本文選題：水泥回轉(zhuǎn)窯 + 燒成帶溫度��； 參考：《天津理工大學》2017年碩士論文

【摘要】：水泥是建筑行業(yè)必不可少的材料,隨著我國城鎮(zhèn)化腳步的加快,水泥的需求量也逐步增加。水泥生產(chǎn)是一個熱工過程,從原料的分解到燒結都需要很高的溫度,回轉(zhuǎn)窯燒成帶的溫度決定了水泥熟料的質(zhì)量。因此,對水泥回轉(zhuǎn)窯燒成帶溫度的準確獲取和控制具有重要的現(xiàn)實意義和學術研究價值。由于回轉(zhuǎn)窯系統(tǒng)存在非線性、大時滯、多變量等特點,傳統(tǒng)的人工看火、比色高溫計測溫度、筒體掃描儀測溫方式不能準確獲取燒成帶溫度,進而影響燒成帶溫度控制。本文采用數(shù)據(jù)擬合的方法建立溫度預測模型,并用模糊控制的方法對溫度進行控制。本文首先簡要介紹了新型干法水泥工業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀,總結了國內(nèi)外學者在溫度預測和控制方面取得的研究成果。通過分析水泥燒制的工藝流程,選擇了九個與燒成帶溫度相關的變量,通過灰色關聯(lián)度分析法計算了各變量和燒成帶溫度的關聯(lián)程度,最終確定了七個用于建模的變量。在選定建模變量的基礎上,根據(jù)回轉(zhuǎn)窯系統(tǒng)自身的特點,選擇了最小二乘支持向量機建立燒成帶的溫度模型,并用魯棒性強、不易陷入局部最優(yōu)的多種群遺傳算法對最小二乘支持向量機的參數(shù)進行優(yōu)化。通過仿真結果和實測數(shù)據(jù)的比較,驗證了建模方法的有效性。由于受到物料成分波動的影響及外界環(huán)境的干擾,水泥回轉(zhuǎn)窯系統(tǒng)的工況是時變的,為了更好的反映實際工況,提高預測的精度,研究提出了在線最小二乘支持向量機的溫度預測算法。針對回轉(zhuǎn)窯燒成帶溫度不容易實時檢測的問題,選擇易于在線檢測的窯尾溫度表征燒成帶溫度,作為模型的輸出變量,該算法在線更新建模的數(shù)據(jù),遞推計算新模型參數(shù),達到了在線預測溫度的目的。溫度控制系統(tǒng)選擇噴煤量作為控制變量,被控量選擇易于測量的窯尾溫度�？刂品椒ㄟx擇模糊控制,并設計了模糊控制器,建立了模糊規(guī)則庫和查詢表,仿真結果驗證了控制算法的有效性。
[Abstract]:Cement is an indispensable material in the construction industry. With the acceleration of urbanization in China, the demand for cement is increasing gradually. Cement production is a thermal process, from the decomposition of raw materials to sintering requires a very high temperature, rotary kiln firing zone temperature determines the quality of cement clinker. Therefore, it has important practical significance and academic research value to accurately acquire and control the firing zone temperature of cement rotary kiln. Because the rotary kiln system has the characteristics of nonlinearity, large time delay and multivariable, the traditional manual fire monitoring, colorimetric high temperature measurement, and the tube scanner temperature measurement method can not accurately obtain the firing zone temperature, and then affect the firing zone temperature control. In this paper, the method of data fitting is used to establish the temperature prediction model, and the fuzzy control method is used to control the temperature. In this paper, the present situation of new dry cement industry is introduced briefly, and the research results of temperature prediction and control are summarized. Through analyzing the technological process of cement sintering, nine variables related to sintering zone temperature were selected, and the correlation degree between each variable and firing zone temperature was calculated by grey correlation degree analysis, and seven variables used for modeling were finally determined. On the basis of selecting modeling variables and according to the characteristics of rotary kiln system, the temperature model of firing band is established by using least square support vector machine, and the model is robust. Multi-population genetic algorithm, which is not easy to fall into local optimum, optimizes the parameters of least squares support vector machine (LS-SVM). The effectiveness of the modeling method is verified by comparing the simulation results with the measured data. Due to the influence of material composition fluctuation and external environment disturbance, the working conditions of cement rotary kiln system are time-varying. In order to better reflect the actual working conditions and improve the accuracy of prediction, A temperature prediction algorithm based on online least squares support vector machine (LS-SVM) is proposed. Aiming at the problem that the firing zone temperature of rotary kiln is not easy to detect in real time, the kiln tail temperature, which is easy to detect on line, is chosen as the output variable of the model. The algorithm updates the modeling data online and calculates the new model parameters by recursion. The purpose of on-line temperature prediction is achieved. The temperature control system selects the coal injection quantity as the control variable, and the controlled quantity selects the kiln tail temperature which is easy to measure. The fuzzy control method is selected and the fuzzy controller is designed. The fuzzy rule base and query table are established. The simulation results show the effectiveness of the control algorithm.
【學位授予單位】：天津理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TQ172.622

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本文編號：1860337