基于数据分析模糊 PID 球团矿冷却智能控制方法
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闫素杰(1980—),女,高级工程师,从事工业自动化、信息化方面的研究。

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TF046.6; TP273

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Intelligent control method of fuzzy PID pellet cooling based on data analysis
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    摘要:

    本文根据球团冷却工艺,结合数据分析技术,确定球团生产各冷却段最佳温度、压力控制范围,并运用模糊 PID 技术制定控制策略、设计模糊控制器、建立优先推送机制,最终构建了球团冷却控制模型。经过调试和生产中改进以及后续的数据跟踪表明,该模型在不同的生产条件下展现了良好的智能性,可保证球团矿性能最优、系统快速调节和平稳运行,解决人工调节不及时、精度不高的问题,以及球团冷却过程随时间和生产的热传导模型不恒定及大延迟、大滞后的非线性控制问题。在连续生产情况下,各冷却环节温度精度达到98%,抗压强度在 2 300 ~ 2 700 N/P 范围内达到 97.31%。

    Abstract:

    According to the pellet cooling process and data analysis technology, the optimal temperature and pressure control range of each cooling section in pellet production are determined, the fuzzy PID technology is used to formulate control strategy, to design fuzzy controller and to establish priority push mechanism. Finally, the pellet cooling control model is constructed. After debugging and improvement in production and subsequent data tracking, the model shows good intelligence under different production conditions, which can ensure the optimal performance of pellet, rapid adjustment and smooth operation of the system, and solve such problems as untimely manual adjustment and low precision, as well as the nonlinear control of unsteady heat conduction model, large delay and large lag in pellet cooling process with time and production. In the case of continuous production, the temperature accuracy of each cooling link reaches 98%, and the compressive strength reaches 97.31% in the range of 2 300 ~ 2 700 N/P.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

闫素杰,杜 平,张涛涛,范 勇.基于数据分析模糊 PID 球团矿冷却智能控制方法[J].烧结球团,2023,48(1):81-85

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  • 最后修改日期:2022-11-17
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  • 在线发布日期: 2026-09-22
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