摘要：矿渣微粉是一种新型绿色环保型建材,可以大大提高水泥混凝土的力学性能.本文以矿渣微粉生产过程为研究对象,针对该过程难以通过机理建模进行辨识和控制的特点,利用数据驱动的思想,建立矿渣微粉生产过程的递归神经网络模型.在此基础上,利用自适应动态规划,设计具有控制约束的跟踪控制器,并将其应用到矿渣微粉生产过程中.仿真分析表明,建立的数据驱动模型能够有效地辨识矿渣微粉生产过程,同时,本文提出的控制方法能够实现输入受限的微粉比表面积及磨内压差的最优跟踪控制.

摘要：我公司拥有4条年产60万吨的矿渣微粉生产线，配备2700kWRENK减速机，该机配有监测点，却未配备相应的软件。在前几年。由于多种原因。出现了减速机齿轮掰齿及立轴断裂等问题，造成了极大的损失。为此，经调研，针对减速机的原设计特点，增设了一套有扭矩传感器的监测系统。该监测系统有两方面的作用：一是能够在设备发生故障时及时预警、识别故障类型：二是预判故障后，通过工艺调整或设备检修等手段，减小甚至避免其他设备故障对立磨减速机的冲击，保护重要设备。

摘要：针对立磨设备运维管理中存在的实时监测难、故障诊断不准确、工艺优化困难等问题,提出了一种基于物联网的立磨机械电气自动化远程监控系统。该系统集成了数据采集、物联网通信、大数据分析等技术,实现了设备运行状态的实时采集与上传,建立了机器学习模型以实现设备故障智能诊断与预警,并通过数据挖掘实现了设备工艺参数的动态优化。经实验验证,该系统可有效提升立磨设备的运行效率与产品质量。