分解炉作为预分解窑的核心设备,其主要功能是承担熟料锻烧过程中碳酸钙分解任务,不仅可以减少回转窑的长度和工作负荷,而且能够有效地保障水泥生产线的稳定运行。其分解炉温度的高低直接关系到水泥熟料的质量,太低熟料质量下降,太高造成能源浪费。由于当前国内水泥厂控制大部分采用手动控制为主,还往往只控制煤量而忽略了风量,造成能耗大、温度波动大、熟料质量差等问题。针对这些问题。本文以广西某水泥厂4#线水泥熟料自动化控制系统生产线为研究背景,采用模糊神经网络的控制方法,合理的控制煤和风的给予,实现分解炉优化燃烧控制的方案设计及软件开发,对水泥熟料的正常生产、节能降耗以及减少污染具有重要的意义。本文的主要工作研究成果:1、介绍分解炉的基本工作原理,进一步分析影响分解炉温度的因素以及其分解炉动态温度模型进行理论研究,得出其模型难以确认。提出基于LS-SVM的方法建立分解炉中部温度模型,并进行仿真与验证,实验结果表明该模型的准确度满足要求。2、通过分析分解炉控制难点与影响温度分析得出,传统的控制方式对分解炉控制很难起到很好的控制效果,提出智能控制方法对分解炉温度进行控制。从而介绍模糊神经网络的基本理论,并对T-S模糊神经网络控制器的设计进行了研究,并设计了基于T-S模糊神经网络分解炉燃烧控制器,并进行仿真。再与模糊控制和PID进行仿真和干扰型仿真,结果表明T-S模糊神经网络控制器具有超调度小、鲁棒性强以及具有自学习能力等优点。3、基于上述所提出的控制策略以及仿真结果的基础上,提出了分解炉优化燃烧控制软件的设计与开发。其主要模块包括:用户管理、通信配置、控制器组态、过程监控、历史数据管理五个功能模块。并通过OPC客户端与DCS(Wincc的OPC服务器)进行通讯。工业应用表明,在温度稳定和降低废气中氧气含量方面具有很好的效果,对企业的节能和水泥质量起到很好的效果,为企业带来巨大的经济效益和环保意义。