基于三维模糊PID控制策略的水泥分解炉温度控制系统研究

本文分析了水泥回转窑分解炉生产工艺,阐述了生料流量、煤粉和三次风配比与分解炉温度之间的关系,以下料量、三次风压和主排风机风速与设定值的偏差为输入量,炉温为控制量,设计出基于三维模糊控制和PID控制策略串级应用相结合的水泥分解炉温度控制系统。在该温度控制系统中,依据模糊控制理论,结合人工经验和现场要求得出控制规则,对煤粉阀门进行控制,其中三维模糊控制器设定分解炉温度,PID控制器对温度实施精确控制,使分解炉温度保持在设定温度的2.5%范围内波动。现场实际运行结果表明,该控制系统大大提高了分解炉喂煤的控制精度,运行稳定可靠,具有良好的控制效果,能够满足现代工艺的要求。

水泥分解炉温度控制过程的阶跃响应建模与仿真

根据从新型干法水泥分解炉温度控制过程中采集的实测数据,选取从过渡工况到动态稳定工况过程中的典型数据段,用阶跃响应法建立分解炉温度控制过程稳态工作点附近的二阶惯性加纯滞后数学模型;以分解炉出口温度偏差及偏差变化率为输入变量,尾煤变化量为输出变量,使用MATLAB的Fuzzy Logic工具箱设计二维模糊控制器,并在稳态阶段引入PID以消除稳态误差。

水泥分解炉工况下煤焦的燃尽动力学过程研究

针对水泥分解炉低温燃烧工况 ,提出裹灰缩核模型 ,采用失重实验和理论分析 ,进行了 11种典型煤焦样的燃尽动力学参数研究和煤焦燃尽过程机理讨论。研究结果表明 :煤焦在燃烧过程中 ,灰层内的扩散系数Dh 及反应速度常数kc 并不是一个绝对常数 ;在分解炉的工作温度下 。

水泥分解炉温度控制系统设计

根据分解炉温度控制的实际生产情况,确定了三次风、煤粉和生料流量配比、阀门开度与分解炉温度之间的关系,建立了分解炉温度控制的数学模型。由于神经网络可以实现对复杂非线性对象进行有效的控制,因此选定神经网络中应用最广泛的BP神经网络作为控制算法,对三次风和煤粉阀门开度进行预测,为计算机进行计算处理提供了依据。在此基础上,设计了以工控机为核心的分解炉温度控制系统。实际运行结果表明,该控制系统稳定可靠,控制效果良好,满足了生产工艺的要求。

模糊PID水泥分解炉温度控制

将模糊控制与PID控制相结合,主要解决水泥生产系统的非线性、大滞后问题。仿真实验表明算法可行。

水泥分解炉中CO还原NO试验研究

水泥窑炉是典型的高污染排放的工业窑炉,水泥行业已成为第三大氮氧化物排放源。目前,国内外对燃料分级技术在电站锅炉上的应用进行了大量研究,而对水泥窑炉上应用燃料技术涉及较少。针对水泥分解炉高钙环境分级燃烧特点,在流化床反应器上开展了还原气体CO脱除NO的试验研究,研究了CO浓度、CaO和温度对CO脱硝过程的影响机制,采用一维柱塞流反应器模拟分析了CO还原NO反应路径。研究结果表明:CO在还原气氛中具有较强的脱硝作用,CO体积分数对脱硝具有较大影响,随着CO浓度增加,脱硝效率提高;随CO浓度提升可有效降低NO排放,当CO浓度由1%增加到5%,NO脱除效率提高了37.8%;CO脱硝过程中产生NH和H等中间产物,NH和H对CO还原NO具有重要作用;HCN可吸附于CaO表面并与CaO反应,在还原气氛中,NH3吸附到—CaO表面并发生反应生成Ca(N),最终生成N 2。NO主要通过4条路径被还原为N 2,其中NO→N 2 O→N 2和NO→HNO→NH→N 2为最主要反应路径。在试验温度范围内,温度升高促进了CO还原脱硝;CaO对CO脱硝具有较强的正催化作用,且在850~1050℃,CaO均具有催化作用。CO体积分数为4%、温度大于900℃时,CO脱硝效率明显提高,说明在高温区域,CaO具有显著的催化作用;在1050℃,脱硝效率提高7.56%。

基于GA-SVR的水泥分解炉分解率软测量方法

针对水泥生产企业无法对分解炉分解率进行实时在线检测的情况,结合厂家DCS系统中现有的数据,使用灰色关联分析法观察相关变量与分解炉分解率的关系。利用遗传算法对SVR中的惩罚参数C、核函数核宽g、损失系数ε进行参数寻优,使用寻优结果对分解炉分解率进行SVR软测量建模。不同建模方法间的比较结果表明:使用GA-SVR所建的水泥分解炉分解率模型的预测结果与真实值拟合程度高、测量误差小,能够达到稳定水泥分解炉分解率的目的。

水泥分解炉温度控制系统研究

分解炉是水泥生产过程中的一个重要设备,对于水泥产品的最终质量有着决定性的作用。本文先阐述了水泥分解炉的工作原理,从分解炉温度影响因素分析、温度控制数学模型的建立、温度控制的仿真、温度控制系统的设计四个方面,探讨了水泥分解炉温度控制系统的设计与建立。

基于smith预估的水泥分解炉温度MRFAC控制器设计

针对水泥分解炉温度控制系统具有大滞后、模型不确定等特性,采用MRFAC(模型参考模糊自调整控制)的方法设计了其控制器。该方法在普通模糊控制器的基础上,增加了利用参考模型输出和实际被控对象输出之差,来在线修改常规模糊控制器规则库的辅助模糊控制器,从而提高了系统对参数不确定性的鲁棒性。为了削弱系统大滞后特性的不利影响,系统中还引入了基于神经网络的smith预估器,用其输出代替实际系统输出来进行反馈控制。仿真结果表明,该控制系统能有效抑制大惯性、大滞后的影响,具有较好的鲁棒性和动、静态性能,获得了满意的控制效果。

基于水泥分解炉工况分析的优化控制

要对水泥分解炉达到优化控制,必须对其工况进行识别,针对不同的工况对其进行有效控制。通过对分解炉模型的辨识,采用无监督的模糊c-均值的聚类方法对其工况进行分类识别,根据先进控制算法进行PID参数寻优,最后通过T-S模糊模型将调整后的最优PID参数应用于现场。

新型干法水泥分解炉出口温度的多变量模糊控制

水泥分解炉的温度是一种典型的非线性和多耦合复杂控制对象,采用常规控制方法很难获得满意的控制效果。该文提出了分解炉出口温度的多变量模糊控制的解决方案,并根据云南某企业2 000 t/d新型干法水泥生产线DCS的历史数据,在获得分解炉出口温度动态数学模型的基础上,进行了基于VB的多变量模糊控制仿真研究,得到了较好的实时响应曲线,表明其控制算法的有效性。

水泥分解炉出口温度的自适应多维泰勒网控制

以新型干法水泥分解炉为研究对象,提出自适应多维泰勒网控制方案,实现了分解炉出口温度的控制。首先基于互相关及递归最小二乘法建立多输入单输出含滞后环节分解炉出口温度数学模型;然后分析并设计自适应多维泰勒网控制器;最后使用Matlab对水泥分解炉出口温度的基于改进单纯形法的PID优化控制、自适应BP神经网络PID控制和自适应多维泰勒网控制进行仿真对比研究。结果表明,在相同条件下,自适应多维泰勒网控制具有最好的快速响应性和稳定性,最小的超调量和稳态误差。

垃圾衍生燃料(RDF)特性对水泥分解炉协同处置的影响

垃圾衍生燃料(RDF)部分替代传统化石燃料是生活垃圾无害化处置的重要途径。RDF的颗粒形状、尺寸、处置量等会对其在分解炉内的运动轨迹、燃烧过程等造成巨大影响。本文采用CFD模拟研究了处置量、水分含量、粒径大小对RDF在分解炉内运动轨迹、燃尽率的影响。结果表明:当RDF由分解炉中部喂入后,粒径<10 mm的RDF会随烟气向上运动;粒径≥10 mm的RDF会沉降至分解炉锥部。当RDF处置量由7 t/h增加至15 t/h后,落入烟室的RDF比例由60%增加至67.5%;当RDF水分含量由25%降低至10%时,整体燃尽率由62.94%提高至68.62%;当RDF平均粒径由10 mm降低至5 mm后,RDF整体燃尽率由62.94%提高至85.83%。

基于模糊控制技术的水泥分解炉温度控制

针对干法水泥生产过程中管理众多、操作复杂、调节不准确等问题,本文提出了采用模糊控制系统的解决方法。本文应用模糊控制技术的模糊化、模糊推理和逆模糊化方法,建立了分解炉温度控制系统。利用水泥窑炉燃烧的关键参数点,并通过模糊控制系统分析、判断、处理以及时准确的匹配最佳运行的风、煤、料及窑转速,使系统稳定在正常生产的工况下,避免异常发生。本文所研制的分解炉温度控制器已成功用于水泥厂。

面向水泥分解炉工况预测的仿真代理模型构建研究

水泥分解炉在实际运行中存在部分关键工况参数难以通过测量取样直接获取的问题,目前主流的解决方法是直接数值模拟法,该方法存在响应时间长,不能并行计算多工况的缺点。本文提出构建基于Kriging模型的分解炉工况参数仿真代理模型,将分解炉分解率作为预测目标,对影响因子筛选并构建优化拉丁超立方抽样空间,通过有限元仿真计算获取响应值;利用Kriging插值模型对仿真数据进行拟合,得到Kriging仿真代理模型。模型检验结果表明,预测的R2达到了0.9178,代理模型预测结果与有限元仿真结果具有很好的一致性,可以实现对分解炉分解率的在线预测。

CDC和TDF型水泥分解炉烟气脱硝喷点布置的对比研究

水泥工业分解炉选择性非催化还原脱硝工艺系统的脱硝率受喷氨点布置有较大影响,本文针对2个具体工程项目,对比研究了CDC和TDF型水泥分解炉烟气脱硝喷点布置。研究表明,合理设置喷氨点,将使得喷入的氨能够与氮氧化物充分接触反应,从而不仅提高系统脱硝率,同时能降低氨耗量和氨逃逸率。

水泥分解炉内生活垃圾与煤粉燃烧特性分析和技改建议

将生活垃圾制备成垃圾衍生燃料(RDF),再投入水泥分解炉内进行燃烧处理是生活垃圾无害化处置的重要途径。与煤粉相比,RDF在分解炉内的燃烧与运动特性存在较大差异,从而对分解炉的正常运转产生较大影响。通过检测分析、热工计算和计算流体动力学模拟(CFD)等手段,对比了RDF与煤粉在燃烧、运动特性等方面存在的差异。结果表明,与煤粉相比,RDF的水分、灰分含量偏高,固定碳含量偏低,单位RDF燃烧理论空气量只有煤粉的14.5%。入炉煤粉的特征粒径为20μm,RDF为10 mm;粒径小于10 mm的RDF喂入分解炉后随烟气向下游流动,但大于10 mm的直接向下运动,并在分解炉缩口和中部形成循环。经过空气干燥、粉磨后的RDF颗粒着火温度为235～242℃,煤粉着火温度为375℃,然而考虑实际使用时入炉RDF水分含量高、尺寸大等,其在分解炉内燃烧速度通常较煤粉慢。为此,建议水泥企业在对RDF进行准确的工业分析和元素分析基础上,通过热工标定、CFD模拟等手段优化RDF处置尺寸与喂入位置,确保RDF在分解炉内完全燃烧。

水泥分解炉掺烧干污泥对NO_x排放的影响

针对水泥窑炉NOx排放问题,提出了在分解炉上采用掺烧干污泥对烟气进行脱硝的方法。通过在水泥分解炉进行实验,研究了掺烧干污泥对NOx的影响。实验表明,在保持CO浓度和含氧量在一定范围内相对不变的条件下,NOx浓度随着干污泥掺烧量增加而减少。在保持干污泥掺烧量、CO浓度在一定范围内相对不变的情况下,NOx排放浓度随着含氧量的增加而增加,表明在富氧环境下,NOx比较容易生成。在保持干污泥掺烧量、含氧量不变的情况下,NOx排放浓度随着CO浓度的增加而减少,说明在高温环境下,干污泥暴露在烟气中的碳不断与氧反应,加快了干污泥活性炭化的进程,并促使NOx不断被吸附。同时,NOx生成所需的氧被碳原子掠夺,从而使CO浓度增加,并抑制了NOx的生成。

基于虚拟仪器的水泥分解炉出口温度预测模型建立

基于最小二乘算法,在美国NI公司的虚拟仪器软件LabVIEW平台上,利用其与MATLAB的混合编程的方法,进行了水泥分解炉出口温度预测模型的建立与验证.仿真研究结果验证了其有效性和可行性,模型预测效果达到要求.该研究工作可为进一步研究分解炉的控制算法奠定一定的基础.

基于KPCA和BiLSTM的分解炉出口温度预测

水泥生产过程中,分解炉出口温度是非常重要的工艺参数,为了应对出口温度变量的多样性,文章提出一种核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)与双向长短期记忆(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)神经网络相结合的温度预测组合模型用来预测分解炉的出口温度。通过KPCA筛选出影响因素的主成分从而达到数据降维目的,将降维后的主成分作为BiLSTM神经网络的输入,分解炉出口温度作为BiLSTM神经网络的输出。经BiLSTM神经网络训练,得到分解炉出口温度预测模型。通过对比验证表明,使用KPCA-BiLSTM相结合的温度预测模型具有较好的预测精度。