本文结合新型干法水泥回转窑的生产工艺,在分析国内外水泥回转窑控制技术研究现状的基础上,针对回转窑的窑况进行深入研究,应甩ART-2神经网络实现窑况的智能识别与判断,并开发窑况识别与判断系统. 水泥烧成过程具有非线性、多变量、强耦合、大时滞及时变等特性.这使得回转窑系统的窑况十分复杂,传统的控制方式已经不适合回转窑系统的控制.目前,现场操作员依靠经验人工进行窑况识别,并对回转窑系统进行控制使其稳定运行.通过总结、优化现场操作员的操作经验,应用先进的智能控制理论实现回转窑窑况的智能识别与判断,即是本文的出发点. 在分析新型干法水泥回转窑生产工艺的基础上,深入分析风、煤、料与窑速对回转窑系统的影响,明确影响回转窑系统各环节运行的内、外因素.通过分析工艺过程,确定影响回转窑系统运行的主要工艺参数有预热器一级出口温度、分解炉温度、窑尾温度、窑主电机电流、窑尾负压、窑头负压;次要工艺参数有分解炉出口负压、二次风温度、锥体负压等.同时结合现场的实际情况,对窑况进行定义. 通过对.ART-2神经网络的研究,发现其特性在识别中具有较好的效果,适合回转窑窑况的识别.应用ART-2神经网络识别主要工艺参数的变化趋势,实现对窑况的智能识别;同时对次要工艺参数进行模糊化,以IF-THEN语句进行推理,完成窑况的判断,并针对窑况给出合理的生产操作建议. 在完成窑况识别与判断的理论研究后,应用OPC接口技术、SQL数据库以及Usual Basic软件,开发窑况识别与判断系统.在OPC接口程序、数据库程序、识别算法等方面,系统软件的实现采用了模块化,使系统不依赖于某一特定的组态环境,具备通用性. 窑况识别与判断系统可以迅速识别、判断窑况,同时针对窑况给出合理的生产操作建议,使回转窑系统迅速达到稳定状态,较好地满足了生产要求.