水泥广泛应用于各类建筑设施的改造或者新建,就普遍性和适用性来说,其作用无法替代。水泥分解炉是新型干法水泥生产线中承担生料分解任务的关键高温热工设备,结构机理及物理化学反应复杂,具有多变量、纯滞后、强耦合、不确定性及非线性等特征。传统的人工操作控制或PID控制,难以实现水泥分解炉出口温度的严格控制,因此,为提高水泥质量、节能提产、减少环境污染,实现绿色转型,推动水泥行业生态文明与工业文明相和谐,需要对出口温度控制策略进行深入研究和革新尝试。本文以水泥分解炉为研究对象,提出了基于自适应多维泰勒网控制的出口温度控制方法,并与PID优化控制和自适应BP神经网络PID控制相比较,对仿真结果进行全面分析,总结出三者控制性能的差异。主要工作罗列如下:1.阐述中国近年水泥产量的变化趋势,接着详细介绍了新型干法水泥生产及分解炉的发展和工艺流程等,突出课题研究的重要性。2.水泥分解炉出口温度数学模型建立。结合实际课题条件展开建模分析,确定分解炉温度主要影响因素,设计数学模型结构为多输入单输出含时滞的数据驱动形式。采用互相关法辨识模型时滞参数,然后基于递归最小二乘法辨识剩余模型参数,并验证了该辨识组合策略的预测精度。3.控制器设计。本文控制方法采用基于改进单纯形法的PID优化控制、自适应BP神经网络PID控制及自适应多维泰勒网控制。为提高PID参数的实时性,与BP神经网络算法相结合。重点推导和论述自适应多维泰勒网控制的算法原理及结构形式,设计的控制器可在线更新网络权值系数,优化了控制性能。4.仿真系统设计。建立水泥分解炉出口温度控制的仿真系统,进行给定温度值仿真实验、干扰条件下仿真实验和模型参数改变仿真实验。基于MATLAB GUI设计分解炉出口温度控制系统仿真平台图形用户界面,实现各仿真对比实验的集成和用户友好交互。比较分析各控制器性能,仿真结果表明大部分情况下自适应多维泰勒网控制适应能力最好,抗干扰能力最强,鲁棒性最突出,自适应BP神经网络PID控制次之,PID优化控制相较而言最差。