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【6h】

水泥回转窑烧成系统的节能控制

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摘要

Abstract

第一章 绪论

1.1 课题研究开发的背景

1.2 国内外研究的概括

1.3 相关课题技术研究的现状

1.3.1 温度研究的现状

1.3.2 智能算法研究现状

1.3.3 控制方法研究现状

1.4 课题研究的方法和内容

1.5 论文组织结构

1.6 本章小结

第二章 水泥回转窑简介

2.1 水泥回转窑的分类及发展

2.2 回转窑的结构

2.3 回转窑的功能

2.4 新型干法水泥回转窑的工艺流程

2.4.1 预热器的简介

2.4.2 水泥熟料在窑内形成过程

2.5 本章小结

第三章 支持向量机的概况

3.1 统计学习理论简介

3.2 统计学的几个重要概念

3.3 支持向量机概论

3.3.1 支持向量机的发展历史

3.3.2 支持向量机的主要优点

3.3.3 支持向量机的基本原理

3.3.4 最小二乘支持向量机

3.4 本章小结

第四章 建模与仿真

4.1 模型输入、输出的选择

4.2 核函数和参数的选择

4.3 粒子群算法原理

4.3.1 粒子群算法的数学描述

4.3.2 粒子群优化算法流程图

4.3.3 粒子群算法的具体步骤

4.3.4 径向基核函数参数的选择

4.4 数据的优化

4.5 建立模型

4.6 仿真

4.7 本章小结

第五章 煤量的控制

5.1 变频器简介

5.1.1 变频器工作原理

5.1.2 变频器的特征

5.1.3 MICROMASTER 440 变频器的串口通信协议

5.2 回转窑控制的流程图

5.3 变频器的软件控制实现方法和途径

5.3.1 现场操作界面的介绍

5.4 本章小结

第六章 总结和展望

参考文献

致谢

作者在攻读硕士学位论文期间发表的论文

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摘要

随着节能降耗要求的日益严格,煤炭价格的不断增长,现代水泥企业面临着降低运行成本与节约能源的双重要求。回转窑是水泥生产中最主要设备,但也是消耗能源最多的部分之一,因此对水泥回转窑进行分析研究和控制有着十分重要的意义,并能够实行节能降耗的要求。针对水泥回转窑烧成系统大惯性、纯滞后、非线性的复杂特点,提出了用最小二乘支持向量机(LS-SVM)对回转窑烧成系统建立模型,利用粒子群优化算法(PSO)对最小二乘支持向量机中的核函数的参数进行优化,并与神经网络等优化算法进行比较显示了它的优越性,最后获得了最优的模型参数;从水泥厂采集到大量的数据,利用最小二乘支持向量机原理对数据进行了筛选,得到了建立模型的最优几组数据,结合Matlab软件编写程序,建立了烧成系统的模型,再次通过Matlab软件进行模型的仿真,仿真结果显示出该模型能够准确的预测回转窑的烧成带温度和窑尾温度,并且使燃料消耗最少,起到了节能降耗的作用;另外,还建立了控制系统,该系统通过计算机串口通信和RS-485通信线实现了对MICROMASTER440变频器的控制,通过对煤粉绞刀电机转速的控制达到了对煤量的实时调节,利用VC++软件开发出了控制煤量的操作界面,通过该界面能够随时的改变加入回转窑的煤量。本文的创新点是把最小二乘支持向量机应用到了水泥回转窑中,得到了很好的预测模型,并将最小二乘支持向量机模型与VC++相结合建立了煤量的控制系统,结果表明利用最小二乘支持向量机算法建立的模型达到了回转窑节约能源的目的,煤量控制系统的建立能够随时的检测和调节煤量,起到节煤的效果。

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