基于神经网络的回转窑建模及其优化控制设计

实现水泥回转窑温度稳定性控制,水泥回转窑熟料煅烧是一个涉及传质、传热和物理化学反应的复杂多变量、多扰动非线性过程。为了稳定回转窑烧成温度以提高孰料烧成质量,降低能耗,传统的控制方法,存在干扰大,稳定时间长等问题。在分析水泥回转窑工艺的基础上,采用Elman神经网络建立回转窑系统的模型,提出BP神经网络的PID控制方法,根据系统的运行状态,调节PID控制器的参数,以达到性能指标,设计了回转窑温度优化控制器,具有超调量小、动态性好、收敛速度快和控制精度高等优点。进行仿真的结果表明,回转窑烧成带温度逐渐趋于稳定,实现了对水泥回转窑的优化控制。     

通过自动化技术改造实现水泥立窑的连续稳定煅烧

一 立窑煅烧工艺简介立窑小水泥占我国水泥总产量的70%左右,但是煅烧操作主要靠手工。工艺过程由图1可以看出:生料粉配一定量的粉煤输送到成球盘,加水滚成小料球,料球均匀撒布在窑的表面,不断下降,经预热、烧成、冷却到最底部卸出。风则由下往上冷却熟料的同时被预     

基于双启发动态规划的预分解窑控制器设计

针对水泥预分解窑熟料煅烧过程多变量、多扰动、非线性,难以建立精确的数学模型,实际生产中对工人的生产经验依赖性较强等问题,提出采用误差反向传播(BP)神经网络建立烧成系统数学模型,设计预分解窑双启发动态规划(DHP)控制器。DHP评价网络输出代价函数J关于状态量的偏导数,获得最优或者次优的控制信号,然后由动作网络输出控制信号,使系统得到期望的控制轨迹。仿真结果表明控制器响应时间较快,各参量超调量均不大,有助于实际系统的稳定运行。     

基于模糊算法的水泥烧成控制系统研究

针对水泥生产中的核心环节--烧成系统具有非线性、大滞后且难以建立精确数学模型的特点,采用可编程控制器(PLC)结合模糊算法实现水泥回转窑煅烧过程的控制.结果表明,基于该方法的控制系统抗干扰能力强,实现简单,具有良好的调节品质.     

回转窑烧成系统故障诊断方法研究

针对水泥烧成系统过程变量繁多、变量间静态关系耦合强等特点,采用因子分析方法建立静态过程监控模型.针对系统时序相关问题,结合经典动态主元分析DPCA方法和典型变量分析CVA方法,提出典型变量动态主元分析CVDPCA过程监控方法,有效解决了DPCA方法扩展后的数据矩阵维度大等不足之处.将算法用于水泥烧成系统故障检测,结果表...     

基于LS-SVM的水泥熟料煅烧过程f-CaO软测量研究

针对水泥厂熟料质量指标f-CaO含量难以在线测量的问题,提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的软测量建模方法。仿真实验研究表明,最小二乘支持向量机建模具有良好的学习能力和泛化性能,且对数据样本的依赖程度低,是一种有效的软测量建模方法。给出的以DCS系统和SQL数据库为基础,通过Visual C 6.0编程的软测量实现方案,符合国内水泥厂实际情况,易于实现。建立的软测量模型和给出的软仪表实现方案对于保证水泥熟料质量和实现回转窑烧成系统的优化控制具有重要意义。     

基于局部PSO-LSSVM的水泥f-CaO测量方法研究

针对水泥熟料质量指标游离氧化钙含量难以实时检测的问题,提出一种基于局部pso-lssvm的软测量建模方法。在构建局部建模数据集时,同时考虑了数据样本之间的加权欧氏距离与向量的夹角,使得训练数据的选取更加具有实际意义。由于局部建模的时间开销较大,首先,采用加权k均值聚类算法对历史数据库进行聚类分析得到若干子样本集;其次,在与当前输入数据加权欧氏距离最小的子样本集中,建立基于pso-lssvm算法的局部软测量模型,计算得到当前游离氧化钙含量值;最后,应用实际数据进行训练和验证,结果表明,该方法较全局建模具有更好的泛化能力,能够满足水泥熟料游离氧化钙含量检测的实时性要求,对于实现水泥烧成系统的优化控制,提高能源利用率具有重要意义。     

氧化铝回转窑火焰图像处理与量化分析

在烧结法生产氧化铝过程中，为监控回转窑内部燃烧状况，提高熟料质量，采用了数字图像采集与图像处理的方法，并通过对燃烧火焰和烧成熟料图像的数据分析与平滑滤波，得到了火焰强度和熟料等级两个数字化特征值，为回转窑的操作优化和自动控制提供了可靠的依据，实现了增产降耗的目的。     

一个复杂工业过程控制MAS的设计与实现*

针对复杂工业过程控制的特点,建立了由控制Agent和决策支持Agent组成的分层递阶MAS(Multi Agent System);研究了基于Ice中间件的MAS开发方法,采用COM技术构建了具有二进制重用性的Agent组件,可实现对原有系统的重用;实现了MAS与专家系统、神经网络和模糊控制技术的融合;开发了新型干法水泥生产过程控制MAS,实现了水泥熟料煅烧过程的优化控制.     

面向节能减排的水泥炉窑煅烧电耗预测方法

由于水泥炉窑煅数据来源不同，存在数据异常值以及数据量纲不同的情况，影响能耗预测结果。为此，提出面向节能减排的水泥炉窑煅烧电耗预测方法。以节能减排为宗旨研究水泥炉窑煅烧工艺流程，分别从生料制备、熟料煅烧、水泥制作三个环节中确定影响电耗的因素，利用数据采集装置获取煅烧过程中的生产数据，去除异常值，统一量纲，实现数据预处理。设计滑动窗口深度信念网络预测模型，通过多个受限玻尔兹曼机器建立可见层与隐含层。利用对比散度算法计算能量函数，完成前向训练。使用适应性矩修正模型误差，得到最终的电耗预测输出值。实验结果表明，所提方法的预测结果和实际结果的相似度较高，算法收敛速度快，能够为节能减排生产提供参考依据。     

Model predictive control of a rotary cement kiln

A first principles model of a cement kiln is used to control and optimize the burning of clinker in the cement production process. The model considers heat transfer between a gas and a feed state via convection and radiation. Furthermore, it contains effects such as chemical reactions, feed transport, energy losses and energy input. A model predictive controller is used to stabilize a temperature profile along the rotary kiln, guarantee good combustion conditions and maximize production. Moving horizon estimation was used for online estimation of selected model parameters and unmeasured states. Results from the pilot site are presented.     

水泥篦冷机出口熟料温度自适应辨识模型

为了优化控制系统,建立篦冷机温度熟料出口的识别模型,利用篦冷机内熟料换热机理,找出熟料冷却过程的关键影响因素;利用回声状态网络辨识篦冷机运行数据,基于递归最小二乘法推导网络的在线学习算法,实现权值自适应调整,从而建立了篦冷机出口熟料温度的自适应辨识模型.仿真实验可知,在系统发生变化时构建的模型能够自适应调整网络输出权值矩阵,使模型快速收敛.与其他离线方法相比,提出的熟料出口温度的自适应模型更加持久有效,可以作为辨识模型指导篦冷机的控制.     

基于现场总线技术的DCS在水泥熟料生产线中的应用

根据万吨线水泥熟料生产的特殊工艺特点,认真分析其对控制系统的要求,在此基础之上,充分发挥了现场总线技术及DCS技术两者优势,以系统集成为手段,给出一套基于Profibus现场总线协议的水泥熟料的生产线的集散控制系统(DCS),实现了对水泥熟料生产的集中管理和分散控制.     

水泥熟料质量软测量模型中的时序分析方法

针对常规水泥熟料质量软测量模型未充分考虑过程变量间时序信息的问题,本文根据水泥生产流程工艺的时滞性、连续性特点,提出了一种时序分析方法,以提高熟料中游离氧化钙含量的软测量准确度.首先根据物料的传输机理,估算出物料在各工艺设备中的停留时间,在此基础上将软测量模型的输入输出变量进行时序匹配,之后采用类高斯函数对各输入变量匹配时刻前后的时序数据进行加权,获得具有时序信息的输入–输出样本对,然后以支持向量机模型结构为例,对引入时序信息后的游离氧化钙含量软测量模型进行训练和测试,并讨论了时序参数对结果的影响.采用某水泥生产线的实际过程数据对本文模型与方法进行验证,结果表明,该模型预测值与实际的游离氧化钙含量吻合良好,能正确预测其变化趋势;将本文模型测量结果与未使用时序信息的常规支持向量机模型对比,结果表明,过程变量间的时序信息有助于提高水泥熟料质量软测量模型的精度.本文提出的时序分析方法为水泥生产等流程工业过程建立软测量模型提供了新思路.     

粗糙集在熟料强度影响因素选取中的应用研究

指出目前水泥厂预测熟料强度的主观性,提出利用粗糙集中的可辩识矩阵对熟料强度影响因素进行计算,能够选取出对强度贡献较大的主要影响因素.在后续的研究中,根据本次选取的因素对熟料强度进行科学合理地预测,进而保障出厂水泥的质量.因此,该研究对熟料强度预测提供了理论支持.     

FUZZY控制理论在水泥机立窑煅烧过程的应用

针对水泥机立窑数学模型过于复杂且难以建立的特点,提出了以稳定底火为目标的 微机模糊控制方案.对立窑底火进行了系统划分,给出了底火状态的模糊定义,并提出了一种 多变量多级混合模型的识别方法.在总结人工操作经验的基础上经优化处理制定了稳定底火 的模糊控制规则.为了简化计算过程,采用一种简单实用的模糊推理合成算法.计算机控制系 统的实际运行表明了该控制方案的正确性和实用性.     

A digital quality control system for an industrial dry process rotary cement kiln

A multivariate autoregressive moving average (ARMA) model for an industrial dry process rotary cement kiln is identified, from real process data, using the maximum likelihood method. The model obtained is then used in computing a controller for quality control of clinker production. It is shown that it is relevant to compute a minimum variance controller subject to restrictions both in the controller structure and the variances of the control signals. The resulting controller is finally implemented on the cement kiln process, together with a target adaptive controller for automatic adjustment of the clinker quality setpoint, in order to save energy.     

基于MFT的旋窑烧成态窑内温度专家控制系统

提出用一种神经网络模型——平均场理论来建立多向推理专家系统的方法。详细阐明利用平均场理论的互连性建立水泥厂旋窑烧成态气流温度及物料温度控制的多向推理专家系统的设计过程．给出利用多向推理专家系统控制旋窑烧成态温度的仿真结果，为旋窑窑温监控智能化打下了坚实的基础。