水泥回轉(zhuǎn)窯分解爐溫度的模糊控制畢業(yè)設(shè)計(jì)

1、<p>　　水泥回轉(zhuǎn)窯分解爐溫度的模糊控制</p><p><b>　　摘 要</b></p><p>　　溫度控制在我國(guó)電子、冶金、機(jī)械等工業(yè)領(lǐng)域應(yīng)用非常廣泛。它對(duì)控制調(diào)節(jié)器要求極高，回轉(zhuǎn)窯是冶金、水泥、耐火材料生產(chǎn)中的關(guān)鍵設(shè)備。溫度是回轉(zhuǎn)窯工藝過(guò)程控制中的重要參數(shù)之一，自上世紀(jì)60年代起人們便開(kāi)始注意它的控制問(wèn)題，并進(jìn)行了大量研究工作。提高回轉(zhuǎn)窯的溫度精

2、度對(duì)于改善焙燒質(zhì)量、節(jié)約能源、降低生產(chǎn)成本都有重要意義。我國(guó)大力發(fā)展的新型干法窯外分解水泥生產(chǎn)技術(shù)就是在預(yù)熱器和回轉(zhuǎn)窯之間增設(shè)分解爐。分解爐是預(yù)分解系統(tǒng)的核心部分，它承擔(dān)了預(yù)分解窯中煤粉燃燒、氣固換熱和碳酸鹽分解任務(wù)，使入窯生料的分解率達(dá)到90%以上，從而大大提高了回轉(zhuǎn)窯單位有效容積的產(chǎn)量。分解爐的溫度控制對(duì)整個(gè)預(yù)分解系統(tǒng)的熱工分布和熱工溫度的穩(wěn)定也至關(guān)重要。</p><p>　　本文在分析回轉(zhuǎn)窯和分解爐工藝特點(diǎn)

3、及其控制要求基礎(chǔ)上，為解決溫度控制超調(diào)量大、調(diào)節(jié)時(shí)間長(zhǎng)等問(wèn)題，提出了回轉(zhuǎn)窯分解爐溫度的模糊控制方法，提高了控制精度。用模糊控制理論建立參數(shù)模糊控制表，通過(guò)模糊推理獲得模糊控制決策表，并對(duì)其進(jìn)行模擬仿真，仿真結(jié)果表明參數(shù)模糊規(guī)則表建立合理，模糊控制器在響應(yīng)速度、穩(wěn)態(tài)精度等方面均優(yōu)于常規(guī)PID控制器。模糊控制器對(duì)系統(tǒng)模型要求不高，在有干擾信號(hào)或系統(tǒng)模型發(fā)生變化時(shí)能夠滿(mǎn)足回轉(zhuǎn)窯的煅燒工藝要求，提高回轉(zhuǎn)窯分解爐的控溫精度，改善煅燒質(zhì)量，適用于類(lèi)

4、似回轉(zhuǎn)窯分解爐溫度控制系統(tǒng)這樣的非線(xiàn)性、大滯后且隨機(jī)干擾嚴(yán)重的系統(tǒng)。</p><p>　　關(guān)鍵詞：分解爐 回轉(zhuǎn)窯 溫度控制 模糊控制 仿真</p><p><b>　　ABSTRACT</b></p><p>　　Temperature control is widely used in electron, metallurgy and

5、 machine industry in our country. It needs higher quality temperature controller. Rotary kiln is the key equipment in the production of metallurgy, cement and material of fire-fast, people began to pay attention to the p

6、roblem of rotary kiln control in 1960s, a lot of research works have been done. It is significant for ameliorating production quality, saving energy, reducing operating cost to improve control precision of rotary kiln.&l

7、t;/p><p>　　Based on analyzing the rotary kiln calciner 's technology and control request, in order to solve the problems of temperature control system big overshoot and long time of regulation etc. Fuzzy co

8、ntrol is proposed to improve the temperature control precision on rotary kiln calciner . Fuzzy controller regulates the proportional, integral and differential coefficient by fuzzy control theory to establish tables of p

9、arameters fuzzy rules and control lists. The simulation result of temperature curve s</p><p>　　Keywords: decomposition furnace rotary kiln, temperature control, fuzzy control, simulation</p><p>

10、<b>　　目 錄</b></p><p><b>　　摘 要I</b></p><p>　　ABSTRACTII</p><p><b>　　第1章 緒論1</b></p><p>　　1.1 國(guó)內(nèi)外水泥及其生產(chǎn)技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢(shì)1</p>&l

11、t;p>　　1.1.1 國(guó)外水泥生產(chǎn)概述1</p><p>　　1.1.2 我國(guó)水泥生產(chǎn)發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢(shì)1</p><p>　　1.2 水泥生產(chǎn)工藝2</p><p>　　1.3 課題的設(shè)計(jì)目的和意義3</p><p>　　第2章 模糊控制理論研究5</p><p>　　2.1 模糊控制的發(fā)

12、展5</p><p>　　2.2 模糊控制原理研究6</p><p>　　2.2.1 精確量到模糊量的轉(zhuǎn)化7</p><p>　　2.2.2 控制規(guī)則的構(gòu)成9</p><p>　　2.2.3 模糊決策9</p><p>　　2.2.4 逆模糊化處理10</p><p>　　第

13、3章 水泥回轉(zhuǎn)窯溫度控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)12</p><p>　　3.1 影響分解爐溫度的主要因素12</p><p>　　3.2 模糊控制模型12</p><p>　　3.2.1 模糊控制模型的建立13</p><p>　　3.2.2 模糊量化處理13</p><p>　　3.3 模糊規(guī)則庫(kù)的建立16<

14、;/p><p>　　第4章 水泥回轉(zhuǎn)窯分解爐溫度的模糊控制的仿真17</p><p>　　4.1 MATLAB的概況17</p><p>　　4.2 控制系統(tǒng)仿真實(shí)驗(yàn)17</p><p>　　4.3 仿真結(jié)果分析19</p><p><b>　　結(jié) 論20</b></p>&

15、lt;p><b>　　參考文獻(xiàn)21</b></p><p><b>　　致 謝22</b></p><p><b>　　附錄：23</b></p><p><b>　　第1章 緒論</b></p><p>　　1.1 國(guó)內(nèi)外水泥及其生產(chǎn)技

16、術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢(shì)</p><p>　　1.1.1 國(guó)外水泥生產(chǎn)概述</p><p>　　現(xiàn)在，國(guó)際水泥工業(yè)以預(yù)分解技術(shù)為核心【1】，將現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)和工業(yè)生產(chǎn)的最新成果廣泛用于水泥生產(chǎn)的全過(guò)程，形成了一套具有現(xiàn)代高科技特征和符合優(yōu)質(zhì)、高效、節(jié)能、環(huán)保要求以及大型化、自動(dòng)化的現(xiàn)代水泥生產(chǎn)方法。水泥裝備大型化、生產(chǎn)過(guò)程自動(dòng)化、實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品高質(zhì)量是工業(yè)發(fā)達(dá)國(guó)家水泥工業(yè)當(dāng)今的特點(diǎn)。20世紀(jì)90年代以后

17、國(guó)際水泥工業(yè)又出現(xiàn)了水泥生態(tài)化的高潮，即從可持續(xù)發(fā)展的角度形成了一套具有現(xiàn)代科技特征、高效、節(jié)能、環(huán)保和大型化與自動(dòng)化的水泥生產(chǎn)方法。隨著通信、計(jì)算機(jī)、控制理論等科學(xué)技術(shù)的迅猛發(fā)展，這些技術(shù)已經(jīng)成為實(shí)現(xiàn)水泥生產(chǎn)自動(dòng)化、水泥產(chǎn)品高質(zhì)高效、節(jié)能降耗和環(huán)境保護(hù)的關(guān)鍵因素。</p><p>　　目前，水泥生產(chǎn)自動(dòng)化系統(tǒng)大都采用單回路控制與人工操作相結(jié)合的系統(tǒng)和集散控制系統(tǒng)DCS（Distributed Control S

18、ystem），在大型水泥生產(chǎn)中，單回路控制系統(tǒng)中控制效果較差而且不能完成遠(yuǎn)距離通信，而DCS系統(tǒng)在本質(zhì)上因采用封閉式通信協(xié)議而極易形成“自動(dòng)化孤島”。現(xiàn)場(chǎng)總線(xiàn)控制系統(tǒng)FCS（Fieldbus Control System）因通信協(xié)議的開(kāi)放性而能很好地解決上述問(wèn)題，它的應(yīng)用在水泥生產(chǎn)控制領(lǐng)域?qū)a(chǎn)生一場(chǎng)新的革命。</p><p>　　國(guó)外發(fā)達(dá)國(guó)家水泥生產(chǎn)采用干法預(yù)分解窯技術(shù)，生產(chǎn)線(xiàn)能力大型化，上世紀(jì)90年代達(dá)到400

19、0t/d以上，目前5000t/d以上生產(chǎn)線(xiàn)已成為主流；生產(chǎn)與管理信息化，運(yùn)用計(jì)算機(jī)技術(shù)、先進(jìn)控制技術(shù)、通信技術(shù)，開(kāi)發(fā)出各種工藝過(guò)程的專(zhuān)家系統(tǒng)和數(shù)字神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)大型化水泥企業(yè)遠(yuǎn)程操作和診斷，使水泥生產(chǎn)和管理朝信息化、自動(dòng)化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化方向發(fā)展；通過(guò)改進(jìn)工藝，采用新的檢測(cè)技術(shù)和儀器，利用信息技術(shù)，水泥生態(tài)化技術(shù)已成為發(fā)展趨勢(shì)。</p><p>　　1.1.2 我國(guó)水泥生產(chǎn)發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢(shì)</p>

20、<p>　　上世紀(jì)90年代到本世紀(jì)初，國(guó)家建材行業(yè)主管部門(mén)提出了“控制總量，調(diào)整結(jié)構(gòu)、淘汰落后”【2】和“由大變強(qiáng)，靠新出強(qiáng)”的跨世紀(jì)發(fā)展戰(zhàn)略方針，開(kāi)始了水泥產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，一大批5000t/d干法水泥熟料生產(chǎn)線(xiàn)建設(shè)投產(chǎn)，我國(guó)新型干法水泥生產(chǎn)技術(shù)已經(jīng)成熟，大型生產(chǎn)線(xiàn)的主要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)達(dá)到國(guó)外先進(jìn)水平。大幅度提高了新型干法水泥產(chǎn)量，到2005年新型干法水泥產(chǎn)量占全國(guó)水泥總產(chǎn)量的30%，淘汰了落后的生產(chǎn)工藝和裝備，實(shí)現(xiàn)了產(chǎn)業(yè)升級(jí)的目

21、的。</p><p>　　目前，新型干法水泥生產(chǎn)技術(shù)成為我國(guó)水泥工業(yè)發(fā)展重點(diǎn)【3】，在提高現(xiàn)有新型干法水泥工藝技術(shù)和裝備制造水平的同時(shí)，正在加快開(kāi)放高效率的熟料燒成系統(tǒng)、高效節(jié)能的粉磨設(shè)備、新一代蓖式冷卻機(jī)、大型高效收塵設(shè)備和綜合優(yōu)化在線(xiàn)控制技術(shù)與裝置；逐步加強(qiáng)水泥生產(chǎn)企業(yè)信息化和網(wǎng)絡(luò)化建設(shè)：它包括水泥生產(chǎn)過(guò)程自動(dòng)化和智能化，實(shí)現(xiàn)管理決策科學(xué)化、信息化和網(wǎng)絡(luò)化，商務(wù)活動(dòng)的電子化、網(wǎng)絡(luò)化和信息化；另外為最大限度提高

22、自然資源綜合利用率和保護(hù)環(huán)境，我國(guó)正在提高水泥工業(yè)清潔生產(chǎn)水平，使其沿著水泥生態(tài)化的方向發(fā)展，保持水泥工業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。</p><p>　　1.2 水泥生產(chǎn)工藝</p><p>　　目前水泥生產(chǎn)過(guò)程主要為回轉(zhuǎn)窯生產(chǎn)過(guò)程，其生產(chǎn)流程圖如圖1-1所示。其生產(chǎn)工序是以石灰石、粘土、鐵粉等為原料，通過(guò)生料配料、生料粉磨、煅燒、熟料配料、水泥磨粉、包裝等工序生產(chǎn)出水泥的過(guò)程。原料進(jìn)廠(chǎng)后經(jīng)過(guò)預(yù)處

23、理，由化驗(yàn)室對(duì)原料進(jìn)行化驗(yàn)分析，通過(guò)計(jì)算給出生料配方，生料工序根據(jù)化驗(yàn)室給出的配方比例對(duì)生料進(jìn)行配料得到混合料，混合料通過(guò)生料磨成粉狀入生料庫(kù)，生料經(jīng)煅燒成為熟料，熟料與礦渣、礦化劑按一定比例混合后，通過(guò)水泥磨成粉狀入水泥儲(chǔ)存庫(kù)，最后經(jīng)過(guò)包裝出廠(chǎng)。水泥生產(chǎn)的整個(gè)工藝過(guò)程主要包括窯外預(yù)熱分解、窯內(nèi)煅燒、熟料冷卻、廢氣處理和煤粉控制等工序。在回轉(zhuǎn)窯水泥生產(chǎn)過(guò)程中，窯尾分解爐溫度是一個(gè)重要的工藝參數(shù)，分解爐溫度的穩(wěn)定對(duì)整條生產(chǎn)線(xiàn)的穩(wěn)定、高產(chǎn)和

24、節(jié)能具有重大影響。</p><p>　　圖1-1 水泥生產(chǎn)流程圖</p><p>　　1.3 課題的設(shè)計(jì)目的和意義</p><p>　　水泥生產(chǎn)過(guò)程是一個(gè)理化反應(yīng)過(guò)程，系統(tǒng)工況復(fù)雜多變，難以得到精確的數(shù)學(xué)模型。而且隨著水泥裝備向大型化方向發(fā)展的需要，采用傳統(tǒng)控制策略已經(jīng)難以獲得滿(mǎn)意的成果，所以現(xiàn)代控制技術(shù)就有必要應(yīng)用到水泥生產(chǎn)過(guò)程中。我國(guó)發(fā)展的新型干法窯外分解水

25、泥生產(chǎn)技術(shù)就是在預(yù)熱器和回轉(zhuǎn)窯之間增設(shè)分解爐。分解爐是預(yù)分解系統(tǒng)的核心部分，它承擔(dān)了預(yù)分解窯中煤粉燃燒、氣固換熱和碳酸鹽分解任務(wù)。其中，碳酸鹽的有效分解是制約水泥質(zhì)量的重要因素，而它的有效分解需要一個(gè)相對(duì)穩(wěn)定的溫度，溫度過(guò)高或過(guò)低都會(huì)對(duì)生產(chǎn)效率有所影響。由此可見(jiàn)，分解爐的溫度控制對(duì)整個(gè)預(yù)分解系統(tǒng)的熱工分別和熱工溫度的穩(wěn)定至關(guān)重要。</p><p>　　分解爐的溫度是一個(gè)大滯后、大慢性、非線(xiàn)性的復(fù)雜控制對(duì)象，影響它

26、的因素有很多，并且各個(gè)因素之間存在耦合。目前，許多水泥生產(chǎn)廠(chǎng)還是借鑒現(xiàn)場(chǎng)操作人員的經(jīng)驗(yàn)，通過(guò)人工調(diào)節(jié)來(lái)獲得滿(mǎn)意的分解爐溫度，這樣做直接導(dǎo)致生產(chǎn)效率低、能耗高、質(zhì)量不穩(wěn)定。而模糊控制是以模糊集合論、模糊語(yǔ)言變量和模糊邏輯推理為基礎(chǔ)的一種計(jì)算機(jī)數(shù)字控制技術(shù)。它直接采用語(yǔ)言型控制規(guī)則，出發(fā)點(diǎn)是現(xiàn)場(chǎng)操作人員的控制經(jīng)驗(yàn)或相關(guān)專(zhuān)家的知識(shí)，在設(shè)計(jì)中不需要建立被控對(duì)象的精確數(shù)學(xué)模型，使得控制機(jī)理和策略易于接受和理解，設(shè)計(jì)簡(jiǎn)單，便于應(yīng)用。因此，利用模糊控

27、制技術(shù)對(duì)分解爐的溫度進(jìn)行控制具有重要的科學(xué)意義和廣闊的應(yīng)用前景。</p><p>　　第2章 模糊控制理論研究</p><p>　　2.1 模糊控制的發(fā)展</p><p>　　模糊控制是智能控制的重要組成部分，它是以模糊集合論、模糊語(yǔ)言變量和模糊邏輯推理為基礎(chǔ)的一種計(jì)算機(jī)數(shù)字控制技術(shù)。模糊邏輯既不是二值邏輯——非此即彼的推理，它也不是傳統(tǒng)意義的多值邏輯，而是在承

28、認(rèn)事物隸屬真值中間過(guò)渡性的同時(shí)，還認(rèn)為事物在形態(tài)和類(lèi)屬方面具有亦此亦彼性、模棱兩可性——模糊性。正因如此，模糊計(jì)算可以處理不精確的模糊輸入信息，可以有效降低感官靈敏度和精確度的要求，而且所需要存儲(chǔ)空間少，能夠抓住信息處理的主要矛盾，保證信息處理的實(shí)時(shí)性、多功能性和滿(mǎn)意性。</p><p>　　L.A.Zadeh在他的《Fuzzy Sets》、《Fuzzy Algorithm》和《A Rationale for F

29、uzzy Control》等著名論著中，首先提出了模糊數(shù)學(xué)和模糊控制的概念。其核心是對(duì)復(fù)雜的系統(tǒng)或過(guò)程建立一種語(yǔ)言分析的數(shù)學(xué)模式，使人的自然語(yǔ)言直接轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)能夠接受的算法語(yǔ)言。模糊集合理論的誕生，為處理客觀(guān)上存在的一類(lèi)模糊性問(wèn)題，提供了強(qiáng)有力的工具，同時(shí)也適應(yīng)了自適應(yīng)科學(xué)發(fā)展的急迫需要[4]。最早取得應(yīng)用成果的是英國(guó)倫敦大學(xué)的教授E.H.Mamdani，他在1974年首先利用模糊語(yǔ)句組成的模糊控制器，對(duì)鍋爐和汽輪機(jī)的運(yùn)行進(jìn)行控制，并

30、在實(shí)驗(yàn)室中獲得成功。1975年P(guān).J.King和E.H.Mamdani將模糊控制系統(tǒng)應(yīng)用于工業(yè)反應(yīng)過(guò)程的溫度控制中。1976年荷蘭學(xué)者W.J.Kickert等將模糊控制器應(yīng)用于熱水裝置中。1976年英國(guó)學(xué)者R.M.Tong用模糊控制對(duì)壓力容器內(nèi)部的壓力和液面進(jìn)行控制，隨后發(fā)表的多篇論文，對(duì)模糊控制的應(yīng)用和發(fā)展起到了積極的推動(dòng)作用。1977年英國(guó)的C.P.Pappis和E.H.Mamdani對(duì)十字路口的交通樞紐指揮采用模糊控制，試驗(yàn)結(jié)果&

31、lt;/p><p>　　我國(guó)模糊控制理論及應(yīng)用方面的研究始于1976年，主要集中在高等院校和研究所。但在應(yīng)用水平上還不夠高，模糊邏輯技術(shù)的開(kāi)發(fā)工具落后，許多系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)方法仍停留在原始的手工編程開(kāi)發(fā)階段。目前，模糊控制理論作為新時(shí)代的高新技術(shù)，正得到越來(lái)越廣泛的應(yīng)用，被公認(rèn)為簡(jiǎn)單而有效的控制技術(shù)。</p><p>　　模糊控制理論是現(xiàn)代控制理論領(lǐng)域中很有發(fā)展前途的一個(gè)分支。這是因?yàn)閷?duì)于工業(yè)生產(chǎn)過(guò)

32、程來(lái)說(shuō)，模糊控制具有一系列傳統(tǒng)控制無(wú)法與之比擬的優(yōu)點(diǎn)：</p><p>　　(1)用語(yǔ)言方法，不需要掌握過(guò)程的精確數(shù)學(xué)模型。</p><p>　　(2)對(duì)于有一定操作經(jīng)驗(yàn)、而不是控制專(zhuān)業(yè)的工作者來(lái)說(shuō)，模糊控制方法易于掌握。</p><p>　　(3)操作人員易于通過(guò)人的自然語(yǔ)言進(jìn)行人機(jī)通訊，從而易于加入到過(guò)程的控制環(huán)節(jié)中去。</p><p>

33、　　(4)通過(guò)模糊控制，過(guò)程的動(dòng)態(tài)響應(yīng)品質(zhì)優(yōu)于常規(guī)的PID控制，并對(duì)過(guò)程參數(shù)的變化具有較強(qiáng)的適應(yīng)性。</p><p>　　(5)模糊工程的計(jì)算方法雖然是運(yùn)用模糊集合理論進(jìn)行的模糊算法，但最后得到的是確定性的、定量的條件語(yǔ)句。</p><p>　　(6)模糊控制與計(jì)算機(jī)聯(lián)系密切。從控制角度看，它實(shí)際上是一個(gè)有很多條件語(yǔ)句組成的軟件控制器。</p><p>　　2.2

34、 模糊控制原理研究</p><p>　　模糊控制系統(tǒng)是一種以模糊數(shù)學(xué)為基礎(chǔ)的計(jì)算機(jī)數(shù)字控制系統(tǒng)，與一般的計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)相比，模糊控制系統(tǒng)的控制器是模糊控制器。我們來(lái)分析一個(gè)操作者對(duì)一個(gè)工業(yè)過(guò)程的控制。首先，人們憑借眼睛、耳朵等傳感器官，得到一些有關(guān)輸出量和輸出量變化率的模糊信息。客觀(guān)存在的精確量通過(guò)傳感器官到達(dá)人的大腦，這一過(guò)程實(shí)際上是一個(gè)精確量的模糊化的過(guò)程。然后，人們根據(jù)獲得的信息對(duì)照自己已有的經(jīng)驗(yàn)來(lái)進(jìn)行分析

35、判斷，從而得出應(yīng)該采取的控制措施，即判定如何調(diào)整輸入量。我們可以將操作者的經(jīng)驗(yàn)總結(jié)成若干條規(guī)則，經(jīng)過(guò)一定的數(shù)學(xué)處理，存放在計(jì)算機(jī)中，這些規(guī)則成為模糊控制規(guī)則。我們仿照人腦的模糊推理過(guò)程，確定推理法則。計(jì)算機(jī)可根據(jù)輸入的模糊信息，依據(jù)控制規(guī)則和推理法則，做出模糊決策。最后，當(dāng)人們根據(jù)已決定的模糊決策去執(zhí)行具體的動(dòng)作時(shí)，執(zhí)行的結(jié)果又是一個(gè)精確量。顯然，人們?cè)趯?duì)工業(yè)過(guò)程進(jìn)行控制時(shí)，無(wú)論是將精確量轉(zhuǎn)化為模糊量，或反之，將模糊量轉(zhuǎn)化為精確量的過(guò)程

36、，是人們憑自己的本能不知不覺(jué)地完成的。但是若用某種裝置來(lái)代替人來(lái)進(jìn)行控制時(shí)，因?yàn)檠b置是不會(huì)思維的，因此這種模糊量與精確量的轉(zhuǎn)化過(guò)程是必不可少的。將上述過(guò)程用框圖表示出來(lái)，可得到一個(gè)模糊</p><p>　　圖2-1 模糊控制器原理簡(jiǎn)圖</p><p>　　2.2.1 精確量到模糊量的轉(zhuǎn)化</p><p>　　模糊控制器的輸入可以是模糊量，也可以是精確量。當(dāng)為精確量輸

37、入時(shí)，必須對(duì)輸入變量進(jìn)行模糊化處理。即將模糊控制器的輸入變量的確定值轉(zhuǎn)換為相應(yīng)模糊語(yǔ)言變量值的過(guò)程。在模糊控制理論中，利用隸屬函數(shù)來(lái)反映某一精確量隸屬于某一語(yǔ)言量的模糊程度，稱(chēng)為隸屬度。在模糊集合中，隸屬度是建立模糊集合論的基石，隸屬函數(shù)是描述模糊性的關(guān)鍵。在解決實(shí)際問(wèn)題時(shí)，首要問(wèn)題是確定隸屬函數(shù)。但在一般情況下，這個(gè)函數(shù)卻無(wú)法直接得到，而必須經(jīng)過(guò)一些調(diào)查實(shí)驗(yàn)。</p><p>　　(1)確定隸屬函數(shù)的原則<

38、;/p><p>　?、俦硎倦`屬函數(shù)的集合必須是凸模糊集合。</p><p>　　定義2.1 設(shè)為實(shí)數(shù)域上的模糊集合，對(duì)于任何實(shí)數(shù)，若關(guān)系式</p><p>　　恒成立，則稱(chēng)為“凸模糊集合”。</p><p>　　定理2.1 設(shè)為實(shí)數(shù)域中的模糊集合，則為凸模糊集合的充分必要條件是：對(duì)于任意，非空的截集均為區(qū)間數(shù)。</p><p&

39、gt;　?、谧兞克‰`屬函數(shù)通常是對(duì)稱(chēng)和平衡的。一般情況下，描述變量的語(yǔ)言值的越多，模糊控制系統(tǒng)的分辨率就越高，其系統(tǒng)響應(yīng)的結(jié)果就越平滑。但模糊規(guī)則會(huì)明顯增多，計(jì)算時(shí)間增加，設(shè)計(jì)困難加大。如果描述變量的語(yǔ)言值太少，則其系統(tǒng)的響應(yīng)可能會(huì)不太敏感，并可能無(wú)法及時(shí)提供輸出控制跟隨小的輸入變化，以使系統(tǒng)的輸出在期望值附近振蕩。實(shí)踐表明，一般取3～9個(gè)為宜，并通常取奇數(shù)個(gè)，在“零”、“適中”、或者“正常”集合的兩邊語(yǔ)言值通常對(duì)稱(chēng)取。</p&

40、gt;<p>　?、垭`屬函數(shù)應(yīng)當(dāng)符合人們的語(yǔ)言順序，避免不恰當(dāng)?shù)闹丿B。在相同論域上使用的具有語(yǔ)義順序關(guān)系的若干語(yǔ)言值的模糊集合，例如，“冷”、“涼”、“適中”、“暖”、“熱”等模糊子集其中心位置必須按這一次序排列，不能違背常識(shí)和經(jīng)驗(yàn)。此外，隸屬函數(shù)由中心值向兩邊模糊延伸的范圍也有一定的限制，間隔的兩個(gè)模糊集合的隸屬函數(shù)盡量不相交重疊。</p><p>　　(2)確定隸屬函數(shù)的方法</p>

41、<p>　?、倮C法。這是L.A.Zadeh在1972年首先提出的方法，其主要思想是：從已知的有限個(gè)隸屬值中來(lái)估計(jì)論域X上的模糊集合的隸屬函數(shù) 。例如，在“年齡”論域中建立“年輕人”的模糊集合的隸屬函數(shù)。當(dāng)考慮“年齡為N是否為年輕人”時(shí)，可以從若干個(gè)語(yǔ)言真值中進(jìn)行選擇。比如可分“真”、“大致真”、“似真似假”、“大致假”、“假”五種選擇，并且將其分別與1、0.75、0.5、0.25和0對(duì)應(yīng)。當(dāng)年齡取不同值時(shí)，便可得到的離散

42、表示。</p><p>　?、谀：y(tǒng)計(jì)法。源于1976年。在某些情況下，隸屬函數(shù)可以用統(tǒng)計(jì)方法確定。</p><p>　?、厶N(yùn)涵解析定義法。1976年提出的一種方法。它根據(jù)微積分的理論來(lái)確定隸屬函數(shù)。假設(shè)隸屬函數(shù)是連續(xù)可微的，則可用微分的方法計(jì)算。</p><p>　?、芏獙?duì)比法。采用對(duì)比的方法確定隸屬值。例如，對(duì)于在“人”論域中考慮“聰明”模糊集合，若較聰明，則

43、規(guī)定。</p><p>　　⑤三分法。類(lèi)似于模糊統(tǒng)計(jì)法，也是用隨機(jī)區(qū)間的思想來(lái)處理模糊性的實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ汀?lt;/p><p>　?、弈：植挤?。從給定的一系列模糊函數(shù)解析式選擇出合適的函數(shù)作為自己的模糊函數(shù)。</p><p><b>　　(3)模糊量化處理</b></p><p>　　將精確量轉(zhuǎn)化為模糊量的過(guò)程稱(chēng)為模糊化。應(yīng)用過(guò)

44、程中，一般采用以下兩種方法來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)模糊化。</p><p>　　方法1：精確量離散化。如果精確量的實(shí)際變化范圍為，將區(qū)間的精確量轉(zhuǎn)換為區(qū)間變化的變量，采用如下公式</p><p><b>　　(2-1)</b></p><p>　　如果由上式計(jì)算的值不是整數(shù)，可以把它歸入最接近于的整數(shù)。</p><p>　　方法2：當(dāng)X

45、為隨機(jī)變量時(shí)，可將X的隸屬度取為等腰三角形，其中，等腰三角形的高度為1，底邊寬度為，表示隨機(jī)變量的標(biāo)準(zhǔn)差，如圖2-2(b)所示。</p><p>　　圖2-2 模糊化曲線(xiàn)</p><p>　　2.2.2 控制規(guī)則的構(gòu)成</p><p>　　模糊控制規(guī)則實(shí)質(zhì)上就是人們?cè)诳刂七^(guò)程中的經(jīng)驗(yàn)總結(jié)，它們可用下列語(yǔ)言形式來(lái)表示。</p><p>　　

46、(1)“如A則B”型，寫(xiě)成</p><p>　　If A then B</p><p>　　(2)“如A則B否則C”型，寫(xiě)成</p><p>　　If A then B else C</p><p>　　(3)“如A且B則C”型，寫(xiě)成</p><p>　　If A and B then C</p><

47、;p>　　在實(shí)際的模糊控制中，最常用到的是第三種語(yǔ)言形式。在語(yǔ)言中，A通常表示給定量與輸出量之差E=R-Y(R是輸入量，即給定量，Y是輸出量)，B通常是用來(lái)表示誤差的變化率。</p><p>　　2.2.3 模糊決策 </p><p>　　模糊決策也叫模糊推理。決策是在人們生活和工作中普遍存在的一種活動(dòng)，是為解決當(dāng)前或未來(lái)可能發(fā)生的問(wèn)題而選擇的最佳方案的過(guò)程。數(shù)理邏輯給出了精確推理

48、的嚴(yán)格方法。但是在客觀(guān)世界中很多問(wèn)題是具有模糊性的，傳統(tǒng)的形式邏輯和近代的數(shù)理邏輯都無(wú)法解決這類(lèi)問(wèn)題。解決模糊性問(wèn)題需要用模糊推理。在實(shí)際應(yīng)用中，采用IF ….THEN…. 模糊規(guī)則來(lái)表示控制器輸入與輸出關(guān)系：</p><p>　　If x is A and y is B Then z is C</p><p>　　式中，A、B和C是語(yǔ)言值，分別由X、Y和Z中模糊集合所確定，“x is A

49、 and y is B”通常稱(chēng)為前提或前件，“z is C”叫做結(jié)論或后件，即輸入變量X的模糊度為A，輸入變量y的模糊度為B，則輸出變量Z的模糊度為C。</p><p>　　模糊推理采用Mamdani推理時(shí)，主要步驟是：</p><p>　　第一步，分別求出輸人量的隸屬度即模糊化。</p><p>　　第二步，當(dāng)有多個(gè)輸入量時(shí)，同一規(guī)則中(對(duì)于AND)取輸入量隸屬度

50、最小值作為前件部的隸屬度(即規(guī)則的強(qiáng)度)。</p><p>　　例如，設(shè)有模糊控制規(guī)則</p><p>　　R1： If x is A1 and y is B1 Then z is C1；</p><p>　　R2： If x is A2 and y is B2 Then z is C2；</p><p>　　則對(duì)于模糊控制規(guī)則有推理強(qiáng)度和

51、</p><p><b>　??；</b></p><p><b>　　；</b></p><p>　　第三步，前件部隸屬度與后件部隸屬度函數(shù)進(jìn)行MIN運(yùn)算，得到各規(guī)則的結(jié)論。對(duì)于第條控制規(guī)則，則有控制量 </p><p><b>　　其中，=1，2</b></p>

52、<p>　　第四步，對(duì)所有規(guī)則的結(jié)論取MAX 運(yùn)算，得到模糊推理的結(jié)果。即</p><p>　　2.2.4 逆模糊化處理</p><p>　　逆模糊量化實(shí)際上是將一個(gè)模糊量轉(zhuǎn)化為精確量的過(guò)程。模糊控制器的輸出是一個(gè)模糊量，這個(gè)模糊量不能用于控制執(zhí)行機(jī)構(gòu)。因?yàn)樽鳛橐粋€(gè)控制系統(tǒng)，最終還是要產(chǎn)生一個(gè)確定的精確量信號(hào)，并以此推動(dòng)執(zhí)行機(jī)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)對(duì)受控對(duì)象的控制。由于模糊推理結(jié)果的輸出是

53、模糊集合，用語(yǔ)言變量表示。因此模糊控制器最后必須進(jìn)行反模糊化處理，它包含兩個(gè)內(nèi)容，首先將全部被激活的模糊規(guī)則組合輸出，然后將其變換為精確的可執(zhí)行量。它是從模糊空間到清晰空間的一種映射，該映射稱(chēng)為判決。一般而言，逆模糊化有以下三種方法：</p><p>　　最大隸屬度法。這個(gè)方法是在輸出模糊集合中選取隸屬度最大的論域元素為判決結(jié)果。例如，若</p><p>　　式中，斜杠“/”上方表示隸屬度

54、，斜杠下方表示模糊集合中的元素，它們各項(xiàng)之間不是分?jǐn)?shù)相加關(guān)系，而是表示隸屬度與元素間關(guān)系的一種記法。</p><p>　　按最大隸屬度原則取得的判決結(jié)果為</p><p>　　(2)加權(quán)平均法。判決結(jié)果U由下式?jīng)Q定：</p><p><b>　　(2-2)</b></p><p><b>　　式中，表示隸屬度。

55、</b></p><p><b>　　例如，若</b></p><p><b>　　則</b></p><p>　　取中位數(shù)法。對(duì)于已知的模糊子集(由模糊合成關(guān)系得到的)，求得對(duì)應(yīng)的隸屬函數(shù)曲線(xiàn)，計(jì)算出該隸屬函數(shù)曲線(xiàn)與橫坐標(biāo)所圍成的面積，再除以2，將所得到的平分結(jié)果作為控制量。與第一種方法相比，該方法綜合地考慮

56、了各個(gè)點(diǎn)上的情況，充分的利用了模糊子集提供的信息量，但計(jì)算復(fù)雜，尤其是計(jì)算連續(xù)隸屬函數(shù)時(shí)，需要解積分方程，工作比較麻煩，因此應(yīng)用較少。</p><p>　　第3章 水泥回轉(zhuǎn)窯溫度控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)</p><p>　　3.1 影響分解爐溫度的主要因素</p><p>　　分解爐的工作原理是使燃料燃燒的放熱過(guò)程和生態(tài)碳酸鹽分解的吸熱過(guò)程在其中以懸浮狀態(tài)極其迅速地進(jìn)行，使生料

57、達(dá)到較高的分解率，從而提高窯的產(chǎn)量和熟料的質(zhì)量。通過(guò)以往工作人員的經(jīng)驗(yàn)總結(jié)和改進(jìn)分解爐結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，可以發(fā)現(xiàn)影響分解爐參數(shù)時(shí)變的主要因素有煤粉流量、生料流量及三次風(fēng)量[8]。</p><p>　　煤粉流量的影響：增加煤粉流量，則增加了分解爐的煤粉流量，加劇分解爐反應(yīng)，使溫度升高。但當(dāng)煤粉增量超過(guò)一定限量時(shí)，反而會(huì)影響分解爐內(nèi)的反應(yīng)，導(dǎo)致分解爐溫度降低。</p><p>　　生料流量的影響：增

58、加生料流量，將增加分解爐內(nèi)反應(yīng)物料數(shù)量，使?fàn)t溫升高；當(dāng)生料增大到一定程度后，由于物料未能充分反應(yīng)，爐溫反而下降。應(yīng)該讓入窯生料流量和入分解爐煤粉流量之間維持一定比例關(guān)系，以便進(jìn)行充分反應(yīng)。由操作經(jīng)驗(yàn)可知，生料喂料量的波動(dòng)和改變?cè)?分鐘左右會(huì)到達(dá)分解爐，當(dāng)生料增加時(shí)，分解爐溫度很快降低，所以需要在生料流量波峰到達(dá)之前增加喂煤量；當(dāng)生料減少時(shí)，分解爐溫度很快升高，所以需要在生料流量波谷到達(dá)之前減小喂煤量。</p><p&

59、gt;　　三次風(fēng)量的影響：入分解爐的三次風(fēng)大部分來(lái)自篦冷機(jī)，溫度一般在850℃～900℃左右，隨窯頭罩的溫度變化而變化，壓力一般為800～1200Pa。三次風(fēng)溫高或風(fēng)量大都會(huì)使分解爐中的物料溫度升高。</p><p>　　基于上述分析，只有這三個(gè)量值保持最佳的配比關(guān)系，分解爐的溫度才會(huì)穩(wěn)定在預(yù)期的范圍內(nèi)。此外，影響分解爐溫度的非關(guān)鍵因素還有三次風(fēng)風(fēng)溫、煤粉的成分、生料的成分、生料入爐前的溫度、分解爐的出口氣體的溫

60、度和環(huán)境因素等等。</p><p>　　3.2 模糊控制模型</p><p>　　影響分解爐溫度的主要因素有煤粉流量、生料流量和三次風(fēng)量，而且彼此之間存在耦合，且是非線(xiàn)性的。其中，生料流量對(duì)于分解爐溫度的影響是不可控制量，可與其它非關(guān)鍵因素一起作為干擾處理。針對(duì)這種情況，本文設(shè)計(jì)一個(gè)雙輸入單輸出的模糊控制器，來(lái)實(shí)現(xiàn)分解爐溫度的控制。</p><p>　　3.2.1

61、 模糊控制模型的建立</p><p>　　分解爐溫度模糊控制模型如圖3-1所示。輸入分解爐溫度偏差及其偏差變化到模糊控制器。生料流量在傳送過(guò)程中，可通過(guò)流量傳感器感受其與預(yù)期的偏差，然后再經(jīng)修正裝置進(jìn)行補(bǔ)償。在分解爐三次風(fēng)入口處可安裝壓力傳感器和溫度傳感器，當(dāng)感受到風(fēng)溫或風(fēng)壓與預(yù)期的有所偏差時(shí)，即可通過(guò)修正裝置進(jìn)行補(bǔ)償。由模糊控制器和修正機(jī)構(gòu)出來(lái)的指令傳送至喂煤滑差控制電機(jī)處，控制喂煤量。當(dāng)喂煤量過(guò)多時(shí)，分解爐的

62、溫度偏高，檢測(cè)裝置即將此信號(hào)反饋回輸入通道，使喂煤滑差控制電機(jī)的轉(zhuǎn)速減慢，反之，使喂煤滑差控制電機(jī)的轉(zhuǎn)速加快。這樣就將分解爐的溫度控制在一個(gè)比較理想的溫度范圍內(nèi)。</p><p>　　圖3-1 分解爐溫度模糊控制模型</p><p>　　3.2.2 模糊量化處理</p><p>　　輸入變量為分解爐溫度偏差E和溫度偏差變化EC，輸出變量為喂煤增量。通過(guò)對(duì)某5000t

63、/d水泥廠(chǎng)新型干法窯的月數(shù)據(jù)報(bào)表分析，可將分解爐溫度偏差的實(shí)際范圍設(shè)為[-50℃，50℃]，模糊子集為{負(fù)大，負(fù)中，負(fù)小，負(fù)零，零，正零，正小，正中，正大}，記為{NB，NM，NS，NZ，ZO，PZ，PS，PM，PB}，值為{-50，-30，-15，-5，0，5，15，30，50}。常見(jiàn)的模糊分布一般有三種隸屬度函數(shù)曲線(xiàn)，即三角形型、梯形型和正態(tài)型，為方便起見(jiàn)，隸屬度函數(shù)采用三角形函數(shù)，其表達(dá)式為</p><p>

64、;<b>　　當(dāng)時(shí)，</b></p><p><b>　　, </b></p><p><b>　　, </b></p><p><b>　　當(dāng)時(shí)，</b></p><p><b>　　, </b></p><p&

65、gt;<b>　　, </b></p><p><b>　　當(dāng)時(shí)，</b></p><p><b>　　, </b></p><p><b>　　, </b></p><p><b>　　當(dāng)時(shí)，</b></p><

66、p><b>　　, </b></p><p><b>　　, </b></p><p><b>　　當(dāng)時(shí)，</b></p><p><b>　　, </b></p><p><b>　　, </b></p><

67、;p>　　關(guān)于對(duì)稱(chēng)，如果同時(shí)處于兩段函數(shù)表示時(shí)，以它取較大的隸屬度為準(zhǔn)。</p><p>　　故可得到的隸屬度函數(shù)曲線(xiàn)如圖3-2所示。</p><p>　　圖3-2 的隸屬度函數(shù)</p><p>　　溫度偏差變化的實(shí)際范圍可設(shè)為[-25℃，25℃]，模糊子集為{負(fù)大，負(fù)小，零，正小，正大}，記為{NB，NS，ZO，PS，PB}，值為{-25,-10,0,10

68、,25}。隸屬度函數(shù)采用三角形函數(shù)，其表達(dá)式為</p><p><b>　　當(dāng)時(shí)，</b></p><p><b>　　, </b></p><p><b>　　, </b></p><p><b>　　當(dāng)時(shí)，</b></p><p&g

69、t;<b>　　, </b></p><p><b>　　, </b></p><p>　　關(guān)于對(duì)稱(chēng)，如果同時(shí)處于兩段函數(shù)表示時(shí)，以它取較大的隸屬度為準(zhǔn)。</p><p>　　故可得到的隸屬度函數(shù)曲線(xiàn)如圖3-3所示。</p><p>　　圖3-3 的隸屬度函數(shù)</p><p&g

70、t;　　輸出變量的論域?yàn)閇-15%，15%]，模糊子集為{負(fù)大，負(fù)中，負(fù)小，零，正小，正中，正大}，記為{NB，NM，NS，ZO，PS，PM，PB}，值為{-15，-10，-5，0，5，10，15}，其中，喂煤增量的輸出以百分?jǐn)?shù)形式表示，喂煤增量由喂煤滑差控制電機(jī)控制。即當(dāng)喂煤滑差控制電機(jī)全速運(yùn)行時(shí)，輸出控制量為100，停止時(shí)為0。</p><p>　　3.3 模糊規(guī)則庫(kù)的建立</p><

71、p>　　模糊規(guī)則庫(kù)的建立一般有兩種方法。其一，根據(jù)工藝操作規(guī)程及對(duì)操作人員經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)，抽取相應(yīng)的模糊規(guī)則。這種方法較為簡(jiǎn)單，具有普遍適用性，但因操作人員的經(jīng)驗(yàn)不同而帶有一定的主觀(guān)性。另一種方法是應(yīng)用系統(tǒng)辯識(shí)技術(shù)，根據(jù)輸入輸出數(shù)據(jù)建立對(duì)象的模糊模型，再根據(jù)模型選取相應(yīng)的模糊控制規(guī)則[9]。</p><p>　　在此，根據(jù)工藝操作規(guī)程及對(duì)操作人員經(jīng)驗(yàn)的總結(jié)，抽取相應(yīng)的模糊規(guī)則，同時(shí)借鑒操作人員的經(jīng)驗(yàn)對(duì)控制規(guī)則進(jìn)

72、行修改，得到控制規(guī)則如表3-1所示。</p><p>　　模糊控制規(guī)則實(shí)際上是表現(xiàn)輸出變量和輸入變化及輸入變化偏差關(guān)系的一個(gè)矩陣，叫做模糊關(guān)系矩陣。</p><p>　　而表3-1得到的模糊控制規(guī)則實(shí)際上是將輸入變量偏差及偏差變化率與輸出變量之間的模糊關(guān)系矩陣合在一起。</p><p>　　表3-1 模糊控制規(guī)則</p><p>　　第4章

73、 水泥回轉(zhuǎn)窯分解爐溫度的模糊控制的仿真</p><p>　　4.1 MATLAB的概況</p><p>　　MATLAB是矩陣實(shí)驗(yàn)室(Matrix Laboratory)之意[9]。除具備卓越的數(shù)值計(jì)算能力外，它還提供了專(zhuān)業(yè)水平的符號(hào)計(jì)算，文字處理，可視化建模仿真和實(shí)時(shí)控制等功能。 MATLAB的基本數(shù)據(jù)單位是矩陣，它的指令表達(dá)式與工程中常用的形式十分相似，故用MATLAB來(lái)解算問(wèn)題要比

74、用C,FORTRAN等語(yǔ)言簡(jiǎn)捷得多。 當(dāng)前流行的MATLAB 5.3/Simulink 3.0包括擁有數(shù)百個(gè)內(nèi)部函數(shù)的主包和三十幾種工具包(Toolbox)。工具包又可以分為功能性工具包和學(xué)科工具包.功能工具包用來(lái)擴(kuò)充MATLAB的符號(hào)計(jì)算，可視化建模仿真，文字處理及實(shí)時(shí)控制等功能。學(xué)科工具包是專(zhuān)業(yè)性比較強(qiáng)的工具包，控制工具包，信號(hào)處理工具包，通信工具包等都屬于此類(lèi)。 開(kāi)放性使MATLAB廣受用戶(hù)歡迎.除內(nèi)部函數(shù)外，

75、所有MATLAB主包文件和各種工具包都是可讀可修改的文件，用戶(hù)通過(guò)對(duì)源程序的修改或加入自己編寫(xiě)程序構(gòu)造新的專(zhuān)用工具包。</p><p>　　MATLAB提供的SIMULINK是一個(gè)用來(lái)對(duì)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行建模、仿真和分析的軟件包，它支持連續(xù)、離散及兩者混合的線(xiàn)性和非線(xiàn)性系統(tǒng)。 SIMULINK包含多個(gè)子模型庫(kù)，每個(gè)子模型庫(kù)中又包含多個(gè)功能模塊。利用鼠標(biāo)可直觀(guān)地“畫(huà)”出系統(tǒng)模型，然后直接進(jìn)行仿真。仿真時(shí)可選擇各種數(shù)值算法

76、、仿真步長(zhǎng)等重要參數(shù)，并可用模擬示波器將仿真動(dòng)態(tài)結(jié)果予以顯示，直觀(guān)高效。</p><p>　　4.2 控制系統(tǒng)仿真實(shí)驗(yàn)</p><p>　　為了觀(guān)察比較PID控制系統(tǒng)和模糊控制系統(tǒng)的控制性能，本文利用Matlab的simulink工具箱分別對(duì)PID控制系統(tǒng)和ANFIS(adaptive neuro-fuzzy inference system)模糊控制系統(tǒng)進(jìn)行仿真。為了簡(jiǎn)化模型，將水泥分解

77、爐看作大時(shí)滯的一階慣性系統(tǒng)，其傳遞函數(shù)為，分別用PID控制器和本文設(shè)計(jì)的模糊控制器構(gòu)成控制系統(tǒng)，在系統(tǒng)中利用一個(gè)方式選擇開(kāi)關(guān)實(shí)現(xiàn)兩個(gè)控制器的切換，并對(duì)系統(tǒng)的輸出波形進(jìn)行比較，仿真結(jié)構(gòu)圖如圖4-1 所示。</p><p>　　圖4-2為PID控制系統(tǒng)輸出波形，圖4-3為模糊控制系統(tǒng)輸出波形。雖然兩者都可以很快達(dá)到設(shè)定溫度值，但是PID控制出現(xiàn)較大的超調(diào)量，控制初期波動(dòng)較大，難以適應(yīng)對(duì)象參數(shù)的變化。模糊控制優(yōu)于常規(guī)的

78、PID控制，其控制特點(diǎn)為超調(diào)量基本為零，控制過(guò)程的魯棒性很好，抗干擾能力強(qiáng)，調(diào)節(jié)時(shí)間短，系統(tǒng)很快進(jìn)入穩(wěn)態(tài)。過(guò)程的動(dòng)態(tài)響應(yīng)品質(zhì)因素明顯優(yōu)于PID控制，無(wú)振蕩，控制精度很高。</p><p>　　圖4-1 控制系統(tǒng)仿真圖</p><p>　　圖4-2 PID控制系統(tǒng)輸出波形</p><p>　　圖4-3 模糊控制系統(tǒng)輸出波形</p><p>

79、;　　4.3 仿真結(jié)果分析</p><p>　　本章對(duì)水泥回轉(zhuǎn)窯分解爐溫度控制系統(tǒng)進(jìn)行了仿真，仿真結(jié)果表明參數(shù)模糊規(guī)則表建立合理，模糊控制器的超調(diào)量小，在響應(yīng)速度、穩(wěn)態(tài)精度等方面均優(yōu)于常規(guī)PID控制器，且控制穩(wěn)定，是比較理想的控制器。</p><p><b>　　結(jié) 論</b></p><p>　　本課題主要研究了水泥回轉(zhuǎn)窯分解爐溫度控制系統(tǒng)

80、，對(duì)這種無(wú)法建立精確數(shù)學(xué)模型的非線(xiàn)性時(shí)變系統(tǒng)，采用模糊控制方法。模糊控制是一種智能控制，是以模糊集合論、模糊語(yǔ)言變量和模糊推理為控制算法，用微機(jī)實(shí)現(xiàn)的智能控制。</p><p>　　模糊控制器對(duì)系統(tǒng)模型要求不高，在有干擾信號(hào)或系統(tǒng)模型發(fā)生變化時(shí)能夠滿(mǎn)足回轉(zhuǎn)窯的煅燒工藝要求，提高了控溫精度，改善煅燒質(zhì)量，結(jié)果表明采用該種控制方法能顯著地改善了控制質(zhì)量。該種控制方案適用于類(lèi)似回轉(zhuǎn)窯分解爐溫度控制系統(tǒng)這樣的非線(xiàn)性、大滯

81、后且隨機(jī)干擾嚴(yán)重的系統(tǒng)。</p><p>　　隨著控制理論的發(fā)展而逐漸完善，到目前基于模糊數(shù)學(xué)的模糊邏輯控制系統(tǒng)已經(jīng)開(kāi)始在水泥回轉(zhuǎn)窯分解爐溫度控制中得到應(yīng)用，并取得了較好的效果。水泥回轉(zhuǎn)窯生產(chǎn)過(guò)程中采用現(xiàn)場(chǎng)總線(xiàn)技術(shù)、模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制技術(shù)，建立Lonworks智能節(jié)點(diǎn)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)溫度控制系統(tǒng)，實(shí)時(shí)模糊專(zhuān)家控制系等也是該系統(tǒng)控制的研究方向。</p><p><b>　　參考文獻(xiàn)&l

82、t;/b></p><p>　　[1] 劉志江.新型干法水泥技術(shù)[M].北京：中國(guó)建材工業(yè)出版社，2005.</p><p>　　[2] 胡宏泰.水泥的制造和應(yīng)用[M]山東：山東科學(xué)技術(shù)出版社，1994.</p><p>　　[3] 楊先文.現(xiàn)代水泥工業(yè)的自動(dòng)化控制技術(shù)發(fā)展[J].世界水泥導(dǎo)報(bào)2004(1)</p><p>　　[4]

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86、95),26 (3) :24 3-252</p><p>　　[12] Temperature controller for electric-arc furnace. Patent:SU1266014.</p><p>　　[13] H.R.Berenji. A reinforcement learning-based architecture for fuzzy logic contr

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88、lt;/p><p>　　[15] 李少遠(yuǎn)、王景成．智能控制[M].北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2005</p><p>　　[16] 回轉(zhuǎn)窯編寫(xiě)組，回轉(zhuǎn)窯設(shè)計(jì)、使用與維修.北京：冶金工業(yè)出版社.1978</p><p>　　[17] 李士勇. 模糊控制·神經(jīng)控制和智能控制論[M]. 哈爾濱：哈爾濱工業(yè)大學(xué)出版社，1996</p><p>　　

89、[18] 姚維.水泥回轉(zhuǎn)窯分解爐溫度的模糊控制.自動(dòng)化與儀器儀表.2000,(11): 2728</p><p><b>　　致 謝</b></p><p>　　在本文即將付梓的時(shí)候，首先要衷心的感謝悉心指導(dǎo)我完成設(shè)計(jì)的導(dǎo)師王春陽(yáng)教授。在王教授孜孜不倦的教誨下，我不但順利完成了設(shè)計(jì)論文，而且學(xué)到了許多分析問(wèn)題、解決問(wèn)題的方法和態(tài)度。王教授對(duì)待工作一絲不茍，精益求精，

90、對(duì)學(xué)術(shù)理解深邃，高屋建瓴，給我莫大的啟發(fā)和幫助。導(dǎo)師嚴(yán)以律己、寬以待人的做人原則更使學(xué)生受益終生。在此再次向王老師表示由衷的感謝。</p><p><b>　　附錄：</b></p><p>　　將表3-1模糊控制規(guī)則用If Then的語(yǔ)句形式表示如下：</p><p>　　規(guī)則1：If temperature deviation is Ne

91、gative Big and change in the temperature deviation is Negative Big then output is Positive Big；</p><p>　　規(guī)則2：If temperature deviation is Negative Big and change in the temperature deviation is Negative Small

92、 then output is Positive Big；</p><p>　　規(guī)則3：If temperature deviation is Negative Big and change in the temperature deviation is Zero then output is Positive Medium；</p><p>　　規(guī)則4：If temperature de

93、viation is Negative Big and change in the temperature deviation is Positive Small then output is Positive Medium；</p><p>　　規(guī)則5：If temperature deviation is Negative Big and change in the temperature deviation

94、 is Positive Big then output is Positive Small；</p><p>　　規(guī)則6：If temperature deviation is Negative Medium and change in the temperature deviation is Negative Big then output is Positive Medium；</p><

95、;p>　　規(guī)則7：If temperature deviation is Negative Medium and change in the temperature deviation is Negative Small then output is Positive Medium；</p><p>　　規(guī)則8：If temperature deviation is Negative Medium and

96、change in the temperature deviation is Zero then output is Positive Medium；</p><p>　　規(guī)則9：If temperature deviation is Negative Medium and change in the temperature deviation is Positive Small then output is P

97、ositive Medium；</p><p>　　規(guī)則10：If temperature deviation is Negative Medium and change in the temperature deviation is Positive Big then output is Positive Small；</p><p>　　規(guī)則11：If temperature devi

98、ation is Negative Small and change in the temperature deviation is Negative Big then output is Positive Medium；</p><p>　　規(guī)則12：If temperature deviation is Negative Small and change in the temperature deviatio

99、n is Negative Small then output is Positive Medium；</p><p>　　規(guī)則13：If temperature deviation is Negative Small and change in the temperature deviation is Zero then output is Positive Small；</p><p>

100、;　　規(guī)則14：If temperature deviation is Negative Small and change in the temperature deviation is Positive Small then output is Positive Small；</p><p>　　規(guī)則15：If temperature deviation is Negative Small and change

101、 in the temperature deviation is Positive Big then output is Zero；</p><p>　　規(guī)則16：If temperature deviation is Negative Zero and change in the temperature deviation is Negative Big then output is Positive Medi

102、um；</p><p>　　規(guī)則17：If temperature deviation is Negative Zero and change in the temperature deviation is Negative Small then output is Positive Small；</p><p>　　規(guī)則18：If temperature deviation is Neg

103、ative Zero and change in the temperature deviation is Zero then output is Positive Small；</p><p>　　規(guī)則19：If temperature deviation is Negative Zero and change in the temperature deviation is Positive Small the

104、n output is Zero；</p><p>　　規(guī)則20：If temperature deviation is Negative Zero and change in the temperature deviation is Positive Big then output is Zero；</p><p>　　規(guī)則21：If temperature deviation is Z

105、ero and change in the temperature deviation is Negative Big then output is Positive Small；</p><p>　　規(guī)則22：If temperature deviation is Zero and change in the temperature deviation is Negative Small then output

106、 is Positive Small；</p><p>　　規(guī)則23：If temperature deviation is Zero and change in the temperature deviation is Zero then output is Zero；</p><p>　　規(guī)則24：If temperature deviation is Zero and change

107、 in the temperature deviation is Positive Small then output is Zero；</p><p>　　規(guī)則25：If temperature deviation is Zero and change in the temperature deviation is Positive Big then output is Negative Small；</

108、p><p>　　規(guī)則26：If temperature deviation is Positive Zero and change in the temperature deviation is Negative Big then output is Positive Small；</p><p>　　規(guī)則27：If temperature deviation is Positive Zero

109、 and change in the temperature deviation is Negative Small then output is Zero；</p><p>　　規(guī)則28：If temperature deviation is Positive Zero and change in the temperature deviation is Zero then output is Negative