基于神经网络的预分解窑控制过程建模

在分析了水泥预分解窑工艺流程的基础上,采用Elman神经网络与BP神经网络建立预分解窑系统的模型,通过两种建模网络的泛化能力的仿真测试比较,体现出Elman神经网络在复杂的多变量、多扰动非线性系统建模方面的优越性。     

回转窑烧成带温度模糊控制器的设计及仿真

介绍了模糊控制技术在水泥回转窑烧成带温度控制中的应用,利用MATLAB软件对水泥回转窑的模糊控制器进行了计算机仿真,并与传统PID控制器的仿真效果进行了对比,仿真结果表明,该控制方法无超调、控制精度高、稳定性好,能够实现水泥回转窑烧成带温度的仿真控制。其控制效果明显优于传统的PID控制。     

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。