高温隧道窑是定型耐火材料制品生产的一个重要环节,它承担着耐火材料的干燥、预热、烧成、冷却等工艺,对耐火材料的性能、产量、企业的经济效益等有着重要影响,其控制水平直接影响耐火材料的质量。近年来,我国耐火材料工业发展迅速,窑炉的结构设计、燃烧系统等方面都有较大进步,但隧道窑的控制水平却发展缓慢,大部分窑炉的控制还停留在常规仪表控制的水平上,自动化程度较低。因此,如何进一步提高隧道窑生产过程的自动化水平,具有重要的理论和现实意义。本文以110米高温隧道窑为研究背景,在深入分析隧道窑的结构、工作原理以及目前国内外隧道窑的控制现状的基础上,对隧道窑计算机控制系统进行设计,并采用基于灰色预测的神经网络PID控制算法对隧道窑进行控制。控制系统采用三级控制结构,分别实现隧道窑的温度、压力、流量的自动和手动控制以及流程画面组态编程、诊断、工况显示、参数和曲线显示、打印、监控报警及各种生产管理功能。本文采用的BP神经网络与传统PID控制相结合的控制算法能够克服传统PID控制在解决大时滞、参数变化大和模糊不确定性的过程控制问题时无法获得良好的静态和动态性能的缺点,获得优于传统PID控制的效果。灰色预测是通过根据过去几个时刻输出采样值所建立的GM(1,N)模型的预测值来控制系统的,由于基于过去几个时刻系统输出值的灰色预测值可以提供一些重要的关于系统输出未来状态的信息,这样可以对系统做出提前控制,这样的控制方式属于超前控制,可以做到防患于未然,提高适应能力。同时,灰色预测的超前控制能够很好的解决隧道窑系统的大滞后问题。最后,本文对所采用的控制算法进行MATLAB仿真,分别得出在传统PID控制、神经网络PID控制、基于灰色预测的神经网络PID控制下的控制效果图,并进行比较分析,验证了控制方案的可行性。