煤泥干燥系统前馈控制技术：模板匹配与数学模型

"本文主要探讨了针对煤泥干燥系统存在的初调周期长、费用高昂以及运行可靠性差的问题，提出了一种基于模板匹配和数学模型的前馈控制方法。通过数据采集，利用温度变化的惯性和设备流体传递速度的时滞性，对干燥系统的运行参数进行预测，并对工艺经验参数进行等价聚类解算，以实现对设备的策略控制，从而快速调整系统运行状态。该前馈控制策略为解决生产系统工况控制提供了一种有效途径。" 在煤泥干燥过程中，由于物料特性复杂，传统的控制方法往往难以达到理想的干燥效果和效率。针对这一问题，研究者们提出了基于模板匹配的前馈控制策略。模板匹配是一种模式识别的方法，它通过比较现有数据与历史数据模板，找出最相似的模式，以此来预测未来可能发生的工况变化。在煤泥干燥系统中，这一方法用于建立数学模型，以预测干燥过程中的关键参数，如温度、湿度等。 数学模型的构建是前馈控制的关键步骤。它利用已知的温度变化规律和设备内部流体传递速度的时滞性，对系统运行参数进行预测。这种预测能够提前预判干燥过程可能出现的问题，减少因参数波动导致的不稳定性。同时，通过对工艺经验参数的等价聚类解算，可以优化控制策略，使得设备运行更加高效且稳定。 等价聚类解算是将历史数据中的经验参数进行分类和归纳，找出其内在的关联性。这种解算方法可以帮助简化控制策略，使得复杂的工艺参数转化为可操作的控制指令，从而实现对干燥设备的精准控制。解算后的结果用于指导设备的实时调整，确保系统在不同工况下都能保持良好的运行状态。 前馈控制的优势在于其预见性，它可以预先调整设备参数，避免因反应滞后导致的效率低下或故障发生。在煤泥干燥系统中，这种控制方式能显著缩短系统初调周期，降低运行成本，并提高运行可靠性。因此，前馈控制对于改善整个干燥过程的性能具有重要意义，为其他生产系统的工况控制提供了借鉴和参考。 煤泥干燥系统的前馈控制是通过模板匹配建立的数学模型和等价聚类解算的工艺参数，结合温度和设备特性的预测，实现对干燥过程的有效控制。这种方法不仅可以提升干燥效率，降低成本，还能增强系统的稳定性，对于推动工业生产自动化和智能化有着积极的促进作用。