冷却过程是水泥烧成的重要环节,其功能是对高温熟料进行冷却、输送,同时对热量进行回收。现代化水泥生产线普遍采用篦式冷却方式,篦式冷却过程的控制问题一直是水泥生产过程自动化的难点之一。本文在合理假设条件下,从篦式冷却过程稳定工况下所表现出的实际特性出发,分析了篦式冷却过程的工作机理,建立了水泥熟料篦式冷却过程的热力学模型,并依据现场数据对模型进行了仿真研究。同时以德州大坝水泥厂篦式冷却过程为研究对象,研究了预测控制系统,并通过OPC接口将控制系统外挂于DCS,实现了篦式冷却过程的自动控制,实际运行表明了该方案的正确性和实用性。根据篦式冷却过程的工艺特点,深入分析了第三代充气梁篦式冷却机的工作机理,结合现场实际,得到了影响冷却过程的主要因素有料层厚度、料球粒度等,并定性给出了这些影响因素与冷却效果之间的关系,而到目前为止,这些影响因素还难以直接测量,但却可以通过篦冷机篦下二室压力的不同变化特性来间接反映。由于篦式冷却过程参数波动频繁且幅度大,常规预测控制的模型参数难以确定,即使采用改进的BP神经网络模型和基于确定点模型克服上述缺陷,得到的模型同实际对象之间仍存在很大偏差。经研究发现,灰色模型由于其良好的适应性,适合解决这一问题。所以本文提出了以篦下二室压力为被控量、一段篦速为控制量的基于灰色模型的篦式冷却过程预测控制方案。结合大坝水泥厂的实际情况,将在VC++环境下编写的预测控制算法通过OPC接口与集散控制系统进行数据通讯,强调并采用了模块化结构,增强了算法的通用性和可移植性,降低了企业成本。实际运行表明,本课题提出的灰色模型预测控制方案对于篦式冷却过程具有良好的控制效果。