论文摘要
稳定产品质量是回转窑控制的首要目标,本文以锌钡白煅烧回转窑为研究对象,针对过程的多尺度、非平稳特性,研究了该过程关键信号预处理、过程多时间尺度因子分析、质量指标序列非平稳分析和产品质量预测模型的算法及应用。文章首先结合国内外对回转窑煅烧过程建模及控制的研究历史与现状,综述了回转窑温度的测量与预处理、分层监控系统的独立回路划分依据、非平稳信号分析、过程监控建模等四个相互联系的问题的方法和应用。然后,从回转窑煅烧生产过程特性出发,分析过程变量对产品质量的影响,指出控制亟待解决的难点及重点,为后续研究的展开奠定基础。温度是反映过程变化情况的关键变量,而由于窑炉转动、火头窜动、烟尘遮挡、金属环接触不良等诸多因素的影响,温度测量值包含大量噪声,严重影响对过程运行实际情况的判断,也不利于过程模型的建立和控制。本文针对锌钡白煅烧回转窑和硫化钡焙烧回转窑测温方式的不同特点,通过频谱分析发现数据序列中隐含的变化规律,结合实际工艺过程解释了温度信号受干扰的原因,并设计适当的滤波算法,消除窑炉结构给测量带来的干扰。在此基础上,针对过程多变量和信号多时间尺度的特点,本文首先对窑头温度、窑炉转速等关键变量作经验模态分解,然后分别取不同时间尺度上的数据作因子分析,以消除变量在不同尺度上的耦合对分析的影响,更合理地从过程数据中寻求变量之间的相互联系。从所得的结果出发,结合生产实际区分主次变量,提出采用煅烧温度和窑炉转速为主要变量来进行煅烧控制模型的建立,并采用指数函数和双曲线函数得到了反映工人控制经验的控制模型,用简化的双曲线函数模型进一步揭示了人工控制的规律和隐含的目标。综合多尺度因子分析和煅烧控制模型的结论,把回转窑过程控制系统划分为三个独立回路:窑头温度控制子系统、煅烧控制子系统和进料量控制子系统。其中,在煅烧控制子系统中,稳定煅烧温度这一隐含控制目标的发现,解决了煅烧质量指标不能在线测量的问题,文中设计了简单、可靠、高效的煅烧过程控制算法,并通过适当的统计方法得知其有效性。控制系统实现后,煅烧温度和产品质量较手动控制有明显改善,但还是有较大幅度的波动。这种波动的频率低,频率与幅度随时间缓慢变化,但变化幅度较大,呈显著非平稳特性。为了解产品质量波动的原因以便进一步对控制系统进行改造,本文首先尝试用傅立叶方法对其质量序列进行分析,得知其波动具有周期性的特点,针对过程的非平稳、非线性的特点和傅立叶方法在处理这类信号时的不适应性,转而采用Hilbert-Huang变换的时频分析方法,不但精确得知波动的周期,而且还实现了时间上的定位,分析结果一方面发现了管理上和工艺上存在的问题,一定程度上解释了质量波动的成因,为质量问题的追溯提供了条件;另一方面也给过程监控建模的数据筛选工作带来很好的帮助。最后,针对产品质量不能在线测量给过程监控带来困难的问题,着力研究过程监控预测模型。结合质量指标时频分析的结果适当选择历史数据进行分析,利用最小二乘支持向量机（LS-SVM）结构简单、算法简练、学习速度快的特点,提出了基于LS-SVM的消色力预测算法。在模型的输入变量选择上,借鉴灰箱建模的思想,从煅烧反应机理出发,分析了煅烧质量和物料能量变化的关系,提出基于能量变化的输入变量选择方法,达到简化模型,提高速度的目的。仿真结果表明,这一方法可行有效。