水泥是不可或缺的建筑材料,需求量巨大,資源消耗多,且污染排放大,所以水泥的高效、節(jié)能生產(chǎn)具有重要意義。在水泥生產(chǎn)過程中,懸浮預(yù)熱與預(yù)分解過程,承擔(dān)著水泥生料90%的分解任務(wù),耗煤量巨大,且對(duì)于水泥的產(chǎn)量與質(zhì)量起到至關(guān)重要的作用。目前,國(guó)內(nèi)水泥生產(chǎn)企業(yè)的生產(chǎn)環(huán)境復(fù)雜、系統(tǒng)測(cè)控點(diǎn)較少,預(yù)分解過程的優(yōu)化調(diào)節(jié)尚未得到廣泛的研究和推廣。因此,文章從國(guó)內(nèi)外分解爐控制的研究現(xiàn)狀出發(fā),采用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模方法與智能控制技術(shù),實(shí)現(xiàn)分解爐出口溫度的預(yù)測(cè)和優(yōu)化控制設(shè)計(jì),對(duì)實(shí)現(xiàn)水泥的高效生產(chǎn)及節(jié)能降耗具有重要意義。本文以安徽省某水泥生產(chǎn)公司6000t/d水泥生產(chǎn)線為研究背景,分解爐系統(tǒng)為研究對(duì)象,通過實(shí)地學(xué)習(xí)考察,查閱相關(guān)文獻(xiàn)資料,從分解爐的結(jié)構(gòu)、工藝流程出發(fā),對(duì)水泥分解爐出口溫度預(yù)測(cè)與優(yōu)化控制進(jìn)行了較為深入地研究。本文首先簡(jiǎn)要的概述了新型干法水泥生產(chǎn)的發(fā)展及其現(xiàn)狀,系統(tǒng)地總結(jié)了國(guó)內(nèi)外對(duì)于水泥生產(chǎn)系統(tǒng)的控制研究及應(yīng)用情況。接著,在深入研究分析水泥預(yù)分解系統(tǒng)的工藝流程及機(jī)理的基礎(chǔ)上,為了應(yīng)對(duì)復(fù)雜的工藝流程及生產(chǎn)環(huán)境,本文提出了一種基于Lasso算法的粒子群優(yōu)化極限學(xué)習(xí)機(jī)的出口溫度預(yù)測(cè)模型。相比于傳統(tǒng)預(yù)分解系統(tǒng)的研究... 

【文章頁數(shù)】：70 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
致謝
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 課題的研究背景及意義
    1.2 預(yù)分解系統(tǒng)的國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 論文主要研究?jī)?nèi)容和章節(jié)安排
第二章 預(yù)分解工藝流程及預(yù)測(cè)與控制分析
    2.1 新干法水泥生產(chǎn)的工藝流程簡(jiǎn)述
    2.2 預(yù)分解系統(tǒng)的工藝流程及工作機(jī)理
        2.2.1 預(yù)分解系統(tǒng)的工藝流程
        2.2.2 預(yù)分解系統(tǒng)的工作機(jī)理
    2.3 影響分解爐出口溫度的主要變量
    2.4 分解爐出口溫度的預(yù)測(cè)問題分析
        2.4.1 出口溫度預(yù)測(cè)亟待解決的問題
        2.4.2 分解爐出口溫度預(yù)測(cè)和優(yōu)化控制的總體方案
    2.5 本章小結(jié)
第三章 基于多變量選擇的分解爐出口溫度預(yù)測(cè)建模
    3.1 Lasso算法的基本原理及求解
        3.1.1 Lasso算法的基本原理
        3.1.2 最小角回歸求解Lasso算法
    3.2 粒子群算法優(yōu)化的極限學(xué)習(xí)機(jī)模型
        3.2.1 極限學(xué)習(xí)機(jī)的原理
        3.2.2 粒子群優(yōu)化算法
    3.3 出口溫度預(yù)測(cè)模型的建立
        3.3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        3.3.2 基于Lasso算法的變量篩選
        3.3.3 PSO-ELM的出口溫度預(yù)測(cè)模型
        3.3.4 對(duì)比與分析
第四章 出口溫度模型優(yōu)化和基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制設(shè)計(jì)
    4.1 出口溫度模型的優(yōu)化設(shè)計(jì)
        4.1.1 優(yōu)化目標(biāo)分析
        4.1.2 出口溫度優(yōu)化模型求解
    4.2 自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        4.2.1 模糊理論與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        4.2.2 自適應(yīng)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    4.3 出口溫度控制系統(tǒng)仿真驗(yàn)證
    4.4 出口溫度控制的工程實(shí)現(xiàn)
        4.4.1 DCS系統(tǒng)簡(jiǎn)介
        4.4.2 OPC技術(shù)簡(jiǎn)介
        4.4.3 上位機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間的學(xué)術(shù)活動(dòng)及成果情況


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[4]模糊控制在水泥回轉(zhuǎn)窯中的應(yīng)用[J]. 楊維.  自動(dòng)化與儀器儀表. 2015(01)
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碩士論文
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[2]水泥生產(chǎn)系統(tǒng)的綜合能效分析與節(jié)能優(yōu)化[D]. 王靖晨.山東大學(xué) 2019
[3]基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的窯爐溫控系統(tǒng)設(shè)計(jì)[D]. 和朋飛.河北科技大學(xué) 2019
[4]L2-L1模型解路徑研究[D]. 趙玉鑫.大連理工大學(xué) 2019
[5]最小二乘法、ε-支持向量回歸機(jī)與最小二乘支持向量回歸機(jī)的對(duì)比研究[D]. 李揚(yáng).華東師范大學(xué) 2018
[6]基于規(guī)則提取的水泥分解爐溫度模糊控制研究[D]. 陳宇.燕山大學(xué) 2018
[7]水泥熟料初級(jí)分解控制系統(tǒng)研究[D]. 徐婷.長(zhǎng)春工業(yè)大學(xué) 2017
[8]基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工業(yè)爐窯優(yōu)化燃燒控制研究[D]. 朱俊杰.湖南大學(xué) 2016
[9]模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在火電廠鍋爐主蒸汽溫度控制系統(tǒng)中的應(yīng)用[D]. 劉瑞.長(zhǎng)安大學(xué) 2013
[10]水泥分解爐溫度過程N(yùn)ARX模型與Hammerstein模型建模方法研究[D]. 王紅靜.東北大學(xué) 2013



本文編號(hào)：3703463