回轉(zhuǎn)窯煅燒溫度的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測控制.pdf

1、作為煅燒活性石灰的主要設(shè)備之一的回轉(zhuǎn)窯在我國有著廣泛的用途。而且隨著有色冶金工業(yè)和建材行業(yè)的蓬勃發(fā)展，對回轉(zhuǎn)窯的需求越來越多。煅燒帶溫度是回轉(zhuǎn)窯能否優(yōu)質(zhì)、高產(chǎn)、低消耗地生產(chǎn)熟料的關(guān)鍵因素，用傳統(tǒng)方法對其進(jìn)行控制很難達(dá)到理想的效果，因此研究回轉(zhuǎn)窯煅燒溫度的控制有很大的意義。預(yù)測控制是從生產(chǎn)實踐中發(fā)展起來的實用控制算法，可以克服受控對象建模誤差和結(jié)構(gòu)、參數(shù)與環(huán)境不確定性因素的影響，具有較好的控制效果。模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以作為萬能逼近器，可以以任

2、意精度逼近非線性系統(tǒng)，而且其學(xué)習(xí)能力較強(qiáng)，在很多領(lǐng)域中得到成功應(yīng)用?；谝陨纤?，本文對回轉(zhuǎn)窯煅燒溫度的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測控制進(jìn)行了研究。
　　首先，本文介紹了回轉(zhuǎn)窯石灰煅燒的工藝流程，選擇了回轉(zhuǎn)窯煅燒溫度作為控制對象，通過調(diào)整煤氣流量來對回轉(zhuǎn)窯煅燒溫度進(jìn)行控制。
　　其次，針對回轉(zhuǎn)窯大慣性、大滯后、多干擾、時變等特性，用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了回轉(zhuǎn)窯煅燒溫度的一步預(yù)測模型。采用了一種模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，用混合學(xué)習(xí)算法對其進(jìn)行訓(xùn)練，并且用

3、一種窮舉的方法對時滯進(jìn)行了辨識。
　　然后，在闡述預(yù)測控制的基本原理的基礎(chǔ)上，對基于智能預(yù)測模型的預(yù)測控制方法進(jìn)行了分析。在這個基礎(chǔ)上，用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一步模型推導(dǎo)出一種遞推型模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型。采用一種參考控制向量滾動優(yōu)化策略對回轉(zhuǎn)窯煅燒溫度進(jìn)行控制，這種方法采用一系列QP問題求解最優(yōu)控制量，求解比較準(zhǔn)確。并對其進(jìn)行改進(jìn)，得到一種快速一步經(jīng)驗邊界參考控制向量滾動優(yōu)化方法，可以進(jìn)一步減輕計算負(fù)擔(dān)。用混合學(xué)習(xí)算法在線訓(xùn)練回轉(zhuǎn)窯煅燒溫