第1章 石灰窯及其控制工藝
1.1 常見石灰窯介紹
1.1.1 回轉窯
1.1.2 豎窯
1.1.3 懸浮窯
1.2 石灰窯生產過程的控制參數
1.2.1 石灰窯燃燒室溫度
1.2.2 空燃比
1.2.3 煙氣氧含量
第2章 冶金石灰窯生產工藝原理
2.1 石灰石的煅燒
2.1.1 石灰石煅燒機理
2.1.2 生石灰的物理性質
2.1.3 石灰窯的工藝流程
2.2 冶金石灰窯生產過程影響因素及質量控制模型分析
2.2.1 石灰煅燒質量的影響因素
2.2.2 石灰窯生產系統質量控制模型及相關參數分析計算
2.3 石灰窯的工藝要求及技術指標
第3章 石灰窯燃燒室溫度控制
3.1 模糊 PID-改進 Smith預估補償控制策略
3.1.1 窯體溫度回路控制系統設計
3.1.2 改進 Smith預估補償器設計
3.1.3 常規 PID控制原理簡介
3.1.4 模糊理論的基本原理及結構
3.1.5 模糊 PID控制器設計
3.2 燃燒室溫度動態矩陣優化控制
3.2.1 預測控制概述
3.2.2 石灰窯燃燒室溫度動態矩陣控制系統設計
3.2.3 DMC控制參數選擇
3.2.4 DMC控制性能分析
3.3 基于隱式廣義預測的燃燒室溫度優化控制
3.3.1 廣義預測控制原理
3.3.2 石灰窯的隱式廣義預測自校正控制
3.4 基于自適應滑模的燃燒室溫度優化控制
第4章 石灰窯燃氣分配比調節
4.1 石灰窯空燃比建模
4.1.1 空燃比優化分析
4.1.2 空燃比建模方式選擇
4.2 基于遺傳算法的空燃比尋優
4.2.1 遺傳算法基本原理
4.2.2 算法設計
4.2.3 仿真結果
4.2.4 非線性規劃遺傳算法
4.3 基于粒子群算法的空燃比尋優
4.3.1 粒子群算法基本原理
4.3.2 算法設計及仿真結果
4.3.3 基于自適應變異粒子群算法的空燃比尋優
4.4 基于空燃比的燃燒控制模型構建
4.4.1 溫度調節和燃料與空氣比值控制系統
4.4.2 燃燒過程的煙氣氧含量閉環控制
4.4.3 燃燒控制系統的控制流程
4.4.4 滯后特性的補償
4.5 燃燒系統神經網絡建模與優化
4.5.1 BP網絡建模
4.5.2 BP網絡的遺傳算法優化
4.5.3 多層前向網絡模型的建立
4.5.4 BP神經網絡的訓練及其仿真結果
第5章 石灰窯尾氣氧含量預測
5.1 煙氣氧含量軟測量的目的
5.2 煙氣氧含量軟測量機理分析
5.3 氧含量軟測量的影響因素與修正方案
5.3.1 混合煤氣成分變化的影響與修正方案
5.3.2 漏風因素的影響與修正方案
5.3.3 風量測量模型與修正方案
5.3.4 未完全燃燒的影響與修正方案
5.4 基于信息融合的氧含量軟測量方案
5.4.1 信息融合的基本框架
5.4.2 基于信息融合的氧含量軟測量模型結構
第6章 基于補償校正策略的混合煤氣流量檢測系統設計與實現
6.1 問題的提出
6.2 檢測系統精度的影響因素
6.3 補償校正方案的制定
6.3.1 基準流量計的選擇
6.3.2 超聲波流量計
6.4 混合煤氣流量檢測的補償算法
6.4.1 密度補償
6.4.2 壓力、溫度補償
6.4.3 綜合補償
6.5 在線檢測系統的實現
6.5.1 電控設計方案
6.5.2 超聲波流量計選型
6.5.3 超聲波流量計的安裝與調試
6.6 運行結果分析
參考文獻
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