基于模糊多传感器融合的回转窑烧结温度精确控制策略

本文主要探讨了在2002年的工业生产中，特别是在铝土矿烧结过程中的回转窑温度控制面临的挑战。传统的基于图像处理的温度检测技术在回转窑高温环境下易受现场粉尘和烟雾的影响，这导致温度测量的准确性大打折扣，对控制系统的稳定性和精度构成了一定的困扰。针对这一问题，研究人员提出了一个创新的方法——利用模糊技术进行多传感器数据融合。 模糊技术在这里被用来处理和整合来自不同类型的传感器（如红外热像仪、热电偶、气体分析仪等）的数据，这些传感器能够在不同的物理条件下提供温度信息。通过模糊逻辑，算法能够综合考虑各种传感器的观测结果，减小单一传感器噪声和干扰的影响，从而提高温度趋势的判别能力。这种方法的优势在于其鲁棒性强，即使在复杂环境条件下也能保持较高的温度估计精度。 文章中，作者根据实际操作经验总结出了一系列适合融合的数据类型，并设计了一个实时专家系统控制策略。这种控制策略结合了模糊融合算法，能够在实时监控中做出快速而精确的决策，调整烧结过程中的温度参数，以确保工艺的稳定性和产品质量。 工业实践结果显示，这种基于模糊多传感器数据融合的温度检测和控制方法在实际应用中表现出强大的适应性和实用性。它不仅提高了温度控制的准确性，还降低了对环境条件的敏感性，对于优化回转窑的运行效率和降低能耗具有显著作用。 这篇论文的核心贡献在于提出了一种创新的解决方案，解决了工业回转窑烧结过程中温度控制的难题，为工业自动化和过程控制领域提供了有价值的技术参考。通过模糊技术的应用，该研究为其他类似工业场景下的温度检测和控制提供了新的思路和方法。