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基于时序DBN-ARX的水泥分解炉温度预测控制及参数优化

发布时间:2021-04-13 15:41
  水泥分解炉温度是影响水泥质量的重要因素,确保水泥分解炉温度恰当、稳定是保证水泥预分解系统良好运行的关键。本文提出基于时序深度信念网络与具有外部输入的自回归模型相结合(DBN-ARX)的组合模型的广义预测控制方法及其参数优化算法,具体研究内容如下:首先,基于新型干法水泥预分解工艺,研究分解炉温控系统的非线性、耦合性、大惯性、干扰和时滞不确定等主要特性,分析温度控制过程中的存在的不足。探讨影响生料分解率及分解炉温控系统稳定运行的主要因素,得到影响分解炉温度的主要特征变量,重点分析各特征变量与分解炉温度间的时滞关系,为水泥分解炉温度控制模型的提出奠定理论基础。然后,依据分解炉温度控制系统特性,采用互相关函数分析理论确定变量的相关时序信息,同时重构深度信念网络输入层结构,建立以多个相关变量的时序特征为输入的时序DBN分解炉稳态模型。进而通过动态增益将时序DBN稳态模型与ARX动态模型结合,构建水泥分解炉温度控制系统的时序DBN-ARX组合模型,为水泥分解炉温度控制方法的提出奠定模型基础。其次,以时序DBN-ARX组合模型为基础,推算分解炉温控系统的广义预测控制模型输出公式,进而通过误差反馈校正... 

【文章来源】:燕山大学河北省

【文章页数】:80 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

基于时序DBN-ARX的水泥分解炉温度预测控制及参数优化


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【参考文献】:
期刊论文
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[3]基于RBF神经网络的开关电源非线性预测控制[J]. 王军,黄芬芍.  自动化与仪表. 2017(05)
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[6]模糊BP神经网络控制在水泥分解炉温度控制系统中的应用[J]. 李胜旺,张振中,刘震.  科技创新与应用. 2015(34)
[7]基于递推最小二乘法与模型参考自适应法的鼠笼式异步电机转子电阻在线辨识方法[J]. 赵海森,杜中兰,刘晓芳,王庆.  中国电机工程学报. 2014(30)
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硕士论文
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[5]新型干法水泥生产过程优化控制策略研究[D]. 胡红泽.浙江大学 2012
[6]水泥生产过程分解炉计算机控制系统的设计与开发[D]. 金成山.东北大学 2008
[7]基于神经网络的水泥分解炉温度控制[D]. 刘晓琳.燕山大学 2003



本文编号:3135570

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