矿石焙烧竖炉空燃比的智能控制与故障预报

"该文是关于矿石焙烧竖炉燃烧过程空燃比的智能控制方法的研究，由严爱军、柴天佑等人在2008年发表于《北京工业大学学报》。传统的定比例控制方式导致燃烧效率低且故障频发，作者通过结合案例推理和神经网络技术，提出了新的智能控制策略。这种方法基于当前工况的变化趋势和历史故障案例，利用案例推理预测可能的燃烧故障，并通过神经网络在线校正空燃比，从而提高燃烧温度控制精度，降低能耗，减少故障发生率。" 燃烧过程空燃比的智能控制方法主要围绕两个核心部分展开：燃烧过程故障预报模型和空燃比智能控制模型。在实际操作中，矿石焙烧竖炉的燃烧过程受到多种因素影响，如煤气供应、空气流量、炉内温度等，这些因素共同决定了空燃比。传统的定比例控制无法适应这些复杂变化，容易导致燃烧不充分和设备故障。 案例推理技术在此中扮演了关键角色。它允许系统学习和存储过去的故障案例，当当前工况显示出类似的趋势时，能够预警可能出现的问题。通过对历史数据的分析，案例推理可以识别出燃烧过程中的异常模式，提前预测故障，从而减少意外停机的可能性。 神经网络算法则是用来实现空燃比的在线校正。神经网络具有强大的非线性映射能力，能够根据实时的工况数据自我调整，优化空燃比。在案例推理提供故障预警的基础上，神经网络可以动态调整煤气和空气的配比，确保燃烧效率的同时，避免过量的能耗和潜在的故障风险。 在实际应用中，这种智能控制方法显著提高了竖炉焙烧燃烧过程的控制精度，燃烧温度更加稳定，能源消耗得到有效降低，同时减少了故障的发生。这不仅改善了生产效率，也对降低生产成本和提升经济效益有积极影响。这一研究为其他类似的复杂工业过程的智能控制提供了理论依据和技术参考，特别是在多变量优化控制方面的应用具有广阔前景。