摘要：针对陶瓷梭式窑控制系统存在系统不稳定,控制方法落后的问题,提出了一种陶瓷梭式窑的混杂智能控制方法。根据陶瓷梭式窑的烧结工艺,利用有限状态机建立了陶瓷梭式窑烧制过程的智能混杂模型。通过专家控制系统,从知识库中获取了一种陶瓷制品的烧成温度曲线。给出了卡尔曼滤波算法,将传统的PID控制方法与卡尔曼滤波方法相结合,设计了基于卡尔曼滤波器的PID混杂智能控制器,较好地实现了对陶瓷梭式窑烧成带温度的智能控制。最后,基于Matlab进行仿真研究,仿真结果表明所设计的控制器是有效和可行的。

摘要：陶瓷间隙式窑炉,尤其是梭式窑炉,是陶瓷窑炉发展的趋势所在。运用计算流体力学(computational fluid dynamics,CFD)数值模拟技术对它进行研究,可以克服由于影响因素众多而难以进行实验研究的缺点。本文通过CFD商用软件FLUENT对窑内的温度、速度和压力流场等进行研究和分析,得出一些较为合理的建议,为今后指导窑炉的设计和陶瓷生产过程提供参考。

摘要：针对目前陶瓷梭式窑控制方法落后的情况,本文提出了一种基于模糊深度置信网络的陶瓷梭式窑PID参数优化控制方法。同时,设计了模糊深度置信网络结构模型,给出了所设计的控制器结构和相应的算法,并通过改进的LM算法来估计网络参数,从而降低样本数据训练时的存储空间和计算复杂度。该方法通过采集实时温度数据以及使用模糊深度置信网络在线自适应调整PID控制器参数对陶瓷梭式窑温度进行控制。最后,将该方法应用于陶瓷梭式窑模型进行仿真实验来验证控制效果。仿真结果表明,所设计的控制器比传统的PID控制器使得系统跟踪梭式窑理想温度最大绝对误差减少了19%,因而本文提出的方法是有效的和可行的。

摘要：陶瓷梭式窑是一种常用的间歇式陶瓷产品生产窑炉,其烧成带温度检测方法与陶瓷产品生产质量息息相关,因而研究其烧成带温度优化检测方法和算法具有重要意义。本文针对陶瓷梭式窑烧成带温度基于模式识别提出了一种优化检测方法和算法。首先对陶瓷梭式窑火焰图像进行预处理,利用L*a*b*颜色空间和灰度共生矩阵提取火焰图像的颜色特征和纹理特征构成特征向量,其次将特征向量输入到概率神经网络进行识别分类,最后利用温度信息数据与火焰图像得到的综合数据库来确定火焰图像对应的温度值从而识别陶瓷窑炉烧成带温度。实验结果表明所设计的火焰图像模式识别分类器具有较好的火焰图像识别率。因而,所提出的陶瓷梭式窑炉温度智能检测方法是可行和有效的。

摘要：梭式窑作为一种间歇式生产的热工设备,烟气余热利用问题没有得到足够的重视。本文将高温空气燃烧技术应用到梭式窑上,对梭式窑高温空气燃烧系统进行设计,对系统的蓄热室尺寸进行了计算。并按设计、计算构建了实物装置进行实验,对蓄热室的温度效率、系统的功耗以及烟气成分进行了计算、测试。