基于神经网络的预分解窑温度控制技术研究

发布时间：2021-08-17 03:15

　　新型干法水泥生产技术便是结合悬浮预热以及窑外预分解的技术,并且把现代科学技术的进展情况,工业生产的研究成果都应用到水泥生产的中的全进程中,这样形成的有着高科技特征,并且有优良的质量、高效的产量、节约能源、环保的特点,同时机械大型化、自动化的现代水泥生产方法。这种此方法应用很广泛,已经在我国水泥工业体现。其核心是预分解窑的生产过程,而预分解窑的温度稳定又影响到产品的质量和效益。因此,提出对预分解窑温度进行控制研究,具有重大意义。首先对该领域国内外研究现状做了具体详细的研究。现在生产上使用的PID控制大都是基于现场总线的,这种方法已不是最佳的控制方法;采用传统的控制策略对单个系统环节温度控制也不能达到很好的效果。他们均存在稳定性差的问题,控制的效果已经达不到当前生产的要求。其次,对预分解窑系统的生产情况,做了进一步详细的学习。预分解窑的生产过程异常复杂,存在大量的物理化学反应,并伴随着惯性、纯滞后、非线性等突出特点,系统生产过程中也复杂多变,变量也比较多,现在已经使用的方法能够得到一定的数学模型,但是模型的精确度不试试很高,这样对温度的控制就存在误差,影响控制质量。基于上述分析结果,提出了... 

【文章来源】：天津理工大学天津市

【文章页数】：54 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2.3分解炉结构图

需要进行适当调节。其中在预热阶段生料在窑内从顶到尾的过程中会导致预热器出口温度发生变化，还会导致窑尾温度出现波动变化，窑内的物料会在预热过程中发生反应这一过程也会改变氮氧的多少。另外喂料量的多少会使其他成分的含量出现不同的滞后效应。对水泥回转窑的生产做出分析后，可以看出，烧成带温度主要通过窑头罩温度，窑尾温度，窑电流反应。相关的操作变量有窑头喂煤量、高温风机挡板开度、喂料量、窑转速、窑电流。2.4 蓖冷机蓖冷机主要负责降低出窑熟料的温度，改善熟料质量、提高熟料易磨性和提高整个烧成系统的热效率，同时对热量回收利用[14]。2.4.1 蓖冷机工作原理

图 4.1 神经网络预测结构图分解窑温度控制仿真实验真实验是在 matlab 下进行，对现场采集的生产数据，挑选稳定生产下的数定的处理，包括剔除故障点，合并后，选择 500 组进行训练。学习次数 N定值 E=0，00004。后，将 500 个测试样本导入神经网络，得到的输出结果即为神经网络的预测50 100 150 200 250 300 350 400 450 分解炉喂煤预期预


本文编号：3346944