【摘 要】
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篦冷机是新型干法水泥生产过程中的重要设备,在整个水泥熟料的生产过程中承担对高温熟料的冷却任务的同时,还有改善水泥熟料的易磨性、回收熟料热量等作用。目前,已经有很多
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篦冷机是新型干法水泥生产过程中的重要设备,在整个水泥熟料的生产过程中承担对高温熟料的冷却任务的同时,还有改善水泥熟料的易磨性、回收熟料热量等作用。目前,已经有很多预测和控制理论在篦冷机环节进行了仿真与应用,例如BP神经网络、支持向量机、最小二乘支持向量机和各种形式的PID等。这些预测和控制理论需要设定一些参数,设定的参数决定了在篦冷机环节的预测和控制效果。本研究的主要工作:1.深入分析一下新型干法水泥生产的流程,对篦冷机的发展和工作原理有一个深入的认识。篦冷机篦压的控制方式有两种,最为常用的是通过篦冷机的篦床速度控制篦下压力。制定篦冷机的篦压的控制目标,根据控制目标建立篦冷机热量转换控制系统的方案,即篦下压力设定系统和篦下压力控制系统。2.为了建立篦下压力设定系统,首先对粒子群算法和LS-SVM算法进行了深入研究,针对粒子群算法的缺点,提出一种新的粒子群算法(自适应粒子群算法),通过仿真实验证明自适应粒子群算法的优越性。篦下压力设定系统是基于自适应PSO的LS-SVM算法建立的,基于自适应粒子群的LS-SVM算法实质就是自适应粒子群算法对LS-SVM的两个参数进行优化,得到最佳的参数,并建立预测模型,预测模型的输入端是提升机的电流、三次风温、二次风温,输出端是篦下压力,并通过仿真对比实验证明本文建立的压力预测模型的实用性。3.为了建立篦冷机篦下压力控制系统,首先分析篦冷机中的比例阀原理,其次查阅文献得出篦冷机的电液伺服控制系统的数学模型,本文采用的篦下压力控制方法是基于改进PSO(自适应粒子群算法)的PID控制方法,其方法的实质就是用自适应粒子群算法对传统PID控制方法进行参数整定优化,得到最佳的优化参数,并通过仿真实验证明本文提出的方法比传统的方法控制效果更好,即调速过程更平稳和调节时间短。4.设计了篦冷机三级监控系统,即现场级、控制级、企业管理级。
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