论文部分内容阅读
众所周知,水泥在我国的生产行业中有着举足轻重的作用,联合粉磨系统作为水泥生产过程中重要的组成部分一直是国内外学者研究的热点。联合粉磨系统控制策略的研究也在不断进行,智能的控制方法不仅有利于提高水泥生产过程中智能控制的水平,而且对水泥产量和质量的提高也有很大地帮助。联合粉磨系统是一个非线性的系统,具有强耦合、滞后的特性,控制过程比较复杂。因预测控制具有预测模型、滚动优化、反馈校正的优点,适合各种工业现场。与此同时,模糊控制对模型精度要求不高的特点,也引起了广大学者的重视。而模糊预测控制集合了两者的优点,近年来发展更为迅速。针对这个情况,本文从水泥生产的工业现场着手,以联合粉磨系统为研究对象,对其进行了模糊预测控制的研究。本文依附某水泥厂联合粉磨系统生产1#线,选取合适的联合粉磨系统模型,采用喂料量、选粉机转速作为粉磨系统的输入,水泥磨机负荷流量、水泥粉磨生产合格品流量、水泥粉磨不合格品流量作为系统的输出。设计了联合粉磨系统模糊预测控制器,并开发了联合粉磨系统模糊预测控制软件来实现其运行。本课题的主要研究内容如下:1)通过分析水泥联合粉磨系统的生产工艺和机理研究,结合联合粉磨系统控制的要点和难点,确定联合粉磨系统的关键变量,选取合适的系统模型。提出联合粉磨系统模糊预测控制的具体方案。2)针对联合粉磨系统模糊预测控制的特点,对系统首先采用预测控制算法。对联合粉磨系统分别采用了线性参数时变(Linear Parameter Varying,LPV)预测控制、动态矩阵(Dynamic Matrix Control,DMC)预测控制、广义预测控制(Generalized Predictive Control,GPC)三种预测方法。对联合粉磨系统采用LPV预测控制引入了Lyapunov函数,采用线性矩阵不等式(Linear Matrix Inequality,LMI)的形式,将系统的控制问题转化为相应的凸优化问题,证明了设计的系统具有渐进稳定性;在采用动态矩阵预测控制时,对比了设置不同的磨机负荷流量期望值的仿真效果,并进行了结果分析。采用广义预测控制时,对联合粉磨系统进行了模型的转换,并进行了运行效果的仿真。章节最后对联合粉磨系统的三种预测控制方法进行了比较和总结。3)针对联合粉磨系统模糊预测控制的特点,对联合粉磨系统在预测控制基础上引入模糊控制算法,设计了模糊预测控制器,进行了仿真验证。4)通过VB 6.0语言和相应的软件完成了联合粉磨系统模糊预测控制软件的开发,可通过OPC接口与DCS实现对联合粉磨系统现场控制。本文对联合粉磨系统模糊预测控制进行了总结和展望,在联合粉磨系统的控制过程中有所创新,提出了新的控制算法。