一、复合控制策略在水泥生产线DCS中的应用（论文文献综述）
曹宇[1]（2021）在《大型新型干法水泥生产线DCS控制系统设计》文中研究说明在目前水泥工业自动化控制系统中,DCS控制系统是最成熟的一种。对于大型规模以上新型干法水泥生产线,从功能、成本和实际应用中,以基于可编程控制器（PLC）的集散控制系统（DCS）应用最为广泛。根据项目的实际情况,通过查阅、分析水泥工艺及自动化控制系统的相关文献资料,结合高固气比水泥生产新工艺、国外进口大型机械设备对于电气控制要求和DCS控制系统的要求,本文主要完成了一条2X6500t/d熟料新型干法水泥生产线的DCS控制系统的硬件配置及软件设计工作。根据2X6500t/d熟料新型干法水泥生产线各工艺流程和生产环节划分现场控制站和远程站,确定了DCS系统结构。通过对用电设备远程控制点数和仪表测点进行汇总,统计出每个工艺流程所需的控制点数,从而确定全线的控制总点数。根据统计出来的点数情况和DCS系统结构,从现场控制站、网络、中控室操作站三部分来配置硬件。本次硬件平台采用Schneider（施耐德）公司的Unity Quantum系列自动化产品,上位监控及数据采集软件采用Schneider Vijeo Citect V7.2,下位编程组态软件采用Schneider Unity Pro V7.0,结合对新型干法水泥生产工艺要求、电气要求和仪表检测要求进行系统需求分析,完成程序结构组态。基于程序结构组态,定义参数表,进行控制程序编写。当下位程序编写完后,再利用上位监控及数据采集软件,依据工艺流程设计出操作站画面,Vijeo Citect通过Speed Link快速链接标签库,并从Unity Pro程序中自动创建变量,以Modbus Plus（MB+）协议方式从下位机读取数据,从而完成了整个水泥生产线的DCS控制系统工程化设计。同时,水泥工业控制系统中,根据控制权限的优先级,经常用到两种电动机控制方式:机旁优先控制方式（也称作就地优先控制方式）和中控优先控制方式（也称作远程优先控制方式）。对于前者,已被大家所熟悉和广泛应用,对于后者,很多电气人员很陌生,但是其应用场所越来越多。本文结合实际工程中的应用和经验,重点讨论了中控优先控制方式的具体实现方法和各自特点,并根据它们之间的区别对适合的应用场所给出建议。本文在分析了大型新型干法水泥生产线的生产工艺要求、国外进口设备的电气控制要求、仪表检测要求的基础上,确定了DCS系统结构及配置,通过软件编程和组态,实现了自动化控制功能。从电气控制线路和DCS系统的设计优化,使得设备和人员更安全,保证了大型新型干法水泥生产线工艺设备可靠运行,稳定工艺参数,保证产品质量,节约能源,提高了生产线的运转率。根据本文提出的设计方案和思路,已成功实现了一条水泥生产线的自动化控制系统。
王一丰[2]（2020）在《水泥熟料煅烧过程先进控制策略的设计与实现》文中提出水泥熟料煅烧过程是水泥生产的核心生产过程,通过预热、分解、烧成和冷却等生产环节,使生料成为熟料。该过程具有多变量、强耦合和大滞后的特点,常规控制策略常常难以取得满意的控制效果。为提高控制品质,实现节能降耗,论文在调研实际生产问题的基础上,完成了水泥熟料煅烧过程先进控制策略的设计与实现。论文主要完成了以下研究开发工作:1、根据水泥熟料煅烧过程多变量、强耦合的特点,设计了包含基础先控回路与参数优化调节两个控制层级的先进控制方案,由基础先控回路提高关键参数控制品质,由参数优化模块完成设定值优化计算,再由参数调节回路完成设定值调整。2、完成了基础先控回路的先进控制方案设计与实现。采用PID控制策略,实现了二室篦床压力与G11风机电流的篦冷机熟料料层厚度的选择控制,完成了 PID控制器参数整定;采用阶梯式广义预测控制策略,实现了分解炉出口温度与五级下料管出口温度的分解炉炉温选择控制,完成了预测控制器参数整定;采用PID控制策略,实现了回转窑窑头喂煤量的自动控制,完成了 PID控制器参数整定。3、利用神经网络建立了窑电流模型,并通过粒子群优化算法实现了参数优化模块,优化了基础先控回路的设定基准值。设计并采用自适应模糊控制策略实现了参数调节回路,并在基础先控回路设定基准值的基础上,用该回路完成了相关先控回路设定值的调整。4、利用生产现场已有条件,设计并实现了水泥熟料煅烧过程先进控制系统。构建了硬件平台,实现了软件用户图形界面、数据通信模块与核心功能模块,并将先进控制系统投入工程应用。投运结果表明,关键参数的控制品质明显改善,节能效果显着。
韩国庆[3]（2020）在《基于数据驱动的水泥预热分解系统建模与控制》文中研究表明分解炉是预热分解系统的核心设备,分解炉能否稳定工作对生料分解率、熟料质量和产量有重要的影响,而分解炉出口温度又是分解炉稳定运转的重要指标。文章构建了分解炉出口温度Hammerstein模型,并对其实现控制。本文首先介绍了本课题国内外研究现状,并简要说明主要的研究内容。接下来介绍了水泥预热分解系统工艺流程和主要设备的基本工作原理,并由系统的控制机理引出了分解炉出口温度与风料煤之间的关系。利用守恒定律建立旋风预热器和分解炉的机理模型,由于系统模型复杂,难以建立精确的机理模型,所以采用数据驱动方法建模。先建立线性ARMAX温度模型,然后建立Hammerstein模型。非线性Hammerstein模型由最小二乘支持向量机与ARMAX级联而成。仿真结果表明,Hammerstein温度模型能够根据实时数据对分解炉出口温度进行准确和稳定估计。针对Hammerstein模型采用两步法广义预测控制,将非线性预测控制问题转化为线性模型的预测控制和非线性模型的求逆问题,从而简化了非线性模型的控制算法求解,将基于Hammerstein模型的预测控制算法应用到分解炉出口温度的控制中,并进行了优化控制系统半实物仿真平台验证,结果表明,使用该控制策略对分解炉出口温度进行控制的方案是可行的。
张熙[4]（2020）在《水泥联合粉磨磨机负荷预测控制系统研发》文中进行了进一步梳理水泥由于其原材料丰富,性能良好,被广泛应用在包括建筑工程和各类基建工程项目中,早已成为一种不可或缺的建筑原材料。球磨机是水泥粉磨环节中最为重要的设备,磨机内物料的总量称为磨机负荷,其在很大程度上会影响球磨机运行状态。负荷高时,磨机粉碎作用严重减弱,使成品质量下降;负荷低时,不仅会造成能源浪费,而且容易损坏设备。因此将磨机负荷控制在一个合理区间内,有利于稳定产品质量、提升企业效益。本文对水泥联合粉磨工艺流程及各主要设备进行了详细的介绍,剖析了影响磨机负荷变化的众多因素,明晰了磨机负荷建模与控制的难点,结合现场实际生产情况和生产数据,确定了磨机负荷关键变量。针对球磨机磨机负荷建模问题,引入了子空间辨识方法,利用一些几何和线性代数方法得到系统的信号子空间,进一步使用最小二乘法求得系统矩阵,从而建立以循环风机转速为输入、出磨提升机电流为输出的磨机负荷状态空间模型。为了进一步实现磨机负荷自动控制,在子空间辨识的基础上,考虑了一种结构简洁、易于实施的直接子空间预测控制方法。在传统模型预测控制框架下,使用子空间线性预测方程作为预测模型,进而完成了控制器设计;针对实际生产中普遍存在约束的情况,设计了磨机负荷带约束子空间预测控制器,将相关约束条件进行处理后,通过求解一个二次规划问题得到系统输入量,最终实现了对磨机负荷的有效控制。考虑到工程应用,采用MATLAB+C#混合编程方法,开发了基于子空间预测控制算法的球磨机负荷预测控制系统,并针对实际生产中存在原料易磨性不稳定造成磨机负荷波动的情况,引入了基于专家规则的前馈补偿方法,最终将控制软件进行了仿真测试,验证了本系统的有效性。
崔航科[5]（2020）在《水泥联合粉磨球磨机系统数据驱动优化控制》文中研究说明水泥粉磨过程是对水泥熟料、混合材料等物料进行粉碎,以使其颗粒大小、物理性质发生改变,是水泥生产中的一个重要工序。水泥粉磨过程普遍采用由辊压机系统与球磨机系统组成的联合粉磨生产工艺,球磨机系统在其中承担着大部分的粉磨任务。球磨机系统的运行指标水泥粒度与球磨机负荷直接制约着水泥产品质量和生产效率。球磨机系统具有多变量、强耦合、非线性、工况变化等综合复杂特性,具有相当的控制难度,实现球磨机系统的优化控制对于稳定水泥质量、提高水泥厂的经济效益具有重要意义。本文在山东省科技重大专项“智能化工厂关键技术研究与应用示范项目”资助下开展水泥联合粉磨球磨机系统数据驱动优化控制研究,主要研究工作如下:（1）针对球磨机负荷受球磨机工作特性限制难以直接仪表检测问题,在影响因素和运行数据分析的基础上,使用软测量方法实现球磨机负荷在线检测。通过工艺机理分析和相关系数分析确定以球磨机电流、回粉量和出磨提升机电流作为辅助变量,采用自编码-随机权神经网络建立了球磨机负荷的非线性自回归（NARX）模型。仿真验证显现了该模型与球磨机负荷的动态变化具有良好的一致性,为后续球磨机系统建模与控制研究提供了数据支持。（2）针对球磨机系统难以建立准确机理模型的问题,研究了基于数据驱动的球磨机系统建模方法。在分析球磨机系统运行指标（水泥粒度、球磨机负荷）和控制参数（选粉机转速、循环风机转速及主排风机转速）之间的动态关系的基础上,采用递归神经网络建立其数据驱动模型,并通过数据仿真验证了所建立模型的有效性。（3）设计了一种数据驱动下的球磨机系统的运行优化控制方法,包括回路设定值优化跟踪控制、多模型自适应控制以及待入磨物料量控制。回路设定值优化跟踪控制以将水泥粒度与球磨机负荷控制在期望范围内并尽量逼近期望值为目标,基于自适应动态规划算法以（2）中建立的数据驱动模型作为模型网络,利用水泥粒度、球磨机负荷期望值己知的条件,在线给出球磨机系统控制回路的设定值,以算法中的评价网络和执行网络求解最优控制律,使回路输出值快速跟踪至设定值;为了应对球磨机系统的工况切换问题,基于多模型控制思想设计了加权自适应动态规划（ADP）控制器,建立多个子模型以覆盖系统工况,采用物元可拓模型和评价函数监视球磨机系统工况,设计加权函数决定子控制器权重;待入磨物料量控制作为前两种方法的补充,以稳定进入球磨机的物料量为目标,设计基于即时学习的自适应PID控制器对稳流仓仓位进行控制,间接实现控制目标。（4）依托Visual Studio平台,使用C#语言开发了球磨机系统优化控制软件,基于SQL Server建立软件配套数据库,使用OPC技术实现软件与现场DCS系统、在线粒度检测系统之间的数据交互。将优化控制软件应用于某水泥厂水泥粉磨生产,验证了其有效性和可用性。
赵佩睿[6]（2020）在《新型干法水泥熟料烧成过程协调控制研究》文中提出水泥生产是一个大滞后、非线性、强耦合的复杂过程,而烧成过程又是其消耗资源最多,物理化学反应最复杂的过程。近年来,专家学者对水泥烧成过程的研究从未停止,从工况划分到温度控制都是研究的热点,也取得了巨大的成果。但是水泥烧成过程仍然停留在单环节的研究上,对烧成过程的协调控制研究较少。目前,水泥烧成过程协调控制方面的研究还存在以下问题:一,烧成过程工况复杂多变,且不同的参数对烧成过程的影响大小也不尽相同,针对整个烧成过程协调控制的工况总结较少,如何总结出协调关系下的烧成工况并实现在线识别,是研究水泥烧成过程的重要前提;二,针对水泥烧成过程协调控制研究的关注点集中在控制上,而温度设定值却一直是操作人员手动给定。由于操作员的操作经验不同,因此温度设定值无法保证是当前工况下的最优设定值,从而可能导致熟料质量合格率低或者能耗高。因此本文的水泥烧成过程协调控制研究具有重要意义。针对以上问题,本文通过分析大量现场数据并结合操作员的优秀操作经验,划分了烧成过程的典型工况并进行在线识别,最后利用案例推理算法建立温度设定模型,给出分解炉温度设定值和窑头罩温度设定值。主要研究工作如下:（1）讨论了水泥发展概况,并分析了水泥烧成过程中分解炉和回转窑之间存在的协调关系。由于分解炉喷煤（窑尾）和回转窑喷煤（窑头）存在着一定的比例关系,同时又对应着一定的温度设定值,因此得出协调给出当前工况下最优温度设定值即可实现烧成过程协调控制的结论。（2）针对水泥烧成过程协调控制的工况进行总结,不仅仅考虑烧成过程的关键参数,同时将生料率值、煤粉水分等化验室离线数据也考虑其中,通过分析大量现场数据并结合操作员优秀操作经验,总结出了整个烧成过程中与温度有关的典型工况,并总结出当前工况下操作员给出的分解炉温度设定值和窑头罩温度设定值。（3）针对水泥烧成过程工况在线识别困难的问题,在之前总结出典型工况的基础上,以专家规则结合斯皮尔曼相关系数的方法进行工况识别,并给出当前工况下的调整策略。（4）针对烧成过程温度设定值手动给出的问题,利用案例推理的算法,首先建立初始案例库,将不同工况下的案例以f-CaO和煤耗作为筛选标准,质量合格且煤耗低的案例选取为优秀案例。然后通过案例筛选、案例重用等步骤协调给出当前工况下的最优烧成过程温度设定值。最后设计了底层控制器。（5）烧成过程协调控制软件研发。本软件采用C#编写,主要功能有用户管理、数据采集、烧成过程关键参数监测、烧成过程温度设定等功能组成。最后,烧成过程协调控制软件在山东某2000t/d水泥生产线现场应用,可以实现生产过程参数实时监控,现场工况准确划分与识别,并给出分解炉温度设定值和窑头罩温度设定值。经现场验证,水泥烧成过程协调控制软件对实现水泥生产高质、低耗具有一定作用。
赵长春[7]（2020）在《水泥磨机负荷预测算法研究》文中提出水泥作为生产混凝土和砂浆的基本材料,广泛应用于建筑、水利、交通等工程领域,中国改革开放后能源工业快速发展,伴随而来的是环境污染问题加重,水泥生产过程中消耗不可再生能源以及排放大量有害气体,任何一种工艺或者设备上的改进,都会对整个生产过程起到推动作用,实现节能减排,促进水泥工业的可持续发展。本文以陕西省安康市某4000t/d水泥厂为对象,在全面分析新型干法水泥工艺的基础上,针对水泥产线范围广、跨度大、关联设备多等特点,选用浙大中控WebField ECS-700控制系统进行设计,并根据磨机粉磨过程中负荷难以检测的问题,提出不同的磨机负荷预测模型,本文的研究内容主要如下:（1）根据控制要求和生产工艺完成了包括系统整体设计、硬件配置、软件配置的总体控制架构。将新型干法水泥工艺分为生料制备粉磨、预热器加热分解、熟料煅烧和水泥制成四个工段,每工段设置一个现场控制站,操作节点间的通讯网络采用基于TCP/IP的工业以太网,控制网络采用冗余光纤环网,解决了产线稳定运行的远距离通讯问题。采用VFExplorer控制平台进行硬件配置,根据变送器信号接入和产线设备控制要求计算控制点位并留出适当余量,确定控制器、I/O模件的数量、型号及相关配置。硬件配置完成后使用VFFBDBuilder编程软件按照设备控制要求搭建连锁程序,最后利用VFHMICfg软件依据工艺流程组态上位机画面并链接位点数据。（2）水泥生产过程的大多数能耗用于水泥原料粉磨,而磨机负荷是评价粉磨机运行状态的重要指标,因此能准确判断磨机负荷状态显得尤为重要。为了响应国家可持续发展号召,降低生产能耗,针对磨机粉磨过程中负荷难以检测的问题,本文提出一种基于改进型粒子群算法优化RBF神经网络的磨机负荷预测模型。以RBF预测模型为基础,利用PSO算法优化RBF网络的中心向量、基宽参数和隐层至输出层的连接权,通过改进惯性权重因子提出一种非线性变化的惯性权重递减策略,平衡局部与全局粒子搜索能力之间的矛盾使其能快速准确的找到最优解。仿真结果表明RBF模型预测值与实际值偏差较大,PSO-RBF以及IPSO-RBF模型的预测精度均远高于RBF,PSO-RBF模型预测值与实际值相接近,IPSO-RBF模型的预测值与实际值的变化曲线几乎一致,误差最小,相较于PSO-RBF,IPSO-RBF模型的决定系数R2提高了0.0795,均方根误差RMSE、平均绝对误差MAE和均方误差MSE分别降低了50.1%、48.1%和75.1%,充分证实改进后算法的有效性。本文根据生产线的功能要求设计了水泥厂DCS系统,针对磨机负荷难以检测问题,综合考虑磨机负荷的影响因素,建立磨机负荷的相关预测模型,在理论研究基础上结合工程背景,为后续相关研究提供技术支撑。
王祥民[8]（2020）在《水泥分解炉出口温度的预测和控制问题的研究》文中进行了进一步梳理水泥是不可或缺的建筑材料,需求量巨大,资源消耗多,且污染排放大,所以水泥的高效、节能生产具有重要意义。在水泥生产过程中,悬浮预热与预分解过程,承担着水泥生料90%的分解任务,耗煤量巨大,且对于水泥的产量与质量起到至关重要的作用。目前,国内水泥生产企业的生产环境复杂、系统测控点较少,预分解过程的优化调节尚未得到广泛的研究和推广。因此,文章从国内外分解炉控制的研究现状出发,采用数据驱动建模方法与智能控制技术,实现分解炉出口温度的预测和优化控制设计,对实现水泥的高效生产及节能降耗具有重要意义。本文以安徽省某水泥生产公司6000t/d水泥生产线为研究背景,分解炉系统为研究对象,通过实地学习考察,查阅相关文献资料,从分解炉的结构、工艺流程出发,对水泥分解炉出口温度预测与优化控制进行了较为深入地研究。本文首先简要的概述了新型干法水泥生产的发展及其现状,系统地总结了国内外对于水泥生产系统的控制研究及应用情况。接着,在深入研究分析水泥预分解系统的工艺流程及机理的基础上,为了应对复杂的工艺流程及生产环境,本文提出了一种基于Lasso算法的粒子群优化极限学习机的出口温度预测模型。相比于传统预分解系统的研究大都是采用经验法选取风（三级风）、料（生料量）、煤（喂煤量）等变量,难以科学、合理的概括分解炉系统的内部规律,易造成预测精度不高,模型的泛化能力较弱等问题。本文根据现场数据,利用Lasso算法对多变量进行稀疏化处理,并利用Lars算法进行求解,在众多变量中剔除无关与弱相关变量,科学准确的确定影响分解炉出口温度的主要因素,消除了无关变量干扰和减小数据冗余,完成对变量的筛选。再划分数据集,建立了基于粒子群优化参数的极限学习机分解炉出口温度预测模型。通过仿真验证及对比分析,证明了该模型极佳的预测效果和精度。在此基础上,在保证工业生产正常运行的前提下,对预分解系统主要变量参数进行调整和优化,并针对水泥工业的生产现状设计了以喂煤量为被控量的模糊神经控制器,实现对分解炉出口温度的智能优化控制设计,仿真结果显示该控制模型具有较好的控制效果,并能较好的满足工业需求。最后,利用组态软件对系统进行上位机人机交互界面的设计,实现对工业系统的实时监控。
鲁光[9]（2019）在《水泥预粉磨过程控制系统研发》文中研究说明水泥预粉磨过程在水泥联合粉磨中占有重要地位,水泥预粉磨过程的稳定运行,能够减少后续终粉磨阶段的生产压力,从而提升整个生产线的生产效率。水泥预粉磨过程涉及的设备及参数较多,参数之间耦合性强,迟滞性及非线性严重,增加了其控制难度。当前多数粉磨过程的控制手段依旧停留在基于DCS系统的人工控制,生产过程耗费大量人力,且由于操作人员的技术水平参差不齐,导致水泥制成过程产品的产、质量极不稳定,生产线的生产效率不高。本文在对水泥预粉磨过程工艺机理深入分析的基础上,明晰了参数之间的耦合关系,建立了用以描述水泥预粉磨生产过程参数之间关系的对应模糊认知图（Fuzzy cognitive map,FCM）;通过归纳整理现场优秀操作员的操作经验,建立了专家知识库,并结合BangBang控制设计控制器;基于以上成果,设计了水泥预粉磨过程控制系统,并在现场实际应用。在智能化工厂关键技术研究与应用示范项目（山东省科技重大专项:2015ZDXX0101F01）资助下,本文开展工作如下:（1）深入分析了水泥预粉磨过程工艺机理,确定了控制系统的关键参数,包括:喂料量、稳流仓仓重、入磨提升机电流、辊压机插板开度、辊压机电流、循环风机转速、循环风机阀门开度和磨机负荷;（2）依据参数之间的耦合关系确定FCM模型的结构;根据基于最小平方技术的模糊认知图学习法（LSFCM）计算节点之间的相关性参数;基于上述所确定的结构与参数建立水泥预粉磨过程的FCM模型;采用实际生产的历史数据对模型参数进行滚动优化;通过对模型预测值的分析,验证了使用FCM模型对水泥预粉磨过程参数值进行预测的有效性。（3）结合现场优秀操作人员操作经验,建立专家知识库与推理机制,设计了专家系统;结合现场关键设备异常工况处置要求,设计BangBang控制器;基于FCM模型预测、专家系统及BangBang控制器设计了水泥预粉磨过程控制系统。（4）基于SQL Server建立系统配套数据库,使用OPC技术实现系统与现场DCS系统之间的数据交互;依托Visual Studio平台,使用C#开发了水泥预粉磨过程控制系统;工程现场实际运行验证了本系统的有效性。
姜涛[10]（2019）在《先进控制技术在四氢呋喃合成过程中的应用研究》文中研究说明间歇反应过程一般是一个时变系统,其内部的反应机理复杂,且都存在着非线性、多变量、大滞后等特性,从而使得间歇反应釜的控制成为一个关键技术问题。四氢呋喃合成过程是一个半连续半间歇的生产过程,生产过程具有重复性的特点。反应釜温度的控制效果是直接影响产品质量、收率等主要因素,针对二氢呋喃羰基化反应是一个放热反应,反应体系容量大,存在温度测量和传递滞后等问题,仅仅采取常规控制策略难以满足控制质量的要求,因此迫切需要运用先进控制技术解决这类复杂对象的控制问题。本文针对某公司四氢呋喃合成过程研究开发了一种先进控制策略,通过整体计算机控制系统设计集成,在羰基化反应过程中加以实施应用,取得了令人满意的效果,有效提升了生产过程智能制造水平。本论文工作主要从以下几个方面展开:（1）回顾和总结了间歇生产过程的特征、控制要求以及控制难点,总结了先进控制技术在间歇反应生产中的研究进展和应用现状。通过查阅大量相关文献,重点介绍了迭代学习控制技术在化工间歇生产过程中的应用状况。（2）对甲醇制水煤气、环合反应及二氢呋喃羰基化反应的反应机理及生产工艺流程进行了详细研究,全面分析了羰基化反应过程中配料、进料、氮气置换、羰基化反应等过程操作控制关键,通过对反应过程操作要点的剖析,进一步提出以反应温度为核心的控制要求,为反应过程控制系统整体设计奠定良好基础。（3）基于四氢呋喃合成过程具有重复性的特点,开发了一种基于开闭环PID算法的迭代学习控制技术,根据反应釜热平衡关系,引入前馈补偿,通过迭代学习对PID控制器的输出予以校正。该控制技术仿真结果表明,温度控制取得了满意的控制效果,即使当系统存在状态和输出的干扰,且初始状态存在偏移时,温度轨迹也能完全跟踪期望轨迹,且控制精度能控制在工艺的要求范围内。（4）采用SUPCON JX-300XP集散控制系统,完成对四氢呋喃合成过程计算机控制系统集成与工程实施。根据生产工艺流程要求,完成各控制系统设计与配置,确定相应的控制站硬件配置、操作站硬软件配置以及辅助部件配置,完成了水煤气制气控制系统模块组态、环合反应控制系统模块组态、羰基化反应控制系统模块组态、控制站间数据交换和安全生产控制系统模块组态。最后通过系统安装与调试,成功实现了生产过程主要参数的实时监测与控制,确保了生产质量提升和安全操作,也为进一步研究合成过程整体系统优化和节能降耗提供了一个基础平台。
二、复合控制策略在水泥生产线DCS中的应用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、复合控制策略在水泥生产线DCS中的应用（论文提纲范文）
（1）大型新型干法水泥生产线DCS控制系统设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状与发展 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 2 大型新型干法水泥生产线DCS控制系统方案设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 新型干法水泥生产线的工艺要求分析 |
| 2.2.1 生产方法 |
| 2.2.2 生产工艺流程 |
| 2.3 新型干法水泥生产线电气要求分析 |
| 2.3.1 高压配电系统 |
| 2.3.2 低压配电系统 |
| 2.3.3 电气控制 |
| 2.3.4 高压设备保护及测量 |
| 2.3.5 其它电气要求 |
| 2.4 新型干法水泥生产线仪表检测要求分析 |
| 2.4.1 仪表测点要求 |
| 2.4.2 生料质量控制系统 |
| 2.4.3 喂料控制系统 |
| 2.4.4 窑胴体扫描系统 |
| 2.4.5 工业电视系统 |
| 2.4.6 气体成份分析系统 |
| 2.5 新型干法水泥生产线自动化要求分析 |
| 2.6 关于电动机优先控制方式的探讨 |
| 2.6.1 电动机优先控制方式简介 |
| 2.6.2 三种优先控制方式的特点 |
| 2.6.3 结论 |
| 2.7 本章总结 |
| 3 大型新型干法水泥生产线DCS控制系统硬件配置 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 中控室操作站配置 |
| 3.2.1 操作站(OS) |
| 3.2.2 工程师工作站(EWS) |
| 3.2.3 配置清单 |
| 3.3 网络配置 |
| 3.3.1 以太网 |
| 3.3.2 MB+网络 |
| 3.4 现场控制站配置 |
| 3.4.1 现场控制器 |
| 3.4.2 网络性能 |
| 3.4.3 现场控制站I/O特性 |
| 3.4.4 不间断电源UPS |
| 3.4.5 I/O点数统计和现场站配置清单 |
| 3.5 本章小节 |
| 4 大型新型干法水泥生产线DCS控制系统软件设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 Unity Pro软件 |
| 4.2.1 功能块的更新 |
| 4.2.2 CPU与IO部分的通讯 |
| 4.2.3 Unity Pro中项目设置 |
| 4.2.4 创建一个新设备 |
| 4.3 Vijeo Citect软件 |
| 4.3.1 Citect服务器和客户端 |
| 4.3.2 计算机配置文件Citect.ini |
| 4.3.3 Citect配置环境简介 |
| 4.3.4 上位程序的构成 |
| 4.4 水泥生产线上位机画面功能设计 |
| 4.5 施耐德Quantum与西门子S7-300/400通讯解决方案 |
| 4.5.1 系统连接示意图 |
| 4.5.2 实现的指导思想 |
| 4.5.3 Modbus协议的简单介绍 |
| 4.5.4 实现方法 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 总结与展望 |
| 5.1 主要结论 |
| 5.2 存在的问题和对未来工作的展望 |
| 参考文献 |
| 作者在读期间研究成果和获奖 |
| 致谢 |
（2）水泥熟料煅烧过程先进控制策略的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 课题研究意义 |
| 1.3 国内外研究概况 |
| 1.3.1 国外研究概况 |
| 1.3.2 国内研究概况 |
| 1.4 本文主要内容 |
| 第2章 水泥熟料煅烧过程介绍与先进控制方案结构设计 |
| 2.1 水泥熟料煅烧过程工艺 |
| 2.1.1 水泥熟料煅烧过程工艺流程 |
| 2.1.2 水泥熟料煅烧过程工艺设备 |
| 2.2 水泥熟料煅烧过程控制系统介绍 |
| 2.3 水泥熟料煅烧过程现场控制需求分析 |
| 2.4 水泥熟料煅烧过程先进控制方案结构设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 水泥熟料煅烧过程基础先控回路设计与实现 |
| 3.1 阶梯式广义预测控制算法简介 |
| 3.2 递推最小二乘法简介 |
| 3.3 篦冷机熟料料层厚度控制回路设计与实现 |
| 3.4 分解炉炉温控制回路设计与实现 |
| 3.5 回转窑窑头喂煤量控制回路设计与实现 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 水泥熟料煅烧过程的参数优化与调节 |
| 4.1 自适应模糊控制算法简介 |
| 4.1.1 模糊集合与模糊关系 |
| 4.1.2 模糊规则与模糊推理 |
| 4.1.3 模糊化与解模糊化 |
| 4.1.4 自适应模糊控制 |
| 4.2 回转窑窑电流分析 |
| 4.3 水泥熟料煅烧过程参数优化模块实现 |
| 4.3.1 广义回归神经网络简介 |
| 4.3.2 粒子群优化算法简介 |
| 4.3.3 窑电流曲线神经网络建模 |
| 4.3.4 基础先控回路设定基准值的粒子群优化 |
| 4.4 水泥熟料煅烧过程参数调节回路设计与实现 |
| 4.5 参数优化模块与参数调节回路的应用 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 水泥熟料煅烧过程先进控制系统工程实现与应用 |
| 5.1 水泥熟料煅烧过程先进控制系统结构设计 |
| 5.2 硬件平台构建 |
| 5.3 用户图形界面实现 |
| 5.4 数据通信模块实现 |
| 5.5 核心功能模块实现 |
| 5.5.1 数据处理实现 |
| 5.5.2 报警功能实现 |
| 5.5.3 控制方式切换 |
| 5.5.4 控制器参数整定 |
| 5.5.5 工艺参数优化、调节 |
| 5.6 先进控制系统应用效果 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 结束语 |
| 6.1 本文工作总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 |
（3）基于数据驱动的水泥预热分解系统建模与控制（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 水泥工业概述 |
| 1.2.1 水泥生产概述 |
| 1.2.2 预热分解系统发展概述 |
| 1.3 水泥预热分解系统建模与控制研究现状 |
| 1.3.1 水泥预热分解系统建模研究现状 |
| 1.3.2 水泥预热分解系统控制研究现状 |
| 1.4 本文的主要工作 |
| 第二章 水泥预热分解系统工艺原理 |
| 2.1 水泥预热分解系统 |
| 2.2 预热器 |
| 2.3 分解炉 |
| 2.3.1 分解炉工艺流程 |
| 2.3.2 分解炉中化学反应特性 |
| 2.4 水泥预热分解系统的控制机理 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 水泥预热分解系统的机理分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 预热器机理分析 |
| 3.2.1 质量平衡 |
| 3.2.2 热量平衡 |
| 3.2.3 压力平衡 |
| 3.3 分解炉机理分析 |
| 3.3.1 质量平衡 |
| 3.3.2 热量平衡 |
| 3.4 影响因素分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 水泥预热分解系统的数据驱动模型 |
| 4.1 数据预处理 |
| 4.1.1 输入变量选择 |
| 4.1.2 数据滤波 |
| 4.1.3 数据归一化 |
| 4.2 水泥预热分解系统的数据驱动线性模型 |
| 4.2.1 ARMAX模型 |
| 4.2.2 模型结构辨识 |
| 4.2.3 模型参数辨识 |
| 4.3 水泥预热分解系统的数据驱动非线性模型 |
| 4.3.1 LSSVM基本原理 |
| 4.3.2 基于LSSVM的 Hammerstein模型辨识 |
| 4.4 仿真试验结果 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 基于水泥预热分解系统的广义预测控制 |
| 5.1 基于ARMAX模型的预测控制 |
| 5.1.1 预测模型 |
| 5.1.2 Diophantine方程的递推求解 |
| 5.1.3 优化策略 |
| 5.2 基于Hammerstein模型的两步法预测控制 |
| 5.3 仿真试验结果 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 优化控制系统的半实物仿真平台 |
| 6.1 控制系统架构 |
| 6.2 半实物仿真平台实现 |
| 6.2.1 优化控制系统 |
| 6.2.2 模拟水泥预热分解系统DCS |
| 6.2.3 OPC通讯 |
| 6.3 优化控制系统功能界面 |
| 6.4 半实物仿真平台测试 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 本文总结 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 |
（4）水泥联合粉磨磨机负荷预测控制系统研发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 主要工作 |
| 第二章 水泥联合粉磨工艺及变量分析 |
| 2.1 水泥联合粉磨工艺及设备分析 |
| 2.1.1 水泥联合粉磨工艺 |
| 2.1.2 生产设备分析 |
| 2.2 磨机负荷相关检测技术及扰动 |
| 2.2.1 磨机负荷检测 |
| 2.2.2 磨机系统扰动 |
| 2.2.3 磨机负荷建模与控制难点 |
| 2.3 数据处理与变量分析 |
| 2.3.1 数据处理 |
| 2.3.2 关键变量分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于子空间方法的磨机负荷模型辨识 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 磨机负荷子空间辨识 |
| 3.2.1 预备知识 |
| 3.2.2 数据矩阵构造 |
| 3.2.3 系统矩阵求取 |
| 3.2.4 仿真验证 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 磨机负荷子空间预测控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 磨机负荷无约束子空间预测控制 |
| 4.2.1 磨机负荷子空间预估器模型 |
| 4.2.2 控制律求解 |
| 4.2.3 仿真验证 |
| 4.3 磨机负荷约束子空间预测控制 |
| 4.3.1 约束处理 |
| 4.3.2 仿真验证 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 磨机负荷预测控制系统设计 |
| 5.1 系统总体方案 |
| 5.1.1 集散控制系统 |
| 5.1.2 系统架构及功能 |
| 5.2 数据模块实现 |
| 5.2.1 数据库设计 |
| 5.2.2 OPC设计 |
| 5.3 算法模块实现 |
| 5.3.1 专家规则 |
| 5.3.2 MATLAB与 C#混编 |
| 5.3.3 .NET组件的生成与调用 |
| 5.3.4 趋势显示 |
| 5.4 仿真验证 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 A |
| 附录 B |
（5）水泥联合粉磨球磨机系统数据驱动优化控制（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究动态 |
| 1.2.1 水泥粉磨工艺研究现状 |
| 1.2.2 球磨机负荷软测量研究现状 |
| 1.2.3 球磨机系统建模研究现状 |
| 1.2.4 球磨机系统控制研究现状 |
| 1.3 课题研究难点 |
| 1.4 本文主要工作 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 水泥联合粉磨工艺与指标分析 |
| 2.1 水泥联合粉磨工艺分析 |
| 2.1.1 工艺流程与关键设备 |
| 2.1.2 水泥粒度检测 |
| 2.2 球磨机系统运行指标分析 |
| 2.2.1 球磨机负荷 |
| 2.2.2 水泥粒度 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 球磨机负荷软测量与球磨机系统建模 |
| 3.1 球磨机负荷软测量 |
| 3.1.1 辅助变量选取 |
| 3.1.2 数据预处理 |
| 3.1.3 球磨机负荷软测量模型的建立 |
| 3.1.4 仿真验证 |
| 3.2 球磨机系统建模 |
| 3.2.1 球磨机系统数据驱动建模 |
| 3.2.2 仿真验证 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 数据驱动的球磨机系统运行优化控制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 球磨机系统回路设定值优化跟踪控制 |
| 4.2.1 自适应动态规划算法 |
| 4.2.2 基于自适应动态规划的回路设定值优化跟踪控制 |
| 4.2.3 仿真验证 |
| 4.3 基于工况的球磨机系统多模型自适应控制 |
| 4.3.1 球磨机系统工况划分 |
| 4.3.2 基于物元可拓模型的球磨机系统工况识别 |
| 4.3.3 多模型ADP控制器设计 |
| 4.3.4 仿真验证 |
| 4.4 基于即时学习的待入磨物料量控制 |
| 4.4.1 局部等效模型的建立 |
| 4.4.2 基于即时学习的自适应PID控制器设计 |
| 4.4.3 仿真验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 球磨机系统优化控制软件设计与工程应用 |
| 5.1 工程应用平台架构 |
| 5.2 数据库设计 |
| 5.3 优化控制软件功能模块设计 |
| 5.3.1 软件总体功能设计 |
| 5.3.2 软件功能模块开发 |
| 5.4 工程应用 |
| 5.4.1 优化控制软件实现 |
| 5.4.2 控制效果分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
（6）新型干法水泥熟料烧成过程协调控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 水泥烧成过程工艺及协调控制方案设计 |
| 2.1 水泥烧成过程工艺介绍 |
| 2.1.1 预热分解过程 |
| 2.1.2 熟料煅烧过程 |
| 2.2 水泥烧成过程的操作原则 |
| 2.3 水泥烧成过程协调关系研究 |
| 2.3.1 从烧成过程产量的角度分析协调关系 |
| 2.3.2 从窑的热工制度角度分析协调关系 |
| 2.3.3 从水泥工艺角度分析协调关系 |
| 2.4 协调控制方案设计 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 烧成过程协调控制的典型工况总结 |
| 3.1 烧成过程关键参数选取 |
| 3.2 烧成过程协调控制典型工况总结 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 水泥烧成过程协调控制工况识别 |
| 4.1 数据预处理 |
| 4.1.1 滚动时间窗 |
| 4.1.2 拉伊达滤波 |
| 4.1.3 均值滤波 |
| 4.2 典型工况识别 |
| 4.2.1 基于规则的典型工况识别 |
| 4.2.2 基于斯皮尔曼相关系数的工况识别 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 基于案例推理的烧成过程协调控制研究 |
| 5.1 烧成过程协调控制方案 |
| 5.1.1 案例推理技术概述 |
| 5.1.2 建立初始案例库 |
| 5.1.3 案例检索 |
| 5.1.4 案例重用 |
| 5.1.5 案例存储 |
| 5.1.6 方法验证 |
| 5.2 底层控制器设计 |
| 5.2.1 烧成过程温度控制方案 |
| 5.2.2 仿人智能控制规则设计 |
| 5.2.3 积分分离PID控制器设计 |
| 5.2.4 模糊控制器设计 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 烧成过程协调控制软件开发 |
| 6.1 软件框架设计 |
| 6.2 软件模块设计 |
| 6.2.1 用户管理模块 |
| 6.2.2 数据采集模块 |
| 6.2.3 工况识别模块 |
| 6.2.4 烧成过程温度设定模块 |
| 6.3 工业应用 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
（7）水泥磨机负荷预测算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 水泥工业及DCS控制系统 |
| 1.2.2 磨机负荷相关预测方法 |
| 1.3 本文研究内容与章节安排 |
| 2 水泥生产工艺与系统方案设计 |
| 2.1 水泥生产工艺设备 |
| 2.1.1 新型干法水泥工艺技术 |
| 2.1.2 球磨机系统 |
| 2.2 水泥厂DCS系统方案设计 |
| 2.2.1 总体设计及电气自动化要求分析 |
| 2.2.2 水泥生产控制系统选型 |
| 2.2.3 系统网络设计 |
| 2.2.4 控制站点设计 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 水泥厂的DCS实现 |
| 3.1 控制系统实现 |
| 3.1.1 控制器配置 |
| 3.1.2 I/0口配置 |
| 3.1.3 控制站硬件配置 |
| 3.1.4 设备连锁控制及重要程序设计 |
| 3.2 实时监控界面及曲线 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 基于RBF神经网络的磨机负荷预测 |
| 4.1 人工神经网络相关理论 |
| 4.2 RBF神经网络 |
| 4.2.1 RBF神经网络模型 |
| 4.2.2 径向基函数 |
| 4.2.3 RBF神经网络学习算法 |
| 4.3 基于RBF神经网络的磨机负荷预测 |
| 4.3.1 磨机负荷影响因素选择 |
| 4.3.2 样本数据的采集及预处理 |
| 4.3.3 磨机负荷预测模型建立 |
| 4.4 RBF神经网络预测仿真结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于改进粒子群算法优化RBF神经网络参数的磨机负荷预测 |
| 5.1 粒子群优化算法 |
| 5.1.1 粒子群优化算法原理 |
| 5.1.2 粒子群优化算法流程 |
| 5.1.3 粒子群优化算法参数分析 |
| 5.2 基于粒子群算法优化RBF神经网络的磨机负荷预测 |
| 5.2.1 预测模型建立 |
| 5.2.2 仿真实验结果分析 |
| 5.3 基于改进粒子群算法优化RBF神经网络的磨机负荷预测 |
| 5.3.1 粒子群优化算法的改进策略 |
| 5.3.2 预测模型建立 |
| 5.3.3 多模型预测结果对比分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 未来展望与不足 |
| 参考文献 |
| 作者在读硕士期间研究成果及获奖情况 |
| 附录 |
| 致谢 |
（8）水泥分解炉出口温度的预测和控制问题的研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景及意义 |
| 1.2 预分解系统的国内外研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容和章节安排 |
| 第二章 预分解工艺流程及预测与控制分析 |
| 2.1 新干法水泥生产的工艺流程简述 |
| 2.2 预分解系统的工艺流程及工作机理 |
| 2.2.1 预分解系统的工艺流程 |
| 2.2.2 预分解系统的工作机理 |
| 2.3 影响分解炉出口温度的主要变量 |
| 2.4 分解炉出口温度的预测问题分析 |
| 2.4.1 出口温度预测亟待解决的问题 |
| 2.4.2 分解炉出口温度预测和优化控制的总体方案 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于多变量选择的分解炉出口温度预测建模 |
| 3.1 Lasso算法的基本原理及求解 |
| 3.1.1 Lasso算法的基本原理 |
| 3.1.2 最小角回归求解Lasso算法 |
| 3.2 粒子群算法优化的极限学习机模型 |
| 3.2.1 极限学习机的原理 |
| 3.2.2 粒子群优化算法 |
| 3.3 出口温度预测模型的建立 |
| 3.3.1 数据预处理 |
| 3.3.2 基于Lasso算法的变量筛选 |
| 3.3.3 PSO-ELM的出口温度预测模型 |
| 3.3.4 对比与分析 |
| 第四章 出口温度模型优化和基于模糊神经网络控制设计 |
| 4.1 出口温度模型的优化设计 |
| 4.1.1 优化目标分析 |
| 4.1.2 出口温度优化模型求解 |
| 4.2 自适应模糊神经网络 |
| 4.2.1 模糊理论与神经网络 |
| 4.2.2 自适应模糊神经网络 |
| 4.3 出口温度控制系统仿真验证 |
| 4.4 出口温度控制的工程实现 |
| 4.4.1 DCS系统简介 |
| 4.4.2 OPC技术简介 |
| 4.4.3 上位机监控系统设计 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 |
（9）水泥预粉磨过程控制系统研发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究的目的及意义 |
| 1.3 水泥预粉磨模型的研究动态 |
| 1.4 水泥预粉磨控制系统研究现状 |
| 1.5 研究重点 |
| 1.6 本文主要工作 |
| 1.7 小结 |
| 第二章 水泥预粉磨过程工艺及控制思路 |
| 2.1 水泥预粉磨工艺 |
| 2.2 水泥预粉磨过程中干扰因素分析 |
| 2.3 水泥预粉磨控制参数分析 |
| 2.4 设计思想 |
| 2.4.1 水泥预粉磨模型建立构想 |
| 2.4.2 水泥预粉磨控制器设计思想 |
| 2.4.3 系统软件设计框架 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 水泥预粉磨过程FCM模型的建立 |
| 3.1 水泥预粉磨过程的FCM模型设计 |
| 3.2 水泥预粉磨过程FCM模型 |
| 3.2.1 规范化数据 |
| 3.2.2 FCM结构及其权值的确定 |
| 3.3 FCM模型验证 |
| 3.3.1 随机误差 |
| 3.3.2 预测值误差 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 水泥预粉磨过程的Bang_Bang控制器及专家控制器设计 |
| 4.1 水泥预粉磨过程的Bang_Bang控制 |
| 4.2 水泥预粉磨过程的专家控制 |
| 4.2.1 专家知识库 |
| 4.2.2 推理机制 |
| 4.3 小结 |
| 第五章 水泥预粉磨过程控制系统设计与实现 |
| 5.1 系统概况 |
| 5.2 通讯设计 |
| 5.2.1 初始化 |
| 5.2.2 数据读写 |
| 5.2.3 通讯部分的界面 |
| 5.2.4 数据交互流程 |
| 5.3 数据库设计 |
| 5.3.1 数据库设计的主要代码 |
| 5.3.2 数据库的界面设计 |
| 5.4 控制系统实现 |
| 5.4.1 系统过程模型及在线优化 |
| 5.4.2 控制器实现 |
| 5.4.3 其他功能实现 |
| 5.5 系统运行效果 |
| 5.6 小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录一 |
| 附录二 |
| 附录三 |
（10）先进控制技术在四氢呋喃合成过程中的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 间歇生产过程概述 |
| 1.2.1 间歇生产过程特征 |
| 1.2.2 间歇生产过程的控制要求 |
| 1.2.3 间歇生产过程的控制难点 |
| 1.3 间歇生产过程控制研究现状 |
| 1.3.1 常规PID控制 |
| 1.3.2 预测控制 |
| 1.3.3 自适应控制 |
| 1.3.4 迭代学习控制 |
| 1.3.5 其他先进控制方法 |
| 1.4 迭代学习控制在间歇生产过程中的应用现状 |
| 1.4.1 单一迭代学习控制 |
| 1.4.2 复合迭代学习控制 |
| 1.5 全文的主要研究内容 |
| 第二章 四氢呋喃合成过程工艺及控制要求 |
| 2.1 前言 |
| 2.2 合成过程反应机理 |
| 2.2.1 水煤气制气反应机理 |
| 2.2.2 环合反应机理 |
| 2.2.3 羰基化反应机理 |
| 2.3 合成过程工艺流程 |
| 2.3.1 水煤气制气工艺流程 |
| 2.3.2 环合反应工艺流程 |
| 2.3.3 羰基化反应工艺流程 |
| 2.4 羰基化反应过程的操作要点 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 羰基化反应釜温度控制策略研究 |
| 3.1 前言 |
| 3.2 迭代学习控制的基本原理 |
| 3.3 迭代学习控制的分类 |
| 3.3.1 开环迭代学习控制 |
| 3.3.2 闭环迭代学习控制 |
| 3.4 开闭环迭代学习控制 |
| 3.4.1 开闭环迭代学习控制结构 |
| 3.4.2 开闭环收敛性分析 |
| 3.5 反应釜温度控制的结构及其算法 |
| 3.5.1 反应釜温度控制系统的结构设计 |
| 3.5.2 反应釜温度控制系统的控制算法 |
| 3.6 反应釜温度ILC仿真研究 |
| 3.6.1 反应釜的动态特性 |
| 3.6.2 反应釜温度控制模型的建立 |
| 3.6.3 控制器的设计 |
| 3.6.4 仿真结果与分析 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 四氢呋喃合成过程控制系统集成 |
| 4.1 前言 |
| 4.2 合成过程控制系统 |
| 4.2.1 水煤气制气控制系统 |
| 4.2.2 环合反应控制系统 |
| 4.2.3 羰基化反应控制系统 |
| 4.3 DCS系统规模及配置 |
| 4.3.1 现场仪表配置 |
| 4.3.2 系统配置 |
| 4.4 合成生产过程控制系统模块组态 |
| 4.4.1 水煤气制气控制系统模块组态 |
| 4.4.2 环合反应控制系统模块组态 |
| 4.4.3 羰基化反应控制系统模块组态 |
| 4.5 控制站间数据交换模块组态 |
| 4.5.1 模拟量数据交换 |
| 4.5.2 开关量数据交换 |
| 4.6 安全生产控制系统模块组态 |
| 4.6.1 断电事故联锁 |
| 4.6.2 卸料与放空事故联锁 |
| 4.6.3 反应压力超压事故联锁 |
| 4.6.4 氮气置换事故联锁 |
| 4.7 生产过程监控与调试 |
| 4.7.1 实时监控 |
| 4.7.2 系统的调试及维护 |
| 4.8 迭代学习控制策略的应用 |
| 4.9 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
| 1 作者简历 |
| 2 攻读硕士学位期间发表的学术论文 |
| 3 参与的科研项目及获奖情况 |
| 4 发明专利 |
| 学位论文数据集 |
四、复合控制策略在水泥生产线DCS中的应用（论文参考文献）
- [1]大型新型干法水泥生产线DCS控制系统设计[D]. 曹宇. 西安建筑科技大学, 2021(01)
- [2]水泥熟料煅烧过程先进控制策略的设计与实现[D]. 王一丰. 中国科学技术大学, 2020(01)
- [3]基于数据驱动的水泥预热分解系统建模与控制[D]. 韩国庆. 合肥工业大学, 2020(02)
- [4]水泥联合粉磨磨机负荷预测控制系统研发[D]. 张熙. 济南大学, 2020(01)
- [5]水泥联合粉磨球磨机系统数据驱动优化控制[D]. 崔航科. 济南大学, 2020(01)
- [6]新型干法水泥熟料烧成过程协调控制研究[D]. 赵佩睿. 济南大学, 2020(01)
- [7]水泥磨机负荷预测算法研究[D]. 赵长春. 西安建筑科技大学, 2020(01)
- [8]水泥分解炉出口温度的预测和控制问题的研究[D]. 王祥民. 合肥工业大学, 2020(02)
- [9]水泥预粉磨过程控制系统研发[D]. 鲁光. 济南大学, 2019(01)
- [10]先进控制技术在四氢呋喃合成过程中的应用研究[D]. 姜涛. 浙江工业大学, 2019(02)