【摘要】：回轉(zhuǎn)窯是水泥熟料燒成系統(tǒng)的核心設(shè)備,水泥熟料的燒成質(zhì)量和產(chǎn)量直接取決于回轉(zhuǎn)窯窯內(nèi)溫度。本文通過(guò)分析水泥回轉(zhuǎn)窯的工藝流程,闡述了窯內(nèi)溫度的穩(wěn)定對(duì)于提高水泥熟料的質(zhì)量、產(chǎn)量以及降低能耗等具有重要意義。水泥回轉(zhuǎn)窯燒成系統(tǒng)具有多變量、大滯后、強(qiáng)耦合以及時(shí)變非線性等特性,目前國(guó)內(nèi)多采用熱電偶進(jìn)行窯內(nèi)溫度的測(cè)量,但其易受耐高溫材料的限制,并且溫度測(cè)量范圍具有局限性;同時(shí),窯內(nèi)工況始終處于動(dòng)態(tài)變化之中,難以建立精確的燒成系統(tǒng)數(shù)學(xué)模型,常規(guī)控制方法不易于實(shí)現(xiàn)對(duì)水泥回轉(zhuǎn)窯溫度的良好控制。為了實(shí)現(xiàn)對(duì)水泥回轉(zhuǎn)窯溫度的有效控制,本文以吉林省某日產(chǎn)5000t/d水泥熟料的生產(chǎn)線作為研究背景,進(jìn)行了以下研究:在水泥回轉(zhuǎn)窯溫度測(cè)量方面,設(shè)計(jì)了基于圖像處理技術(shù)的溫度測(cè)量方法。該方法首先采用自適應(yīng)開(kāi)關(guān)中值濾波對(duì)采集的窯內(nèi)視頻圖像進(jìn)行去噪處理;然后,采用基于搜尋者優(yōu)化算法的K-means聚類算法對(duì)去噪后的圖像進(jìn)行圖像分割,分割出燒成帶特征量物料區(qū);最后,運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比色測(cè)溫法計(jì)算出燒成帶溫度。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)研究,表明了該方法的有效性。在水泥回轉(zhuǎn)窯溫度控制方面,論文在強(qiáng)化學(xué)習(xí)的理論基礎(chǔ)研究之上,設(shè)計(jì)了基于Q-learning和ISOA(Improved Seeker Optimization Algorithm)的水泥回轉(zhuǎn)窯溫度控制策略。該策略以燒成帶溫度狀態(tài)變化為強(qiáng)化信號(hào),通過(guò)調(diào)節(jié)喂煤量、主排風(fēng)機(jī)轉(zhuǎn)速和回轉(zhuǎn)窯轉(zhuǎn)速,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)水泥回轉(zhuǎn)窯溫度的有效控制。對(duì)該方法進(jìn)行Matlab仿真實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明了該控制策略的有效性。最后,在分析水泥回轉(zhuǎn)窯溫度集散控制系統(tǒng)(DCS)基本結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)了回轉(zhuǎn)窯溫度控制系統(tǒng)的軟硬件,并且在MFC圖形化編程的基礎(chǔ)上,進(jìn)行了用戶監(jiān)控界面的設(shè)計(jì)。
【學(xué)位授予單位】：長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TQ172.622
【圖文】：

數(shù)據(jù)集Iris的適應(yīng)度函數(shù)曲線

（b）本文所提出的圖像分割算法收斂曲線圖 3.9 數(shù)據(jù)集 Wine 的適應(yīng)度函數(shù)曲線圖 3.8 和 3.9 所示的實(shí)驗(yàn)結(jié)果可知，采用本文算法進(jìn)行聚類，所得到的聚到了明顯的改善，算法的運(yùn)行效率也得到了有效提高。上所述，本文采用搜尋者優(yōu)化算法對(duì) K-means 聚類算法進(jìn)行改進(jìn)，有效改 K-means 聚類算法易陷入局部最優(yōu)的缺陷，在有效提高算法聚類精確度的程度上，也有效的提高了算法的運(yùn)行效率。度測(cè)量的基本方法前，常用的溫度測(cè)量方法包括：接觸式測(cè)溫法和非接觸式測(cè)溫法。其中，方法主要有膨脹式測(cè)溫、電量式測(cè)溫以及接觸式光電、熱色測(cè)溫等，非接主要有光譜法測(cè)溫、輻射式測(cè)溫、激光干涉測(cè)溫以及聲波、微波法測(cè)溫等度測(cè)量方法如圖 3.10 所示。

圖 5.8 水泥回轉(zhuǎn)窯溫度控制軟件開(kāi)始界面若檢測(cè)結(jié)果正常，則彈出如圖 5.9 所示的窗口，此時(shí)軟件初始化成功，點(diǎn)擊“確定”按鈕，進(jìn)行下一步操作。圖 5.9 軟件初始化完成彈出窗口若檢測(cè)結(jié)果異常，則彈出如圖 5.10 所示的窗口，表明軟件初始化未完成，可以檢查系統(tǒng)連接情況，進(jìn)行排查，直到軟件初始化成功。

【參考文獻(xiàn)】

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1 蔣麗;薛善良;;優(yōu)化初始聚類中心及確定K值的K-means算法[J];計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程;2018年01期

2 何瀚志;朱紅;王競(jìng);;基于聚類分析的醫(yī)學(xué)圖像分割綜述[J];中國(guó)科技信息;2017年15期

3 仇樺;周蓮英;;K-means和人工魚(yú)群結(jié)合的聚類算法研究[J];軟件導(dǎo)刊;2017年04期

4 代少升;崔俊杰;張德洲;張綃綃;;基于中值濾波和小波變換的紅外圖像去噪方法[J];半導(dǎo)體光電;2017年02期

5 相瑞;王力;何慶;;小波變換與偏微分方程的圖像去噪算法[J];通信技術(shù);2017年01期

6 陳明武;唐桂林;;比色測(cè)溫中的誤差修正方法研究[J];科技展望;2016年31期

7 王艷平;韓茂強(qiáng);郝曉辰;;智能專家控制系統(tǒng)在熟料燒成系統(tǒng)的應(yīng)用[J];水泥;2016年11期

8 肖明堯;李雄飛;張小利;張劉;;基于多尺度的區(qū)域生長(zhǎng)的圖像分割算法[J];吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版);2017年05期

9 吳海濱;熊丹楓;陳新兵;張樂(lè)文;董明明;;基于比色測(cè)溫技術(shù)的熱處理爐溫度場(chǎng)精確測(cè)定研究[J];冶金動(dòng)力;2016年09期

10 劉俊;;搜尋者優(yōu)化算法與卡爾曼濾波相結(jié)合的PID控制[J];自動(dòng)化儀表;2016年09期

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1 秦石凌;納米鐵粉電熱分解爐變工況控制研究[D];長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué);2017年

2 魏航;基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的無(wú)人機(jī)空中格斗算法研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2015年

3 李再;變?cè)鲆骖A(yù)測(cè)控制算法研究及在水泥回轉(zhuǎn)窯系統(tǒng)中的應(yīng)用[D];燕山大學(xué);2014年

4 張巖龍;水泥回轉(zhuǎn)窯優(yōu)化控制研究[D];濟(jì)南大學(xué);2014年

5 王澤彬;基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的焦?fàn)t集氣管壓力解耦控制[D];湖南工業(yè)大學(xué);2012年

6 李冬生;水泥回轉(zhuǎn)窯煅燒系統(tǒng)溫度模糊控制算法研究[D];燕山大學(xué);2010年

本文編號(hào)：2803245