本文是一篇工程硕士论文，本文所做的主要工作如下：（1）针对数据采集过程中存在的异常数据和随机误差问题，采用限幅滤波剔除异常值，利用加权平均滤波法进行数据平滑处理，采用两种方法相结合取得了不错的滤波效果。此外，采用最小二乘法多项式拟合，实现趋势信息的提取，为水泥生料配料环节自动控制提供更多的参考信息。（2）本文采用 K-Means 聚类，K-Medoids 聚类和 Fuzzy C-Means 聚类三种聚类算法相结合，通过选取合适的聚类参数，划分出三个典型工况，然后再各个工况下分别进行研究。在典型工况下选取典型数据，建立以四种原材料成分为输入，以四种氧化物成分为输出的四入四出模型，结合模型预测，预测未来一段时间里四种氧化物成分的变化情况，及时修改配比。以上工作解决了水泥生料配料环节存在的大滞后和工况波动频繁的问题。
第一章 绪论
1.1 课题背景及研究意义
水泥工业是我国国民经济发展的重要基础原材料工业[1]。改革开放四十年来，我国水泥制品产业由小到大，由弱渐强，在历史前进的逻辑中前进，在时代发展的潮流中发展，与伟大时代同行，获得了空前的进步[2]。我国是世界最大的水泥生产国，水泥产量占据了世界水泥产量的半壁江山。我国是水泥大国，却不是水泥强国，水泥生产过程中仍面临着能耗高，效率低等问题。现阶段，我国水泥行业产能过剩问题日益突出，需要积极推行供给侧改革，实施错峰生产，淘汰落后产能，优化产能布局[3]。
为实现水泥行业的可持续发展，水泥行业应借助信息化和绿色生态化进行转型升级，实现智能生产，这样才能提高竞争力。我国水泥企业的工业自动化程度与发达国家相比仍比较落后[4,5]。为提高科技含量，提升产品质量，我国水泥工业正在向自动化、智能化方向不断发展[6]。只有积极响应《中国制造 2025》[7] ，加大对水泥生产先进技术研发的资金投入，才能实现从水泥大国向水泥强国的转变。
水泥生料配料环节是水泥生产的首个环节，也是重要环节，水泥生料质量的好坏很大程度上决定水泥成品质量的优劣[8]。随着水泥产量的不断增加，消耗了大量优质的原材料，原材料的使用逐渐从只利用高品质原料，变为高低品质搭配使用，这对生料配料工作提出了更高的要求[9]。我国水泥生料生产过程多采用人工控制，利用荧光分析仪进行质量检测，人工控制精度有限，且具有很大的不确定性和主观性。荧光分析仪每小时检测一次生料样本，无法解决生料配料环节存在大滞后，非线性和工况波动频繁等问题。为解决上述问题，实现对水泥生料配比的实时调整，本文引进瑞士 SpectraFlow 公司的近红外在线分析仪实时检测生料成分，本课题以某水泥厂 2500t/d 的水泥生产线为研究背景，对水泥生料质量自动控制系统进行研究。
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1.2 研究现状
随着水泥行业自动化水平的不断提高，许多专家学者针对提高水泥生料配料自动化程度和生料质量进行了深入的研究。在水泥生料配料环节控制器的应用方面，文献[10,11]分别介绍利用 PLC 设计水泥生料控制系统和采用 DCS 系统进行检测和控制各物料的给料量。DCS 系统的引入为水泥行业自动控制水平的提高奠定了基础。文献[12-14]介绍了有关生料配料自动控制方法的研究，包括基于人工神经网络算法的水泥配料调优操作模型，模糊控制在配料系统中的应用和将专家系统和率值补偿的控制策略应用于生料配比控制。文献[15]依据三率值计算公式，利用最小二乘法编写出一套离线的水泥生料配比计算软件指导生产。文献[16]将基于知识的专家系统应用于生料配料环节的控制中，解决配比调整过程中随机性，提高了配料的准确性和实时性。
以上研究大大提高了水泥生料配料环节的自动化程度，不仅使原材料配比调整更加科学、更加方便，而且有利于提高出磨生料三率值的合格率。目前，水泥厂的质量控制多采用荧光分析仪，每小时检测一次水泥生料样本，不能实现生料配比实时调节。要进一步提高水泥生料配料环节的自动化技术水平和水泥生料质量，需要引入实时生料检测设备，做到生料配比实时调整。由于市场需求的日益增加和检测技术的不断发展，使得近年来市面上出现了许多在线检测水泥生料成分的仪器。
文献[17]介绍了引进的 DF-5701 中子活化水泥元素在线分析仪，具有在线分析速度快，效率高且控制效果较好的优点，但含放射性元素的放射源具有潜在危害，工作环境要求苛刻。文献[18,19]介绍了一套基于激光诱导击穿光谱技术的水泥生料品质在线检测设备，实现了实时连续测量和及时指导调整水泥原料的配比。现场实验结果表明，测量精度与荧光分析仪相接近。文献[20,21]在引进瑞士 SpectraFlow 公司的近红外分析仪的基础上，对水泥生料配料环节的自动控制进行研究，主要研究内容为，采用预测控制对石灰石和泥岩的配比进行调整以及识别生料配料环节的运行工况。
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第二章 水泥生料配料工艺介绍及控制方案设计
2.1 水泥工艺流程
工欲善其事，必先利其器。对水泥生料质量自动控制系统进行研究之前，应当先了解水泥工艺，只有在熟悉水泥工艺的基础上，才能更好地完成控制系统的设计与开发。
2.1.1 水泥生产过程介绍
水泥生产过程可以概括为“两磨一烧”[32]，即首先将原材料送入生料磨粉磨成生料，然后生料经过回转窑进行煅烧形成熟料，最后水泥熟料通过水泥磨粉磨成水泥[33]。水泥生产工艺流程如图 2.1 所示。
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2.2 水泥生料配料原理
在了解水泥生产流程和生料配料工艺的基础上，还应学习现场操作员的操作经验。只有掌握生料配料环节人工操作的基础上，才能理论联系实际，更好的结合实际操作经验，实现生料配料环节的自动控制，取代人工操作。
水泥厂化验室根据回转窑的烧成情况，会给生料三率值一个理论目标值，指导生料配比的调整。一般情况下，此目标值在较长时间内不会改变，有足够的时间让操作员去调整配比。此外，化验室还会每小时会对现场采集的生料样本进行一次检测，根据检测值与目标值的差值，计算出每种原材料配比的改变量，进行配比调整，从而使出磨生料的三率值在目标的合理范围内波动。现场操作员只能做到在发现偏离时，及时调整配料称，使其尽快恢复到目标值上。在整个配比调整过程中，需要不断对生料进行取样分析，观察回转窑烧成状况，发现问题后，修正配比，循环往复，直到找出最佳方案。
四种原材料都含有 CaO，SiO2，Al2O3 和 Fe2O3 这四种氧化物，石灰石主要提供 CaO，砂岩主要提供 SiO2，泥岩主要提供 Al2O3，铁尾渣主要提供 Fe2O3。生料配比调整的本质是找出四种氧化物成分所占百分含量的最佳值。在生料配料过程中，四种原材料配比的和为固定值 100，所以在调整配比的过程中，至少调整两种配比，使得配比和始终为100。
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第三章 数据滤波处理与趋势信息提取 .................................. 15
3.1 数据滤波处理 ...................................... 15
3.1.1 数据滤波算法 ............................... 15
3.1.2 数据滤波效果 ...................................... 16
第四章 水泥生料配料环节典型工况划分研究 ............................. 25
4.1 石灰石配比与 CaO 含量相关关系研究 ................................ 25
4.2 水泥生料配料环节工况划分 ................................... 27
第五章 水泥生料质量控制器研究 ..................................... 51
5.1 控制系统总体框架图 ...................................... 51
5.2 基于模型的预测研究 .................................. 52
5.3 工况识别与切换实现 ................................... 53
第六章 水泥生料质量自动控制软件的工程实现
6.1 工业应用系统架构
集散控制系统（DCS）具有分散控制、集中操作、系统模块化、可靠性高等优点，在水泥企业中已得到广泛应用，大大提高了水泥行业的自动化水平。水泥生产线上的各个生产参数都通过 DCS 系统读入，显示在水泥厂中控室的中控电脑上，操作员可以在不去现场的情况下实时观测设备运行参数，然后及时将需要调整的数据写入 DCS，实现对水泥生产的现场控制。DCS 系统生料配料组态界面如图 6.1 所示
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第七章 结论与展望
7.1 全文总结
目前，我国水泥企业广泛应用荧光分析仪对生料质量进行检测，荧光分析仪的检测方式为离线检测，虽然检测结果准确性高，但是检测周期长，不能为水泥生料环节的自动控制提供实时数据。为实现对水泥生料氧化物的实时检测，引进近红外在线分析仪。在此基础上，对水泥生料配料环节存在
