基于多级前馈与周期梯度寻优的烧结混合料水分控制方法

烧结混合料水分控制是烧结矿生产过程中十分重要的环节，其主要存在大滞后、多变量干扰及数据波动等控制难点。本文通过分析烧结混合料加水混合工艺与特点，针对一、二次混合制粒不同的工况条件，提出多级前馈联合周期梯度寻优控制策略，同时结合当前配料成分与透气性指数等关键参数，采用BP神经网络模型预测适合当前烧结的最优水分率，并从连续生产的角度识别停机、开车与模式切换等运行状态，最终替代人工控制实现加水混合全过程自动化。仿真结果和工业应用表明，本文提出的控制方法的性能优于常规PID控制，系统投运后能显著提升烧结自动化水平。