基于DCS的烧结砖隧道窑生产过程优化控制系统开发

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当前烧结砖隧道窑因烧制过程控制技术还比较落后,很多烧结砖企业仍采用人工经验,根据看火孔火焰颜色,脑中形成温度烧制曲线,从而判断是否改变风机转速以及是否需要外投煤等操作,这使得工况较大程度依赖于人工经验,产品质量波动较大,造成煤耗高、产品质量和产量低的现状,难以发挥隧道窑先进工艺的效率。成品砖的强度、吸水率、抗冻性、合格率等技术指标主要由原材料、隧道窑内温度、压力、烧成时长等因素决定。控制烧结砖隧道窑温度是烧结砖生产工艺的关键因素,烧制曲线能否逼近期望烧制温度曲线,对成品砖质量有至关重要的影响,若温度偏低,造成生烧砖、塌坯,温度偏高时,又使砖坯过烧,成为焦砖,不仅浪费燃料,增加环境污染,还使得产品合格率下降,难以实现生产过程的稳定和优化控制,难以保证成品的合格率,节能降耗也无从谈起。因此,设计一种基于DCS (distributed control system)系统的烧结砖隧道窑生产过程优化控制系统,实现对隧道窑烧成过程工艺参数的自动检测、存储和控制,并能够根据生产条件的变化,自动给出最优烧成温度曲线,对提高成品砖产量和质量,降低能耗和环境污染具有重要意义。分析了烧结砖隧道窑生产过程工艺流程之后,本文提出了基于DCS的烧结砖隧道窑生产过程优化控制系统开发。首先,根据生产工艺需求,设计了一套基于西门子S7-300PLC的烧结砖隧道窑DCS系统,完成了设备的选型、低压配电柜设计、DCS现场控制站控制程序开发和调试、操作员站监控程序的开发和调试等;其次,提出了蚁群并行模拟退火算法优化的极限学习机算法,并在此算法基础上建立烧结砖隧道窑生产过程烧结砖质量预测模型,对成品砖质量进行实时预测;最后,应用案例推理实现生产过程参数的优化设定,调节可控变量从而使工况逼近最优状态,案例检索应用主观法(序关系)和客观法(神经网络)分别求取其属性权重。将本文设计的基于DCS系统的烧结砖隧道窑生产过程优化控制系统在流程工业自动化平台上进行开发试验。验证本烧结砖隧道窑DCS优化设定方法的有效性。
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