【摘 要】
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新干法水泥预分解生产技术逐渐成为当下水泥生产技术的主流方法,分解炉是水泥生产过程中的重要设备,其承担了水泥熟料90%左右的分解任务,分解炉能否稳定工作对水泥的产量和质量都有重要影响。本文首先论述了水泥生产对我国经济建设发展的意义,从研究现状出发,简要介绍不同学者在分解炉的建模和控制研究上使用的方法。针对预分解技术,简要介绍了悬浮预热器与分解炉工作机理,并论述影响出口温度的主要因素。在分解炉出口温度
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新干法水泥预分解生产技术逐渐成为当下水泥生产技术的主流方法,分解炉是水泥生产过程中的重要设备,其承担了水泥熟料90%左右的分解任务,分解炉能否稳定工作对水泥的产量和质量都有重要影响。本文首先论述了水泥生产对我国经济建设发展的意义,从研究现状出发,简要介绍不同学者在分解炉的建模和控制研究上使用的方法。针对预分解技术,简要介绍了悬浮预热器与分解炉工作机理,并论述影响出口温度的主要因素。在分解炉出口温度建模方面,传统研究方法大多利用经验法选择风（三次风）、煤（喂煤量）、料（生料量）作为研究变量,难以反映分解炉内部规律。本文使用生产现场实测数据,利用弹性网络（ElasticNet）方法既能够有效筛选变量又不存在过度压缩的特点对数据进行降维,消除无关因素对所要建立的预测模型的影响。建立基于弹性网络结合长短时记忆（Long Short-Term Memory,LSTM）神经网络的出口温度预测模型,讨论手动配置网络参数对模型误差的影响,建立对比实验,验证模型的有效性。针对网络参数需要手动配置验证的弊端,提出一种改进粒子群（Improved Particle Swarm Optimization,IPSO）算法优化的LSTM神经网络,利用IPSO算法对LSTM的参数进行优化,实现网络参数自动配置和验证。在分解炉出口温度控制方面,建立水泥分解炉出口温度的预测控制模型。使用LSTM神经网络结合预测控制的原理实现出口温度的神经网络预测控制,将深度学习网络引入到预测控制之中。设计以遗传算法作为优化策略的滚动优化控制器,以喂煤量为控制变量的控制模型。仿真实验结果表明,该控制模型能够有效控制分解炉出口温度。
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