LLNFM与RBR融合的生料分解过程工况辨识模型

发布时间：2017-07-31 13:15

  本文关键词：LLNFM与RBR融合的生料分解过程工况辨识模型

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【摘要】：针对水泥生料分解过程中易煅烧工况、难煅烧工况和异常工况不能及时准确判断的难题,将局部线性神经模糊模型和规则推理相结合,提出了基于局部线性神经模糊模型和规则推理的工况识别模型。局部线性神经模糊模型预测预热器C5出口温度,规则推理使用输入变量判断当前工况。该模型已经成功应用到某水泥厂水泥生料分解过程,降低了预热器C5下料管堵塞的概率。
【作者单位】： 沈阳工业大学机械工程学院;
【关键词】： 生料分解过程 局部线性神经模糊模型 规则推理 工况
【基金】：国家自然科学基金(61573249) 中国博士后科学基金资助项目(2014M561249,2015T80268) 辽宁省博士科研启动基金(201501082) 流程工业综合自动化国家重点实验室面上项目(资助)
【分类号】：TQ172.1
【正文快照】： 1引言新型干法水泥熟料生产包括生料制备及粉磨、生料预热及分解(以下简称生料分解)、熟料煅烧、熟料冷却和煤粉制备。其中生料分解在整个工艺过程中是最重要的工艺环节,它是将生料经过预热及分解转变成合格煅烧熟料的过程。其中衡量产品质量的关键指标是生料分解率。在实际生

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本文编号：599323