基于智能控制在水泥回转窑中应用的研究
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摘要
本文以水泥生产过程中最重要的环节——水泥回转窑的煅烧过程为研究对象，对水泥回转窑进行了基于智能控制的深入研究。
水泥回转窑的生产过程是一个典型的大惯性、纯滞后、强耦合的热工过程，采用传统的PID控制难以实现对其过程的精确控制。本文以某大型水泥厂的实际生产过程的数据为基础，利用Matlab大型应用软件对水泥回转窑的智能控制进行了深入的仿真研究。
首先基于生产数据，通过Matlab的辨识功能建立了智能控制的仿真模型。接着利用辨识出的智能控制模型进行了模糊控制的研究。模糊控制的研究包括：一维二阶模糊控制、二维一阶模糊控制和模糊PID控制。分别对它们进行了仿真，并与基本PID控制的仿真结构进行了比较。最后，进行了神经网络在水泥回转窑中应用的研究，并且建立了一个神经网络模型参考控制器，对水泥回转窑进行了控制效果的仿真研究。
仿真结果表明，智能控制——模糊控制和神经网络控制及其改进控制方式能够很好的满足水泥回转窑控制的要求。
In this paper, making the best important loop--the cement rotary kiln calcination process in the production process of cement as the studying object, study it on the base of the intelligent control deeply.
The production process of the cement rotary kiln is a typical engineering thermodynamics with great inertia, pure lag and strong coupling. So traditional PID control can hardly control it accurately. In this paper ,on the base of the production data of one big cement factory, use Matlab simulate the intelligent control of the cement rotary kiln.
Firstly, based on the production data, establish a simulation model by Matlab’s Iden.
Then, study the fuzzy control on the identified intelligent model. In the study of fuzzy control, there are a one-dimension two order fuzzy control, a two-dimension one order fuzzy control and a fuzzy PID control. Simulate those control models and compare them with the effect of the PID control. Lastly, study the neural networks using in the cement rotary kiln and establish a Neutral Networks Model Reference Controller and simulate its effect.
水泥回转窑的生产过程是一个典型的大惯性、纯滞后、强耦合的热工过程，采用传统的PID控制难以实现对其过程的精确控制。本文以某大型水泥厂的实际生产过程的数据为基础，利用Matlab大型应用软件对水泥回转窑的智能控制进行了深入的仿真研究。
首先基于生产数据，通过Matlab的辨识功能建立了智能控制的仿真模型。接着利用辨识出的智能控制模型进行了模糊控制的研究。模糊控制的研究包括：一维二阶模糊控制、二维一阶模糊控制和模糊PID控制。分别对它们进行了仿真，并与基本PID控制的仿真结构进行了比较。最后，进行了神经网络在水泥回转窑中应用的研究，并且建立了一个神经网络模型参考控制器，对水泥回转窑进行了控制效果的仿真研究。
仿真结果表明，智能控制——模糊控制和神经网络控制及其改进控制方式能够很好的满足水泥回转窑控制的要求。
In this paper, making the best important loop--the cement rotary kiln calcination process in the production process of cement as the studying object, study it on the base of the intelligent control deeply.
The production process of the cement rotary kiln is a typical engineering thermodynamics with great inertia, pure lag and strong coupling. So traditional PID control can hardly control it accurately. In this paper ,on the base of the production data of one big cement factory, use Matlab simulate the intelligent control of the cement rotary kiln.
Firstly, based on the production data, establish a simulation model by Matlab’s Iden.
Then, study the fuzzy control on the identified intelligent model. In the study of fuzzy control, there are a one-dimension two order fuzzy control, a two-dimension one order fuzzy control and a fuzzy PID control. Simulate those control models and compare them with the effect of the PID control. Lastly, study the neural networks using in the cement rotary kiln and establish a Neutral Networks Model Reference Controller and simulate its effect.
引文
[1] 李士勇．模糊控制、神经控制和智能控制论．哈尔滨：哈尔滨工业大学出版社，1996
[2] 易继锴，侯媛彬．智能控制技术．北京：北京工业大学出版社，1999
[3] 何新贵．模糊知识处理的理论与技术．北京：国防工业出版社，1998
[4] 王士同．神经模糊系统及其应用．北京：北京航空航天大学出版社，1998
[5] 李学桥，马莉．神经网络·工程应用．重庆：重庆大学出版社，1996
[6] 周箴，赵金，万淑芸，王离九．模糊单神经元混合控制在交流传动系统中的应用．电气传动，1998，第1期，21～23
[7] 王永骥，涂健．神经元网络控制．北京：机械工业出版社，1998
[8] 陶永华，尹怡欣，葛芦生．新型PID控制及其应用．北京：机械工业出版社，1998
[9] 李久胜，马洪飞，陈宏钧，刘汉奎．电气自动化专业英语．哈尔滨：哈尔滨工业大学出版社，2000
[10] 蔡自兴，徐光祐．人工智能及其应用．北京：清华大学出版社，1996
[11] 郑大钟．线性系统理论．北京：清华大学出版社，1990
[12] 闻新，周露，王丹力，熊晓英．MATLAB神经网络应用设计．北京：科学出版社，2000
[13] 薛定宇，陈阳泉．基于MATLAB／Simulink的系统仿真技术与应用．北京：清华大学出版社，2002
[14] 章卫国，杨向忠．模糊控制理论与应用．西安：西北工业大学出版社，2000
[15] 孙增圻．智能控制理论与技术．北京：清华大学出版社，1997
[16] 赵振宇，徐用懋．模糊理论和神经网络的基础与应用．北京：清华大学出版社，南宁：广西科学技术出版社，1996
[17] 诸静等著.模糊控制原理与应用.北京：机械工业出版社，1995
[18] 何平，王鸿绪.模糊控制器的设计及应用.北京：科学出版社，1997
[19] Zadeh L A. Fuzzy Sets. Information Control,1965,8:338~353
[20] Zadeh L A. Fuzzy Algorithm. Information Control,1968,12:94~102
[21] Zadeh L A. A Rationale for Fuzzy Control. Trans. ASME, J.Dynam.Syst.Measur Control,1972,94:3~4
[22] Zadeh L A. Outline of a New Approach to the Analysis Complex Systems and Decision Processes. IEEE Trans. Syst. Man Cybern,1973,SMC3:28~44
[23] Zadeh L A. The Concept of a Linguistic Variable and Its Application to Approximate ReasoningⅠ,Ⅱ,Ⅲ. Informat. Sci.1975,8:199~251
[24] Mamdani E H. Application of Fuzzy Algorithms for Simple Dynamic Plant. Proc. IEE,1974,121:1585~1588
[25] Mamdani E H et. An Experiment in Linguistic Synthesis with a Fuzzy Logic Controller. Int. J. Man Mach. Studies,1975,7(1):1~13
[26] 李人厚.智能控制理论和方法.西安：西安电子科技大学出版社，1999
[27] Amal Z. Mohamed *, Mona N. Eskander, Fadia A. Ghali. Fuzzy logic control based maximum power tracking of a wind energy system. Renewable energy, 2001(23), 235~245
[28] Simulink──Using Simulink ,version 4. the MATH WORKS
[29] Simulink──Writing S-Functions ,version 4. the MATH WORKS
[30] Howard Demuth,Mark Beale.Neural Network Toolbox User’s Guide,Version 4. the MATH WORKS
[31] Fuzzy Logic Toolbox User’s Guide ,Version 2. the MATH WORKS
[32] http://matlab.myrice.com MATLAB 大观圆
[33] http://matlab.mathworks.com/matlabcentral/index.shtml The Math Works 公司的官方服务网站
[34] http://www.sstreams.com/rings/matlab MATLAB网站搜索引擎
[35] 张健民、陈宏力、魏秀兰 撰稿，“一种动态神经网络在水泥回转窑温度控制中的应用”，吉林化工学院学报，2001，3（1）：28-30
[36] 袁南儿、周德泽、梁丰、顾正昌 撰稿，“现代智能控制技术在水泥回转窑生产中的应用”，硅酸盐学报，1999，2（2）：
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[29] Simulink──Writing S-Functions ,version 4. the MATH WORKS
[30] Howard Demuth,Mark Beale.Neural Network Toolbox User’s Guide,Version 4. the MATH WORKS
[31] Fuzzy Logic Toolbox User’s Guide ,Version 2. the MATH WORKS
[32] http://matlab.myrice.com MATLAB 大观圆
[33] http://matlab.mathworks.com/matlabcentral/index.shtml The Math Works 公司的官方服务网站
[34] http://www.sstreams.com/rings/matlab MATLAB网站搜索引擎
[35] 张健民、陈宏力、魏秀兰 撰稿，“一种动态神经网络在水泥回转窑温度控制中的应用”，吉林化工学院学报，2001，3（1）：28-30
[36] 袁南儿、周德泽、梁丰、顾正昌 撰稿，“现代智能控制技术在水泥回转窑生产中的应用”，硅酸盐学报，1999，2（2）：