检索结果-内蒙古大学图书馆

控制工程 2016年第4期23卷 522-526页

作者：乔景慧沈阳工业大学机械工程学院沈阳110870

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... 详细信息

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。

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

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水泥生料分解过程智能控制系统的研究

水泥生料分解过程智能控制系统的研究

引用

作者：乔景慧东北大学

学位级别：博士

以预分解窑为代表的新型干法水泥熟料生产过程包括生料制备、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五个相对独立的工艺环节。其中,生料分解是在最下一级预热器C5和回转窑窑尾之间设置一个分解炉,设置燃料喷... 详细信息

以预分解窑为代表的新型干法水泥熟料生产过程包括生料制备、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五个相对独立的工艺环节。其中,生料分解是在最下一级预热器C5和回转窑窑尾之间设置一个分解炉,设置燃料喷入装置,使燃料燃烧的放热过程与生料中碳酸盐分解的吸热过程在分解炉内以悬浮态下迅速进行,使进入回转窑的生料分解率达到85%～94%。反映生料分解过程的质量、效率和安全的综合指标是生料分解率,它是指生料经过分解炉和预热器C5后,分解成氧化物的碳酸盐占总碳酸盐的百分比。生料分解率过高,会产生预热器C5下料管堵塞,甚至使生产停产；生料分解率过低,会使得生料预热效果差,增加下一工序回转窑的热负荷,降低产能。生料分解率与分解炉温度和预热器C5出口温度之间具有强非线性,受生料流量和生料边界条件(生料中Fe203含量、Si02含量、A1203含量)及煤粉细度等因素影响,其特性随生料易煅烧和难煅烧而变化,难以建立数学模型且不能连续在线检测。分解炉温度和预热器C5出口温度与给煤量之间具有强非线性、大延时,且受生料流量的影响,难以用数学模型描述。因此难以采用已有的控制方法实现生料分解率的控制。目前生料分解率设定,分解炉温度设定和温度控制采用人工控制,当生料边界条件和生料流量频繁变化时,操作员难以及时准确地判断运行工况,难以及时准确的确定分解炉温度设定值和给煤量,同时难以使分解炉温度跟踪设定值和预热器C5出口温度在规定的范围内,造成生料分解率过高,致使预热器C5下料管堵塞,甚至导致停产。本文依托国家高技术研究发展(863)计划重点课题《大型回转窑智能控制系统》(编号：2007AA041404),将生料分解率控制在目标值范围内,同时尽可能提高设备台时产量为目标,开展了生料分解过程智能控制系统的研究。提出了生料分解过程智能控制方法；设计和开发了实现上述控制方法的智能控制软件；结合某水泥生产线进行了控制系统设计、安装、调试、工业实验并投入运行,取得了显著的应用效果。本文的主要成果如下： 1.提出了由易煅烧、难煅烧生料识别,易煅烧生料分解过程控制,难煅烧生料分解过程控制组成的智能控制方法,其中易煅烧与难煅烧生料控制由分解率目标值设定、分解炉温度设定和温度切换控制组成。 2.分解率目标值设定由易煅烧生料分解率目标值设定模型和难煅烧生料分解率目标值设定模型组成,该模型采用减法聚类(SCM)和ANFIS确定易煅烧和难煅烧生料分解率目标值。分解炉温度设定模型由基于T-S模糊预设定模型,生料分解率软测量模型,基于软测量模型的反馈补偿模型和基于化验值的反馈补偿模型组成。生料分解率软测量模型采用基于递归限定记忆主元分析的最小二乘-支持向量机的方法。基于软测量模型的反馈补偿模型根据生料分解率目标值和软测量值误差和误差变化量,采用模糊推理计算分解炉温度预设定值的补偿量；基于化验值的反馈补偿模型根据生料分解率实际化验值和生料分解率目标值的误差和误差变化量,采用模糊推理计算分解炉温度预设定值的补偿量,从而获得使生料分解率在目标值范围内的温度设定值。 3.易煅烧温度切换控制由分解炉温度模糊PI切换控制器,基于规则推理的异常工况控制器、基于规则推理的前馈控制器和基于规则推理的切换机制组成；难煅烧温度切换控制由分解炉温度T-S模糊控制器,基于规则推理的异常工况控制器、基于规则推理的前馈控制器和基于规则推理的切换机制组成。其中,模糊控制器根据分解炉温度跟踪误差调整给煤量,前馈控制器对生料流量变化进行补偿,切换机制对生料分解过程工况进行识别,当异常工况出现时,自动切换到异常工况控制器,从而保证预热器C5出口温度在规定的范围内。 4.采用所提出的生料分解过程智能控制方法研制了智能控制软件,该软件包括生料分解率目标值设定软件、分解炉温度设定软件、温度切换软件和生料分解过程监控软件： 5.利用PLC系统和研制的智能控制软件,结合某水泥厂的新型干法水泥熟料生产线设计和研制了全流程计算机控制系统,同时进行了控制系统安装、调试、工业实验并投入运行。工业实验结果表明：所提出的控制方法与人工控制相比,分解炉温度跟踪误差降低了10%,预热器C5出口温度低于高限,同时预热器C5下料管发生堵塞的几率大大降低。长期运行效果表明：生料分解率提高了7%,台时产量增加了2.15%。

关键词：分解炉预热器生料分解过程分解炉温度预热器C5出口温度生料分解率切换控制温度设定规则推理

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数据与模型驱动的水泥生料分解率软测量模型

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自动化学报 2019年第8期45卷 1564-1578页

作者：乔景慧柴天佑沈阳工业大学机械工程学院沈阳110870 东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室沈阳110819

水泥生料在分解炉内分解过程的质量指标是生料分解率(Raw meal decomposition ratio, RMDR),由于生料边界条件频繁变化且人工离线检测周期为2小时,致使产品质量指标合格率低且极易造成预热器C5下料管堵塞.为了解决上述问题,本文提出了... 详细信息

水泥生料在分解炉内分解过程的质量指标是生料分解率(Raw meal decomposition ratio, RMDR),由于生料边界条件频繁变化且人工离线检测周期为2小时,致使产品质量指标合格率低且极易造成预热器C5下料管堵塞.为了解决上述问题,本文提出了基于数据与模型驱动的水泥生料分解率软测量模型,由基于Kullback-Leibler (KL)散度密度比的异常值检测、基于机理模型的生料分解率模型、基于层级Sigmoid (S)核函数的生料分解率模型、生料分解率离线检测模型和基于模糊模型的协调因子组成.实际应用结果表明,所提出的模型能够根据当前工况的变化选择正确的子模型,并且使生产远离故障工况.

关键词：生料分解过程生料分解率软测量模型层级S核函数协调因子

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改进ELMAN网络的Q学习温度切换控制

引用

控制理论与应用 2015年第7期32卷 955-962页

作者：乔景慧柴天佑沈阳工业大学机械工程学院辽宁沈阳110870 东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室辽宁沈阳110819

在水泥生料分解过程中,由于生料边界条件频繁变化且生料流量波动大,使过程处于正常工况或异常工况,致使分解炉温度和预热器C5出口温度很难控制在工艺要求的范围内传统的控制方法经常导致预热器C5下料管堵塞为了解决上述问题,本文提出了... 详细信息

在水泥生料分解过程中,由于生料边界条件频繁变化且生料流量波动大,使过程处于正常工况或异常工况,致使分解炉温度和预热器C5出口温度很难控制在工艺要求的范围内传统的控制方法经常导致预热器C5下料管堵塞为了解决上述问题,本文提出了一个带有前馈补偿的温度智能切换控制策略,由基于T-S的模糊控制器、基于改进的ELMAN网络的Q学习异常工况控制器和切换机制组成实际应用结果表明,所提出的控制策略能够根据当前工况的变化选择正确的控制器。

关键词：生料分解过程分解炉温度改进ELMAN网络 Q学习控制切换控制

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