碾金机料位是一个受诸多因素影响的呈现复杂关系的变量，由于缺少可靠的测量手段，造成碾金机长期运行在效率低，耗电大的丁况下。本文通过多传感器数据融合的方法建立软测量模型来实现料位的测量，此方法较好地反映了料位的变化，优化了制粉系统的经济运行，节省了用电。
   以节能降耗为原则．寻找单位制粉能耗较低的工况，减少因工况波动而引起的能量损失，做负荷试验，确定了某厂制粉系统乙磨较佳钢球装载量为34.5t。在此钢球装载量下，对乙磨进行全负荷试验，以便获取建立料位软测量模型所需的初始样本。试验从空磨开始依次经过了低负荷、中负荷、高负荷等工况运行，分别采集了不同工况下的入口风温、出口温度、入口负压、差压、磨电流、前后轴承振动能量和．出力值。为了确保碾金机处于稳态工况，即给煤等于制粉出煤量，每次增加给碾金机转速后都稳定运行一小时左右。因为只有稳定运行在较佳工况下．才能保证能耗较低。为了进一步提*率．降低能源单耗．需进一步改善网络输出，在保持原有各参数不变的情况下，采用样条函数SPLINE替代ALBUS函数作为CMAC网络的基函数。
   碾金机作为电厂设备的用电大户，经济运行直接关系到发电成本和整个电厂的能源利用效率，料位是其运行状况的重要参量之一，同时也是一个受诸多因素影响的呈现复杂关系的变量。只有通过多传感器数据融合的方法建立软测量模型才能实现准确可靠的测量。避免仅凭经验盲目的调控造成严重的电能浪费和运行工况波动，本文应用CMAC模型关节控制器的原理，实现了CMAC软测量的算法，通过使用全负荷试验所采集到的稳态样本点训练CMAC神经网络，实现了料位软测量，并且证实了CMAC能够准确地反映料位，从而提高制粉系统的效率，节约用电，为制粉系统碾金机的控制优化和节能经济运行提供指导。

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