BFCM-iWM模糊规则：提升水泥分解炉温度控制精度与鲁棒性

本文主要探讨了在水泥分解炉温度控制领域中的一项创新技术——基于BFCM-iWM模糊规则自提取的温度控制方法。水泥分解炉的温度控制一直以来都是一个挑战，因为其温度控制难度大，模型构建复杂且缺乏通用性。作者针对这些问题，提出了一种结合信任度模糊C聚类（BFCM）和改进查表法（iWM）的解决方案。 首先，BFCM方法被应用于分解炉的实际运行数据中，以评估样本的信任度。这种技术能够有效地处理数据中的噪声和异常值，提高数据质量，从而更准确地反映出实际操作环境下的运行特性。通过计算样本的信任度，可以筛选出更为可靠的数据用于后续的规则提取。 接下来，改进查表法(iWM)被用来从这些处理过的数据中自动学习和提取模糊控制规则。iWM方法旨在减少坏点数据对规则提取的影响，提高了规则的稳定性和可靠性。在这个过程中，温度偏差和偏差变化率被选为输入变量，而喂煤增量作为输出变量，以此构建出能够精确响应温度变化的控制器。 这种方法的优势在于它能自适应地根据实际运行情况进行调整，减少了对预设模型的依赖，使得控制策略更具灵活性和实用性。实验结果显示，所提取的控制规则表现出良好的鲁棒性，即在面对各种工况变化时仍能保持稳定的控制效果，同时具有较高的准确性，这直接体现在分解炉温度的精确控制上，实现了显著的温度控制效果。 总结来说，本文提出的基于BFCM-iWM模糊规则自提取的水泥分解炉温度控制系统，通过结合信任度和优化的数据处理技术，解决了传统控制方法的局限性，为水泥工业的生产过程提供了高效、智能的温度控制手段。这项研究对于提升水泥工业的生产效率和产品质量具有重要的实践价值。