基于ART-2神经网络的回转窑窑头工况智能识别技术

本文档探讨了在2010年的背景下，针对新型干法水泥生产线中窑头环节所面临的复杂工况识别挑战。窑头工况具有非线性、多变量、强耦合以及大时滞等特点，这使得传统的控制方式难以有效应对。作者王孝红、房喜明和于宏亮在济南大学控制科学与工程学院提出了一个创新的方法——基于专家系统的工况识别技术。 该方法的核心步骤包括：首先，从集散控制系统中实时采集现场参数数据，进行预处理，以确保数据的准确性和可用性。预处理是数据分析的关键步骤，它可能涉及到数据清洗、标准化或归一化等操作，以减少噪声和提高后续算法的性能。 接着，采用了ART-2（Adaptive Resonance Theory - 2）神经网络算法，这是一种自组织映射模型，用于在线识别关键参数的趋势变化。ART-2神经网络能够捕捉数据中的模式和结构，从而判断参数的动态行为。通过对参数趋势的识别，系统能够分类出不同的状态类别，这对于实时监控和控制至关重要。 此外，对主要参数的实时值进行模糊化处理，将连续的数值转化为模糊档位，这是为了更好地适应实际工况的不确定性，模糊逻辑在处理模糊信息和不精确数据方面具有优势。模糊化处理的结果可以作为专家系统推理的基础，专家系统利用预先定义的规则库，结合神经网络的输出，进行精确的推理，最终确定当前的工况。 整个工况识别系统是基于C++编写的，这体现了其技术先进性和实用性。通过现场的实际运行验证，这种方法证明了其在识别复杂窑头工况方面的高效性和准确性。本文的研究成果对于优化新型干法水泥生产线的控制策略、提升生产效率和稳定性具有重要意义，同时也为其他工业领域的专家系统应用提供了有价值的参考案例。中图分类号 TP27，表明该研究聚焦于自动控制和信息技术领域，文献标识码 A 表示文章已经被学术期刊接受并发表。关键词"回转窑"、"ART-2神经网络"和"模糊"、"专家系统"突出了本文的主要技术焦点。