水泥生料配料及工况识别技术.doc

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1、水泥生料配料及工况识别技术1、水泥生料配料技术水泥生料配料是水泥生产过程中的重要环节，我国绝大多数的水泥企业生产只是达到半自动化生产状态，现场操作人员主要根据中控室电脑显示的参数变化以及化验室给出的化验结果经过长期的摸索总结出了操作经验，很多情况下不能及时的进行调节使得水泥产品的合格率比较低。国内很多机构对水泥生料配料过程提出来一些想法。阎焕忠，马斌等设计了一套水泥生料配料过程控制系统，庞强，苑明哲等人根据生料三率值与配比之间的关系提出用率值补偿的方法来调整配比，利用神经网络算法对问题进行建模仿真，仿真结果确实提高了生料质量的合格率。方

2、千山，马荣提出借助BP算法，对水泥原料化学成分的关联参数进行研究，通过神经网络的学习功能建立函数模型，预估水泥质量，得到最优的配比方案。万新通过对国内多家水泥企业生料质量控制环节的深入了解，针对传统离线式和安装了元素在线分析仪的在线式生料质量控制分别提出了相应的质量控制设计方案。根据水泥三率值介绍了配比调节方法。采用不同的控制方法对水泥生料质量控制进行了研究。在国外水泥产品质量好、自动化程度高，除了在控制方面有比较先进适用的算法外，在设备方面也处于领先水平，元素在线分析仪能够检测水泥生料中各种元素氧化物的含量在国外己经普及，而国内仅有极

3、少部分水泥企业尝试着引进元素在线分析仪，这些分析仪根据照射的不同可分为核源、激光、红外线等种类虽然经过长期的研究水泥生料质量控制有了明显的提高。但是还是受人为因素，控制不及时等因素的影响难以使水泥生料质量保持在最佳的范围内。而且针对水泥生料配料系统的工况识别研究较少，由于生产过程中过程复杂多变，工况经常发生变化，变量多等特点还存在机械故障以及外界环境等时常发生的诸多问题大多数还停留在理论研究阶段。因此对水泥生料配料过程进行工况识别研究是很有必要的。2、工况识别技术研究现状工况识别的方法可分为:基于数据，基于数学模型，基于知识三类。基于数

4、据的工况识别方法是通过对历史数据进行建模，分析数据获取工况相关特征。该方法的特点是不需要精确的数学模型，适合高维相关数据的情况。被广泛应用于冶金，化工领域的工况识别。可分为定性方法与定量方法。基于模型解析方法的思想是利用控制系统测量变量(输出/输出、输人/输出或输入/输入)之间的关系来实现工况识别。基于模型的工况识别方法主要有基于观测器的状态估计、等价空间、参数估计等方法。基于知识的方法是通过系统的因果模型、专家知识、系统的详细描述来获得监控模型。利用积累的过程知识，该方法可以实现工业过程的在线检测。该方法可分为:专家系统工况识别，神经

5、网络工况识别和模糊工况识别。袁铸钢，宋秋云在阐述了新型干法水泥生产工况识别方法研究意义和基本概念的基础上，从原理、应用方向以及效果等方面对常用的工况识别方法进行了分析。马小燕针对分解炉系统非线性，大滞后工况复杂且波动大变量多且各变量间强祸合等特点，要对其进行有效控制以实现分解炉系统稳定运行且入窑物料分解率最大，则必须对其工况进行深入分析和研究。采用聚类的方法划分出水泥分解炉的工况。欧阳骏提出利用主元分析，用少量主元反映多个动态变量的综合信息，并利用正交小波变换的多尺度时频分析提取主元中表征工况变化的频带特征，对频带特征进行模式归纳分类，

6、进而识别工况。文献在采用不同的工况识方法对水泥回转窑工况进行了划分和识别并进行应用取得了一定的成果。在水泥生产其他环节运用了工况识别的方法解决了实际生产过程中的一些问题。文献在其他领域采用工况识别的方法解决了一些实际应用问题。但是在对水泥生料配料工况识别方面并未有人进行深入研究。3、研究的意义及目的水泥是粉状水硬性无机胶凝材料，是四大基础工程材料，是建筑工程中不可缺少的重要材料，并且不可能被其他材料所代替。但是随着经济的发展以及人们对环境保护的重视，水泥行业现如今面临着巨大的考验。在国家政策的支持下中国水泥行业迎来了重组整合的时代，日产

7、2000吨以下的中小型企业被强制关闭大型企业面临着激烈的竞争，因此只有节能减耗降低成本才能占有有利市场地位。水泥生产工艺流程一般称为“两磨一烧”，而水泥生料配料作为水泥生产的首个生产环节，更是整个水泥生产线能够稳定生产的基础，因此水泥生料配料是水泥生产的重要环节。本文是在山东某水泥厂使用近红外光谱分析技术对磨后的水泥生料进行实时在线检测为背景下完成的。水泥生料配料过程中的影响因素复杂，因此会导致工况波动大且具有大滞后的特性，现场操作人员凭借主观意识和参数变化来判断工况变化，这种调节方式具有较强的主观性，有可能做出错误的判断会对后面的工段

8、造成了不良影响。在使用水泥生料自动控制系统生产时会有算法失准、模型失配的情况发生，从而影响控制效果。因此准确的识别工况变化对水泥生料的生产控制至关重要。本文以水泥生料配料为背景，进行水泥生料配料工况识别研究