| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 引言 | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 背景 | 第8-12页 |
| 1.1.1 钢铁企业利用低温余热发电的意义 | 第8-9页 |
| 1.1.2 国内外烧结余热发电系统的研究现状 | 第9-10页 |
| 1.1.3 钢铁厂烧结余热发电控制中存在的问题 | 第10-11页 |
| 1.1.4 DCS和智能控制在余热发电中的应用现状 | 第11-12页 |
| 1.2 本文所做的主要工作 | 第12-14页 |
| 2 余热发电控制分析 | 第14-22页 |
| 2.1 钢铁企业烧结余热发电工艺概述 | 第14-15页 |
| 2.1.1 余热发电系统设备组成 | 第14页 |
| 2.1.2 余热发电系统的工艺流程 | 第14-15页 |
| 2.2 系统控制策略分析 | 第15-21页 |
| 2.2.1 余热发电DCS控制要求及程序设计 | 第15-19页 |
| 2.2.2 烟气-蒸汽系统特性和控制策略分析 | 第19-21页 |
| 2.3 本章小结 | 第21-22页 |
| 3 烧结余热发电DCS总体设计及其实现 | 第22-33页 |
| 3.1 低温余热发电DCS的基本结构 | 第22-23页 |
| 3.2 现场控制站的构建 | 第23-25页 |
| 3.2.1 现场控制器选型 | 第23-24页 |
| 3.2.2 输入输出模件选型与连接 | 第24-25页 |
| 3.2.3 控制器和I/O模件供电 | 第25页 |
| 3.3 操作员站组态 | 第25-29页 |
| 3.4 工程师站组态 | 第29页 |
| 3.5 逻辑控制 | 第29页 |
| 3.6 OPC接口技术 | 第29-30页 |
| 3.7 主要回路优化控制算法实现 | 第30页 |
| 3.8 系统的网络 | 第30-31页 |
| 3.9 系统实施 | 第31-32页 |
| 3.10 本章小结 | 第32-33页 |
| 4 智能控制算法的应用 | 第33-59页 |
| 4.1 模型预测控制原理 | 第33-35页 |
| 4.2 中压蒸汽温度传统控制 | 第35-36页 |
| 4.3 中压蒸汽温度模糊控制 | 第36-44页 |
| 4.3.1 反馈模糊控制器设计 | 第40-42页 |
| 4.3.2 基于线性插值的控制器改进 | 第42-44页 |
| 4.4 中压蒸汽温度预测模糊控制 | 第44-50页 |
| 4.4.1 中压蒸汽温度预测方法 | 第44-49页 |
| 4.4.2 前馈模糊控制器设计 | 第49-50页 |
| 4.5 模糊融合机制 | 第50-52页 |
| 4.6 仿真结果分析 | 第52-58页 |
| 4.7 本章小结 | 第58-59页 |
| 5 系统运行实测数据及分析 | 第59-63页 |
| 5.1 系统调试及实测数据 | 第59-60页 |
| 5.2 经济及社会效益分析 | 第60-62页 |
| 5.3 本章小结 | 第62-63页 |
| 结论 | 第63-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |