【摘 要】
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过去几十年,中国大力开展基础建设,水泥制造业进入黄金发展阶段,但随着最近几年我国供给侧结构性改革和双碳目标的不断推进,大量水泥制造工厂面临着转型升级和智能化改造的紧迫任务。目前,我国水泥生产企业普遍存在高质量产品缺乏、生产能耗高等问题。作为水泥生产工业的核心设备,水泥回转窑高温煅烧水泥原料,对生产过程起到关键影响。窑内温度是监控回转窑运行状态的主要指标,如何得到稳定精确的窑内温度,对回转窑稳定运行
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过去几十年,中国大力开展基础建设,水泥制造业进入黄金发展阶段,但随着最近几年我国供给侧结构性改革和双碳目标的不断推进,大量水泥制造工厂面临着转型升级和智能化改造的紧迫任务。目前,我国水泥生产企业普遍存在高质量产品缺乏、生产能耗高等问题。作为水泥生产工业的核心设备,水泥回转窑高温煅烧水泥原料,对生产过程起到关键影响。窑内温度是监控回转窑运行状态的主要指标,如何得到稳定精确的窑内温度,对回转窑稳定运行,进而提高产品质量、减少设备故障和降低能源消耗具有重要意义。实际生产中,物理监测设备在回转窑内部恶劣复杂的环境中容易产生波动和异常,甚至失效,不能对回转窑温度进行实时稳定的监测;现实环境缺乏短期预测模型对未来的温度趋势进行预测,不能进行温度异常预警。为了解决以上问题,本文通过数据挖掘算法和机器学习算法构建基于数据驱动的水泥回转窑温度实时预测模型,实现及时准确的窑内温度预测;利用数据模型的特点和优势,建立多步预测模型实现对未来短期温度的多步预测;在此基础上,进一步设计和实现了回转窑温度智能预测与预警系统。具体研究内容如下:(1)详细介绍了水泥回转窑的工艺流程,为温度建模奠定领域背景知识。首先对整个水泥生产流程进行了简要介绍,对每一个分系统工艺做了简略叙述;其次对最重要的烧成系统进行了概述,介绍了系统主要工作设备的工艺流程;然后对其中最重要的设备—水泥回转窑进行了详细的工艺介绍,揭示出获取窑内温度的重要性;最后通过以上工艺分析,找出影响水泥回转窑温度的因素,对其中三个典型因素进行了详细分析,表明各个因素相互耦合,系统存在大时滞与非线性,这为后续特征选择和建立模型奠定了坚实基础。(2)考虑到回转窑存在非线性和大时滞性特点,在极限学习机(ELM)算法基础上结合动态时滞分析方法,对回转窑温度进行建模预测。首先提出了一种基于静态时滞的特征降维方法,在静态时滞重构的特征空间基础上运用最大相关最小冗余算法(m RMR)进行特征选择;其次考虑到回转窑复杂的扰动,时滞处于动态变化中,在传统针对线性特征的动态时滞分析方法基础上,提出了基于互信息的非线性动态时滞分析方法(MIDTA),并利用数值仿真试验验证了算法的有效性;最后基于以上研究,建立基于MIDTA-ELM的预测模型,该模型包含数据预处理过程和一种在线动态时滞估计方法,应用该模型进行回转窑温度预测试验,试验结果表明该模型相比未改进模型精度提升明显。(3)为了实现回转窑温度的短期多步预测,利用麻雀搜索算法(SSA)改进分层极限学习机(HELM),并结合之前提出的动态时滞分析方法建立回转窑温度预测模型。首先介绍了极限学习机自编码器的原理,在此基础上介绍了HELM的数学原理与训练过程;然后对SSA的寻优原理和搜索策略进行了介绍,利用SSA优化HELM的隐含层节点个数,建立SSA对HELM的优化框架;最后结合之前提出的MIDTA算法,构建MIDTA-SSA-HELM预测模型,基于HELM强大的拟合能力,进行了回转窑温度的单步预测与多步预测试验,试验结果表明,相比于未改进模型和部分传统预测模型,所建模型具有更高的预测精度,适合回转窑温度的未来多步预测。(4)结合以上研究提出的算法作为理论依据,运用MATLAB软件设计并开发出水泥回转窑温度预测与预警系统。首选对系统需求进行了详细分析,得到系统所需实现的主要功能;然后设计出系统的整体框架,并依据本文所提出的算法模型对其中各个功能模块进行了详细设计;最后利用MATLAB对系统进行开发和部署,实现了对回转窑动态时滞、实时温度、多步温度的精确计算与可视化,实现了温度及相关变量的实时监测预警。该系统实现了对水泥回转窑温度的多功能预测与预警,能够为操作人员提供有效的帮助。
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