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水泥回转窑系统是连续进出料的高温热工设备,它的热工参数离散,是一个多变量、非线性、强干扰、大滞后的复杂系统.使用传统的机理建模和常规的控制方法,烧成系统污染物排放勉强能够达到环保国标要求,但要进一步降低氮氧化物排放极其困难.利用Elman神经网络进行建模,通过分析及预处理变量数据,优化多维模糊规则表,控制低氮燃烧器,基于理论分析及系统设计,形成一套水泥炉窑低氮煅烧自适应控制系统.试验结果表明,系统对多变量的预测误差低于6％,且实现连续稳定运行近100天.