沉淀过程，同时提升脱水性能。然而，成庄矿选煤厂原本的絮凝剂与助滤剂药剂添加装置系统，存在诸多弊端。其添加量要么依靠人工设定，要么只是针对单个环节管控添加量，完全没有考量浓缩与压滤这两个相互关联环节的协同效应。这种粗放式的管理模式，致使药剂添加缺乏合理性，大量药剂被无端浪费。深入探究该选煤厂现有的装置，会发现药剂溶液制备装置与自动添加装置已较为完备，真正亟待升级的是药剂添加量控制策略。

煤泥水处理本质上属于典型的物化反应过程，在浓缩与压滤阶段，药剂添加量受到入料浓度、入料流量、底流浓度、溢流浓度、压滤周期以及煤泥饼水分等众多变量的影响。这些变量交织在一起，让整个过程呈现出强耦合、非线性、大滞后的复杂特性，想用传统数学推导来构建精准模型，几乎是不可能完成的任务。

（2）基于智能算法的药剂添加量模型构建与求解

鉴于煤泥水处理过程建模的超高难度，我们提出借助 BP 神经网络来搭建药剂添加量的模型，并运用 APSO 算法求出最优量。先深入剖析 BP 神经网络的原理与推理算法，基于煤泥水处理里各变量的影响关系，着手构建针对性的神经网络模型。针对絮凝剂，搭建起 4×5×1 结构的添加模型；对于助滤剂，则构建 3×5×1 结构的神经网络模型。有了模型框架，利用现场收集来的 50 组数据展开网络训练，让模型逐步契合实际生产场景。

紧接着，依据想要达成的生产目标以及现场真实工况，建立起药剂添加优化量的最优化模型，同时确定好优化约束条件。在一众算法里，选定 PSO 算法来求解药剂最优化模型，考虑到算法的优化空间，利用惯性权重值与粒子飞翔速度线性递减的自适应策略，对 PSO 算法进行改良升级，让它在求解最优药剂添加量时更高效、更精准。这一系列算法设计与优化工作，最终落地在 Matlab 平台上开展程序设计与运行测试，充分借助 Matlab 的强大计算能力与丰富算法库，保障模型与算法的可靠性。

为了让算法能实时在线求解优化量，借助 Simulink 仿真平台的优势，利用 S 函数调用 APSO 程序，再依靠 OPC 技术，打通与 PLC 控制器的联合运行链路。这种跨平台、跨设备的协同运作方式，让智能算法不再局限于理论计算，而是真正融入到生产设备的实时控制流程当中，为后续系统的自动化、智能化运行筑牢根基。

（3）协同控制系统的硬件搭建、编程与数据交互实现

在硬件架构上，本系统精心挑选 AB 1756 - Control Logix PLC 充当协同控制器，它有着出色的控制性能与稳定性，能够精准执行各种控制指令。搭配研华科技 ACP4000 作为上位机，上位机承担起人机交互、数据监控与部分管理调度的功能。利用 RSLogix5000 软件来编写控制器程序，严格按照系统的控制逻辑与工艺流程，将复杂的控制算法转化为 PLC 能够读懂执行的代码指令。

数据交互是系统流畅运转的关键纽带。系统借助现场传感器，全方位采集工况数据，这些实时更新的数据承载着生产现场的最新状态。通过 OPC 技术，把采集到的数据精准反馈到 Matlab 的 APSO 算法对应的变量当中，让算法基于当下真实工况迅速求解出最优药剂添加量。随后，优化后的药剂量经协同控制器，回传给原药剂添加系统，驱动原系统依照优化药剂量执行动作，达成在线协同优化的目标。在此过程中，还使用 MSG 功能模块与原系统控制器进行通讯，凭借 OPC 接口技术，构建起控制器与 Matlab、FT VIEW 之间稳定的数据通讯桥梁，保障数据在不同设备、不同软件之间稳定、高效传输，让整个系统如同一个精密协作的有机整体。

系统在成庄矿选煤厂投入运行后，表现出稳定可靠的特质。经过对系统运行前后三个月的详尽数据分析，成效显著。煤泥生产总量有了一定幅度的提升，这意味着生产效率得到增强。与此同时，在药剂消耗方面，吨煤泥 PAC 药耗从 2.453Kg/T 降到 2.341Kg/T，吨煤泥 PAM 药耗由 0.182Kg/T 下滑到 0.172Kg/T，整体药剂消耗的经济指标也从 4.119 降低至 3.914。这些实打实的数据充分证明，本系统不但稳住了煤泥水处理系统的生产速率，更是大幅削减了药剂消耗，让絮凝剂与助滤剂之间的协同作用得以充分发挥，为选煤厂带来颇为可观的经济效益。

% 以下是部分简化的Matlab代码示例，用于展示BP神经网络模型训练相关内容，30 - 242行
% 加载数据，假设data为已经预处理好的包含输入输出的数据集
load data.mat; 
inputData = data(:, 1:end - 1); 
targetData = data(:, end);

% 构建絮凝剂添加的BP神经网络，4×5×1结构
net_flocculant = feedforwardnet([5]);
net_flocculant = configure(net_flocculant, inputData, targetData);
net_flocculant.trainParam.epochs = 1000;
net_flocculant.trainParam.goal = 0.001;

% 训练絮凝剂添加模型
[net_flocculant, tr_flocculant] = train(net_flocculant, inputData, targetData);

% 构建助滤剂添加的BP神经网络，3×5×1结构
inputData_filteraid = inputData(:, [1:3]); % 根据助滤剂模型输入调整数据
net_filteraid = feedforwardnet([5]);
net_filteraid = configure(net_filteraid, inputData_filteraid, targetData);
net_filteraid.trainParam.epochs = 1000;
net_filteraid.trainParam.goal = 0.001;

% 训练助滤剂添加模型
[net_filteraid, tr_filteraid] = train(net_filteraid, inputData_filteraid, targetData);

% 以下是PSO算法改进及APSO相关代码示例
% 定义粒子群相关参数
n_particles = 50;
n_variables = 5; 
max_iter = 100;
c1 = 1.5;
c2 = 1.5;
w_max = 0.9;
w_min = 0.4;

% 初始化粒子位置和速度
particles = rand(n_particles, n_variables);
velocities = zeros(n_particles, n_variables);

% 个体最优和全局最优初始化
personal_best = particles;
personal_best_fitness = inf(n_particles, 1);
[global_best_fitness, global_best_index] = min(personal_best_fitness);
global_best = personal_best(global_best_index, :);

for iter = 1:max_iter
    % 更新惯性权重
    w = w_max - (w_max - w_min) * iter / max_iter;
    
    % 更新速度和位置
    velocities = w.* velocities...
        + c1.* rand(n_particles, n_variables).* (personal_best - particles)...
        + c2.* rand(n_particles, n_variables).* (repmat(global_best, n_particles, 1) - particles);
    particles = particles + velocities;
    
    % 边界处理，确保粒子位置在合理范围
    particles = max(min(particles, 1), 0); 
    
    % 计算适应度
    fitness = calculate_fitness(particles); 
    
    % 更新个体最优和全局最优
    improved_indices = fitness < personal_best_fitness;
    personal_best(improved_indices, :) = particles(improved_indices, :);
    personal_best_fitness(improved_indices) = fitness(improved_indices);
    
    [current_best_fitness, current_best_index] = min(personal_best_fitness);
    if current_best_fitness < global_best_fitness
        global_best_fitness = current_best_fitness;
        global_best = personal_best(current_best_index, :);
    end
end