水泥粉磨过程是对水泥熟料、混合材料等物料进行粉碎,以使其颗粒大小、物理性质发生改变,是水泥生产中的一个重要工序。水泥粉磨过程普遍采用由辊压机系统与球磨机系统组成的联合粉磨生产工艺,球磨机系统在其中承担着大部分的粉磨任务。球磨机系统的运行指标水泥粒度与球磨机负荷直接制约着水泥产品质量和生产效率。球磨机系统具有多变量、强耦合、非线性、工况变化等综合复杂特性,具有相当的控制难度,实现球磨机系统的优化控制对于稳定水泥质量、提高水泥厂的经济效益具有重要意义。本文在山东省科技重大专项“智能化工厂关键技术研究与应用示范项目”资助下开展水泥联合粉磨球磨机系统数据驱动优化控制研究,主要研究工作如下:(1)针对球磨机负荷受球磨机工作特性限制难以直接仪表检测问题,在影响因素和运行数据分析的基础上,使用软测量方法实现球磨机负荷在线检测。通过工艺机理分析和相关系数分析确定以球磨机电流、回粉量和出磨提升机电流作为辅助变量,采用自编码-随机权神经网络建立了球磨机负荷的非线性自回归(NARX)模型。仿真验证显现了该模型与球磨机负荷的动态变化具有良好的一致性,为后续球磨机系统建模与控制研究提供了数据支持。(2)针对球磨机系统难以建立准确机理模型的问题,研究了基于数据驱动的球磨机系统建模方法。在分析球磨机系统运行指标(水泥粒度、球磨机负荷)和控制参数(选粉机转速、循环风机转速及主排风机转速)之间的动态关系的基础上,采用递归神经网络建立其数据驱动模型,并通过数据仿真验证了所建立模型的有效性。(3)设计了一种数据驱动下的球磨机系统的运行优化控制方法,包括回路设定值优化跟踪控制、多模型自适应控制以及待入磨物料量控制。回路设定值优化跟踪控制以将水泥粒度与球磨机负荷控制在期望范围内并尽量逼近期望值为目标,基于自适应动态规划算法以(2)中建立的数据驱动模型作为模型网络,利用水泥粒度、球磨机负荷期望值己知的条件,在线给出球磨机系统控制回路的设定值,以算法中的评价网络和执行网络求解最优控制律,使回路输出值快速跟踪至设定值;为了应对球磨机系统的工况切换问题,基于多模型控制思想设计了加权自适应动态规划(ADP)控制器,建立多个子模型以覆盖系统工况,采用物元可拓模型和评价函数监视球磨机系统工况,设计加权函数决定子控制器权重;待入磨物料量控制作为前两种方法的补充,以稳定进入球磨机的物料量为目标,设计基于即时学习的自适应PID控制器对稳流仓仓位进行控制,间接实现控制目标。(4)依托Visual Studio平台,使用C#语言开发了球磨机系统优化控制软件,基于SQL Server建立软件配套数据库,使用OPC技术实现软件与现场DCS系统、在线粒度检测系统之间的数据交互。将优化控制软件应用于某水泥厂水泥粉磨生产,验证了其有效性和可用性。