学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

锌钡白煅烧回转窑过程控制的分析与研究

作　者: 杜启亮
导　师: 毛宗源；莫鸿强
学　校: 华南理工大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 煅烧回转窑多时间尺度因子分析非平稳信号分析 Hilbert-Huang变换过程监控支持向量机
分类号: TF813
类　型: 博士论文
年　份: 2008年
下　载: 236次
引　用: 2次
阅　读: 论文下载

内容摘要

稳定产品质量是回转窑控制的首要目标,本文以锌钡白煅烧回转窑为研究对象,针对过程的多尺度、非平稳特性,研究了该过程关键信号预处理、过程多时间尺度因子分析、质量指标序列非平稳分析和产品质量预测模型的算法及应用。文章首先结合国内外对回转窑煅烧过程建模及控制的研究历史与现状,综述了回转窑温度的测量与预处理、分层监控系统的独立回路划分依据、非平稳信号分析、过程监控建模等四个相互联系的问题的方法和应用。然后,从回转窑煅烧生产过程特性出发,分析过程变量对产品质量的影响,指出控制亟待解决的难点及重点,为后续研究的展开奠定基础。温度是反映过程变化情况的关键变量,而由于窑炉转动、火头窜动、烟尘遮挡、金属环接触不良等诸多因素的影响,温度测量值包含大量噪声,严重影响对过程运行实际情况的判断,也不利于过程模型的建立和控制。本文针对锌钡白煅烧回转窑和硫化钡焙烧回转窑测温方式的不同特点,通过频谱分析发现数据序列中隐含的变化规律,结合实际工艺过程解释了温度信号受干扰的原因,并设计适当的滤波算法,消除窑炉结构给测量带来的干扰。在此基础上,针对过程多变量和信号多时间尺度的特点,本文首先对窑头温度、窑炉转速等关键变量作经验模态分解,然后分别取不同时间尺度上的数据作因子分析,以消除变量在不同尺度上的耦合对分析的影响,更合理地从过程数据中寻求变量之间的相互联系。从所得的结果出发,结合生产实际区分主次变量,提出采用煅烧温度和窑炉转速为主要变量来进行煅烧控制模型的建立,并采用指数函数和双曲线函数得到了反映工人控制经验的控制模型,用简化的双曲线函数模型进一步揭示了人工控制的规律和隐含的目标。综合多尺度因子分析和煅烧控制模型的结论,把回转窑过程控制系统划分为三个独立回路:窑头温度控制子系统、煅烧控制子系统和进料量控制子系统。其中,在煅烧控制子系统中,稳定煅烧温度这一隐含控制目标的发现,解决了煅烧质量指标不能在线测量的问题,文中设计了简单、可靠、高效的煅烧过程控制算法,并通过适当的统计方法得知其有效性。控制系统实现后,煅烧温度和产品质量较手动控制有明显改善,但还是有较大幅度的波动。这种波动的频率低,频率与幅度随时间缓慢变化,但变化幅度较大,呈显著非平稳特性。为了解产品质量波动的原因以便进一步对控制系统进行改造,本文首先尝试用傅立叶方法对其质量序列进行分析,得知其波动具有周期性的特点,针对过程的非平稳、非线性的特点和傅立叶方法在处理这类信号时的不适应性,转而采用Hilbert-Huang变换的时频分析方法,不但精确得知波动的周期,而且还实现了时间上的定位,分析结果一方面发现了管理上和工艺上存在的问题,一定程度上解释了质量波动的成因,为质量问题的追溯提供了条件;另一方面也给过程监控建模的数据筛选工作带来很好的帮助。最后,针对产品质量不能在线测量给过程监控带来困难的问题,着力研究过程监控预测模型。结合质量指标时频分析的结果适当选择历史数据进行分析,利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)结构简单、算法简练、学习速度快的特点,提出了基于LS-SVM的消色力预测算法。在模型的输入变量选择上,借鉴灰箱建模的思想,从煅烧反应机理出发,分析了煅烧质量和物料能量变化的关系,提出基于能量变化的输入变量选择方法,达到简化模型,提高速度的目的。仿真结果表明,这一方法可行有效。

全文目录

摘要  5-7
ABSTRACT  7-12
第一章绪论  12-30
  1.1 引言  12-13
  1.2 研究历史与现状  13-27
    1.2.1 回转窑控制的历史与现状  13-15
    1.2.2 温度测量与数据预处理的研究现状  15-17
    1.2.3 分层监控系统的独立回路划分依据的研究现状  17-20
    1.2.4 回转窑信号分析的研究现状  20-24
    1.2.5 回转窑过程监控问题的研究现状  24-27
  1.3 本文研究内容  27-29
  1.4 课题研究的意义  29-30
第二章锌钡白回转窑煅烧过程特性及控制分析  30-40
  2.1 引言  30
  2.2 回转窑煅烧生产过程特性  30-33
    2.2.1 工艺流程简介  30-31
    2.2.2 锌钡白产品质量指标  31-32
    2.2.3 生产工艺中影响消色力的因素  32-33
  2.3 干燥煅烧过程变量分布及数据测量  33-34
  2.4 干燥煅烧过程变量对消色力的影响及其相互关系  34-37
    2.4.1 原材料  34
    2.4.2 煅烧温度和窑炉转速  34-35
    2.4.3 进料量  35-36
    2.4.4 窑头温度  36
    2.4.5 排风温度  36
    2.4.6 干燥温度和入钢胆前水分  36-37
  2.5 干燥煅烧过程控制任务  37-39
    2.5.1 人工调节方法  37-38
    2.5.2 控制难点  38-39
    2.5.3 建模和控制任务  39
  2.6 本章小结  39-40
第三章过程变量测量与分析  40-62
  3.1 引言  40
  3.2 控制系统结构  40-41
  3.3 锌钡白煅烧温度数据测量与预处理  41-54
    3.3.1 温度序列的频谱分析  42-45
    3.3.2 周期图分析  45-47
    3.3.3 周期值的验证  47-48
    3.3.4 产生周期性的原因  48-50
    3.3.5 数据滤波处理  50-54
  3.4 硫化钡焙烧过程窑头温度测量与预处理  54-60
    3.4.1 窑头温度红外测量波动及其原因  55-58
    3.4.2 温度滤波  58-60
  3.5 本章小结  60-62
第四章煅烧过程建模与控制  62-83
  4.1 引言  62
  4.2 过程变量的多尺度因子分析  62-71
    4.2.1 因子分析方法简介  63-65
    4.2.2 经验模态分解方法简介  65
    4.2.3 多时间尺度的因子分析方法  65
    4.2.4 仿真例子  65-67
    4.2.5 实例应用  67-71
  4.3 煅烧控制模型的建立  71-75
    4.3.1 主要变量的选择  71-72
    4.3.2 控制模型的建立  72-75
  4.4 煅烧过程控制  75-82
    4.4.1 控制目标的转变  75
    4.4.2 控制方法和独立回路的划分  75-77
    4.4.3 窑头温度控制  77-78
    4.4.4 煅烧过程控制  78-81
    4.4.5 总体控制效果  81-82
  4.5 本章小节  82-83
第五章产品质量指标的波动性研究及其成因分析  83-97
  5.1 引言  83
  5.2 傅立叶变换分析结果及其局限性  83-84
  5.3 HHT 方法简介  84-88
    5.3.1 Huang 变换  85-87
    5.3.2 Hilbert 变换  87-88
  5.4 仿真信号的HHT 分析  88-91
    5.4.1 HHT 对非平稳、非线性信号的刻划能力  88-90
    5.4.2 HHT 边际谱对信号频率成分的表达能力  90-91
  5.5 HHT 方法在消色力指标分析中的应用  91-93
  5.6 HHT 方法的讨论  93-95
  5.7 本章小结  95-97
第六章锌钡白煅烧过程质量指标预测建模  97-112
  6.1 引言  97
  6.2 SVM 及LS-SVM 的非线性建模思想  97-103
    6.2.1 SVM 的分类原理  98-100
    6.2.2 SVM 的非线性建模  100-101
    6.2.3 LS-SVM 的分类原理  101-102
    6.2.4 LS-SVM 的非线性建模  102-103
  6.3 模型变量选择讨论  103-104
  6.4 单位能量与“等能量等质量”思想  104-109
    6.4.1 煅烧反应与能量的关系  104-105
    6.4.2 单位能量的概念  105-107
    6.4.3 参数辨识  107
    6.4.4 单位能量的计算  107-109
  6.5 质量指标的LS-SVM 建模研究  109-111
  6.6 本章小结  111-112
结论  112-115
参考文献  115-133
致谢  133-134

锌钡白煅烧回转窑过程控制的分析与研究

内容摘要

全文目录

相似论文