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申请/专利权人：合肥工业大学

摘要：本发明公开了一种垃圾协同处置下水泥窑分解炉的温度控制方法，包括以下步骤：步骤1、获取分解炉各个时刻采样的温度值、喂煤量、垃圾流量；步骤2、对步骤1得到的数据分别进行滤波预处理；步骤3、建立基于ELM的MISOHammerstein‑Wiener分解炉温度模型，辨识出的分解炉温度模型的非线性部分和线性部分的参数，得到分解炉温度预测模型；步骤4、利用步骤3得到的分解炉温度预测模型，得到分解炉温度当前设定值对应的喂煤量、垃圾流量。本发明在考虑分解炉温度控制系统的大时滞、非线性、强耦合和多变量的特点下，通过调整煤和垃圾燃料的掺烧比例，能实现分解炉温度的稳定控制。

主权项：1.一种垃圾协同处置下水泥窑分解炉的温度控制方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、获取垃圾协同处置的分解炉各个时刻采样的温度值、喂煤量、垃圾流量；步骤2、对步骤1得到的分解炉各个时刻采样的温度值、喂煤量、垃圾流量分别进行滤波预处理，得到分解炉各个时刻的温度滤波值、喂煤量滤波值、垃圾流量滤波值；步骤3、建立基于ELM的MISOHammerstein-Wiener分解炉温度模型，所述基于ELM的MISOHammerstein-Wiener分解炉温度模型由依次串联的Hammerstein非线性环节ELM模型、线性动态ARMAX模型、Wiener非线性环节ELM模型构成，并且所述基于ELM的MISOHammerstein-Wiener分解炉温度模型中，以第k时刻的喂煤量和第k时刻垃圾流量作为输入变量，以第k时刻分解炉温度作为输出变量；然后，基于步骤2得到的各个时刻的温度滤波值、喂煤量滤波值、垃圾流量滤波值，辨识所述基于ELM的MISOHammerstein-Wiener分解炉温度模型的非线性部分和线性部分的参数，包括输入多项式系数、输出多项式系数、Hammerstein非线性环节ELM模型输出权重、Wiener非线性环节ELM模型对应的逆模型的输出权重；接着，利用辨识出的分解炉温度模型的非线性部分和线性部分的参数，求出Hammerstein非线性环节ELM模型的中间变量、Wiener非线性环节ELM模型的中间变量，进而根据所述中间变量通过广义求逆矩阵方法求得Hammerstein非线性环节ELM模型对应的逆模型的输出权重；由此，得到输入多项式系数已知、输出多项式系数已知、Hammerstein非线性环节ELM模型输出权重已知、Wiener非线性环节ELM模型对应的逆模型的输出权重已知、Hammerstein非线性环节ELM模型对应的逆模型的输出权重已知的分解炉温度模型，作为分解炉温度预测模型；步骤4、利用步骤3得到的分解炉温度预测模型，得到分解炉温度当前设定值对应的喂煤量、垃圾流量，过程如下：首先，引入丢番图方程，将丢番图方程代入步骤3得到的分解炉温度预测模型中的线性动态ARMAX模型，由此得到预测输出；并且将分解炉温度当前设定值进行柔化得到柔化序列，并利用步骤3得到的分解炉温度预测模型中的Wiener非线性环节ELM模型对应的逆模型将所述柔化序列转换为中间变量；然后，基于柔化序列转换的中间变量、所述预测输出建立广义预测控制的性能指标函数；接着，基于所述性能指标函数得到中间控制变量；最后，利用利用步骤3得到的分解炉温度预测模型中的Hammerstein非线性环节ELM模型对应的逆模型，将所述中间控制变量转换为喂煤量、垃圾流量，即为分解炉温度当前设定值对应的喂煤量、垃圾流量，并将分解炉温度当前设定值对应的喂煤量、垃圾流量下发给分解炉控制系统，由此完成温度控制。

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