回转窑是新型干法水泥生产过程中的核心设备,其主要功能为输送和煅烧物料。此外,回转窑烧成带温度直接关系到水泥熟料的质量和产量,也是水泥生产过程中节能减排降耗的关键所在。回转窑烧成系统是典型的多扰动、强耦合、大时滞、非线性系统,并且相关参数难以直接测量,这使得建立准确的回转窑烧成带温度模型以及实现回转窑的优化控制成为一大难题。本文针对以上问题展开研究,主要工作内容如下:1、基于质量、能量守恒定律,并从新型干法水泥回转窑工艺原理和对相关影响参数定性分析的角度出发,尝试搭建回转窑烧成带温度的机理模型,并对机理建模过程中的相关假设做合理性分析。2、为了更好地模拟回转窑烧成系统在运行时的动态信息,选择动态神经网络Elman建立回转窑烧成带温度的软测量模型。由于Elman神经网络存在易陷入局部最优的缺陷,采用改进灰狼优化算法优化Elman神经网络,从而实现对回转窑烧成带温度的软测量。经数据实验验证表明,该软测量方法较BP和Elman网络具有更好的收敛精度。3、针对回转窑烧成带温度优化控制问题,从动态规划角度着手。针对动态规划存在“维数灾”这一难题,采用自适应动态规划中的双启发式动态规划近似回转窑烧成系统的性能指标,并基于全反馈极限学习机改进双启发式动态规划的评价网络。数据仿真结果表明,该控制算法在不损失控制精度的前提下,比双启发式动态规划有更快的控制速率。4、为了搭建水泥全景数字化平台,基于WinCC OA软件设计水泥烧成系统的监控界面,同时基于MATLAB与OPC通讯实现对回转窑烧成带温度的建模与仿真控制。