工业预焙阳极焙烧炉智能控制方法及应用

加热设备　工业加热　第３５卷２００６年第２期　工业预焙阳极焙烧炉智能控制方法及应用　沈　宁　，罗世华　，张希周　（１．贵阳铝镁设计研究院，贵州　贵阳　５５０００４；２．贵州大学电气工程学院，贵州　贵阳　５５０００３）　摘要：针对工况变化频繁的焙烧炉焙烧过程，融合仿人智能、遗传算法和模糊控制提出一种智能控制方法一（ＡＩＧＦＣ），其具有高度　模拟人智能行为、实现全局次最优控制、能根据被控对象当前特征迅速地做出相应决策、克服在实际控制过程中存在稳态性和准确　性之间矛盾无法消除现象的能力。基于此并给出了工业焙烧控制过程中预焙阳极焙烧炉温控制改进方案，在计算机下建模仿真显示　ＡＩＧＦＣ在实施中的跟踪能力、鲁棒性、抗干扰能力都明显优于常规控制，且算法简单、易于实现，所以很适用于工业过程控制。　关键词：预焙阳极焙烧炉；模糊控制；仿人智能控制；遗传算法　中图分类号：ＴＦ０６２　文献标识码：Ａ　文章编号：ｌ　００２一ｌ　６３９（２００６）０２—００５０・０３　Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ　Ｃｏｎｔｒｏｌ　Ｍｅｔｈｏｄ　ａｎｄ　Ａｐｐｌｙｉｎｇ　ｆｏｒ　Ｃｏｎｔｒｏｌｌｉｎｇ　ｔｈｅ　Ｉｎｄｕｓｔｒｙ　Ａｎｏｄｅ　Ｐｒｅ・ｂａｋｉｎｇ　Ｆｕｒｎａｃｅ　ＳＨＥＮ　Ｎｉｎｇ　，ＬＵＯ　Ｓｈｉ—ｈｕａ　，ＺＨＡＮＧ　Ｘｉ—ｚｈｏｕ　（１．Ｇｕｉｙａｎｇ　Ａｌｕｍｉｎｕｍ—Ｍａｇｎｅｓｉｕｍ　Ｄｅｓｉｇｎ＆Ｒｅｓｅａｒｃｈ　Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ，Ｇｕｉｙａｎｇ　５５０００４，Ｃｈｉｎａ；　２．Ｃｏｌｌｅｇｅ　ｏｆ　Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｇｕｉｚｈｏｕ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｇｕｉｙａｎｇ　５５０００３，Ｃｈｉｎａ）　Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅ　ＡＩＧＦＣ—Ａｐｅｒｙ　Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，Ｇｅｎｅｔｉｃ　ａｎｄ　Ｆｕｚｚｙ　Ｃｏｎｔｒｏｌ，ｉｓ　ｄｅｖｅｌｏｐｅｄ　ｆｏｒ　ｔｈｅ　ｂａｋｉｎｇ　ｐｒｏｃｅｓｓ　ｏｆｔｈｅ　ｆｕｍａｃｅ，ｗｈｏｓｅ　ｏｐｅｒａｔｉｎｇ　ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ　ｃｈａｎｇｅ　ｆｒｅｑｕｅｎｔｌｙ．Ｔｈｅ　ｗｈｏｌｅ　ｓｙｓｔｅｍ　ｃｏｎｓｉｓｔｓ　ｏｆ　ａｐｅｒｙ　ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，ｇｅｎｅｔｉｃ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ　ａｎｄ　ｆｕｚｚｙ　ｃｏｎｔｒｏｌ，ｈａｖｉｎｇ　ｔｈｅ　ｈｉｇｈ　ａｐｅｒｙ　ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ　ｂｅｈａｖｉｏｒｓ，ｃａｒｒｙｉｎｇ　ｏｕｔ　ａ　ｓｕｂ—ｓｕｐｅｒ　ｃｏｎｔｒｏｌ　ｏｆ　ｏｖｅｒａｌｌ　ｓｉｕａｔｉｔｏｎ，ｍａｋｉｎｇ　ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇｌｙ　ｈｅ　ｄｅｃｉｓｉｔｏｎｓ　ｑｕｉｃｋｌｙ　ａｃｃｏｒｄｉｎｇ　ｔｏ　ｔｈｅ　ｃｕｒｒｅｎｔ　ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｏｂｊｅｃｔ　ａｎｄ　ｏｖｅｒｃｏｍｉｎｇ　ｈｅ　ｔｐｈｅｎｏｍｅｎｏｎ　ｏｆ　ｉｎｃｏｎｓｉｓｔｅｎｃｙ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｓｔｅａｄｙ　ａｎｄ　ｖｅｒａｃｉｔｙ，ａｎｄ　ａｐｐｌｉｅｓ　ｔｏ　ｉｍｐｒｏｖｅ　ｔｈｅ　ｃｏｎｔｒｏｌ　ｍｅｔｈｏｄｓ　ｏｆｔｈｅ　ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ　ｏｆｔｈｅ　Ａｎｏｄｅ　ｐｒｅ—ｂａｋｉｎｇ　ｆｕｍａｃｅ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｂａｋｉｎｇ　ｐｒｏｃｅｓｓ　ｉｎｄｕｓｔｒｙ，ａｎｄ　ｂｙ　ｍｅａｎｓ　ｏｆｔｈｅ　ｃｏｍｐｕｔｅｒ　ｔｏ　ｓｅｔ　ｕｐ　ｏ　ｔｍｏｄｅ　ａｎｄ　ｓｉｍｕｌａｔｅ　ｂａｓｉｎｇ　ｏｎ　ｉｔ．Ｔｈｅ　ｒｅｓｕｌｔｓ　ｓｈｏｗ　ｉｔ　ａｔ　ｈｅ　ａｂｉｌｔｉｔｉｅｓ　ｏｆｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ，ｒｏｂｕｓｔ，ａｎｔｉ—ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ，ｉｓ　ａｌｌ　ｏｂｖｉｏｕｓ　ｓｕｐｅｒ　ｔｏ　ｔｈｅ　ｎｏｒｍａｌ　ｃｏｎｔｒｏｌ　ａｎｄ　ｍｏｒｅ　ｓｕｉｔａｂｌｅ　ｆｏｒ　ｔｈｅ　ｃｏｎｔｒｏｌ　ｏｆｔｈｅ　ｐｒｏｃｅｓｓ　ｉｎ　ｉｎｄｕｓｔｒｙ　ｃｏｎｔｒｏ１．　Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：ａｎｏｄｅ　ｐｒｅ—ｂａｋｉｎｇ　ｕｒｎａｃｅ；ｆｕｚｚｆｙ　ｃｏｎｔｒｏｌ；ａｐｅｒｙ　ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ　ｃｏｎｔｒｏｌ　ｇｅｎｅｔｉｃ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ　ｌ前言　不稳定、机械强度不足、各处电阻不同、铝电解时产生　掉渣等现象。因此，一定要针对焙烧不同阶段，制定相　应控制策略。其中关键要处理好以下４个阶段：（１）低　温预热阶段，此阶段阳极制品内部粘结剂开始软化成塑　在工业焙烧炉控制过程中，焙烧炉的焙烧过程是一　个高度不稳态、多方面、多层次复杂综合控制过程，由　于系统本身存在着非线性、大时滞、大时变、及温度、压　力、气氛之间的互偶合等因素，确切的数学模型很难精　确下来，常规控制的效果差，且无法解决稳定性和准确　性状态，但还没有显著的物理化学变化，挥发分排除量　不大，主要是对阳极制品起预热的作用。在自身重力作　性之间的矛盾，虽然加大控制作用可使误差减小，准确　性可以提高，但却降低了稳定性。针对上述存在的问题，　用下，为防止粘结剂软化后塌陷，此阶段升温速度应快　一点；（２）中温焙烧阶段，此阶段阳极制品挥发分排除　本文设计了一种燃烧室智能温度控制系统，该系统是基　于仿人智能、遗传算法和模糊控制提出一种复合智能控　制方法——ＡＩＧＦＣ（Ａｐｅｒｙ　Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，Ｇｅｎｅｔｉｃ　ａｎｄ　Ｆｕｚｚｙ　量增大，先后排除化合水、碳的氧化物和轻馏分，粘结　剂开始分解和聚合反应，此阶段焙烧温度对提高沥青的　结焦率、焦化网形成和硬化、改善阳极焙烧制品的各种　理化性能都非常重要，升温须缓慢均匀，否则，会使制　品出现裂纹、结构疏松、孔度变大、密度降低、烟气净　化系统负担加重；（３）高温烧结阶段，此阶段粘结剂焦　化作用基本完成。火道温度已达到工艺要求，但由于阳　Ｃｏｎｔｒｏ１），这为某大型铝厂自动化控制系统的成功实施奠　定了良好的基础。　２焙烧过程工艺介绍　针对国内某大型铝厂的ｌ　焙烧炉３２室的火道来讲，　其工艺流程见图１。在依照设定曲线控制时，升温速度、　焙烧温度和均温时间显得至关重要，若出现升温速度不　极块温度明显滞后于火道温度、阳极块内温度又滞后于　阳极块外温度，仍需保持火道终焙温度１５～３０　ｈ，直到　阳极内外温度均匀分布，进一步使焦化程度完善和提高　各项理化指标；（４）冷却阶段虽不属于焙烧升温范围内，　但在操作上对它必须重视。因冷却过程温度下降过快会　引起制品内外收缩不均匀而产生裂纹成为废品，且从焙　均、焙烧不足或焙烧过剩等情况，都将会导致阳极质量　收稿日期：２００５—１２—０５；修回日期：２００５—１２—２９　作者简介：沈宁（１９５６一），男，高级工程师，主要从事先进控　制理论、过程控制和焙烧炉控制等方面的应用研究．　５０　烧最高温度下降过快，对焙烧体本身也会带来不利影响。　故应综合考虑这４个阶段。　维普资讯 http://www.cqvip.com

睾　加热设备　工业加热　第３５卷２００６年第２期　ｌ６　１７　ｌ５　１８　ｌ４　１９　ｌ３　２Ｏ　１２　２ｌ　１１　２２　１０　２３　９　２４　８　７　２５　２６　６　２７　５　２８　４　２９　３　３Ｏ　２　３ｌ　１　３２　图１　火焰系统配置示意图　３焙烧炉的数学模型　敞开环式焙烧炉中物料的传热为非稳态热流的传热　形式，在任一点上产生的热量和消耗的热量之差不为零，　ｍ　，ｍ。为每米炉长的燃料、挥发分、填充焦质量流率，　Ｕｓ；ｈｆ，ｈ　，ｈｅ为每米炉长的燃料、挥发分、填充焦热　值，Ｊ；ａ为填充焦燃烧系数；，为每米炉长的热损失，Ｗ／　ｍ；ｚ为炉长方向节点。　（３）传热方程【３］为　脚　＝从而导致在任意点上的温度随时间而改变。本模型假设　如下：（１）各入口速度均匀；（２）燃烧方式为即混即燃；　（３）壁面传热条件为第３类边界条件，即通过放热系数　和周围流体的温度来规定边界的热流密度；（４）不考虑　气体浮力；（５）沿壁面燃烧的挥发分产生的热量视为沿　击　）＋　）　㈤　式中：Ｐ。为火道墙，填充焦和阳极块的平均密度，ｋｇ／ｍ　：　ｃ　为火道墙，填充焦和阳极块的平均比热容，Ｊ／（　・℃）；　Ａ。为火道墙，填充焦和阳极块的平均导热系数，ｗ／（ｍ２・℃）。　（４）动量方程【】］为　壁面的均匀分布热源【３］。由假设条件可得到与此刻相应方　程有：　（１）连续方程式　酱＋　（ｐｕ）＝０　间，Ｓ。　（１）　出　。出。軎＋ｐ　　２Ｄｅ＝０　＋（、４’　）　式中：Ｐ。为烟气密度，ｋｇ／ｍ　；　为烟气流速，ｍ／ｓ；Ｐ　为火道压力，Ｐａ；Ｄｅ为火道当量直径，ｍ；－厂为摩擦因　子。　式中：Ｐ为气体密度，ｋｇ／ｍ　；“为气体流速，ｍ／ｓ；ｆ为时　（２）火道内能量平衡方程　２］　ｍｇ￣ｐｇ利用上面的关系式，并进行简化，可以精确到对每　一誓一２ｈＴＲ（Ｔ￣一　）＋ｍｆｈｆ＋Ｃｐｇ（　一　）誓　（２）　个被控对象单元阳极制品的数学模型近似看作为一个　＋ｍ　ｈ　＋ａｍ。ｈ。－ｌ＝０　二阶时变滞后系统。在燃烧控制期间，根据被控对象的　式中：ｍ　为火道内烟气的质量流率，ｋｇ／ｓ；Ｃｏｓ为烟气比热　容，Ｊ／（　・℃）；　为烟气温度，℃；ｈＴ为烟气总传热系　数，Ｗ／（ｍ。・℃）；　为料箱温度（包括火道墙，填充焦　和阳极块），℃；Ｒ为火道高度，ｍ；　为环境温度，℃；　近似数学模型来初步决定控制量重油和空气大小，并通　过在线校正达到精确控制之目的。　４智能控制策略　燃烧控制策略的系统结构见图２。　图２仿人智能控制系统结构图　５ｌ　维普资讯 http://www.cqvip.com

加热设备　从图２中可以看到系统主要由模糊预报器、主模糊　控制器、遗传优化算法单元等组成，各部分的功能如下：　（１）遗传ｌ４，　］优化单元：决定加热炉燃烧温度和阳极　块温度的主要因素是燃烧温度，而燃烧温度又取决于燃　料重油和空气量，因此根据控制量实际输出的温度和压　力与相应设定量进行实时调整，但由于燃料燃烧完全与　否在一定程度上取决于空燃比，空燃比过大造成火道中　空气流量大，排出的烟气带走大量的能量，从而使重油　单耗量增加。空燃比过低，使得燃料不充分燃烧，因此　空燃比的取值在预焙阳极焙烧炉温度控制中就显得极其　重要。由于遗传优化算法是一种模拟自然界遗传机制和　生物进化论并行随机搜索最优方法，它将按照生物进化　原理引入优化参数形成编码串联群体，并依照适配值函　数通过复制、交叉和变异对个体进行筛选，使适配值高　的保留下来组成新的群体，由于新的群体既继承了上一　代的信息，又优于上一代，周而复始，群体中个体适应　度不断提高，直到满足一定的条件达到全局次最优。基　于遗传优化单元利用专家系统数据库和相关推理机制完　成从燃烧过程中到优化补偿，且具有知识的可理解性、可　访问性、可扩充性、相容性、正确性和简洁性等优点。选　择优化函数为Ｉ＝ｆ（Ｐ、ｔ、　、Ｔ、ｎｏ、ｑ０），通过优化算　法求取全局次最优量ｑｏ和“ｏ进行对系统补偿。　（２）模糊＿６，７ｌ预报器：由于系统所检测值ｔ并不能完　全反映燃烧室（火道）的温度分布状况，模糊预报器根　据当前温度检测值ｔ、加热重油的流量ｑ　、火道的压力ｐ、　设定初始压力ｐ０和初始温度ｔｏ，对下一步的温度设定值　进行预报，采用预报函数ｒ＝ｆ（ｔｏ、Ｐｏ、ｔ、Ｐ、ｑ　），其具　体的控制规则形式为：ｉｆ｛ｔｏ：ｔｏｉ　ａｎｄｐｏ＝ｐｏｉ　ａｎｄ　ｔ：ｔｉ　ａｎｄ　Ｐ＝ｐｉ　ａｎｄ　ｑ　＝ｑ　Ｉｊ　ｔｈｅｎ　＝　，　１，２，…，”，考虑到　实际运行情况，为简化算法取ｔｏｉ、Ｐｏｉ、ｔｉ、Ｐｉ、ｑ　的　相应论域上的语言变量等级为｛ＮＢ、ＮＳ、ＺＯ、ＰＳ、ＰＢ）。　根据输入量进行对系统预测优化。　（３）主模糊控制器：本控制系统运行的好坏极大程　度上取决于主模糊控制器的控制效果。本单元结合实际　和控制目的，采用仿人智能控制算法，其主要由模糊控　制算法和自适应ＰＩＤ算法组成。在模糊控制算法中，模　糊规则具有模糊条件句的形式，其主要来源于专家知识，　并通过语言变量来描述，它建立了前件中输入变量　：ｅ　和Ｘ２＝ｅ与后件输出控制变量ｕ之间的联系。在实际控制　中，若取定ｘ，变化范围为（ｘ　，ｘ　），而实际变化范围　为（　，　），采用线性量化变换，则比例因子七：　＾，２　三　，ａ．ｉｌ　　其中（ｉ＝１，２）。模糊预言变量中模糊集合的取值具有不　同的论域，模糊分割等级越多，相对控制精度越好，但　实时性会变差，本文采用５个量化等级（ＮＢ　ＮＳ　ＺＥ　ＰＳ　ＰＢ），其隶属函数采用非均匀分布的三角形分割。在进行　清晰化时，采用加权平均法，对连续论域清晰值取ｕ：　５２　（《工业加热　第３５卷２００６年第２期　Ｉ　（ｚ）ｄｚ／Ｉ　（ｚ）ｄｚ。其中ｚ为输出语言变量值，　（ｚ）为　ｄ　ｄ　其相应隶属度，ａ，ｂ为其相应的上下界。自适应ＰＩＤ算　法是以模糊规则实时调节ＰＩＤ参数的一种自适应有效控　制方法。在控制过程中　模糊规则给出在不同实时状态　下对ＰＩＤ参数的推理结果，通过自适应ＰＩＤ来进行对重　油流量控制单元实时给定主控制量ｕ。在运行过程中，只　要误差一旦产生，主模糊控制器就立即起控制作用，使　被控制量朝着减小误差方向变化。在比例控制中，由于　仿人智能控制具有非线性和时变性，能够快速的对系统　误差做出实时放大或缩小，克服了自平衡性被控对象存　在的静差；在积分控制中，仿人智能控制能够记忆有选　择性，记忆那些有用的信息，遗忘无用的信息，而不像　常规ＰＩＤ那样无论有用与否都进行记忆，并且克服了滞　后特性；在微分控制中，仿人智能控制具有远见卓识的　预见性和智能性，既能够对变化快的信号敏感又对缓慢　变化的信号也有预见性，克服常规控制方法不善于预见　变化慢的信号的缺点。仿人智能控制中所研究的主要目　标不是被控对象，而是控制器本身；研究控制器的结构　和功能是如何更好地从宏观上模拟控制专家大脑的结构　功能和行为功能，主要根据控制器的输入信号的大小、方　向及其变化趋势选择相应控制决策；还可以在线识别控　制论系统的动态特征，包括当前的系统输出的误差和其　变化率及其误差变化的趋势和系统动态过程当前所处的　状态和姿态及其动态行为；它能获取关于动态过程的各　种信息。通过主模糊控制器和遗传优化单元共同优化组　合控制使得系统控制性能朝着有利于误差减少的方向控　制，从而使焙烧炉温度控制能够按照设定的轨迹进行运　行，达到好的控制效果。　５仿真与系统功能实现　为验证本算法的有效性，通过Ｓｉｍｕｌｉｎｋ软件包搭建　整个仿真系统，仿真结果见图３，与常规控制相比，很大　程度上克服系统的大超调，响应速度明显加快，对滞后　环节引起的参数变化也有很好的跟踪能力。针对采用本　文提出的ＡＩＧＦＣ方法，结合厂家的实际情况，在实际实　施过程中采用ＤＣＳ系统，主要由１个工程师站、２个操　作站、１个Ｉ／Ｏ站和１台服务器等组成，控制网采用以太　网，并将整个网络结构分为系统网络和控制网络。在生　产过程中进行初步投入使用，对运行过程中其中２个火　道进行实时采样数据分析如图４所示，在另一个采用常　规控制的焙烧系统中对于同样的火道所采样实时数据分　析如图５所示，其中ｔ　，ｔ２为２个火道温度采样值。从图　４和图５中可以看出采用本文所提出的ＡＩＧＦＣ方法控制　能够很好地跟踪设定温度曲线　，控制效果也有很好的　稳定性和精确性，整个控制过程非常平稳，没有出现异　（下转第５８页）　维普资讯 http://www.cqvip.com

加热设备　发现组织过烧、欠烧，碳化物粗大等缺陷。　（２）除了材料本身的原始裂纹外，没有发现因升温　工业加热》第３５卷２００６年第２期　（６）空炉升温速度／ｍｉｎ≤５０（由室温升至１　３５０℃）　（７）可比单位标煤能耗指标／ｋｇ・ｔ　≤１８０（一等　速度快而造成锻造裂纹。　５炉子达到的主要技术参数　（１）最高温度／￣Ｃ　１　３５０　（２）控温精度／＇Ｃ　≤士２　（３）炉温均匀性／＇Ｃ　≤￣１５　（４）生产率／ｋｇ－ｈ　４００　（５）炉壁温升／℃　≤８０　雷雹　乜Ｇ０Ｓ乜Ｇ已Ｓ电Ｇ电Ｇ雹Ｇ已Ｓ乜Ｇ　（上接第５２页）　常，同时克服了控制过程中不确定因素引起的波动。由　于本控制系统引入了仿人智能控制、模糊控制、遗传算　法控制，大大提高了控制系统的总体稳态精度，避免了　一般控制中存在超调和静差的问题，并且具有响应速度　快、超调小的优点，在保证焙烧炉温度稳定性的前提　下，系统具有一定的鲁棒性，并保证了系统安全运行，　降低了重油单耗，从而在一定程度上提高了经济效益。　对于那些被控对象不精确、非线性时变系统，而要求控　制效果严格的场合，具有一定的应用意义，对于一些常　规控制场合如流量、压力、水位、速度等也有很好的推　广价值。　图３系统阶跃响应曲线图　＼　～　ｌ～　ｆ　　１　——　：　＼　：：＝一／　——ｖ√　——　—　＼　＝＝一：一———　赠　：ｔ１Ｉ：　时刻　图４采用本文所提出的温度变化曲线图　图５采用常规控制方法温度变化曲线图　５８　炉标准）　目前该炉已成功地用于生产，各项技术参数达到设　计要求。　参考文献：　…王秉铨．工业炉设计手册［Ｍ】．北京：机械工业出版社，１９９６．　［２】刘孝增．热处理炉及车间设备［Ｍ】．北京：机械工业出版社，　１９７９．　雹Ｓ　Ｇ　雹Ｇ皂雷电Ｇ皂雷８雷己Ｇ　Ｇ　参考文献：　【１】ＣＲＯＷＥＬＬ　Ｗ　Ｆ，ＰＥＡＣＥＹ　Ｊ　Ｇ，Ａｎｏｄｅ　Ｂａｋｉｎｇ　Ｆｕｒｎａｃｅ　Ｄｅ．　ｖｅｌｏｐｍｅｎｔｓ　ａｔ　Ｎｏｒａｎｄａ　Ａｌｕｍｉｎｕｍ［Ｊ］．Ｌｉｇｈｔ　Ｍｅｔａｌｓ，１　９８　１，　５８３—５９５．　【２１　ＯＵＬＬＥＴ　Ｒ，ＪＩＡＯ　Ｑ，Ａｎｏｄｅ　Ｂａｋｉｎｇ　Ｆｕｒｎａｃｅ　Ｍｏｄｅｌｉｎｇ　ｆｏｒ　Ｐｒｏｃｅｓｓ　Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ［Ｊ］．Ｌｉｇｈｔ　Ｍｅｔａｌｓ，１９９５，６５３－６６２．　［３】张立麒，郑楚光，徐明厚．敞开式环型焙烧炉的综合测试分　析［Ｊ】．轻金属，２００２，（６）：５１．５６．　［４】刘金琨．先进ＰＩＤ控制及其ＭＡＴＬＡＢ仿真［Ｍ】．北京：电　子工业出版社，２００３．　［５】玄光男，程润伟．遗传算法与工程优化［Ｍ】．于歆杰，周根　贵译．北京：清华大学出版社，２００４．　【６】李士勇．模糊控制神经控制和智能控制论（第２版）【Ｍ】．哈　尔滨：哈尔滨工业大学出版社，２００４．　［７】诸静．模糊控制Ｍ】．北京：机械工业出版社［Ｍ】．２００４．　：　ＷＺ００３０９７把煤气重油燃烧器的热工计算方法应用于气体燃料　的两段式燃烧器——（。Ｈｅｐｒ盯ＨＫａ　Ｉ／Ｉ３ＢｅＣＴＹｆｌ　ＢＹ３）），２００４，Ｎｏ．１，　４６—５７（俄）　曾建立了天然气燃烧器的计算方法，是借用了煤气重油燃　烧器的计算方法，是一个完整的计算实例。所计算的燃烧器具　有一个一次燃烧的气化室（预燃　），其中产生的不完全燃烧产　物在烧嘴喷口处与二次空气再｝昆合燃烧。该计算方法中需给出　燃烧成分、发热值及煤气消耗量，然后可计算出气化室的不完　全燃烧产物成分及火焰温度、火焰黑度、气化室及燃烧器各出　口断面的尺寸、气化室的器壁温度和二次空气喷出时的温度等。　图２参７　［郭伯伟摘】　ＷＺ００３０９８关于降低由ＣａＣＯ３生产石灰的移动床蓄热式燃料消　耗定额的研究——（ＯｎｅｐｒｅＴａｒａ　Ｉ／Ｉ３ＢｅＣＴＶｆｌ　ＢＹ３）），２００４，Ｎｏ．２，　４８—５４（俄）　原苏联Ｍ．Ａ．格林可夫建立了炉子一般理论，其要点是当　评价炉子热工制度和选择热工工艺时应对炉子工作进行综合分　析。根据这一概念对生产石灰的蓄热式竖炉进行了分析。还包　括采用数学模型的方法对由ＣａＣＯ３生成ＣａＯ的化学反应的热力　学分析。载有工艺流程、ＣａＣＯ，焙烧过程几何模型，以及炉内　ＣａＣ０３的温度和物理性能的变化。图６参４　［郭伯伟摘】