基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)分解窯溫度控制技術(shù)研究
發(fā)布時(shí)間:2021-08-17 03:15
新型干法水泥生產(chǎn)技術(shù)便是結(jié)合懸浮預(yù)熱以及窯外預(yù)分解的技術(shù),并且把現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的進(jìn)展情況,工業(yè)生產(chǎn)的研究成果都應(yīng)用到水泥生產(chǎn)的中的全進(jìn)程中,這樣形成的有著高科技特征,并且有優(yōu)良的質(zhì)量、高效的產(chǎn)量、節(jié)約能源、環(huán)保的特點(diǎn),同時(shí)機(jī)械大型化、自動(dòng)化的現(xiàn)代水泥生產(chǎn)方法。這種此方法應(yīng)用很廣泛,已經(jīng)在我國水泥工業(yè)體現(xiàn)。其核心是預(yù)分解窯的生產(chǎn)過程,而預(yù)分解窯的溫度穩(wěn)定又影響到產(chǎn)品的質(zhì)量和效益。因此,提出對預(yù)分解窯溫度進(jìn)行控制研究,具有重大意義。首先對該領(lǐng)域國內(nèi)外研究現(xiàn)狀做了具體詳細(xì)的研究,F(xiàn)在生產(chǎn)上使用的PID控制大都是基于現(xiàn)場總線的,這種方法已不是最佳的控制方法;采用傳統(tǒng)的控制策略對單個(gè)系統(tǒng)環(huán)節(jié)溫度控制也不能達(dá)到很好的效果。他們均存在穩(wěn)定性差的問題,控制的效果已經(jīng)達(dá)不到當(dāng)前生產(chǎn)的要求。其次,對預(yù)分解窯系統(tǒng)的生產(chǎn)情況,做了進(jìn)一步詳細(xì)的學(xué)習(xí)。預(yù)分解窯的生產(chǎn)過程異常復(fù)雜,存在大量的物理化學(xué)反應(yīng),并伴隨著慣性、純滯后、非線性等突出特點(diǎn),系統(tǒng)生產(chǎn)過程中也復(fù)雜多變,變量也比較多,現(xiàn)在已經(jīng)使用的方法能夠得到一定的數(shù)學(xué)模型,但是模型的精確度不試試很高,這樣對溫度的控制就存在誤差,影響控制質(zhì)量。基于上述分析結(jié)果,提出了...
【文章來源】:天津理工大學(xué)天津市
【文章頁數(shù)】:54 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
圖2.3分解爐結(jié)構(gòu)圖
需要進(jìn)行適當(dāng)調(diào)節(jié)。其中在預(yù)熱階段生料在窯內(nèi)從頂?shù)轿驳倪^程中會(huì)導(dǎo)致預(yù)熱器出口溫度發(fā)生變化,還會(huì)導(dǎo)致窯尾溫度出現(xiàn)波動(dòng)變化,窯內(nèi)的物料會(huì)在預(yù)熱過程中發(fā)生反應(yīng)這一過程也會(huì)改變氮氧的多少。另外喂料量的多少會(huì)使其他成分的含量出現(xiàn)不同的滯后效應(yīng)。對水泥回轉(zhuǎn)窯的生產(chǎn)做出分析后,可以看出,燒成帶溫度主要通過窯頭罩溫度,窯尾溫度,窯電流反應(yīng)。相關(guān)的操作變量有窯頭喂煤量、高溫風(fēng)機(jī)擋板開度、喂料量、窯轉(zhuǎn)速、窯電流。2.4 蓖冷機(jī)蓖冷機(jī)主要負(fù)責(zé)降低出窯熟料的溫度,改善熟料質(zhì)量、提高熟料易磨性和提高整個(gè)燒成系統(tǒng)的熱效率,同時(shí)對熱量回收利用[14]。2.4.1 蓖冷機(jī)工作原理
圖 4.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)構(gòu)圖分解窯溫度控制仿真實(shí)驗(yàn)真實(shí)驗(yàn)是在 matlab 下進(jìn)行,對現(xiàn)場采集的生產(chǎn)數(shù)據(jù),挑選穩(wěn)定生產(chǎn)下的數(shù)定的處理,包括剔除故障點(diǎn),合并后,選擇 500 組進(jìn)行訓(xùn)練。學(xué)習(xí)次數(shù) N定值 E=0,00004。后,將 500 個(gè)測試樣本導(dǎo)入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),得到的輸出結(jié)果即為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測50 100 150 200 250 300 350 400 450 分解爐喂煤預(yù)期預(yù)
本文編號(hào):3346944
【文章來源】:天津理工大學(xué)天津市
【文章頁數(shù)】:54 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
圖2.3分解爐結(jié)構(gòu)圖
需要進(jìn)行適當(dāng)調(diào)節(jié)。其中在預(yù)熱階段生料在窯內(nèi)從頂?shù)轿驳倪^程中會(huì)導(dǎo)致預(yù)熱器出口溫度發(fā)生變化,還會(huì)導(dǎo)致窯尾溫度出現(xiàn)波動(dòng)變化,窯內(nèi)的物料會(huì)在預(yù)熱過程中發(fā)生反應(yīng)這一過程也會(huì)改變氮氧的多少。另外喂料量的多少會(huì)使其他成分的含量出現(xiàn)不同的滯后效應(yīng)。對水泥回轉(zhuǎn)窯的生產(chǎn)做出分析后,可以看出,燒成帶溫度主要通過窯頭罩溫度,窯尾溫度,窯電流反應(yīng)。相關(guān)的操作變量有窯頭喂煤量、高溫風(fēng)機(jī)擋板開度、喂料量、窯轉(zhuǎn)速、窯電流。2.4 蓖冷機(jī)蓖冷機(jī)主要負(fù)責(zé)降低出窯熟料的溫度,改善熟料質(zhì)量、提高熟料易磨性和提高整個(gè)燒成系統(tǒng)的熱效率,同時(shí)對熱量回收利用[14]。2.4.1 蓖冷機(jī)工作原理
圖 4.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測結(jié)構(gòu)圖分解窯溫度控制仿真實(shí)驗(yàn)真實(shí)驗(yàn)是在 matlab 下進(jìn)行,對現(xiàn)場采集的生產(chǎn)數(shù)據(jù),挑選穩(wěn)定生產(chǎn)下的數(shù)定的處理,包括剔除故障點(diǎn),合并后,選擇 500 組進(jìn)行訓(xùn)練。學(xué)習(xí)次數(shù) N定值 E=0,00004。后,將 500 個(gè)測試樣本導(dǎo)入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),得到的輸出結(jié)果即為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測50 100 150 200 250 300 350 400 450 分解爐喂煤預(yù)期預(yù)
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