【摘 要】
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新型干法水泥的生产过程主要包括了生料制备、熟料煅烧和水泥粉磨这三个步骤,其中水泥粉磨生产过程作为新型干法水泥生产的最后一道工序,不仅直接决定了水泥成品的质量,而且也是整个水泥生产环节中耗能最大的一个环节。对水泥粉磨生产过程进行准确的建模,有助于更加有效地控制水泥生产过程。本文以水泥粉磨生产过程为研究对象,基于水泥粉磨系统的实际生产数据,研究其建模方法。本文的主要工作包括:（1）分析水泥粉磨系统工艺
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新型干法水泥的生产过程主要包括了生料制备、熟料煅烧和水泥粉磨这三个步骤,其中水泥粉磨生产过程作为新型干法水泥生产的最后一道工序,不仅直接决定了水泥成品的质量,而且也是整个水泥生产环节中耗能最大的一个环节。对水泥粉磨生产过程进行准确的建模,有助于更加有效地控制水泥生产过程。本文以水泥粉磨生产过程为研究对象,基于水泥粉磨系统的实际生产数据,研究其建模方法。本文的主要工作包括:（1）分析水泥粉磨系统工艺流程。充分了解了设备运行原理,熟悉粉磨工作流程更加有利于建模工作的开展。随着技术的更新换代,不同水泥厂的水泥粉磨工艺流程都存在着差异,本文重点分析了山东省泰安市某水泥厂的水泥粉磨工艺流程。（2）提取水泥粉磨系统关键参数。与水泥粉磨系统相关的控制变量和受控变量共计达到44种,建立模型的时候,如果将所有的变量都纳入模型之中,那么建立一个准确的模型会很棘手。因此,在建模之前,本文分析了系统的核心变量,确定出主要的输入输出参数,为后续的建模工作奠定了基础。本文经过分析与讨论,确定水泥磨系统的受控变量为循环物料量、入磨斗提电流、磨差压和磨机功率/电流;控制变量包括总喂料量、研磨压力、磨机喷水、选粉机转速、排风机转速、选粉机电流、排风机电流、阀门开度、磨机震动、料层厚度和出磨风温。（3）对水泥粉磨系统进行子系统划分。水泥粉磨系统涉及到的设备和参数太过繁杂,全部在一个系统中考虑会极大地提升建模工作的难度。因此本文先将水泥磨系统划分成多个相对独立的子系统,对划分得到的子系统单独进行建模工作。子系统划分同时从工艺机理角度和数据分析角度进行,并分别建立模型,最后对比模型准确度。（4）建立水泥粉磨生产过程的模型。本文首先基于带差分整合的移动平均自回归（ARIMA）模型和带外源输入的非线性自回归（NARX）模型对水泥粉磨系统建立模型,接下来应用长短时记忆（LSTM）神经网络模型对划分得到的四个子系统分别建模,实现了对循环物料量、入磨斗提电流、磨差压和磨机功率/电流这四个受控变量的单步预测和多步预测。其中长短时记忆神经网络模型预测结果的误差都在可接受的范围之内,ARIMA模型的预测结果表明该模型仅适用于单变量短期预测,并不适合应用于水泥粉磨系统这种具备较多输入变量的复杂系统。在建模过程中,由于与受控量磨机功率/电流相关的输入变量种类过多,所以数据处理过程中对输入变量进行了主成分分析,根据主元贡献率的大小对输入变量进行降维,从而减少了神经网络模型中输入数据的维数,降低了模型训练的复杂度。（5）水泥粉磨系统模型辨识软件开发。为了实现模型辨识工作的可视化,本文在MATLAB平台上,对水泥粉磨系统进行了在线建模过程的仿真以及核心变量预测软件的开发,并以入磨斗提电流100步预测为案例,逐步介绍软件的使用方法。
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