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题名水泥分解炉出口温度的多变量模糊控制
被引量：6
- 1
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作者
冯丽辉
吕智愚
董乃飞
万春红
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机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
云南省计量测试技术研究院
昆明电器科学研究所
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出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2014年第3期374-377,共4页
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基金
科技部院所技术开发专项基金项目(2010EG119146)
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文摘
以2 000 t/d新型干法水泥分解炉为研究对象,使用前馈-负反馈的多变量模糊控制方法,实现了分解炉出口温度的控制。建立了水泥分解炉出口温度数学模型(MISO),使用VC++6.0对水泥分解炉出口温度多变量模糊控制与常规的PID进行仿真对比研究。研究结果表明:前馈-负反馈的多变量模糊控制效果优于传统PID控制。为便于工程实现,采用西门子WinCC6.0为OPC服务器端,自行开发的分解炉出口温度VC多变量模糊控制软件为OPC客户端,通过OPC接口成功地实现了二者间的数据通信,且系统运行稳定、效果良好,具有很强的实际应用意义。
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关键词
分解炉出口温度
模糊控制
WINCC
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Keywords
decomposing furnace outlet temperature
fuzzy control
WinCC
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名水泥分解炉出口温度T-S建模
被引量：8
- 2
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作者
袁铸钢
苏哲
张强
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机构
济南大学自动化与电气工程学院
南京国联电力工程设计有限公司
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出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2016年第2期211-217,共7页
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基金
国家自然科学基金(61403161)
山东省科技发展计划(2012GGB01138)
+1 种基金
山东省自然科学基金(ZR2010FM038
ZR2012FQ030)
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文摘
为利用基于模型的方法研究水泥分解炉温度控制问题,提出了一种水泥分解炉出口温度Takagi-Sugeno(T-S)建模方法。首先,在水泥预分解工艺分析的基础上,结合现场采集的数据,采用回归分析和极限学习机(ELM)的学习算法建立了水泥分解炉不同工况下的数学模型;然后,在此基础上,结合水泥预分解工作特点划分隶属度曲线,建立其T-S模糊模型;最后,仿真结果表明所提方法的有效性。
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关键词
分解炉出口温度
回归分析
极限学习机
T-S模糊模型
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Keywords
calciner outlet temperature
regression analysis
extreme learning machine
T-S fuzzy model
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
N945
[自然科学总论—系统科学]
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题名弹性网下基于LSTM的分解炉出口温度预测
被引量：6
- 3
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作者
于广宇
董学平
王祥民
甘敏
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机构
合肥工业大学电气与自动化工程学院
福州大学数学与计算机科学学院
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出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第5期1078-1085,共8页
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基金
国家自然科学基金(61673155)。
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文摘
分解炉出口温度是水泥生产过程中的关键指标。针对传统预测方法只考虑风、煤、料影响的问题,提出一种弹性网(ElasticNet)结合长短时记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络的温度预测模型。利用弹性网方法对不同变量进行参数估计,充分考虑影响因素并实现变量筛选,同时分析隐含层和节点数对神经网络精确度的影响,构建ElasticNet-LSTM出口温度预测模型。仿真结果表明:所提出的方法优于LSTM,LASSO(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator)-LSTM,BP神经网络和RBF神经网络方法,具有较高的预测精度。
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关键词
分解炉出口温度
弹性网
长短时记忆神经网络
变量筛选
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Keywords
decomposition furnace outlet temperature
ElasticNet
long short-term memory neural network
feature selection
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名水泥生料预分解过程热效率优化控制研究进展
被引量：1
- 4
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作者
马恒超
刘钊
李凡军
王孝红
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机构
济南大学自动化与电气工程学院
济南大学数学科学学院
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出处
《济南大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2023年第2期127-136,共10页
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基金
国家自然科学基金项目(62073153)
山东省重点研发计划项目(2019GSF109018)。
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文摘
针对新型干法水泥生产工艺中水泥生料预分解过程能耗高、热效率低的现状,分析水泥生料预分解过程数值模拟、分解炉出口温度优化设定、分解炉出口温度建模和控制的国内外研究与应用动态,提出通过建立预分解过程的热效率模型来优化分解炉出口温度的解决方案;总结比例-积分-微分控制、模糊控制、神经网络控制、模型预测控制及其组合控制算法在提高水泥生料预分解过程热效率中的应用方案,并对各方案的可行性进行分析;最后指出将热效率优化模型与模型预测控制相结合构成双层结构预测控制,更有助于提高水泥生料预分解过程的热效率。
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关键词
水泥生料预分解
热效率
数值模拟
分解炉出口温度
双层结构预测控制
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Keywords
cement raw material pre-decomposition
thermal efficiency
numerical simulation
outlet temperature of decomposing furnace
two-layer structure predictive control
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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