窑炉检测与控制技术PDF电子书下载

第1章 窑炉概述 1

1.1窑炉概念 1

1.2窑炉分类 1

1.3窑炉发展方向 2

1.3.1绿色窑炉的标准 2

1.3.2实现绿色窑炉的努力方向 3

1.3.3实现绿色窑炉的目标 4

1.4中国窑炉技术的发展 4

第2章 窑炉模型 6

2.1窑炉自回归滑动平均模型 6

2.1.1离线建立窑炉系统数学模型 6

2.1.2模型参数的实际辨识 8

2.1.3窑炉模型参数的仿真验证 9

2.2窑炉神经网络模型 10

2.2.1神经网络概述 10

2.2.2人工神经网络的结构及原理 11

2.2.3窑炉温度场模型 13

2.3窑炉遗传算法模型 16

2.3.1陶瓷产品生产分析 16

2.3.2窑炉排序的模型化 17

2.3.3计算机仿真实验 19

2.3.4模型分析 20

2.4隧道窑炉计算机模拟 21

2.4.1窑炉模拟的必要性 21

2.4.2窑炉模拟的内容 22

2.4.3系统模型 23

2.4.4程序编制 25

2.4.5系统组成与模拟实验 26

2.5数字窑炉模型 27

2.5.1窑炉设计数字化 27

2.5.2窑炉设计数字化关键技术 27

2.5.3玻璃窑炉数值模拟实例 29

第3章 窑炉检测技术 31

3.1窑炉用热电阻和热电偶 31

3.1.1窑炉用热电传感器 31

3.1.2温度智能测温板的硬件设计 31

3.1.3实际测量结果与分析 34

3.2窑炉红外扫描测温 35

3.2.1红外扫描系统组成 35

3.2.2红外扫描系统工作原理 35

3.2.3红外扫描系统功能及特点 36

3.3玻璃窑炉液面激光测量 37

3.3.1激光测量仪原理 37

3.3.2仪器性能与指标 40

3.3.3玻璃液位测控的几种方法比较 40

3.3.4 JYK-Ⅲ型激光液面仪的应用前景 41

3.4窑炉温度场灰度图像测量 41

3.4.1火焰温度检测原理 41

3.4.2系统结构 42

3.4.3软件设计 44

3.4.4实验结果 45

3.5窑炉温度场彩色图像测量 46

3.5.1彩色图像测温原理 46

3.5.2彩色图像测温系统构成 47

3.5.3彩色图像测温实验 48

3.6窑炉自动跟踪预警系统 49

3.6.1窑炉跟踪监测原理 49

3.6.2窑炉跟踪监测电路 50

3.6.3窑炉跟踪监测软件 52

第4章 窑炉经典控制 54

4.1窑炉温度自校正控制 54

4.1.1窑炉温度CARMA预测模型 54

4.1.2窑炉温度自校正控制算法分析 55

4.1.3窑炉温度加权最小方差自校正控制器设计 57

4.1.4窑炉温度加权最小方差自校正控制仿真 58

4.2玻璃窑炉液位非线性PID控制 59

4.2.1玻璃窑炉分析 59

4.2.2玻璃窑炉液位测量与控制分析 60

4.2.3非线性PID控制系统设计 61

4.2.4实例仿真与应用 63

4.3玻璃窑炉燃烧系统优化控制 65

4.3.1窑炉最佳燃烧分析 65

4.3.2燃烧过程优化原理及控制方案设计 65

4.3.3最佳风一油比的自寻优控制算法 66

4.3.4燃烧应用实例 67

4.4窑炉DMC- PID串级控制 68

4.4.1窑炉温度控制滞后 68

4.4.2窑炉温度DMC控制算法 69

4.5窑炉无模型自适应控制 72

4.5.1玻璃窑炉控制参数分析 72

4.5.2窑炉MFA算法 74

4.5.3 MFA控制器实现 76

4.6窑炉在线自寻最优控制 77

4.6.1陶瓷窑炉热效率分析 77

4.6.2自寻最优控制算法 78

4.6.3陶瓷窑炉自寻优仿真实例 80

第5章 窑炉智能控制 82

5.1窑炉模糊控制 82

5.1.1模糊控制基础 82

5.1.2油烧辊道窑烧成带模糊控制 83

5.2窑炉模糊PID控制 85

5.2.1窑炉模糊PID控制的必要性 85

5.2.2 FUZZY-PID控制器的设计 86

5.2.3 FUZZY-PID控制器的仿真 89

5.3窑炉分段决策模糊控制 90

5.3.1窑炉分段决策的必要性 90

5.3.2多模态控制算法设计 91

5.3.3仿真研究 92

5.4窑炉神经网络PID控制 93

5.4.1窑炉控制参数调整的必要性 93

5.4.2 BP神经网络PID控制原理 94

5.4.3窑炉仿真实验 97

5.5窑炉动态递归神经网络控制 98

5.5.1玻璃窑炉油压罐分析 98

5.5.2玻璃窑炉机理建模与PID控制 99

5.5.3玻璃窑炉动态递归神经控制 100

5.5.4仿真实验分析 103

第6章 窑炉灰色预测控制 105

6.1窑炉解耦及灰色预测PID控制 105

6.1.1气氛与温度的耦合现象 105

6.1.2解耦及灰色预测PID控制策略 106

6.1.3气氛温度解耦控制的SIMULINK仿真及效果分析 108

6.2窑炉灰色神经网络控制 113

6.2.1回转窑的灰色系统特征 113

6.2.2回转窑灰色神经网络控制器结构 114

6.2.3回转窑灰色BP神经网络算法 115

6.2.4回转窑灰色BP神经网络仿真 118

6.3窑炉灰色神经网络PID控制 120

6.3.1窑炉PID控制改进的必要 120

6.3.2 BP神经网络PID算法 121

6.3.3窑炉温度灰色BP神经网络PID控制 122

第7章 窑炉节能 124

7.1工业窑炉节能 124

7.1.1窑炉能耗现状 124

7.1.2高能耗原因分析 124

7.1.3工业窑炉中燃烧及热利用特点 125

7.1.4热损失 127

7.1.5工业窑炉的节能 128

7.1.6工业窑炉的改造 130

7.1.7系统节能和梯级用能 131

7.2窑炉节能自动控制 132

7.2.1玻璃窑炉节能出发点 132

7.2.2熔化池温度控制与节能 132

7.2.3燃烧控制与节能 133

7.2.4窑压控制与节能 134

7.2.5玻璃液位控制与节能 134

7.2.6火焰换向自动控制与节能 135

7.3窑炉高电耗控制 136

7.3.1高电耗现状 136

7.3.2变频调速与自动控制技术的结合 137

7.3.3对象特性及控制中存在的问题 137

7.3.4控制策略选取 138

7.3.5控制算法 139

7.3.6投资与效果 139

参考文献 141