基于RBFNN的水泥预分解窑主元分析与建模

杨宝生，路红梅，李建新

（宿州学院 智能信息处理实验室，安徽 宿州 234000）

基于RBFNN的水泥预分解窑主元分析与建模

杨宝生，路红梅，李建新

（宿州学院 智能信息处理实验室，安徽 宿州 234000）

鉴于水泥预分解窑煅烧工段参数复杂多变，难以用直接的数学模型来表示，对该工段机理进行了深入分析，研究其运行状态与规律。采用神经网络的方法建立该工段的仿真模型。通过选择合理的状态与控制变量，并采集实际运行数据用于训练神经网络权值。建立基于RBFNN神经网络水泥预分解窑煅烧工段模型，结果显示对采样数据拟合效果较好，并且具有一定的泛化能力，可以作为该工段的仿真模型，用于探索新的控制算法。

RBFNN；预分解窑；主元分析；模型

1 引言

随着我国基础设施建设步伐的大规模开展，对水泥的需求体现出旺盛的生命力。新型干法水泥预分解技术就是在预热器和回转窑之间增设分解炉，水泥生料在分解炉中要完成90%以上的碳酸盐预分解，建立准确的对象模型是保证优化控制的充分必要条件［1］。水泥生产的烧成系统参数众多且相互耦合、大滞后及非线性现象严重，无法建立准确的数学模型，在实际生产中依靠人工经验来控制调整各生产参数，不稳定且无法保证最优的节能控制效果。本文以系统观从整体上来分析对象的建模方法，避免局部模型对最终产品结果影响的不确定性，使用RBF神经网络构建烧成系统模型，探索机理与智能建模相结合的综合建模，并使该模型具有在线学习和自适应能力。……