技术领域
[0001] 本
发明属于自动控制技术领域，特别涉及熟料由
回转窑下落到篦式冷却机中冷却过程的智能控制方法。
背景技术
[0002] 篦式冷却机是熟料冷却的关键设备，在生产过程中热熟料由回转窑窑口卸到篦式冷却机进行冷却，衡量篦式冷却机
质量的工艺指标是篦式冷却机篦床上料层厚度。影响回转窑运行和篦式冷却机冷却效果的四个主要工艺参数是二次
风温度、篦式冷却机二风室篦下压
力、窑头
负压、出口熟料温度。熟料在往复推动篦板的推动下，经一、二级篦床向前运动，一、二级篦床互相联结且有高度落差，篦床下面分若干个风室设有若干台风机，来自风机的冷却风顺料层间隙向上喷射并渗透，对熟料进行冷却，从熟料中引出的高温风(通常称为二次风)进入窑内与一次风和
煤粉一起燃烧，同时冷却好的熟料进入下一工序。出篦式冷却机的熟料温度应控制在65℃+
环境温度，由篦式冷却机入窑的二次风温度应控制在750～950℃，篦式冷却机上料层的厚度尽可能采取厚料层操作。目前，常规的熟料冷却控制使用的控制方法是PID或基于规则的模糊控制，这种方法在熟料冷却过程中效果不明显，常常使出口熟料温度、入窑二次风温度及篦下压力远远偏离正常工艺要求的值。
发明内容
[0003] 为了解决以上熟料篦式冷却机冷却过程的控制问题，本发明提出了一种篦式冷却机智能控制方法。本文使用的熟料冷却设备是篦式冷却机，使用案例推理和模糊自适应PI控制，根据篦式冷却机二风室篦下压力、二次风温度、窑头负压及出口熟料温度的目标值给出实时控制量，稳定了熟料出口温度、入窑二次风温度，从而提高篦式冷却机的热效率和冷却效率，提高了设备的运转率，增加了台时产量，保证了回转窑及篦式冷却机热工制度的平衡，有利于窑况稳定和提高熟料
煅烧质量，进而提高后续熟料溶出工序的Al2O3、Na2O的溶出率，具有较高的实用价值。
[0004] 本发明的智能控制方法技术方案是这样实现的：
[0005] 本发明所提出的智能控制方法依赖于
硬件平台，由智能
软件实现，其硬件平台核心由篦式冷却机及其附属设备组成，同时配备了测量仪表，执行机构以及进行软件计算的计算机组成。其硬件平台核心部分的联接是篦式冷却机的输入端与熟料窑窑头下料口，输出端是熟料出口与
破碎机(工艺过程流程如图1所示)。
[0006] 熟料冷却系统的测量仪表包括：
[0007] 安装在篦式冷却机出料口上部的红外测温仪，用于在线测量篦式冷却机出口熟料温度TCL；
[0008] 安装在窑头中部的微压变送器，用于在线测量熟料窑窑头压力PYT；
[0009] 安装在篦式冷却机二风室下风机出口的压力变送器，用于在线测量风机出口压力PBY；
[0010] 安装在窑头下料口处的
热电偶，用于在线测量入窑二次风温度TEC；
[0011] 安装在篦式冷却机一级篦床上的6支热
电阻，用于测量一级篦床两侧的温度，分别为：TBC1、TBC2、TBC3、TBC4、TBC5、TBC6；
[0012] 安装在篦式冷却机一级篦床
电机上的智能数显表，用于在线测量一级篦床电机
电流II；
[0013] 其执行机构包括：
[0015] 一级篦床电机频率SC1；
[0016] 二级级篦床电机频率SC2；
[0017] 窑头收尘风机变频器频率SC5；
[0019] 本发明智能控制软件既可以运行在分布式计算机控制系统(DCS)或可编程序逻辑控制系统(PLC)上，也可以通过通讯方式运行于独立的计算机上，该软件从控制系统获得实时过程数据，然后根据所获得的数据进行智能控制，从而获得篦式冷却机一级篦床电机频率、二风室风机风门开度或风机频率、窑头收尘风机变频器频率、六风室风机变频器频率的控制量。
[0020] 本发明方法包括以下步骤：
[0021] 步骤一、篦式冷却机熟料冷却过程实时过程数据的获得：
[0022] 程序从控制系统获得篦式冷却机冷却熟料过程的实时数据，包括：篦式冷却机一级篦床电机电流II、二次风温度TEC、二风室篦下压力PBY、窑头压力PYT、熟料出口温度TCL、篦床两侧温度TBC1、TBC2、TBC3、TBC4、TBC5、TBC6，篦床两侧温度过高时，篦板会烧坏，因此计算时篦床两侧温度取最大值为TBC。篦式冷却机一级篦床电机频率反馈SI1；篦式冷却机二级篦床电机频率反馈SI2；篦式冷却机窑头收尘风机变频器频率反馈SI5；篦式冷却机六风室风机变频器频率反馈SI6、二风室风机风门开度反馈KI。
[0023] 步骤二：篦式冷却机熟料冷却过程特征数据滤波处理：
[0024] 本发明对特征数据采用中值滤波法，中值滤波是一种典型的非线性
滤波器，它可以很好的将奇异数据滤除。举例如下：
[0025] 对篦式冷却机一级篦床电机电流II
采样n次(一般n为奇数)，然后将n个采样值进行排序，选取中间值为本次采样值，记为IIM；同理，二次风温度滤波值为TECM，篦式冷却机二风室篦下压力滤波值为PBYM，窑头压力滤波值为PYTM，熟料出口温度滤波值为TCLM，篦式冷却机篦床温度滤波值为TBCM。
[0026] 步骤三：基于案例推理的篦式冷却机熟料冷却各控制量的确定：
[0027] 在篦式冷却机熟料冷却过程中，被控变量有篦式冷却机一级篦床电机电流II、二次风温度TEC、二风室篦下压力PBY、窑头压力PYT、熟料出口温度TCL、篦床温度TBC，针对多变量难以建立精确的数学模型，从而达到理想的效果，因此本文采用基于案例推理和模糊自适应PI控制，具体控制步骤如下：
[0028] (1)案例表示：
[0029] 根据篦式冷却机熟料冷却过程及熟料窑稳定操作的机理，二次风温度是影响窑稳定操作的主要因素，影响窑的稳定运行；二风室篦下压力指示篦式冷却机篦床阻力，同时也反映窑内烧成带温度变化。篦式冷却机一级篦床电机电流也反映篦床上料层厚度，一般情况下，电流的大小与料层厚度成正比。操作人员通过
人机界面输入二次风温度、二风室篦下压力、窑头压力的上限、下限设定值。
[0030] 因而可选择篦式冷却机一级篦床电机电流滤波值IIM、二风室篦下压力滤波值PBYM、二次风温度滤波值TECM、熟料出口温度滤波值TCLM、篦床温度滤波值TBCM作为篦式冷却机冷却过程典型工况描述，分别用x1，x2，x3，x4，x5表示，案例解由篦式冷却机一级篦床电机频率SC1、二风室风机风门开度KT、六风室风机变频器频率SC6组成，分别用y1，y2，y3表示。在案例库中，每条案例Ck(k＝1，2…n)由工况描述：X＝{x1，x2，x3，x4，x5}和案例解特征描述：Y＝{y1，y2，y3}组成。其中篦式冷却机一级篦床电机频率SC1与二级篦床电机频率SC2按一定比例进行调节，因此，只要求出SC1，SC2便
自动调节。另外，为了便于案例检索与匹配及其它案例操作的需要在案例
数据库表中再增加两条属性：时间和相似度，其中时间为案例获得的时间，相似度表示当前工况Ccur的描述与案例库中第k条案例Ck的相似度。案例的表示见表1。
[0031] 表1 案例Ccur的表示
[0032]
[0033] (2)案例相似度的计算：
[0034] 定义篦式冷却机熟料冷却过程的当前运行工况Ccur的描述为X＝(x1，x2，x3，x4，x5)，Ccur的解特征描述为Y＝{y1，y2，y3}。案例库中Ck(k＝1，2…n)的工况描述为Xk＝(xk，1，xk，2，xk，3，xk，4，xk，5)，Ck的解的特征描述为：Yk＝(yk，1，yk，2，yk，3)。
[0035] 当前工况描述Ccur的特征xi(i＝1，2，3，4，5)与案例Ck的描述特征xk，i(i＝1，2，3，4，5)的相似度函数sim(xi，xk，i)为：
[0036]
[0037] 对于当前工况Ccur与案例库中案例Ck(k＝1，2…n)的相似度函数SIM(Ccur，Ck)为：
[0038]
[0039] 其中，ωi表示工况特征描述的加权系数，其大小可根据经验知识确定。ωi满足：
[0040]
[0041] (3)相似度阙值的确定：
[0042] 设SIMmax为式(2)中求得所有相似度的最大值，即： 案例相似度阙值计算分静态相似度阙值(SSTD-Static similarity threshold)和动态相似度阙值(DSTD-Dynamic similarity threshold)两种方法：
[0043] 1)静态相似度阙值的确定(SSTD)：
[0044]
[0045] 其中：相似度阙值V由经验确定，一般取V＝0.9。SIMV表示相似度阙值为V或SIMmax时的相似度。
[0046] 静态相似度阙值确定适用于相似度SIM(Ccur，Ck)和SIMmax接近的案例比较稀疏的情况。
[0047] 2)动态相似度阙值的确定(DSTD)：
[0048]
[0049] 其中：∧为与算子，表示前后两式为与的关系；函数 表示案例库中相似度SIM大于阙值SIMV(i)的案例个数。 a(i)＝5，i＝1，…，w，w＝
3。
[0050] 动态相似度阙值的确定适合于相似度SIM(Ccur，Ck)和SIMmax接近的案例比较近的情况。
[0051] 针对上述两种方法在使用中可以结合使用，即可以通过
人机交互的方法对具体情况选择SSTD或是DSTD。
[0052] (4)案例检索与匹配
[0053] 从案例库中检索出所有·与当前工况描述的相似度达到阙值SIMV的案例都被检索出来作为相匹配的案例，并记录案例的解。
[0054] (5)案例重用
[0055] 一般情况下，案例库中不存在与当前工况描述完全匹配的案例，因此，检索出匹配工况的解并不能直接作为当前工况的解，必须对这一案例根据所给出的条件进行重用。具体方法如下：
[0056] 假设在案例库中检索到r个匹配的案例，记为：{C1，C2…，Cr}，其中，Ck(k＝1，…，r)与当前工况的相似度为SIMk，其对应案例的解为：Yk＝(yk，1，yk，2，yk，3)(k＝1，…，r)，设Cl(l＝1，…，r)为具有最大相似度SIMmax的案例，其解为Yl＝(yl，1，yl，2，yl，3)(l＝1，…，r)。采用基于SSTD和DSTD的案例重用
算法。
[0057] 1)基于SSTD的案例重用算法如下：
[0058]
[0059] 其中：∨为或算子，表示前后两式为或的关系；
[0060] 2)基于DSTD的案例重用算法如下：
[0061]
[0062] (6)案例解的修正：
[0063] 将所得到的解：篦式冷却机一级篦床电机频率SC1、二风室风机风门开度KT、六风室风机变频器频率SC6与所设定的各控制量上、下限进行比较，然后再根据实时过程数据滤波值及设定值进一步修正，即由当前的篦式冷却机一级篦床电机电流滤波值IIM、二风室篦下压力滤波值PBYM、二风室篦下压力设定值PBYSP、二次风温度滤波值TECM、二次风温度设定值TECSP、熟料出口温度滤波值TCLM、熟料出口温度设定值TCLSP、篦床温度滤波值TBCM及篦床温度的设定值TBCSP进行案例评价与修正。
[0064] 步骤四、案例存储与维护
[0065] 将所求得的案例解、篦式冷却机工况描述作为新案例记录下来，从而生成一条新案例。
[0066] 步骤五、篦式冷却机熟料冷却过程窑头压力模糊自适应PI控制
[0067] 考虑到要保持熟料回转窑与篦式冷却机热工制度平衡，所以在由上面步骤五得出篦式冷却机一级篦床电机频率SC1、二风室风机风门开度KT、六风室风机变频器频率SC6的控制量的
基础上，进一步判断窑头压力是否在工艺允许的范围内，因为窑头压力在很大程度上受入窑二次风量的多少而
波动，窑头压力表征窑内
通风及篦式冷却机入窑二次风之间的平衡。在正常生产中，窑头负压一般保持在-0.05～-0.1KPa.，绝不允许窑头形成
正压，否则窑内细料会飞出，会使窑头
密封圈磨损，同时对安装在窑头的比色测温仪及电视看火摄像头等仪表的正常工作及安全很不利。
[0068] 取窑头压力滤波值PYTM、窑头压力设定值PYTSP，利用PI控制，如下式：
[0069] u(k)＝u(k-1)+kp(k)·(e(k)-e(k-1))+ki(k)·e(k) (6)[0070] 其中，u(k)＝{SC5}为控制向量，SC5为窑头收尘风机变频器频率，u(k-1)为k-1时刻的控制量，kp为比例系数，ki为积分系数，e(k)为窑头压力设定值PYTSP与当前窑头压力滤波值PYTM之差，e(k-1)为窑头压力k-1时刻的设定值与滤波值误差，k为
迭代次数。考虑到篦式冷却机工况及回转窑工况的复杂性，对窑头压力设计了PI参数模糊自适应控制方法。表2和表3分别是kp和ki的模糊控制规则表，e是误差变化，Δe是误差变化率，PB、PM、PS、ZO、NS、NM、NB分别表示正大、正中、正小、零、负小、负中、负大。
[0071] 表2 kp的控制规则
[0072]
[0073] 表3 ki的控制规则
[0074]
[0075]NBNB NB NMNMNS ZO ZO
NMNB NM NMNMNS ZO PS
NSNM NM NMNSZO PS PS
ZONM NS NSZOPS PM PM
PSNS NS ZOPSPS PM PM
PMNS ZO ZOPMPM PM PB
NBNB NB NMNMNS ZO ZO
PBZO ZO PMPMPM PB PB
[0076] 本发明的智能控制方法详细步骤如下(
流程图见图2和图3)：
[0077] (A)程序开始；
[0079] 程序从监控计算机获得篦式冷却机冷却熟料过程的实时数据，包括：篦式冷却机一级篦床电机电流II、二次风温度TEC、二风室篦下压力PBY、窑头压力PYT、熟料出口温度TCL、篦床两侧温度TBC1、TBC2、TBC3、TBC4、TBC5、TBC6，篦床两侧温度过高时，篦板会烧坏，因此计算时篦床两侧温度取最大值为TBC。篦式冷却机一级篦床电机频率反馈SI1；篦式冷却机二级篦床电机频率反馈SI2；篦式冷却机窑头收尘风机变频器频率反馈SI5；篦式冷却机六风室风机变频器频率反馈SI6、二风室风机风门开度反馈KI。
[0080] (C)篦式冷却机熟料冷却过程特征数据滤波处理：
[0081] 篦式冷却机熟料冷却过程实时过程数据经过滤波处理后才能使用，对篦式冷却机一级篦床电机电流滤波值为IIM，二次风温度滤波值为TECM，篦式冷却机二风室篦下压力滤波值为PBYM，窑头压力滤波值为PYTM，熟料出口温度滤波值为TCLM，篦式冷却机篦床温度滤波值为TBCM。
[0082] (D)案例表示：
[0083] 选择篦式冷却机一级篦床电机电流滤波值IIM、二风室篦下压力滤波值PBYM、二次风温度滤波值TECM、熟料出口温度滤波值TCLM、篦床温度滤波值TBCM作为篦式冷却机冷却过程典型工况描述，分别用x1，x2，x3，x4，x5表示，案例解由篦式冷却机一级篦床电机频率SC1、二风室风机风门开度KT、六风室风机变频器频率SC6组成，分别用y1，y2，y3表示。
[0084] (E)计算案例相似度：
[0085] 按照式(1)计算当前案例与案例库中的案例的相似程度，通过式(2)找出相似程度最大的案例。
[0086] (F)相似度阙值的确定
[0087] 分别按式(3)和式(4)计算相似度阙值。
[0088] (G)案例检索与匹配
[0089] 从案例库中检索出所有与当前工况描述的相似度达到阙值SIMV的案例都被检索出来作为相匹配的案例，并记录案例的解。
[0090] (H)案例重用
[0091] 若按照SSTD的方法确定相似度的阙值，则采用式(5)计算案例的解；若按照DSTD的方法确定相似度的阙值，则采用式(6)计算案例的解。
[0092] (I)案例解的修正
[0093] 将所得到的解根据熟料篦式冷却机冷却熟料的实际情况进行修正。
[0094] (J)计算值下装
[0095] 将案例的解即：篦式冷却机一级篦床电机频率SC1、二风室风机风门开度KT、六风室风机变频器频率SC6通过DCS传给篦式冷却机控制回路。
[0096] (K)案例的存储与维护
[0097] 将所求得的案例解、篦式冷却机工况描述作为新案例记录下来，从而生成一条新案例。
[0098] (L)是否继续优化？若是，转到B；否，继续N；
[0099] (M)结束。
[0100] 篦式冷却机熟料冷却过程窑头压力模糊自适应PI控制详细步骤如下(流程图见图3)：
[0101] (A)程序开始；
[0102] (B)获取当前采样值PYT、窑头压力滤波值PYTM及窑头压力设定值PYTSP；
[0103] (C)计算e(k)，e(k)为窑头压力设定值PYTSP与当前窑头压力滤波值PYTM之差；
[0104] (D)计算Δe(k)，Δe(k)为k时刻的误差e(k)与k-1时刻的误差e(k-1)的差值，即：
[0105] Δe(k)＝e(k)-e(k-1)；
[0106] (E)e(k)，Δe(k)模糊化处理，即将精确量转换为模糊量；
[0107] (F)查表确定kp；
[0108] (G)查表确定ki；
[0109] (H)计算窑头收尘风机变频器频率改变量ΔSC5，ΔSC5＝kpΔe(k)+kie(k)；
[0110] (I)判断|e(k+1)|＜20，其中e(k+1)为k+1时刻的窑头压力设定值PYTSP与当前窑头压力滤波值PYTM之差，若条件满足，则转至(J)，否则，转至(B)；
[0111] (J)结束。
[0112] 本发明的优点在于：根据现场检测仪表提供的实时过程数据及
计算机系统，通过案例推理技术实现了复杂工业过程控制即熟料篦式冷却机冷却过程的智能控制，同时对熟料回转窑窑头压力利用模糊自适应PI控制，实现了在正常生产中，窑头负压保持在-0.05～-0.1KPa范围内。与常规的控制相比，这种方法不依赖于生产过程的精确数学模型，适应复杂工况条件的变化。同时，减轻了操作工人的强度，避免了因主观因素而采取的误操作。该方法根据各检测量给出了篦式冷却机一级篦床电机频率SC1、二风室风机风门开度KT、窑头收尘风机变频器频率SC5、六风室风机变频器频率SC6及窑头收尘风机变频器频率SC5的控制量，使篦式冷却机冷却过程始终处于正常的工作状态。
附图说明
[0113] 图1本发明的一种
实施例的硬件结构图；
[0114] 图2本发明的软件流程图；
[0115] 图3篦式冷却机熟料冷却过程中窑头压力模糊自适应PI控制流程图；
[0116] 图1中所用符号说明如下：
[0117] TEC二次风温度；TT804温度变送器；PBY二风室篦下压力；PT812压力变送器；PYT窑头压力；PT806窑头压力变送器；TCL熟料出口温度；TT818熟料出口温度变送器；TBC1、TBC2、TBC3、TBC4、TBC5、TBC6分别为篦式冷却机篦床两侧温度；TT819a、TT819b、TT819c、TT819d、TT819e、TT819f分别为篦式冷却机篦床温度变送器；
[0118] SC1篦式冷却机一级篦床电机频率；SC2篦式冷却机二级篦床电机频率；SC5篦式冷却机窑头收尘风机变频器频率；SC6篦式冷却机六风室风机变频器频率，KT表示二风室风门开度。
具体实施方式
[0119] 以某
氧化
铝厂富勒型篦式冷却机冷却氧化铝熟料工段为例，篦式冷却机熟料冷却系统示意图如图1所示，熟料由窑头经过下料口落入篦式冷却机一级篦床，熟料在往复推动篦板的推动下，经一、二级篦床向前运动，一、二级篦床相互联接且有高度落差，篦床下面分六个风室设有9台风机，来自9台风机的冷却风顺料层间隙向上喷射并渗透，对熟料进行冷却，从熟料中引出的高温风(称为二次风)进入窑内，与一次风和
煤粉一起燃烧，同时冷却好的熟料进入下一工序。
[0120] 按照本
说明书的要求安装如下的检测仪表，包括：
[0121] 6支铂热电阻，用于在线测量一级篦床两侧的温度，分别为：TBC1、TBC2、TBC3、TBC4、TBC5、TBC6；
[0122] 一支镍铬镍
硅热电偶，用于在线测量入窑二次风温度TEC；
[0123] 一台ABB264GSF压力变送器，用于在线测量二风室篦下压力PBY；
[0124] 一台LMTXSLTSF红外测温仪，用于在线测量篦式冷却机出口熟料温度TCL；
[0125] 一台ABB265微压变送器，用于在线测量熟料窑窑头压力PYT；
[0126] 一台智能数显表，用于在线测量篦式冷却机一级篦床电机电流II。
[0127] 其执行机构包括：
[0128] 六风室风机变频器频率SC6；
[0129] 一级篦床电机频率SC1；
[0130] 二级级篦床电机频率SC2；
[0131] 窑头收尘风机变频器频率SC5；
[0132] 二风室风机风门开度KT。
[0133] 通过分布式计算机控制系统(DCS)实现自动控制，控制系统模
块通过获取上述实时过程数据，在监控计算机上通过Honeywell公司的HMI Display Builder软件实现监控人机界面。篦式冷却机熟料冷却系统各参数的正常工作范围为：
[0134] 一级篦床电机电流——21.5～26A
[0135] 篦床温度——32～45℃
[0136] 二次风温度——750～950℃
[0137] 二风室篦下压力——4800～5200Pa
[0138] 出口熟料温度——(65+环境温度)℃
[0139] 窑头压力——0.05～-0.1KPa
[0140] 本发明方法的具体实现过程如下：
[0141] 步骤一、篦式冷却机熟料冷却过程实时过程数据的获得：
[0142] 当前的篦式冷却机一级篦床电机电流II＝23.5A、二次风温度TEC＝820℃、二风室篦下压力PBY＝4950Pa、窑头压力PYT＝-0.08KPa、熟料出口温度TCL＝85℃、篦床两侧温度(TBC1＝40℃、TBC2＝38℃、TBC3＝36℃、TBC4＝42℃、TBC5＝37℃、TBC6＝35℃)计算时取最大值，篦式冷却机一级篦床电机频率反馈SI1＝41HZ；篦式冷却机二级篦床电机频率反馈SI2＝41.5HZ；篦式冷却机窑头收尘风机变频器频率反馈SI5＝38HZ；篦式冷却机六风室风机变频器频率反馈SI6＝39HZ、二风室风机风门开度反馈KI＝80％。
[0143] 步骤二：篦式冷却机熟料冷却过程特征数据滤波处理：
[0144] 当前的一级篦床电机电流滤波值IIM＝22A、二次风温度滤波值TECM＝815℃，篦式冷却机二风室篦下压力滤波值PBYM＝4925Pa，窑头压力滤波值PYTM＝-0.07KPa，熟料出口温度滤波值TCLM＝83℃，篦式冷却机篦床温度滤波值TBCM＝41.5℃。
[0145] 步骤三：基于案例推理的篦式冷却机熟料冷却各控制量的确定：
[0146] (1)案例表示
[0147] 表4 案例Ccur的表示
[0148](2)
[0149] 案例相似度的计算：
[0150] 根据步骤(一)、步骤(二)及步骤(二)所确定的辅助变量及主导变量，建立案例数据库后，用30天内运行的数据建立初始案例。根据式(1)及式(2)求得相似度SIM(Ccur，Ck)，其中，k＝1，2，…，98，篦式冷却机状况描述加权系数取值为：
[0151] 篦式冷却机一级篦床电机电流加权系数——0.3；
[0152] 二风室篦下压力加权系数——0.2；
[0153] 二次风温度加权系数——0.3；
[0154] 熟料出口温度加权系数——0.05；
[0155] 篦床温度加权系数——0.15；
[0156] (3)相似度阙值的确定：
[0157] 案例相似度阙值SIMV＝0.96
[0158] (4)案例重用
[0159] 根据式(5)、式(6)计算出案例的解YGK＝{45，78，34}
[0160] (5)案例解的修正：
[0161] 实际运行过程中，根据当前反馈值与各调整量的上、下限设定值对比，若某个调整量已经达到调整的极限值，则相应进行调整其它变量，从而使篦式冷却机冷却过程始终处于最由状态，本例中篦式冷却机一级篦床电机频率已经接近最大值50HZ，因为篦式冷却机二级频率为一级频率的1.1倍，即二级频率当前为49.5HZ，所以此时相应调整风门开度为80％，即修正后的案例解为YGK＝{45，80，34}。
[0162] 步骤四、案例存储与维护
[0163] 将步骤(四)所求得的案例解、篦式冷却机工况描述作为新案例记录下来，从而生成一条新案例。
[0164] 步骤五、窑头压力模糊自适应PI控制
[0165] 根据当前窑头压力值及设定值，计算偏差e(k)，Δe(k)，根据表2及表3，利用公式ΔSC5＝kpΔe(k)+kie(k)求得当前窑头收尘风机变频器频率调整量为3HZ.
[0166] 将本发明的智能控制软件应用在氧化铝熟料篦式冷机冷却过程期间，能够根据当前工况实时数据滤波值的变化给出篦式冷却机一级篦床电机频率、二风室风机风门开度、窑头收尘风机变频器频率、六风室风机变频器频率的控制量，稳定了氧化铝熟料出口温度及入窑二次风温度，提高了设备的运转率，增加了台时产量，保证了回转窑及篦式冷却机热工制度的平衡，有利于窑况稳定和提高熟料煅烧质量，具有较高的实用价值。
