一、Freelance2000系统在实际应用中的问题浅析（论文文献综述）
马相锋[1]（2015）在《模糊控制在铀同位素分离中的应用》文中指出铀同位素分离供料工艺过程采用DCS进行控制,在该工艺过程中,供料容器的温度控制是关键,一方面系统所要控制的对象数量较多,另一方面要求温度控制的平稳性好且响应速度快,并且在不同的工况下,采取的控制方式也应有所不同。该系统从投运以来,一直采用常规的PID控制,通过几年的实际运行,这种控制方式的稳定性好,不足之处是,在新供料容器投入过程中,升温控制有较大的时滞现象。针对此问题本文采用模糊PID参数自整定方法,对供料系统中高温净化及赶残料过程温度控制方式进行有条件的补充,把常规PID控制与模糊PID参数自整定控制有机地结合在一起,使其工艺控制过程根据不同的工况自动选择合适的控制方式,运行结果表明该方法能更好地满足工艺控制的需要。该控制方案经在DCS控制系统组态实施,从而实现了模糊控制在铀同位素分离供料工艺过程中的应用,良好地解决了新供料容器投入过程带来的升温速度过缓问题,此方法的尝试为我国核燃料生产过程控制水平的提高具有实际的意义。
段鑫[2]（2015）在《水泥分解炉控制模式的研究》文中进行了进一步梳理随着国内房地产行业的蓬勃发展和建材行业的加速转型,水泥产业目前正处于产品结构和技术创新调整的关键时期。采用预分解技术的新型干法水泥生产工艺及优化控制策略已成为我国水泥产业的发展趋势。分解炉是预分解技术的核心设备,承担了预分解系统中煤粉燃烧、气固换热以及碳酸盐的分解等任务,保持炉温的稳定对于保持整个预分解系统的热力分布和热工制度的稳定至关重要。但分解炉的控制具有非线性、大滞后、强耦合等特点,这决定了该系统控制的复杂程度。本文针对石市某水泥厂6000d/t熟料生产线进行研究,在分析预分解窑水泥生产工艺的基础上,调查研究了影响分解炉温度的主要因素。并结合该生产线的实际情况,确定了需根据三次风、生料流量等因素合理控制煤粉流量来控制炉温稳定的方案,使燃料放热、三次风放热与生料分解热等在炉内处于平衡状态。基于该方案和炉温观测数据,本文根据该系统内部的热能实际影响因素,建立了热平衡方程模型,并通过实时最小二乘算法进行热平衡方程模型中各个参数的在线估计,得到了该模型。同时,提出了一种预测模糊控制算法,依据喂煤量、生料流量、三次风量、窑尾废气量等变量作为此预测模型的输入,预测分解炉温度的变化趋势,之后由模糊控制器给出煤粉的调节量,以提前对分解炉温度进行调节,最终实现了炉温的预测控制,达到了合理给定煤粉流量的目的。作为实际应用的工程课题,最终设计出一种基于OPC技术与DCS进行数据交换的可行方案,并根据生产工艺和控制要求完成了控制站的软件程序。本设计研究可对同类型化水泥分解炉温控系统的设计提供借鉴和参考。
师雪风[3]（2014）在《基于AC800F的腈纶生产多系统联合控制研究》文中研究表明腈纶生产是一个复杂的流程型控制过程，对工艺控制指标要求十分严格，相应的自动化控制程度要求也非常高。本论文就是针对H公司扩大腈纶生产规模、提高差别化生产的工程项目，基于新增后的DCS集散控制系统AC800F为硬件架构，研究了腈纶生产多系统联合控制。论文研究分析了H公司一期控制系统应用现状、二期DCS系统需求，确定了二期控制系统的总体规划；完成新增聚合部分ABB的AC800F控制器以及纺丝部分Honeywell的TPS控制器；对原Freelance2000控制系统升级，并将其与AC800F融合为统一控制平台；在此基础之上，依据腈纶生产的工艺需求，设计了腈纶生产的多系统联合控制系统，如聚合釜温度串级控制、混单比例控制、洗涤水液位分程控制等；再者，基于CBF编程平台及TPS的GUS系统，完成全部控制系统的编程及安装调试；最后，给出了设计DCS控制系统的步骤、方法，以及设计编程调试的几点建议。系统投入运行后控制平稳，完全满足生产规模扩大及产品差别化需求，提高产能1万吨，还有1万吨控制预留，产品优等品率大幅提高；选用的多重冗余控制器，自动化程度更高，安全可靠，多年来运行无故障。
康旭[4]（2014）在《水泥篦冷机控制模式的研究》文中研究说明水泥是经济建设过程中的基础性原材料，近年来我国水泥工业发展迅速，水泥产量居世界第一。水泥产量的不断增加带来了高能耗问题。为了响应节能减排的号召，我国水泥行业急需进行产业结构调整和技术创新升级。应用新型干法水泥生产技术，不断优化生产控制策略，是水泥行业实现节能减排，可持续发展的一条重要途径。篦冷机系统是新型干法水泥熟料烧成系统的核心部件之一，其各个风室气压值的优化控制，对于稳定整个熟料烧成系统的气流，提高热交换效率，降低能源消耗起着重要的作用。篦冷机系统结构复杂，具有非线性、滞后性、时变性的特点，提升了控制系统的设计难度。本文针对石市某水泥厂6000t/d熟料生产线进行研究，在分析了篦冷机系统工作原理的基础上，研究了影响篦冷机系统工作性能的主要因素，并根据篦冷机系统的特点，应用改进BP算法的神经网络建立了篦冷机系统的控制模型，提出了一种预测模糊控制算法，算法依据熟料流量、篦床转动速度、瞬时风室气压值作为预测模型的输入，并通过多步预测来判断风室气压的变化趋势，之后由模糊控制器给出篦床转速的调节量，以提前对风室气压进行调节，从而稳定了整个系统的热交换气流，提升了系统的热交换效率，降低了能源消耗。在根据生产工艺和控制要求编写控制软件的基础上，结合OPC技术，实现了控制软件与DCS系统的通信，完成了控制站软件的设计，经现场应用表明，通过该算法对篦冷机系统进行控制可以取得良好的控制效果。本文可对同类型水泥篦冷机控制系统的设计研究提供参考和借鉴。
边建胜[5]（2013）在《ABB DCS控制系统AC800F系列在浮法玻璃生产中的应用》文中提出AC800F控制器是构成DCS的主体,在工业控制中稳定可靠,广泛应用于浮法玻璃生产线控制,文章对硬件组成和软件结构以及DCS的实际应用作了介绍。
常亮[6]（2013）在《基于DCS控制的德士古气化炉锁斗系统的设计与实现》文中指出DCS进入21世纪，在通信、信息管理等技术的进步以及工艺设备大型化的影响下，进入了第四代DCS，并广泛应用于化工生产当中。兖矿国宏50万吨甲醇项目于2005年开工建设，该项目采用先进可靠的水煤浆加压气化、高效节能的低温甲醇洗净化和成熟的甲醇合成等世界先进技术，每年可转化高硫煤100万吨，生产甲醇50万吨。本公司在使用的德士古气化炉装置中，手动的锁斗积渣和排渣方式，一方面容易出现操作失误，导致气化炉的停车，影响了系统产量；另外一个方面，频繁的排渣次数增加了操作工的劳动强度，容易产生操作疲劳，威胁着安全生产。本文针对手动排渣中存在的种种问题，设计和实现了一套锁斗顺控积渣排渣逻辑控制系统。本系统主要包括锁斗积渣、锁斗排渣和锁斗冲洗三个主要功能。此系统的开发屏蔽了手动控制的各种弊端，为气化炉的安全稳定长周期运行提供了先决条件。包含的主要内容有：（1）系统需求及可行性分析：这一部分主要包括锁斗系统流程图、需求分析、可行性研究三个部分；（2）系统分析：该部分将锁斗手动操作容易出现的问题进行了归纳和总结，并制定了新的自动操作方案。（3）系统设计：包括锁斗顺序控制系统、锁渣过程时间顺序以及程序设计等工作，涵盖了锁斗积渣、锁斗排渣和锁斗冲洗三大主要功能模块。（4）系统实现：根据设计的内容来逐个实现功能模块，绘制程序流程图，然后按实现方案完成一个可以实际运行的锁斗顺控自动控制系统。通过对设计完的锁斗顺控系统进行测试，本文完成了锁斗积渣、锁斗排渣、锁斗冲洗及安全逻辑控制四大主要功能模块，一方面实现自动顺序控制，屏蔽人为控制的弊端，另一方面可以在此基础上随时进行安全逻辑的控制和管理，进而满足了系统高负荷、长周期、稳定优化运行的需要；最后，本文对此次系统开发的总结和展望进行了叙述。
张景宽[7]（2012）在《静叶调节在高炉顶压调节中的应用》文中认为高炉煤气余压发电装置（简称TRT装置）技术,是利用了高炉炼铁工艺中所产生煤气的压力能驱动透平发电,将原本通过减压阀消耗掉的压力能转变为电能,同时还减弱了由减压阀组产生的噪音污染,因此TRT是一种低投入、高产出的高技术环保节能设备。但由于TRT装置的高炉顶压的稳定性是影响主流程高炉生产工艺的重要因素,因此如何解决安装TRT装置后的高炉顶压稳定性问题对于TRT技术的质量和推广是很关键的。作为能量回收的TRT设备,其投入运行的前提条件是在任何情况下均能保证高炉顶压稳定,从而不影响主流程工艺过程。目前,TRT装置大都依靠经验PID控制可调静叶开度来稳定高炉顶压。然而,随着冶金高炉的大型化和现代炼铁技术的发展,对高炉顶压的稳定性要求越来越高,PID控制已难以达到预期的控制要求。因此,需要对高炉顶压的控制方法进行深入研究。本文以TRT静叶调节系统为研究对象,对高炉顶压的控制方法进行了研究。针对高炉炉顶压力的特点,理论分析了高炉顶压控制系统满足闭环可辨识性条件,通过机理分析和参数辨识相结合的方法建立了正常工况下高炉顶压的动态数学模型。由于正常工况下高炉顶压存在多种扰动,因此采用抗干扰性较强的内模控制方法设计高炉顶压二自由度内模控制器,以此实现高炉顶压鲁棒性控制。在内模控制器设计和高炉炉顶压力静叶调节执行机构电液伺服系统分析的基础上,完成了高炉炉顶压力控制的目的,为正常工况下TRT系统高炉顶压的控制提供了一种新的方法。
孙琨[8]（2011）在《炼铁高炉透平静叶系统高炉顶压鲁棒性控制研究》文中提出高炉炉顶煤气余压透平发电装置（简称TRT）是目前国际、国内钢铁企业公认的有价值的二次能源回收装置,其投入运行的前提条件是在任何情况下均能保证高炉顶压的稳定性,从而不影响主流程工艺过程。然而,随着冶金高炉的大型化和现代炼铁技术的发展,对高炉顶压的稳定性要求越来越高,PID控制已难以达到预期的控制要求。本文以首钢迁钢公司1#高炉TRT系统为研究对象,对高炉顶压的稳定性进行了研究。针对高炉炉顶压力的特点,通过机理分析和参数辨识相结合的方法建立了正常工况下高炉顶压的动态数学模型。理论分析得到高炉顶压控制系统是满足闭环可辨识性条件的。由于正常工况下高炉顶压存在多种扰动,因此采用抗干扰性较强的内模控制方法设计高炉顶压二自由度内模控制器,以此提高高炉顶压鲁棒性控制。通过对高炉炉顶压力调节执行机构电液伺服系统的设计,完成了高炉炉顶压力控制的目的,为正常工况下TRT系统高炉顶压的控制提供了一种新的方法。最后,利用Matlab7.0/Simulink软件对高炉顶压内模控制进行仿真实验,分别在模型精确匹配和模型失配时进行仿真,讨论了内模控制器的可调参数对系统性能的影响。仿真结果表明内模控制性能优越,参数调整方便,通过调整参数可以调整系统的鲁棒性,易于工程实现。
徐学传[9]（2011）在《新型干法水泥生产预热器分解率的软测量研究》文中提出新型干法水泥生产以悬浮预热器和窑外分解为核心,采用生料均化、燃料均化、窑外预热与分解和节能粉磨技术及装备,基于计算机集散控制,实现水泥生产过程的自动化、高效、优质、环保、低耗等。窑外分解技术是为了减轻回转窑内烧成带的热负荷,从而提高窑系统生产效率,将水泥生料粉的预热和绝大部分生料的分解过程置于窑外的预热器和分解炉中进行的技术。所以窑尾预热器分解率的高低及其变化规律成为控制分解炉及回转窑的重要参考量之一。目前还没有预热器分解率在线测量的方法,通常采用人工取样、化学分析等手段离线检测分解炉出口的分解率,而离线分析获得的测量结果相对于实时控制具有很大的滞后性,降低了对分解炉和回转窑控制的参考价值。实现预热器分解率的高低及变化情况的软测量,可以提前得到下一时段窑尾生料预热的状况,及时为分解炉及回转窑的优化控制提供必要的信息。因此,实现预热器分解率的实时在线软测量具有重要意义。当前水泥生产企业没有检测预热器分解率的具体措施,致使无法利用历史数据直接建立模型对预热器分解率进行预测,也缺乏相应的预测检验途径。通过深入分析研究分解炉与预热器的工作机理发现,预热器出口物料分解率与分解炉出口物料分解率具有相同的变化规律,且主要取决于其内部的温度和压力,更为重要的是分解炉出口的物料分解率能够通过人工检测而获得。本文通过分解炉温度、压力与分解率的数据分析,结合现场工人的操作经验,建立了分解炉出口物料分解率与炉内温度及压力的关系规则,从而类比得到了预热器的相应关系规则。依据该关系规则,结合建立的各预热器温度、压力预测模型,实现了预热器分解率高低及变化趋势的软测量。结合新型干法水泥生产窑尾预热系统工艺特点,对预热系统的几个重要参数进行预测建模,主要包括预热器C3、C4各级温度和压力等参数。由于窑尾预热系统具有非线性、大时滞、强耦合、多变量、时变等特性,难以建立预热过程的数学模型。本文遵循由简单到复杂的建模原则,采用多输入单输出的建模方法对预测变量进行逐一建模。通过相关分析法选取模型输入变量,采用平均最小距离聚类算法对原始数据进行预处理,分别采用最小二乘支持向量机和BP神经网络建立了各级预热器温度、压力的预测模型;通过两类模型预测误差的对比,发现最小二乘支持向量机建立的模型预测误差小、训练时间短,故选用最小二乘支持向量机方法建立的模型用于预热器分解率的软测量。分析生料分解受温度、压力影响的机理,结合离线检测得到的分解炉分解率的历史数据,结合现场操作人员的经验,建立了分解炉分解率随温度、压力的变化规律关系表,此即预热器出口物料分解率与其内部温度、压力的变化规律关系表。采用预热器参数预测模型预测出各级的温度、压力,结合生料分解率的变化规律,从而得出预热器分解率的高低及变化趋势,实现了预热器分解率的软测量。本文以ABB公司的Freelance2000集散控制系统为例,给出了以OPC接口及SQL Server数据库技术为基础的新型干法水泥预热器分解率的软测量实现方案。用VC++ 6.0开发预热器分解率变化规律的软测量界面,并将其用于新型干法水泥生产现场,取得了较好的效果。
赵焱焱[10]（2011）在《水泥纯低温余热发电优化控制软件的研发》文中指出水泥行业的纯低温余热发电项目是利用水泥生产过程中的排放的废热烟气进行发电,具有提高能源综合利用率,降低水泥生产成本,保护环境的重要意义。余热锅炉作为纯低温余热发电系统中的重要组成部分,研究有效的控制方案至关重要。余热锅炉是多变量,时延大,非线性的控制对象,也不同一般带燃烧系统锅炉的控制,传统的控制方式往往效果不佳。目前国内大多数水泥余热电站对余热锅炉的控制仍然通过现场操作员的经验来进行人工控制。如何改变这一现状,提高余热电站的自动化水平,完成优化控制是一个迫切应解决的问题。随着各种先进控制理论的日趋成熟,为这一问题的解决提供了新的思路。广义预测控制作为一种新颖的控制方法,在其算法不断改进和理论不断完善的同时,在冶金、化工、建材等多个领域也取得了成功的应用。广义预测控制作为一种重要的自适应控制算法,在具有在线辨识、输出预测和最小输出方差控制的基础上,汲取了滚动优化策略,还具有自适应和预测控制的性能。据此,本文提出了一种将广义预测控制算法应用到水泥余热发电余热锅炉汽包水位控制中的方法。本文研究课题来源于山东省信息产业厅的课题——水泥低温余热发电控制软件开发,结合某水泥厂余热发电的实际情况,针对水泥厂余热发电余热锅炉汽包水位的控制做了深入的研究。以某水泥余热电站的余热锅炉为研究对象,首先分析了余热锅炉汽包水位动态特性和具体工况,通过采集现场数据,并将数据预处理,通过递推最小二乘的方法建立了汽包水位的数学模型。并以该模型作为广义预测控制算法的预测模型,采用直接辨识控制器参数的隐式广义预测控制算法实施对被控对象的控制。该算法既保留了广义预测控制基本特征和优点,即引入不相等的预测长度和控制长度,具有多步输出预测、滚动优化、反馈校正等特征,而且该算法还具有计算量小、易于在实际工程中实现的优点。水泥纯低温余热发电优化控制软件的开发采用Visual Basic程序设计语言实现,结合ABB公司的Freelance800F DCS系统,将广义预测控制算法引入控制回路对余热锅炉汽包水位进行优化控制,并将其编写入优化控制软件中,通过OPC客户端实现与DCS系统的数据交换,以实现优化控制。从整体上说,水泥纯低温余热发电优化控制软件由系统登陆界面、数据库访问、OPC客户端、模型辨识以及广义预测控制等有机联系的环节所组成。为了方便用户的使用和操作,该软件将每个环节都以友好的人机交互界面显示,并针对用户可能出现的误操作给现场造成重大损失,还在相关环节设置了提示以避免不当操作。该优化控制软件的投入使用将大幅度降低余热电站操作员工作强度,在保证系统运行的稳定性、提高水泥余热电站自动化水平以及企业的综合效益方面具有重要的实际意义。
二、Freelance2000系统在实际应用中的问题浅析（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、Freelance2000系统在实际应用中的问题浅析（论文提纲范文）
（1）模糊控制在铀同位素分离中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源 |
| 1.2 国内外研究现状及课题的目的、意义 |
| 1.3 本课题的研究内容 |
| 1.4 论文结构 |
| 第2章 供取料控制系统简介及分析 |
| 2.1 供、取料工艺系统简介 |
| 2.1.1 供、取料工艺及对控制系统要求 |
| 2.1.1.1 工艺系统组成 |
| 2.1.1.2 主要工艺过程及关键控制 |
| 2.1.1.3 工艺测控点及过程信号类型 |
| 2.1.1.4 对控制系统规模、功能要求 |
| 2.1.1.5 工艺特点及对控制系统的特殊要求 |
| 2.1.2 DCS控制系统实现 |
| 2.1.2.1 系统硬件结构及各部分主要功能 |
| 2.1.2.2 关键设备选型 |
| 2.1.2.3 系统工作原理 |
| 2.1.2.4 系统软件 |
| 2.1.2.5 系统通信 |
| 2.1.2.6 过程测量、控制功能组态 |
| 2.1.2.7 过程测量，控制软件的实现工具及方法 |
| 2.1.2.8 过程测量，控制软件所实现的功能 |
| 2.1.2.9 操作及数据管理功能组态 |
| 2.1.3 控制系统主要特点 |
| 2.1.3.1 可靠性及控制功能有效性 |
| 2.1.3.2 操作控制安全性和控制系统风险 |
| 2.1.3.3 可操作性、可维护性 |
| 2.2 供、取料工艺控制系统分析 |
| 2.2.1 供料容器温度PID控制系统结构及参数的整定 |
| 2.2.1.1 供料工艺温度控制过程 |
| 2.2.1.2 供料过程温度P I D控制系统结构及P I D参数整定 |
| 2.2.1.3 供料过程控制组态 |
| 2.2.2 高温净化及赶料过程中温度调节问题分析 |
| 2.3 本章小节 |
| 第3章 供料工艺过程模糊自适应PID控制系统设计 |
| 3.1 模糊自适应PID控制器结构设计 |
| 3.2 确定模糊控制器的输入、输出变量 |
| 3.3 确定各输入、输出变量的变化范围和量化等级和量化因子 |
| 3.4 在各输入和输出语言的量化域内定义模糊子集 |
| 3.5 模糊控制规则的确定 |
| 3.6 模糊控制表编制 |
| 3.7 本章小节 |
| 第4章 模糊自适应PID控制系统在DCS上的实现 |
| 4.1 本课题的技术指标及功能要求 |
| 4.1.1 技术指标要求 |
| 4.1.2 功能要求 |
| 4.2 系统I/O表设计 |
| 4.3 模糊自适应PID参数在线查询程序设计 |
| 4.4 高温净化及赶料过程自动控制程序设计 |
| 4.5 供料过程控制系统实际运行结果 |
| 4.5.1 供料过程中供料容器表面温度控制效果 |
| 4.5.2 供料过程中其他控制功能运行结果 |
| 4.6 本章小节 |
| 结束语 |
| 参考文献 |
| 插图索引 |
| 附表索引 |
| 致谢 |
（2）水泥分解炉控制模式的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 水泥分解炉技术及其控制技术的发展现状 |
| 1.2.1 分解炉研究动态 |
| 1.2.2 分解炉控制面临的主要问题 |
| 1.2.3 分解炉控制技术的研究现状 |
| 1.3 研究的主要内容 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 新型干法水泥生产工艺及分解炉的介绍 |
| 2.1 新型干法水泥生产工艺简介 |
| 2.1.1 生料制备 |
| 2.1.2 熟料煅烧 |
| 2.1.3 水泥粉磨 |
| 2.2 分解炉的工作原理 |
| 2.2.1 分解炉的结构与内部燃烧机理 |
| 2.2.2 分解炉的热工特性 |
| 2.2.3 分解炉运行的关键参数 |
| 2.3 影响分解炉温度变化的主要因素 |
| 2.3.1 煤粉流量 |
| 2.3.2 生料流量 |
| 2.3.3 三次风量 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 分解炉温度控制模型的建立 |
| 3.1 分解炉热平衡方程模型的建立 |
| 3.1.1 分解炉内物料的收入与支出 |
| 3.1.2 分解炉热量的收入与支出 |
| 3.1.3 分解炉热平衡方程 |
| 3.2 基于系统辨识方法的数据采集与预处理 |
| 3.2.1 系统辨识方法概述 |
| 3.2.2 基于辨识实验的数据采集与预处理 |
| 3.3 基于实时最小二乘算法的在线参数估计方法 |
| 3.3.1 最小二乘法基本原理 |
| 3.3.2 序贯最小二乘估计 |
| 3.3.3 实时最小二乘算法 |
| 3.4 基于估计参数的分解炉出.温度模型 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 分解炉温度控制算法的研究 |
| 4.1 预测控制算法 |
| 4.1.1 预测控制概述 |
| 4.1.2 GPC预测控制原理 |
| 4.2 煤粉流量模糊控制 |
| 4.2.1 模糊集合和模糊关系 |
| 4.2.2 模糊逻辑与模糊推理 |
| 4.2.3 解模糊化 |
| 4.2.4 模糊控制器的设计 |
| 4.3 分解炉温度预测控制器的设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 分解炉控制算法的工程实现研究 |
| 5.1 DCS系统简介 |
| 5.2 OPC接口技术 |
| 5.3 控制软件的实现与测试 |
| 5.3.1 软件的设计实现 |
| 5.3.2 软件测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间所发表的论文 |
| 致谢 |
（3）基于AC800F的腈纶生产多系统联合控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景 |
| 1.2 腈纶生产过程控制系统发展现状 |
| 1.3 DCS 控制系统的发展 |
| 1.4 本文主要内容 |
| 第2章 腈纶生产流程及控制过程系统分析 |
| 2.1 腈纶生产工艺流程及设备 |
| 2.1.1 腈纶生产工艺流程 |
| 2.1.2 腈纶生产设备组成 |
| 2.1.3 腈纶纤维主要产品控制指标 |
| 2.2 腈纶生产过程控制系统分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 基于 AC800F 的腈纶生产多系统联合控制系统 |
| 3.1 二期 DCS 控制系统总体设计规划 |
| 3.1.1 二期 DCS 系统需求分析 |
| 3.1.3 二期控制系统总体规划及选型 |
| 3.2 DCS 控制系统设计与配置 |
| 3.2.1 聚合釜控制系统设计 |
| 3.2.2 纺丝控制系统设计 |
| 3.3 DCS 系统组态 |
| 3.3.1 组态环境 |
| 3.3.2 组态步骤 |
| 3.4 聚合系统 AC800F 组态 |
| 3.4.1 项目组态 |
| 3.5 TPS 系统组态 |
| 3.5.1 建立过程点 |
| 3.5.2 输入/输出连接 |
| 3.5.3 INIT 初始化 |
| 3.5.5 AO 回送初始化 |
| 3.6 FREELANCE 2000 迁移组态 |
| 3.6.1 Freelance 2000 系统组态备份 |
| 3.6.2 Freelance 2000 系统升级 |
| 3.7 本章小结 |
| 第4章 系统安装、调试 |
| 4.1 系统安装 |
| 4.1.1 硬件安装 |
| 4.1.2 软件安装 |
| 4.2 系统调试 |
| 4.2.1 调试基本步骤 |
| 4.2.2 设计与调试中需要注意的问题 |
| 4.3 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（4）水泥篦冷机控制模式的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 篦冷机技术及其控制技术的发展现状 |
| 1.2.1 篦冷机研究动态 |
| 1.2.2 篦冷机技术发展 |
| 1.2.3 篦冷机研究方法 |
| 1.3 研究的主要内容 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 新型干法水泥生产工艺及篦冷机的介绍 |
| 2.1 新型干法水泥生产工艺简介 |
| 2.1.1 生料制备 |
| 2.1.2 熟料煅烧 |
| 2.1.3 水泥粉磨 |
| 2.2 篦冷机的工作原理 |
| 2.3 熟料冷却目的及篦冷机的工作性能 |
| 2.4 篦冷机热交换模型 |
| 2.4.1 网格模型 |
| 2.4.2 热平衡计算 |
| 2.5 影响篦冷机热交换效率的主要因素 |
| 2.5.1 熟料流量 |
| 2.5.2 篦床转速 |
| 2.5.3 风室气压 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 篦冷机系统控制模型建立 |
| 3.1 系统模型的辨识实验 |
| 3.1.1 系统辨识概述 |
| 3.1.2 辨识实验设计 |
| 3.2 基于 BP 神经网络的系统辨识 |
| 3.2.1 神经网络概述 |
| 3.2.2 BP 神经网络 |
| 3.2.3 BP 算法简介 |
| 3.2.4 BP 算法的改进 |
| 3.3 系统模型的建立 |
| 3.3.1 网络输入、输出变量的选择 |
| 3.3.2 网络结构的选择 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 篦冷机系统控制算法研究 |
| 4.1 预测控制算法 |
| 4.1.1 预测控制概述 |
| 4.1.2 基于 BP 神经网络的预测 |
| 4.1.3 篦冷机风室气压预测控制设计 |
| 4.2 篦床转速的模糊控制 |
| 4.2.1 模糊集合和模糊关系 |
| 4.2.2 模糊逻辑与模糊推理 |
| 4.2.3 模糊控制器的设计 |
| 4.3 篦冷机风室气压预测模糊控制器的设计 |
| 4.4 模糊控制量的计算 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 篦冷机系统控制算法的工程实现研究 |
| 5.1 DCS 系统简介 |
| 5.2 OPC 接口技术 |
| 5.3 控制软件的实现与测试 |
| 5.3.1 软件的设计实现 |
| 5.3.2 软件测试 |
| 5.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间所发表的论文 |
| 致谢 |
（5）ABB DCS控制系统AC800F系列在浮法玻璃生产中的应用（论文提纲范文）
| 1 硬件配置 |
| 2 软件结构 |
| 3 实际应用 |
| 3.1 项目树及网络结构 |
| 3.2 熔窑监控系统 |
| 3.3 锡槽监控系统 |
| 3.4 退火窑监控系统 |
| 3.5 强大的面板控制功能 |
| 4 结论 |
（6）基于DCS控制的德士古气化炉锁斗系统的设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 引言 |
| 1.1 项目背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本系统的主要工作 |
| 1.4 论文组织结构 |
| 第二章 开发软件及相关技术 |
| 2.1 DCS 系统介绍 |
| 2.2 DCS 系统发展历史及前景展望 |
| 2.3 Freelance 2000 系统 |
| 2.3.1 Freelance 2000 系统特性 |
| 2.3.2 Freelance 2000 系统结构 |
| 2.3.3 Freelance 2000 系统通信 |
| 2.4 Freelance 2000 系统硬件 |
| 2.4.1 AC800F 控制器概述 |
| 2.4.2 AC800F 控制器及组件 |
| 2.5 Freelance 2000 系统软件 DigiTool 介绍 |
| 2.5.1 软件特点 |
| 2.5.2 DigiTool 软件的安装 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 系统的需求与分析 |
| 3.1 德士古气化炉工艺概述及锁斗系统流程 |
| 3.2 锁斗系统自动控制需求分析 |
| 3.3 可行性分析 |
| 3.4 需求分析 |
| 3.4.1 现行系统存在的问题 |
| 3.4.2 新系统解决方案 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 系统设计 |
| 4.1 本系统功能结构设计 |
| 4.2 锁斗顺序控制系统 |
| 4.3 锁渣过程时间顺序 |
| 4.4 锁渣过程程序设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 系统实现 |
| 5.1 系统运行环境 |
| 5.2 具体模块的实现 |
| 5.2.1 气化炉操作用户登录模块的实现 |
| 5.2.2 锁斗阀门控制模块的实现 |
| 5.2.3 锁斗顺控实现模块的实现 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 系统的运行与测试 |
| 6.1 系统的运行 |
| 6.2 系统测试 |
| 6.2.1 功能测试 |
| 6.2.2 性能测试 |
| 6.2.3 经济测试 |
| 6.2.4 管理测试 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 下一步的工作 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（7）静叶调节在高炉顶压调节中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 节能降耗的目标 |
| 1.1.2 钢铁工业节能降耗现状分析 |
| 1.2 TRT装置简介 |
| 1.2.1 TRT装置技术特点 |
| 1.2.2 TRT装置经济价值和社会价值 |
| 1.2.3 TRT装置国内外发展现状及发展趋势 |
| 1.3 TRT系统炉顶压力控制 |
| 1.3.1 高炉炉顶压力波动的危害 |
| 1.3.2 TRT装置顶压控制特点 |
| 1.3.3 TRT系统静叶调节装置 |
| 1.4 TRT系统控制研究现状及发展趋势 |
| 1.5 本文的主要工作 |
| 第2章 TRT自动控制系统 |
| 2.1 TRT系统简介 |
| 2.1.1 TRT装置的设备构成 |
| 2.1.2 TRT系统的工艺特点 |
| 2.1.3 TRT装置的运行 |
| 2.1.4 TRT系统控制要点 |
| 2.2 TRT系统的PID控制 |
| 2.3 TRT DCS控制系统 |
| 2.3.1 ABB DCS控制系统 |
| 2.3.2 控制系统的硬件 |
| 2.3.3 控制系统的软件 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 TRT系统高炉顶压控制分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 数学建模基本知识 |
| 3.2.1 参数辨识 |
| 3.2.2 最小二乘参数估计 |
| 3.2.3 闭环辨识及可辨识性条件 |
| 3.3 高炉顶压控制数学模型 |
| 3.3.1 高炉顶压动态数学模型机理分析 |
| 3.3.2 高炉顶压控制系统分析 |
| 3.3.3 高炉顶压控制系统闭环可变识性分析 |
| 3.3.4 正常工况下高炉顶压动态数学模型参数辨识 |
| 3.3.5 正常工况下高炉顶压动态数学模型的验证 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 高炉顶压内模控制 |
| 4.1 内模控制 |
| 4.1.1 内模控制的建模方法 |
| 4.1.2 内模控制原理及结构 |
| 4.1.3 内模控制器的性质 |
| 4.1.4 内模控制器的设计 |
| 4.1.5 高炉顶压内模控制器设计 |
| 4.2 高炉顶压控制的实现 |
| 4.2.1 电液位置伺服系统工作原理 |
| 4.2.2 静叶调节机构 |
| 4.3 TRT系统仿真及现场运行结果分析 |
| 4.3.1 仿真分析 |
| 4.3.2 现场运行分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 研究工作总结 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）炼铁高炉透平静叶系统高炉顶压鲁棒性控制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题的研究背景 |
| 1.2 TRT系统国内外发展的现状 |
| 1.3 TRT系统炉顶压力控制的特点 |
| 1.4 TRT系统控制的研究现状 |
| 1.5 本文的主要工作 |
| 第2章 TRT透平静叶系统 |
| 2.1 TRT系统的工艺流程 |
| 2.1.1 传统的高炉工艺流程 |
| 2.1.2 TRT系统的工艺流程 |
| 2.1.3 TRT系统控制要点 |
| 2.2 TRT系统的控制结构 |
| 2.3 TRT的DCS控制系统 |
| 2.3.1 ABB DCS控制系统 |
| 2.3.2 控制系统的硬件 |
| 2.3.3 控制系统的软件 |
| 2.4 TRT对高炉炉顶压力鲁棒性的控制难点 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 TRT系统高炉顶压控制分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 TRT系统数学模型的建立 |
| 3.2.1 动态过程数学模型 |
| 3.2.2 高炉顶压动态数学模型机理分析 |
| 3.3 高炉顶压数学模型 |
| 3.3.1 高炉顶压控制系统 |
| 3.3.2 高炉顶压系统闭环分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 高炉炉顶压力内模控制 |
| 4.1 内模控制及高炉炉顶压力模型的建立 |
| 4.1.1 内模控制的建模方法 |
| 4.1.2 高炉炉顶压力内模控制推导 |
| 4.1.3 内模控制器的性质 |
| 4.2 内模控制器的设计 |
| 4.3 电液位置伺服系统 |
| 4.3.1 电液位置伺服系统的构成和工作原理 |
| 4.3.2 电液位置伺服系统在TRT的应用 |
| 4.4 高炉顶压控制系统设计 |
| 4.5 高炉顶压内模控制器设计 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 TRT系统仿真实验及结果分析 |
| 5.1 搭建仿真模型 |
| 5.2 仿真结果分析 |
| 5.2.1 模型精确匹配 |
| 5.2.2 模型失配 |
| 5.3 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 研究工作总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（9）新型干法水泥生产预热器分解率的软测量研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 水泥行业的发展概况 |
| 1.2 预热器分解率测量方法研究现状及存在问题 |
| 1.3 软测量技术的发展 |
| 1.4 本文主要工作 |
| 1.4.1 课题来源 |
| 1.4.2 本文主要内容 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 预热器模型输入的选择与数据预处理 |
| 2.1 预测模型的数学描述 |
| 2.2 建立预测模型的基本实施步骤 |
| 2.3 预热器模型输入变量的选择 |
| 2.3.1 新型干法水泥生产工艺 |
| 2.3.2 预热器预测模型输入变量的选择 |
| 2.4 模型参数样本数据的预处理 |
| 2.4.1 原始数据过失误差的剔除 |
| 2.4.2 样本数据标准化 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 模型建立方法的研究 |
| 3.1 机理建模 |
| 3.2 经验建模 |
| 3.2.1 回归分析法 |
| 3.2.2 状态估计法 |
| 3.2.3 模式识别法 |
| 3.2.4 模糊数学法 |
| 3.2.5 支持向量机法 |
| 3.3 BP 神经网络建模 |
| 3.4 LS-SVM 回归建模 |
| 3.4.1 统计学习理论 |
| 3.4.2 支持向量机回归算法 |
| 3.4.3 最小二乘支持向量机回归算法 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 预热器各级参数预测模型的建立 |
| 4.1 C3 级预热器压力、温度预测模型的建立 |
| 4.1.1 基于LS-SVM 对C3 出口压力进行建模 |
| 4.1.2 基于LS-SVM 对C3 出口温度进行建模 |
| 4.2 C4 级预热器压力、温度预测模型的建立 |
| 4.2.1 C4 级预热器出口压力预测模型的建立 |
| 4.2.2 C4 级预热器出口温度模型的建立 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 预热器分解率的软测量 |
| 5.1 软测量技术概述 |
| 5.2 影响碳酸钙分解的因素 |
| 5.2.1 预热器中碳酸盐的分解反应特性 |
| 5.2.2 碳酸钙的分解机理 |
| 5.2.3 碳酸钙分解与二氧化碳分压的关系 |
| 5.3 窑尾分解炉的分解率随外界因素的变化规则 |
| 5.4 预热器分解率的软测量策略 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 预热器分解率软测量的实现及应用 |
| 6.1 软测量程序框架 |
| 6.1.1 DCS 控制系统设计及实现 |
| 6.1.2 OPC 接口技术的实现 |
| 6.1.3 SQL Server 的访问 |
| 6.2 在线数据预处理方法 |
| 6.3 预热器分解率软测量的软件开发及现场应用 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
| 一、在校期间发表的学术论文 |
| 二、在校期间参加的项目 |
（10）水泥纯低温余热发电优化控制软件的研发（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景和意义 |
| 1.2 水泥余热发电系统的研究现状 |
| 1.2.1 国内外水泥余热发电系统的研究现状 |
| 1.2.2 锅炉汽包水位建模研究现状 |
| 1.2.3 锅炉汽包水位控制研究现状 |
| 1.3 本文的研究内容和方法 |
| 1.4 本章小结 |
| 第二章 水泥纯低温余热发电机理研究 |
| 2.1 水泥纯低温余热发电相关介绍 |
| 2.1.1 水泥余热发电的发展及其特点 |
| 2.1.2 纯低温余热发电的设备和工艺 |
| 2.2 纯低温余热发电系统的机理研究 |
| 2.2.1 双压纯低温余热发电系统 |
| 2.2.2 水泥纯低温余热发电系统工况介绍 |
| 2.2.3 优化控制重点及其控制策略分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 余热锅炉汽包水位模型的建立 |
| 3.1 余热锅炉汽包水位特性分析 |
| 3.2 系统辨识及其方法 |
| 3.2.1 系统辨识概述 |
| 3.2.2 系统辨识方法 |
| 3.2.3 最小二乘辨识原理 |
| 3.3 余热锅炉汽包水位的最小二乘辨识 |
| 3.3.1 递推最小二乘辨识算法 |
| 3.3.2 余热锅炉汽包水位的最小二乘辨识 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 余热锅炉汽包水位的广义预测控制 |
| 4.1 广义预测控制的理论基础 |
| 4.1.1 预测控制的基本原理 |
| 4.1.2 参数自适应控制的基本原理 |
| 4.2 隐式广义预测控制 |
| 4.2.1 广义预测控制的基本形式 |
| 4.2.2 直接辨识控制器参数的隐式广义预测控制 |
| 4.3 实施广义预测控制的关键问题 |
| 4.3.1 矩阵求逆的在线实现 |
| 4.3.2 算法有关参数的选取 |
| 4.4 广义预测控制的控制效果及其分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 余热发电优化控制软件的设计与实现 |
| 5.1 水泥纯低温余热发电优化控制软件整体实施方案 |
| 5.2 余热发电的DCS 系统 |
| 5.3 优化控制软件两种接口技术的实现 |
| 5.3.1 OPC 技术的实现 |
| 5.3.2 数据库访问 |
| 5.4 余热发电优化控制软件的实现 |
| 5.4.1 软件的开发环境 |
| 5.4.2 软件功能及整体介绍 |
| 5.4.3 模型辨识环节的实现 |
| 5.4.4 广义预测控制环节的实现 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录 |
| 一、在校期间发表的学术论文 |
| 二、在校期间参加的项目 |
| 三、在校期间获奖情况 |
四、Freelance2000系统在实际应用中的问题浅析（论文参考文献）
- [1]模糊控制在铀同位素分离中的应用[D]. 马相锋. 兰州大学, 2015(03)
- [2]水泥分解炉控制模式的研究[D]. 段鑫. 河北科技大学, 2015(03)
- [3]基于AC800F的腈纶生产多系统联合控制研究[D]. 师雪风. 燕山大学, 2014(05)
- [4]水泥篦冷机控制模式的研究[D]. 康旭. 河北科技大学, 2014(09)
- [5]ABB DCS控制系统AC800F系列在浮法玻璃生产中的应用[J]. 边建胜. 玻璃, 2013(06)
- [6]基于DCS控制的德士古气化炉锁斗系统的设计与实现[D]. 常亮. 电子科技大学, 2013(01)
- [7]静叶调节在高炉顶压调节中的应用[D]. 张景宽. 东北大学, 2012(03)
- [8]炼铁高炉透平静叶系统高炉顶压鲁棒性控制研究[D]. 孙琨. 东北大学, 2011(05)
- [9]新型干法水泥生产预热器分解率的软测量研究[D]. 徐学传. 济南大学, 2011(10)
- [10]水泥纯低温余热发电优化控制软件的研发[D]. 赵焱焱. 济南大学, 2011(10)