【摘 要】
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篦冷机是水泥熟料生产过程中的关键设备,篦冷机相关控制参数的调节对能源的消耗和产品质量以及相关设备的稳定运行都具有重大影响。由于水泥生产的控制过程比较复杂,属于慢过程参数控制,导致篦冷机各控制参数存在严重的时间滞后性,而且不同控制参数的滞后时间也不相同,这为篦冷机的优化控制带来极大的困难。本课题以水泥生产中的关键设备--篦冷机为研究对象,就如何建立高精度的篦冷机参数预测模型和如何优化相关控制参数展开
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篦冷机是水泥熟料生产过程中的关键设备,篦冷机相关控制参数的调节对能源的消耗和产品质量以及相关设备的稳定运行都具有重大影响。由于水泥生产的控制过程比较复杂,属于慢过程参数控制,导致篦冷机各控制参数存在严重的时间滞后性,而且不同控制参数的滞后时间也不相同,这为篦冷机的优化控制带来极大的困难。本课题以水泥生产中的关键设备--篦冷机为研究对象,就如何建立高精度的篦冷机参数预测模型和如何优化相关控制参数展开研究。本文根据水泥熟料的生产工艺,系统的分析了篦冷机的工艺流程和工作机理,总结了篦冷机中能够反映熟料品质和能源消耗的目标变量,归纳了影响目标变量的关键参数。并对关键参数的延时时间进行了具体的分析,总结了各参数的延时特性。通过分析篦冷机的工作机理,将篦下压力、二次风温、熟料出口温度以及耗电量确定为待优化目标,并建立了相应的约束条件,为后续建模和优化工作的展开奠定了基础。根据篦冷机参数的延时特点,本文提出了基于自适应计算时间的长短期时间记忆网络（ACT-LSTM）,建立了篦冷机参数的预测模型,解决了篦冷机关键参数延迟时长不一致而导致预测模型精度低的难题。与传统时间序列网络的预测精度相比,本文建立的预测模型在篦冷机参数预测中具有突出优势。针对篦冷机参数的优化问题,本文基于快速非支配排序遗传算法（NSGA-II）进行了改进,提出了多目标有界稳定优化算法（BS-NSGA-Ⅱ）。该算法融入了稳定性优化和急停策略优化,以降低篦冷机的耗电量、保证篦下压力稳定、提高熟料产品质量和减小紧急停机损失为目的,使篦冷机在节能的基础之上运行更稳定。实验结果表明,采用BS-NSGA-Ⅱ算法对篦冷机参数进行优化时,平均每分钟的耗电量降低了13.2%,出口处熟料温度更稳定。本文还设计开发了篦冷机控制参数优化软件,包括读取实时运行数据、控制参数实时优化、显示参数优化结果、数据库存储等功能。该软件基于本文提出的ACT-LSTM参数预测模型和BS-NSGA-Ⅱ优化算法对篦冷机控制目标进行实时优化,指导篦冷机可控参数的调节,为整个篦冷机控制系统的自动化运行提供了有利保障。
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