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链篦机—回转窑制煤系统节能改造及自动喷煤控制算法研究

来源:论文学术网
时间:2024-08-20 12:03:09
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链篦机—回转窑制煤系统节能改造及自动喷煤控制算法研究【摘要】:目前国内外市场竞争日益激烈、能源价格不断上涨、企业的利润空间越来越小。在这样的背景之下,节能降耗、提高产品质量是企业得

【摘要】:目前国内外市场竞争日益激烈、能源价格不断上涨、企业的利润空间越来越小。在这样的背景之下,节能降耗、提高产品质量是企业得以生存和发展的必由之路。铁矿球团是钢铁生产中不可缺少的冶金原料,我国每年都需要上亿吨的球团矿用于钢铁生产,作为球团矿主要生产设备的链篦机—回转窑装置在生产时需要消耗大量煤粉作为燃料,是球团生产中的主要耗能设备。因此,如何最大限度的利用装置产生的余热,如何合理的控制煤粉的喷吹量以保证产品质量、降低煤粉消耗,就成了提高球团质量、降低球团生产成本的关键。 本文的研究主要围绕着链篦机-回转窑系统的节能减排、提高产品质量来进行。首先,文章针对余热资源浪费严重的现状,在深入分析了链篦机-回转窑热工制度与系统热平衡的基础上,通过计算分析,提出了一种链篦机-回转窑系统余热利用方法(即将回转窑的部分热废气用于煤粉制备系统的煤粉干燥,降低制煤环节的能源消耗),并给出了余热回收系统的具体实现方案。其次,文章针对回转窑煤粉喷吹系统控制水平低,煤粉消耗大,焙烧温度波动大,产品质量不稳定、回转窑结圈严重的现状,提出了一种回转窑自动喷煤控制算法,以有效降低煤粉消耗,提高产品质量。回转窑焙烧过程中,焙烧温度具有大滞后、非线性、干扰因素众多等特点,很难用常规的控制方式确定准确的煤粉的喷吹量,因此本文决定将智能控制技术引入到回转窑喷煤控制过程中,提出了一种基于模型控制和反馈控制相结合的复合控制算法来实现煤粉的自动喷吹。该控制算法由基于PCA-RBF神经网络的煤粉喷吹量预测模型和基于非线性PID的反馈控制模型组成。该算法通过PCA-RBF控制模型确定初始喷煤量,通过非线性PID反馈控制器根据回转窑烟罩温度调节喷煤量。仿真结果表明,该算法能够提高煤粉喷吹控制的准确度,稳定回转窑的焙烧温度、减少煤粉用量、提高产品质量。 【关键词】:链篦机-回转窑 节能 PCA RBF 非线性PID
【学位授予单位】:辽宁科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2013
【分类号】:TQ536
【目录】:
  • 摘要5-6
  • ABSTRACT6-8
  • 目录8-10
  • 1. 绪论10-17
  • 1.1 课题研究背景10-11
  • 1.2 链篦机-回转窑球团生产工艺11-14
  • 1.3 国内外研究情况14-16
  • 1.3.1 烧结球团行业节能研究现状14-15
  • 1.3.2 回转窑喷煤控制研究现状15-16
  • 1.4 课题的主要内容及章节安排16-17
  • 2. 喷煤系统节能改造可行性研究17-24
  • 2.1 制煤系统节能改造的思路17
  • 2.2 链篦机预热Ⅰ段热平衡及余热资源分析17-19
  • 2.3 制煤系统余热利用的可行性分析19-21
  • 2.4 节能改造对链篦机-回转窑系统的影响21-22
  • 2.5 节能改造对制煤系统的安全性的影响22-23
  • 2.6 投资及经济效益分析23
  • 2.7 小结23-24
  • 3.制煤系统节能改造整体设计24-45
  • 3.1 制煤系统节能改造的总体原则24
  • 3.2 制煤系统节能改造的技术方案24-25
  • 3.3 机电设备及仪表选型25-28
  • 3.3.1 机电设备选型25-26
  • 3.3.2 仪表选型26-28
  • 3.4 电气控制系统设计28-38
  • 3.4.1 高压风机驱动系统设计28-29
  • 3.4.2 低压供电系统设计29-31
  • 3.4.3 显示及控制仪表系统设计31-32
  • 3.4.4 PLC 控制系统设计32-38
  • 3.5 烟气温度和流量的自动控制38-43
  • 3.5.1 温度及流量控制思想38-39
  • 3.5.2 PLC 控制程序编写39-43
  • 3.6 小结43-45
  • 4. 回转窑喷煤智能控制算法研究45-57
  • 4.1 喷煤智能控制算法的整体思路45
  • 4.2 PCA-RBF 神经网络喷煤控制模型研究45-53
  • 4.2.1 模型结构确定45-46
  • 4.2.2 建模数据的采集与处理46-48
  • 4.2.3 建模数据的主元分析48-49
  • 4.2.4 RBF 神经网络模型研究49-52
  • 4.2.5 模型仿真研究52-53
  • 4.3 基于非线性 PID 的喷煤量反馈控制方法53-56
  • 4.3.1 非线性 PID 算法研究53-55
  • 4.3.2 算法仿真测试55-56
  • 4.4 小结56-57
  • 5. 结论与展望57-58
  • 参考文献58-60
  • 致谢60-61
  • 作者简介61-62


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