llnfm与rbr融合的生料分解过程工况辨识模型 condition identification model based on the fusion of llnfm and rbr for raw meal calcination process.pdfVIP

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2017-09-05 发布于上海
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llnfm与rbr融合的生料分解过程工况辨识模型 condition identification model based on the fusion of llnfm and rbr for raw meal calcination process.pdf

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llnfm与rbr融合的生料分解过程工况辨识模型 condition identification model based on the fusion of llnfm and rbr for raw meal calcination process

2016年4月控制工程 Apr．2016 第23卷第4期 Con仃0l ofCllina 、，ol_23．No．4 Enginee血g 文章编号：1671-7848(2016)04．0522-05 LU师M与ImR融合的生料分解过程工况辨识模型乔景慧 (沈阳工业大学机械工程学院，沈阳110870) 摘要：针对水泥生料分解过程中易煅烧工况、难煅烧工况和异常工况不能及时准确判断的难题，将局部线性神经模糊模型和规则推理相结合，提出了基于局部线性神经模糊模型和规则推理的工况识别模型。局部线I}生神经模糊模型预测预热器C5出口温度，规则推理使用输入变量判断当前工况。该模型已经成功应用到某水泥厂水泥生料分解过程，降低了预热器C5下料管堵塞的概率。关键词：生料分解过程：局部线性神经模糊模型；规则推理：工况中图分类号：TP29 文献标识码：A ConditionIdentincationModelBasedontheFusionofLLNFMandItBRf．0r RawMealCalcinationProcess QfAoAng—hui (Sch001 ofMechaIlical 110870，ChiIla) E姆ne晌g，ShenyangUrIivers时ofTecllIl010影，Sheny锄g Abstract：Inmerawmealcalcination are three calciIlation process，mereconditions(i．e．，e2Lsy calciIlation to iIl abno锄al itisdi衔cultbeestimatedtime solve cond“ion，alldcondition)，howeVer byoperators．To tllisdi伍cuh modelhaSbeen 10callinear model probl咖，aprediction proposedbycombiIlillg neuro一舵Zy mle-b嬲ed LLNFMis modelto me (LLNFM)谢t11reaS0n．iIlgOmR)．Tlle appliedtoⅡlepredictou咖ttempemt盯e ofme C5．111e modelhasbeen t0mwmealcalcinationofCement p础eater pmposed success如lly叩plied process reducestllefailurei11cidenceofme C5． Pl趾t，wllich preheater words：Rawmealcalcillation Key prcHcess；locallinearneuro一矗lzzymodel(LLNFM)；mle-baSedreasonil培(RBR)； conmtion 1引言