本文選題：干法除塵　切入點(diǎn)：溫度控制　出處：《安徽工業(yè)大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：轉(zhuǎn)爐煤氣干法除塵技術(shù)由于具有節(jié)能減排效果好、煤氣回收效率高等顯著優(yōu)點(diǎn),可大幅度降低水資源消耗和減少大氣環(huán)境污染,因而成為目前鋼鐵行業(yè)轉(zhuǎn)爐冶煉工藝大力推行的高效能源轉(zhuǎn)換新技術(shù)。其關(guān)鍵核心問題是在保證除塵設(shè)備安全、高效和經(jīng)濟(jì)運(yùn)行前提下,如何提高煙氣除塵的工作效率。而蒸發(fā)冷卻工藝的出口煙氣溫度控制是影響除塵效率的重要因素。煙氣溫度控制過程是一個(gè)復(fù)雜的時(shí)變動(dòng)態(tài)過程,系統(tǒng)運(yùn)行受到多種變量參數(shù)的影響。因此,深入開展蒸發(fā)冷卻器煙氣溫度控制優(yōu)化控制系統(tǒng)的研究,對(duì)于進(jìn)一步提高煉鋼產(chǎn)品產(chǎn)量和質(zhì)量、穩(wěn)定生產(chǎn)過程、實(shí)現(xiàn)節(jié)能降耗、提高企業(yè)效益都具有重要的實(shí)際意義和工程價(jià)值。本文以蒸發(fā)冷卻器為對(duì)象,對(duì)其煙氣溫度控制系統(tǒng)進(jìn)行了工藝分析、控制器設(shè)計(jì)、仿真驗(yàn)算和軟硬件系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)幾個(gè)方面的研究,具體工作內(nèi)容如下:(1)在了解、消化轉(zhuǎn)爐煤氣干法除塵工藝流程的基礎(chǔ)上,分析了煙氣溫度控制過程的動(dòng)態(tài)特性和相關(guān)影響參數(shù)的函數(shù)關(guān)系,總結(jié)和歸納了煙氣溫度控制系統(tǒng)的任務(wù)要求。(2)以噴水閥開度為輸入量,蒸發(fā)冷卻器煙氣出口溫度為被控量,采用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與PID控制器相結(jié)合的控制方法,運(yùn)用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整定PID參數(shù)。(3)將RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與辨識(shí)算法相結(jié)合,組成了基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)辨識(shí)器,對(duì)煙氣溫度控制系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)辨識(shí)。(4)將RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)整定參數(shù)的PID控制系統(tǒng)和基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)辨識(shí)器相結(jié)合,對(duì)蒸發(fā)冷卻器煙氣出口溫度進(jìn)行控制,并采用MATLAB仿真。結(jié)果表明,與傳統(tǒng)的控制系統(tǒng)相比,基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的控制系統(tǒng)超調(diào)小、響應(yīng)快,并且具有較強(qiáng)的抗干擾性能,滿足工藝要求,達(dá)到了較為理想的控制效果。(5)針對(duì)干法除塵煙氣溫度控制系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn),采用西門子自動(dòng)化產(chǎn)品設(shè)計(jì)了DCS控制方案,并進(jìn)行了有關(guān)硬件的配置和選型、PLC系統(tǒng)的硬件組態(tài)以及PCS7軟件程序的開發(fā)。
[Abstract]:Because of its remarkable advantages such as good energy saving and emission reduction and high gas recovery efficiency, converter gas dry dust removal technology can greatly reduce the consumption of water resources and reduce atmospheric environmental pollution. Therefore, it has become a new technology of high efficiency energy conversion, which is vigorously implemented by converter smelting process in iron and steel industry. The key problem is to ensure the safety, efficiency and economic operation of dust removal equipment. How to improve the working efficiency of flue gas dedusting. The flue gas temperature control at the outlet of evaporative cooling process is an important factor affecting the dust removal efficiency. The flue gas temperature control process is a complicated time-varying dynamic process. The operation of the system is affected by a variety of variable parameters. Therefore, the research on the optimal control system of flue gas temperature control of evaporative cooler is carried out in order to further improve the output and quality of steelmaking products, stabilize the production process, and achieve energy saving and consumption reduction. It is of great practical significance and engineering value to improve the efficiency of enterprises. In this paper, the process analysis and controller design of the flue gas temperature control system of evaporative cooler are carried out. Research on several aspects of simulation checking calculation and software and hardware system implementation. The specific work contents are as follows: 1) on the basis of understanding, digestion converter gas dry dust removal process, In this paper, the dynamic characteristics of flue gas temperature control process and the functional relationship of related parameters are analyzed, and the task requirement of flue gas temperature control system is summarized. The nozzle opening is taken as the input amount, and the flue gas outlet temperature of the evaporative cooler is controlled. Using the control method of combining RBF neural network with PID controller, using RBF neural network to adjust PID parameter. 3) combining RBF neural network with identification algorithm, an adaptive identifier based on RBF neural network is constructed. The self-adaptive identification of flue gas temperature control system is realized. The PID control system based on RBF neural network is combined with the RBF neural network identifier to control the flue gas temperature of evaporative cooler, and the MATLAB simulation is used. The results show that, Compared with the traditional control system, the control system based on RBF neural network has the advantages of small overshoot, fast response, strong anti-interference performance, and meets the technological requirements. According to the design and realization of dry dust removal flue gas temperature control system, the DCS control scheme is designed with Siemens automatic products. The hardware configuration of PCS7 system and the development of PCS7 software program are also carried out.
【學(xué)位授予單位】：安徽工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TF345

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本文編號(hào)：1601463