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水泥行业是社会设施建设的基础行业,水泥的质量和产量关乎建筑的牢固和施工进度,因此,水泥的生产对当前社会至关重要。水泥生产线的核心设备就是水泥回转窑,水泥回转窑烧成系统也是水泥生产最重要的组成部分,而水泥回转窑烧成系统的核心变量是水泥熟料烧成带温度。本文通过对水泥回转窑烧成带温度相关参数的研究,并采用稳、动态模型结合的方式,建立了IELM-ARMAX组合模型,对水泥回转窑烧成系统进行数据建模,推导模型预测输出,并通过序列二次规划法对预测输出误差进行修正,采用在线滚动优化求得预测输入最优解,实现对水泥烧成系统的预测控制,并通过仿真实验对该算法的预测控制效果做了分析,结果显示了该算法的切实可行性,具体工作如下:首先,鉴于水泥回转窑烧成系统的特性,采用IELM稳态模型及递推增广最小二乘ARMAX动态模型辨识方法,对其稳、动态特性进行辨识。IELM方法对传统ELM做了改进,采用逐步增加隐层节点的方法,提高了辨识精度并保证了该方法的快速特性;递推增广最小二乘辨识法,可以对含有色噪声的复杂水泥烧成系统进行模型辨识,避免了传统最小二乘辨识方法的弊端。其次,本文采用稳、动态模型并联的方式,然后利用稳态模型的动态增益对动态ARMAX模型的稳态增益参数进行调整,完成了稳、动态模型有机结合起来,构建出能较全面反映出多变量复杂系统稳、动态特性的IELM-ARMAX组合模型预测控制算法,并推导出预测控制输出函数,然后利用序列二次规划方法完成了对该预测控制算法的在线优化。最后,鉴于烧成系统的高温、负压、高粉尘的环境导致无法直接测量水泥烧成带温度,本文采用与其有直接关系的窑尾烟室2O及NOx含量间接反应水泥熟料烧成带温度的方法,然后利用稳态模型IELM和动态模型ARMAX对水泥回转窑系统进行单独辨识,进而利用IELM-ARMAX模型预测控制算法,实现了对水泥回转窑烧成系统的预测控制。