本文關鍵詞：基于OPC和Cimplicity的水泥熟料f-CaO軟測量工程實現(xiàn)研究

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【摘要】：水泥是建筑行業(yè)的支撐產(chǎn)業(yè),它在混凝土中是必不可少的粘合劑。以預分解技術為核心的新型干法水泥是目前世界上最先進的水泥生產(chǎn)技術。水泥回轉(zhuǎn)窯煅燒環(huán)節(jié)產(chǎn)生的水泥熟料游離氧化鈣(f-CaO)含量會影響水泥質(zhì)量,劣質(zhì)的水泥不僅會對建筑材料有影響,也會造成資源的浪費。多年工藝實踐證明,f-CaO含量應控制在一個合理的范圍(0.5～2.0%),才能保證水泥質(zhì)量。而目前f-CaO含量的監(jiān)測仍處于人工化驗階段,沒有具體的儀表可以在線檢測,具有較大滯后,不利于質(zhì)量控制。因此,如何實時獲取f-CaO含量,為產(chǎn)品質(zhì)量的在線監(jiān)測與控制奠定理論基礎是本論文研究的重點。本論文選題來源于云南省院所專項“水泥生產(chǎn)過程中f-CaO在線軟測量及溫度控制系統(tǒng)研發(fā)與應用示范”項目,針對云南省某水泥廠2000t/d的新型干法水泥生產(chǎn)線,借助軟測量技術來實現(xiàn)f-CaO含量的在線預測,以解決目前f-CaO含量難以在線測量的困境。本論文首先在深入了解水泥工藝,分析影響f-CaO含量的因素,確定f-CaO軟測量模型結(jié)構(gòu)的基礎上,采用多元線性回歸(MLR)、多元逐步回歸(MSR)和遞推偏最小二乘法(RPLS)三種軟測量方法,分別建立了水泥熟料f-CaO軟測量模型并進行了模型驗證。其次,為提高模型預測精度,對模型預測數(shù)據(jù)進行了校正方法研究,得到了較好的校正結(jié)果并通過比對MLR、MSR、RPLS三種模型的預測效果,確定了能較好適應水泥實際生產(chǎn)的模型算法為RPLS算法;同時,為便于今后實現(xiàn)水泥分解爐出口溫度最優(yōu)閉環(huán)控制,本論文又根據(jù)f-CaO軟預測值和分解爐出口溫度之間的關系,進一步開展了分解爐出口溫度最佳設定值尋優(yōu)計算研究,得到了較為滿意的結(jié)果。最后,為了實現(xiàn)將f-CaO軟預測算法運用于工程,在基于GE-Cimplicity軟件上開發(fā)了f-CaO軟預測監(jiān)控畫面并分別通過OPC接口和VBS腳本,成功實現(xiàn)了基于Matlab的f-CaO軟預測算法與Cimplicity的監(jiān)控畫面間的數(shù)據(jù)交換。本論文的研究為f-CaO含量在線測量和水泥熟料質(zhì)量的閉環(huán)控制奠定了一定的理論基礎,并為工程實現(xiàn)研究提供了一種有效的途徑,對水泥工業(yè)具有重要的現(xiàn)實意義。
【關鍵詞】：水泥熟料 f-CaO軟測量 Matlab OPC接口 Cimplicity
【學位授予單位】：昆明理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TQ172.66
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-14
• 1.1 課題的研究背景及意義10-11
• 1.2 課題的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3 論文研究內(nèi)容13-14
• 第二章 水泥工藝及熟料f-CaO軟測量建模數(shù)據(jù)預處理14-22
• 2.1 工藝簡介14-15
• 2.2 熟料f-CaO影響因素分析15-17
• 2.3 f-CaO軟測量建模數(shù)據(jù)預處理17-20
• 2.3.1 數(shù)據(jù)誤差處理17-18
• 2.3.2 數(shù)據(jù)變換處理18
• 2.3.3 f-CaO相關性分析18-20
• 2.4 本章小結(jié)20-22
• 第三章 水泥熟料f-CaO軟測量算法研究22-38
• 3.1 軟測量建模算法簡介22
• 3.2 f-CaO的多元線性回歸(MLR)建模22-25
• 3.2.1 多元線性回歸原理22-23
• 3.2.2 f-CaO的MLR模型23-25
• 3.3 f-CaO的多元逐步回歸(MSR)建模25-28
• 3.3.1 多元逐步回歸原理25-26
• 3.3.2 f-CaO的多元逐步回歸模型26-28
• 3.4 f-CaO的遞推偏最小二乘法(RPLS)建模28-33
• 3.4.1 遞推偏最小二乘法原理28-31
• 3.4.2 f-CaO的遞推偏最小二乘法模型31-33
• 3.5 f-CaO的MLR、MSR和RPLS模型效果對比分析33
• 3.6 軟測量模型校正33-36
• 3.7 本章小結(jié)36-38
• 第四章 基于f-CaO的分解爐出口溫度最佳設定值尋優(yōu)計算38-42
• 4.1 目標函數(shù)的設計38-39
• 4.2 分解爐出口溫度最佳T_(SP)39-41
• 4.3 本章小結(jié)41-42
• 第五章 基于Cimplicity的f-CaO含量軟測量工程實現(xiàn)研究42-60
• 5.1 DCS系統(tǒng)硬件配置簡介42-43
• 5.2 Cimplicity工控軟件簡介43-44
• 5.3 OPC通訊簡介44-46
• 5.4 f-CaO數(shù)據(jù)庫設計46
• 5.5 Cimplicity、Matlab及SQL Server之間的數(shù)據(jù)通訊設計46-48
• 5.6 基于Cimplicity的f-CaO軟預測工程實現(xiàn)過程48-58
• 5.6.1 Cimplicity中f-CaO軟預測界面設計48-50
• 5.6.2 動態(tài)畫面的運行實現(xiàn)50-58
• 5.7 本章小結(jié)58-60
• 第六章 總結(jié)與展望60-62
• 6.1 總結(jié)60-61
• 6.2 展望61-62
• 致謝62-64
• 參考文獻64-70
• 附錄A 攻讀碩士學位期間發(fā)表的論文及成果70

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本文編號：572235