基于神经网络PID的水泥回转窑温度控制研究

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水泥是基础设施建设以及社会经济发展不可或缺的材料,回转窑作为熟料煅烧的装置,在水泥生产工艺流程中占有重要地位。对水泥回转窑的温度进行合理控制使其窑内热量达到适合的平衡是保证水泥产量、质量的关键。传统的控制方法难以适应水泥回转窑的生产过程中参数变化多、惯性大的特点,不能对回转窑温度进行精细的控制。本研究对水泥回转窑生产过程中与温度控制相关因素进行了详细分析,研究了转速、物料运动、燃料燃烧、气体流动等对回转窑炉温度的影响,明确了这些因素对水泥回转窑的温度的影响机理,并据此最确定了将喷煤量、生料喂料量、通风量、窑转速作为水泥回转窑温度控制参量基于此,结合神经网络和PID,开发回转窑温度自动控制系统采用二次权值确定法给出了其权值确定方法。采用自适应学习率确定学习率,从而实现了对BP神经网络PID控制系统进行了优化。并根据实际的生产过程中温度控制因素,对控制系统进行了仿真分析,对比常规PID控制技术,基于BP神经网络PID控制系统具有比较优良的控制效果。本研究同时设计了用于控制水泥回转窑的PLC系统,给出了基于神经网络的PID控制系统的PLC系统的具体选型和设计程序图。在此基础上,给出了水泥回转窑窑头罩温度控制系统电气接线图,完成了水泥回转窑温度自动控制系统设计。同时将改进后的系统应用于具体生产中,结果表明,本研究中的系统取得了良好的应用效果。本研究有助于优化回转窑温度控制方法,提高回转窑生产质量,降低能耗,对我国水泥生产具有一定的实用价值。
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