煤粉喷吹系统为回转窑重点保护的主要电气设备。它向回转窑喷吹煤粉,通过燃烧煤粉为回转窑提供必要的温度。其安全连续运行对生产过程起着举足轻重的作用,因此对它的工作可靠性、准确性提出了很高要求。计算机技术以及智能控制技术的发展,为煤粉喷吹系统的高质量控制提供了良好的应用平台。 针对改造前煤粉喷吹系统中实际运行参数与工艺设定参数不能保持一致的情况,本课题将实际运行中窑头温度、窑尾温度和尾气中CO含量与工艺设定值之间的偏差及其偏差变化作为输入量,煤粉流量的调整量和阀门开度调整量作为输出量建立一个多输入,多输出(MIMO)的模糊控制系统;然后将神经网络的学习能力引用到模糊控制系统中去,将模糊控制器的模糊化处理、模糊推理、精确化计算通过分布式的神经元网络来表示,设计了一种基于模糊神经网络控制算法的新型煤粉喷吹系统。 本论文主要内容有:首先对本课题的提出,解决及其效果作简要的介绍;然后对模糊控制算法作了比较深入的研究;第三分析了神经网络控制的原理及其学习算法;第四讨论了将神经网络的学习能力引用到模糊控制系统中而产生的模糊神经网络控制算法;最后详细阐述了模糊神经网络控制算法在回转窑煤粉喷吹系统上的应用。