续敏[1]2002年在《一种用于玻璃窑炉的基于FNN辨识的自适应PID控制器》文中认为本文在常规PID控制器的基础上，利用模糊神经网络对过程进行辨识，开采用BP神经网络调整PID控制器的叁个参数，构成了神经网络自适应PID控制器，实现玻璃窑炉熔化池温度的优化控制。同时，又将神经网络自适应PID控制器与目前较为先进的双交叉限幅燃烧控制方案相结合，在保证主环温度控制的前提下，又保证了空气和燃料的合理配比。 此外，在原有系统结构的基础上，增加了烟道含氧量检测，根据烟道含氧量来控制二次风机以达到最佳空燃比。还增加了煤气出口温度检测，为加煤增加了信息提示。 在具体的实现上，整个窑炉控制系统采用了CAN现场总线结构，并用组态软件对整个控制系统实施监控，提高了生产的自动化水平，具有良好的应用和推广前景。
鞠云鹏[2]2016年在《马蹄焰玻璃窑炉系统关键技术研究》文中研究指明蓄热式马蹄焰玻璃窑炉是我国日用玻璃行业使用较为普遍的一种炉型。与其它炉型相比,炉体有一对蓄热室、窑体体积较小、投资相对少、炉体散热量也相对较小。玻璃窑炉作为高耗能设备,其生产过程中的高产量、高质量、高寿命、低能耗、低污染是国内外厂家一直关注的问题。要实现“叁高两低”目标,就要抓好配料和窑炉的控制环节。因此,从理论方面对配料过程的混合均匀度、窑炉的数学模型及窑炉控制方法进行深入分析和研究,可以为不同炉型在不同工艺要求下的设计理论和生产应用提供可靠的理论依据和技术支持。本文以马蹄焰玻璃窑炉为研究对象,分析了马蹄焰玻璃窑炉的结构和工作原理。在估算和实际工况实测的温度分布的前提下,通过浮力修正的湍流k??方程、动量守恒方程、连续性方程来表示气流场的叁维数学模型。在收敛的气流场的基础上,温度场模型通过蓄热室不同方位气体流量数据来解决热量交换的计算问题,进而得出窑炉中蓄热室的工作状况。窑炉对象的复杂主要体现在运行过程中各参数相互关联、相互影响,进而会加大控制的难度。以不变性原理解耦算法为基础,温度、压力耦合系统可变为两个相互独立的单变量系统,进而可以实现对两个子系统进行单独控制的目的。以解耦后的温度系统为研究对象,系统可表示为以燃料流量为输入量,以温度测量值为输出量的带控制量的自回归模型。在对模型的辨识过程中,为防止单种辨识方法具有片面性,分别采用批处理最小二乘法、递推最小二乘法、遗忘因子递推最小二乘法、梯度校正参数估计法对模型进行辨识。为验证模型的准确性,采用交叉验证法对模型进行检验,即不采用辨识过程中所用的输入输出数据,将新采集的输入数据施加于模型,并将模型输出数据与实际输出数据进行对照,以决定辨识模型的优劣。同时根据不同辨识方法的应用场合,最终决定出模型参数。由于新辨识出的模型是离散系统的差分方程形式,为方便研究系统在控制系统作用下的响应情况,根据实数位移定理,首先将差分方程转化为z域内的数学模型,然后再根据z与s的关系(Tsez?),即可转化为复数域内的数学模型。基于所得到的复数域内的窑炉温度数学模型,分别进行时域分析和频域分析,将单位阶跃函数作用于对象,结果表明:自平衡对象存在稳态偏差,系统最终稳态值不等于1。同时由于缺乏调节器的控制作用,所以系统的调节时间、上升时间、稳态时间都较长。因此,要想使系统的响应达到理想的效果,需加入控制调节器。将PID控制器的不同环节分别作用于被控对象,相对于未加调节器时,系统的动态性能指标得到改善,但仍存在控制器参数调节比较复杂的问题。参数调节方面,首先采用IFT调节方法与传统的PID参数调节方法进行对照分析,通过Matlab软件分析得出,IFT调节作用下系统的性能指标更优。然后,将IFT方法、改进的PID控制方法、二维模糊控制器温度自适应控制方法、基于Mamdani模型的模糊神经控制方法分别作用于被控对象,通过仿真分析得出,基于FNN的智能控制方法在控制器参数调节方面更具优势,可以明显缩短调节时间、上升时间,减小超调量,增强系统的稳定性。在配料系统的设计方面,针对目前配料业所存在的配料工艺复杂、自动化水平低的问题,采用PLC、智能配料仪表、CX-Protocol相互协作的方式,通过CX-Protocol来表达PLC与智能配料仪表间所传递的信息,实践表明新型全自动配料系统可以减少劳动力,提高工作效率、节约企业开支。针对配料过程中配料精度不高的问题,采用神经网络遗传算法混合均匀度极值寻优方法,通过神经网络来建立配料混合均匀度与其影响因素间的函数关系,以进化BP神经网络的预测值来代替遗传算法中的个体适应度值,通过遗传算法的全局寻优功能得到配料的最佳混合均匀度值。通过Matlab软件仿真分析得出,进化BP神经网络具有较高的预测精度,极值寻优方法能够提高配料的混合均匀度,为玻璃窑炉企业创造可观的经济效益。
刘代飞[3]2008年在《氧化铝气态悬浮焙烧集成优化控制指导系统的研究》文中研究说明目前,我国铝工业迅速发展,氧化铝产量已达1900万吨/年。围绕节能减排,开展氧化铝行业技术创新的需求日益迫切。氧化铝焙烧是对氧化铝产、质量和生产能耗有重大影响的工序之一,目前该工序已普遍采用气态悬浮焙烧工艺。众多气态悬浮焙烧生产表明,该工艺在设备配置、操作调节和过程控制等方面仍有很大改进潜力。对焙烧过程开展设备、操作和控制的优化研究有利于实现焙烧生产的增产、节能和降耗。本文在国家自然科学基金的资助下,以年产5万吨的气态悬浮焙烧炉为试验对象,集成应用FLUENT、人工神经网络、遗传优化、模糊控制、专家系统等技术,对氧化铝焙烧过程开展设备、控制和指导的整体优化。研究成果主要有:(1)针对焙烧燃烧系统缺少配置依据,开展炉体燃烧优化的仿真研究。采用FLUENT对主炉P04仿真研究得出:某燃料的最佳空燃比值(A/F)以及低氧完全燃烧对应的最佳操作条件;最佳下料区域为Ⅳ部炉体,最佳V08预热烧咀布置区域为Ⅱ部炉体;保持V08烧咀小比例投入燃料有利减少NO生成;提高空气预热温度节能效果明显。仿真得到NO_x、CO、CO_2等废气生成量,为生产操作提供重要参考。(2)针对焙烧旋风器工况分析的不足,开展气固分离研究。对预热旋风器P01采用雷诺应力输运模型求解气场,拉格朗日坐标求解颗粒运动轨迹。计算不同的工况风速、温度、漏风率和物理结构下旋风器分离效率,探讨了P01环流式旋风器和收尘锁气设备改造方案,为操作提供优化参考。(3)针对现有描述焙烧过程模型的缺乏,提出采用神经网络(ANN)、遗传算法(GA)、灰色模型(GM)优化建模,建立温度预测、废气软测量评价和产能评估叁大过程模型。温度预测模型由GM(1,1)与ANN组合优化实现,绝对误差±5℃评价模型,预报命中率达90%以上,可以指导生产调节。废气软测量模型结构为ANN{3-5-4},用绝对误差小于1评价模型,预测准确率达88.6%。基于FLUENT仿真结果对新工况排废的预测,具二次仿真性。产能评估模型结构为ANN{3-9-1},用相对误差小于1%评价模型,预报准确率达96%。产能ANN模型比回归模型更能揭示系统关系。(4)针对焙烧过程常规、单一PID控制方式的不足,提出并建立了焙烧过程模糊专家控制系统。设计了一种Complex-PID控制器和空燃比专家调节器,并提出了一种焙烧过程分段调节控制策略。其中,控制器由FNN单元、PID单元和阈值调节单元组成,采用模糊方法、神经网络和遗传算法对PID进行调整,保证具有最优或次优控制参数。调节器综合数值模拟、视频监控和烟气氧量等反馈信息寻优调节。分段调节控制策略实现了不同工况下温度的优化控制,精度达±5℃,稳定了炉况。(5)针对焙烧生产和管理工作的不完善,提出并架构了焙烧过程ANNES指导系统。采用产生式规则表示过程显式知识,ANN模型表示隐式知识,两类知识由隶属函数实现转化。建立风机故障、燃烧调节和状态分析知识库,实现了燃烧和过程的分析和监测;建立GA-ANNES优化模型库,实现了过程能耗分析,解决了高产低耗参数优化问题;建立旋风器操作指导知识库,实现了旋风分离ANNES分析诊断和操作优化。(6)开发了基于PLC的SCADA系统和基于VC++、Matlab的集成优化系统。两系统间的通讯采用OPC技术、自定协议和DeviceNet总线方式实现。PLC系统实现基础控制,优化系统集成神经网络、遗传算法、专家系统实现过程的优化和控制。本文开发的集成优化系统在年产能5万吨气态悬浮焙烧炉工业试验中取得很好的优化效果:热耗降低了14.3%,达到了3.09MJ/kg;主炉温度降低了8.8%,控制在1040±5℃;含氧量降低了75%,控制在1～2%;NO排量降低了53.9%,控制在53ppm。
参考文献：
[1]. 一种用于玻璃窑炉的基于FNN辨识的自适应PID控制器[D]. 续敏. 曲阜师范大学. 2002
[2]. 马蹄焰玻璃窑炉系统关键技术研究[D]. 鞠云鹏. 青岛科技大学. 2016
[3]. 氧化铝气态悬浮焙烧集成优化控制指导系统的研究[D]. 刘代飞. 中南大学. 2008