CN117130402A - 一种水泥烧成系统窑炉协同优化控制方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种水泥烧成系统窑炉协同优化控制方法及系统，方法包括：S1、检测与烧成带温度相关的多个关键参数；S2、基于多个关键参数，计算得到第一烧成带温度；S3、基于窑口游离钙占比值，计算得到第二烧成带温度；S4、基于第一烧成带温度、第二烧成带温度计算得到温度校正系数；S5、基于温度校正系数、第一烧成带温度，计算得到校正后烧成带温度；S6、基于校正后烧成带温度开展头煤控制；S7、循环步骤S1~步骤S6，以对头煤进行周期性控制，且在循环过程中基于入窑生料化学成分体积变化、校正后烧成带温度变化、窑口游离钙占比值变化，周期性校正分解炉出口温度目标值，并开展尾煤周期性控制。可精准控制窑内烧成带温度，并实现窑炉协同控制。

Description

一种水泥烧成系统窑炉协同优化控制方法及系统

技术领域

本发明属于窑炉控制技术领域，具体涉及一种水泥烧成系统窑炉协同优化控制方法及系统。

背景技术

水泥烧成系统是水泥生产过程的重要组成部分。水泥熟料的煅烧主要分为分解炉内煅烧和回转窑内煅烧两部分，两者是上下游装置，因此两者的协同控制对于稳定窑内烧成带温度、稳定熟料质量产量、提高产线能效、延长窑炉耐火材料寿命、均衡窑内热工制度、优化窑内高温NO_x的生成具有重要意义。

窑炉的协同优化控制主要涉及分解炉出口温度与烧成带温度的协同优化。由于窑内环境恶劣，生产过程具有非线性、大时滞特点，并且烧成带温度不可测，完全取决于当班操作工操作经验，致使生产过程控制难度升级。

近年来，先进控制软件出现，解决了尾煤根据分解炉出口温度目标值控制。但由于烧成带温度不可测，窑炉协同控制仍未得到解决。精准控制窑内烧成带温度实现窑炉协同控制越显突出与重要。

发明内容

针对现有技术中存在的上述问题，本发明提供一种水泥烧成系统窑炉协同优化控制方法及系统，可精准控制窑内烧成带温度，并实现窑炉协同控制。

本发明采用以下技术方案：

本发明实施例第一方面提供一种水泥烧成系统窑炉协同优化控制方法，包括步骤：

S1、检测与烧成带温度相关的多个关键参数；

S2、基于多个关键参数，计算得到第一烧成带温度；

S3、基于窑口游离钙占比值，计算得到第二烧成带温度；

S4、基于第一烧成带温度、第二烧成带温度计算得到温度校正系数；

S5、基于温度校正系数、第一烧成带温度，计算得到校正后烧成带温度；

S6、基于校正后烧成带温度开展头煤控制；

S7、循环步骤S1~步骤S6，以对头煤进行周期性控制，且在循环过程中基于入窑生料化学成分体积变化、校正后烧成带温度变化、窑口游离钙占比值变化，周期性校正分解炉出口温度目标值，并基于校正后分解炉出口温度目标值开展尾煤周期性控制。

作为优选方案，步骤S2中，包括以下步骤：

S2.1、建立具有关键参数与烧成带温度对应关系的第一模型；

S2.2、基于第一模型，计算得到多个关键参数各自对应的烧成带对应温度；

S2.3、基于多个关键参数各自对应的烧成带对应温度，计算得到第一烧成带温度。

作为优选方案，步骤S1之前还包括步骤：

利用灰色关联度算法开展数据关联度分析，以得到多个影响参数对烧成带温度的影响程度；

基于多个影响参数对烧成带温度的影响程度，选取多个关键参数。

作为优选方案，步骤S1之前还包括步骤：

基于多个关键参数对烧成带温度的影响程度，赋予多个关键参数各自的权重值；

步骤 S2.3中，具体为：

基于多个关键参数各自对应的烧成带对应温度、权重值，计算得到第一烧成带温度。

作为优选方案，第一烧成带温度，计算公式为：

，

其中，表示第个关键参数对应的烧成带对应温度，表示第个关键参数对应的权重值。

作为优选方案，步骤S3中，具体为：

基于窑口游离钙占比值、游离钙评估烧成带温度模型计算得第二烧成带温度；

游离钙评估烧成带温度模型具体为：

，

其中，表示窑口游离钙占比值，表示第二烧成带温度。

作为优选方案，步骤S4中温度校正系数的计算公式为：

，

其中，表示第一烧成带温度，表示第二烧成带温度。

作为优选方案，步骤S5中，校正后烧成带温度的计算公式为：

，

其中，表示第一烧成带温度，表示温度校正系数。

作为优选方案，步骤S7中，校正后分解炉出口温度目标值计算公式为：

，

其中，表示校正后分解炉出口温度目标值，表示校正前分解炉出口温度目标值，即上一时刻分解炉出口温度目标值，表示当前时刻第个入窑生料化学成分的体积，表示上一时刻第个入窑生料化学成分的体积，表示第个入窑生料化学成分对应的分解炉出口温度影响系数，表示当前时刻校正后烧成带温度，表示上一时刻校正后烧成带温度，表示烧成带温度对应的分解炉出口温度影响系数，表示当前时刻窑口游离钙占比值，表示上一时刻窑口游离钙占比值，表示窑口游离钙占比值对应的分解炉出口温度影响系数。

本发明实施例第二方面提供一种水泥烧成系统窑炉协同优化控制系统，基于实施例一所述的一种水泥烧成系统窑炉协同优化控制方法，包括检测模块、第一计算模块、第二计算模块、第三计算模块、第四计算模块、第五计算模块、控制模块，检测模块分别与第一计算模块、第二计算模块、第五计算模块连接，第一计算模块、第二计算模块分别与第三计算模块连接，第一计算模块、第三计算模块分别与第四计算模块连接，第四计算模块还与第五计算模块连接控制模块分别与第四计算模块、第五计算模块连接；

检测模块，用于检测与烧成带温度相关的多个关键参数，还用于检测入窑生料化学成分体积、窑口游离钙占比值；

第一计算模块，基于多个关键参数，计算得到第一烧成带温度；

第二计算模块，基于窑口游离钙占比值，计算得到第二烧成带温度；

第三计算模块，基于第一烧成带温度、第二烧成带温度计算得到温度校正系数；

第四计算模块，基于温度校正系数、第一烧成带温度，计算得到校正后烧成带温度；

第五计算模块，基于入窑生料化学成分体积变化、校正后烧成带温度变化、窑口游离钙占比值变化，实时校正分解炉出口温度目标值；

控制模块，基于校正后烧成带温度开展头煤控制，还基于校正后分解炉出口温度目标值开展尾煤控制。

本发明的有益效果是：

可以实现通常工艺工况的头煤、尾煤协同优化控制，有效的解放了操作工的双手与大脑，提升了产线的能效水平，稳定了熟料线的产量与质量，有效的提高了窑炉内部热工制度的稳定性，延长了耐火材料的使用寿命，为企业节省了生产运行成本。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明所述一种水泥烧成系统窑炉协同优化控制方法的流程示意图。

图2是本发明所述头煤控制的流程示意图。

图3是本发明所述尾煤控制的流程示意图。

图4是本发明所述一种水泥烧成系统窑炉协同优化控制系统的结构示意图。

具体实施方式

以下通过特定的具体实施例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。

实施例一：

本实施例包含两大部分，分别为水泥窑烧成带温度的量化与头煤控制、分解炉出口温度自优化与尾煤控制。通过量化的烧成带温度将窑炉进行协同控制。其中水泥窑烧成带温度的量化与头煤控制，主要结合工艺机理，熟料煅烧好需要保证烧成带温度达到1450±20℃，即烧成带处熟料温度1450℃±20℃，通过建模量化烧成带温度，游离钙闭环验证烧成带温度，实现头煤控制；分解炉出口温度自优化与尾煤控制，主要结合工艺机理，入窑热生料煅烧好需要保证分解炉出口温度870±20℃（具体结合产线特性和分解炉炉容比定范围更精准的值），通过入窑生料化学成分、校正烧成带温度、游离钙优化分解炉出口温度目标值，然后按照分解炉出口温度目标值±3℃开展生产过程开展尾煤控制。

参照图1所示，本实施例提供一种水泥烧成系统窑炉协同优化控制方法，包括步骤：

S1、检测与烧成带温度相关的多个关键参数；

S2、基于多个关键参数，计算得到第一烧成带温度；

S3、基于窑口游离钙占比值，计算得到第二烧成带温度；

S4、基于第一烧成带温度、第二烧成带温度计算得到温度校正系数；

S5、基于温度校正系数、第一烧成带温度，计算得到校正后烧成带温度；

S6、基于校正后烧成带温度开展头煤控制；

S7、循环步骤S1~步骤S6，以对头煤进行周期性控制，且在循环过程中基于入窑生料化学成分体积变化、校正后烧成带温度变化、窑口游离钙占比值变化，周期性校正分解炉出口温度目标值，并基于校正后分解炉出口温度目标值开展尾煤周期性控制。

物料先在分解炉内煅烧，煅烧好后到窑内煅烧，炉和窑是上下游关系，最终产品熟料是从窑里出来的，熟料质量好坏取决于窑炉的共同作用，窑煅烧不好时，分解炉需要协同提高些温度，同时窑也要努力加强煅烧。窑的煅烧过度时，需要弱化一下窑的煅烧，同时分解炉也可同时弱化一下煅烧。通过两者协同，以使熟料游离钙的占比值稳定。

通过本实施例所述方法，可以实现通常工艺工况的头煤、尾煤协同优化控制，有效的解放了操作工的双手与大脑，提升了产线的能效水平，稳定了熟料线的产量与质量，有效的提高了窑炉内部热工制度的稳定性，延长了耐火材料的使用寿命，为企业节省了生产运行成本。

具体地：

步骤S1之前还包括步骤：利用灰色关联度算法选取多个关键参数，具体为：

熟悉水泥工艺流程及生产过程控制的人员协助选取多个参数变量，比如窑头看火亮度参数、二次风温参数、高温NO_x参数、窑电流参数、氨水流量参数、三次风温参数、烟室温度参数，利用灰色关联度算法开展数据关联度分析，以计算得到多个参数变量对烧成带温度的影响程度，并基于影响程度对选取的多个参数变量进行排序，并选取排序靠前的几个参数变量作为关键参数，本实施例中选取排序前三的三个参数变量作为关键参数，分别为窑头看火亮度参数、高温NO_x参数、二次风温参数。

需要说明的是：灰色关联度算法是一种基于灰色系统理论的分析方法，用于研究不同因素之间的关联程度。该算法主要通过计算不同因素之间的关联度来评估它们之间的关联程度，从而确定它们对目标变量的影响程度。

后续通过检测三个关键参数，以计算得到第一烧成带温度，即量化的烧成带温度，具体为：

确定生产正常时三个参数的最大值、最小值、均值，均值即最大值和最小值取平均，用1450℃（生产正常）时对应的均值，开展建模，即步骤S2中的具体步骤：

S2.1、建立具有关键参数与烧成带温度对应关系的第一模型，

S2.2、基于第一模型、检测得到的三个关键参数，计算得到多个关键参数各自对应的烧成带对应温度；

S2.3、基于多个关键参数各自对应的烧成带对应温度，计算得到第一烧成带温度。

这里需要说明的是：步骤S1之前还包括步骤：

基于多个关键参数对烧成带温度的影响程度，赋予多个关键参数各自的权重值，且排序越靠前权重值越大；

步骤 S2.3中，具体为：

基于多个关键参数各自对应的烧成带对应温度、权重值，计算得到第一烧成带温度。

第一烧成带温度，计算公式为：

，

其中，表示第一个关键参数对应的烧成带对应温度，表示第一个关键参数对应的权重值，表示第二个关键参数对应的烧成带对应温度，表示第二个关键参数对应的权重值，表示第个关键参数对应的烧成带对应温度，表示第个关键参数对应的权重值。

还需要说明的是，在获取关键参数之后，还可对其进行数据预处理比如异常数据剔除、数据清洗等操作。

进一步，通过在线游离钙补偿修正烧成带温度，因此步骤S3具体为基于窑口游离钙占比值、游离钙评估烧成带温度模型计算得第二烧成带温度。其次建立游离钙评估烧成带温度模型。一般烧成带温度为1450±20℃时，配料正常，游离钙占比值通常为0.6-1.2，单位为％，因此本实施例中根据多次实验结果得到的拟合结果得到游离钙评估烧成带温度模型：

，

其中，表示窑口游离钙占比值，若占比为0.6％，则将0.6带入公式，若占比为1.2％，则将1.2带入公式，表示第二烧成带温度。

进一步，步骤S4中温度校正系数的计算公式为：

。

步骤S5中，校正后烧成带温度的计算公式为：

。

这里需要说明的是：在线游离钙检测存在时滞，设备现场取样、炮弹打到化验室，筛选、粉磨，检测，出检测结果，一共需要15分钟， 因此头煤控制还采用时滞控制，时滞控制主要是针对控制系统中信号传输或处理过程中的延迟时间（即时滞）进行控制，使得控制系统能够更快速、更准确地响应外部干扰或变化。时滞控制的主要思想是通过预测时滞对系统的影响，并将预测结果用于控制器的设计和控制系统的运行。常见的时滞控制方法包括：

时滞补偿控制：在控制器中引入时滞补偿器，对输入信号进行补偿，以消除时滞的影响。

预估控制：通过估计当前时刻的状态和未来时刻的状态，来预测未来时滞对系统的影响，并根据预测结果进行控制。

自适应控制：通过自适应调节控制器的参数，使其能够适应不同的时滞和系统动态特性。

本实施例中即在步骤S3之前需要先对检测得到的窑口游离钙占比值进行时滞补偿，再进行相应计算。

最后，根据熟料煅烧理论目标温度为1450±20℃，用补偿修正的烧成带温度控制头，通过搭建头煤与烧成带温度一阶模型开展头煤的控制，以使后续校正后烧成带温度更接近1450±20℃，需要说明的是：过程还可兼顾高温分析仪CO的约束控制、头尾煤比的约束控制。

循环上述步骤，则可对头煤进行周期性控制，本实施例中循环周期设置为1小时。

头煤控制流程可参照图2所示。

在上述基础上，开展分解炉出口温度自优化与尾煤控制：

通过水泥生料煅烧理论确定分解炉出口温度目标基准值870±20℃（具体结合炉容比及产线生产实际定），即每条生产线能够锁定分解炉出口温度基础基准值及上下限。

因此在上述循环过程中基于入窑生料化学成分体积变化、校正后烧成带温度变化、窑口游离钙占比值变化，实时校正分解炉出口温度目标值，并基于校正后分解炉出口温度目标值开展尾煤控制。

校正后分解炉出口温度目标值计算公式为：

，

其中，表示校正后分解炉出口温度目标值，表示校正前分解炉出口温度目标值，即上一时刻分解炉出口温度目标值，表示当前时刻第一个入窑生料化学成分的体积，表示上一时刻第一个入窑生料化学成分的体积，表示当前时刻第二个入窑生料化学成分的体积，表示上一时刻第二个入窑生料化学成分的体积，表示当前时刻第个入窑生料化学成分的体积，表示上一时刻第个入窑生料化学成分的体积，表示第个入窑生料化学成分对应的分解炉出口温度影响系数，表示当前时刻校正后烧成带温度，表示上一时刻校正后烧成带温度，表示烧成带温度对应的分解炉出口温度影响系数，表示当前时刻窑口游离钙占比值，表示上一时刻窑口游离钙占比值，表示窑口游离钙占比值对应的分解炉出口温度影响系数。

需要说明的是，上述上一时刻即上一周期，本实施例中为1小时前。

进一步，根据生产过程控制要求，基于校正后分解炉出口温度目标值±3℃，搭建分解炉出口温度与尾煤一阶模型开展尾煤的控制，以使分解炉出口真实温度接近校正后分解炉出口温度目标值±3℃。

需要说明的是：过程还可兼顾预热器出口CO的约束控制。

本实施例中，入窑生料化学成分考虑Al₂O₃、Fe₂O₃、MgO。

尾煤控制流程可参照图3所示，图中的数据处理一般指数据滤波，滤波方法包括一阶滤波、均值滤波、最大值滤波、最小值滤波等。

综上，可见本实施例提供了一种水泥烧成系统窑炉协同优化控制方法。本方法包含水泥窑烧成带温度的量化与头煤控制、分解炉出口温度自优化与尾煤控制等。水泥窑烧成带温度量化与头煤控制，首先通过利用灰色关联度算法识别关键参数，其次，开展降维打击，选取关键参数建模量化实时烧成带温度，再次，通过在线游离钙补偿修正烧成带温度，最后根据熟料煅烧理论目标温度为1450±20℃，用补偿修正的烧成带温度控制头煤。分解炉出口温度自优化与尾煤控制，首先通过水泥生料煅烧理论确定分解炉出口温度目标基准值870±20℃（具体结合炉容比及产线生产实际定），其次，通过入窑生料化学成分（Al₂O₃、Fe₂O₃、MgO）体积变化、烧成带温度校正值变化、在线游离钙占比值变化进行补偿修正分解炉出口温度目标值，最后通过尾煤控制分解炉出口温度目标值。本发明通过理论与实践相结合的方式，克服水泥烧成窑炉控制单体优化无统筹优化的难题，通过先进的数据分析、数据建模、软仪表测量技术，通过质量参数（在线游离钙、入窑生料化学成分）、实时过程关键参数将烧成带温度、分解炉出口温度串联起来，利用头尾煤与烧成带温度分解炉出口温度模型关系，实现窑炉的协同控制。

实施例二：

参照图4所示，本实施例提供一种水泥烧成系统窑炉协同优化控制系统，基于实施例一所述的一种水泥烧成系统窑炉协同优化控制方法，包括检测模块、第一计算模块、第二计算模块、第三计算模块、第四计算模块、第五计算模块、控制模块，检测模块分别与第一计算模块、第二计算模块、第五计算模块连接，第一计算模块、第二计算模块分别与第三计算模块连接，第一计算模块、第三计算模块分别与第四计算模块连接，第四计算模块还与第五计算模块连接控制模块分别与第四计算模块、第五计算模块连接；

检测模块，用于检测与烧成带温度相关的多个关键参数，还用于检测入窑生料化学成分体积、窑口游离钙占比值；

第一计算模块，基于多个关键参数，计算得到第一烧成带温度；

第二计算模块，基于窑口游离钙占比值，计算得到第二烧成带温度；

第三计算模块，基于第一烧成带温度、第二烧成带温度计算得到温度校正系数；

第四计算模块，基于温度校正系数、第一烧成带温度，计算得到校正后烧成带温度；

第五计算模块，基于入窑生料化学成分体积变化、校正后烧成带温度变化、窑口游离钙占比值变化，实时校正分解炉出口温度目标值；

控制模块，基于校正后烧成带温度开展头煤控制，还基于校正后分解炉出口温度目标值开展尾煤控制。

需要说明的是，本实施例提供的一种水泥烧成系统窑炉协同优化控制系统，与实施例一类似，在此不多做赘述。

以上所述的实施例仅仅是对本发明的优选实施方式进行描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本发明的技术方案作出的各种变形和改进，均应落入本发明的保护范围内。

Claims (10)

1.一种水泥烧成系统窑炉协同优化控制方法，其特征在于，包括步骤：

S1、检测与烧成带温度相关的多个关键参数；

S2、基于多个关键参数，计算得到第一烧成带温度；

S3、基于窑口游离钙占比值，计算得到第二烧成带温度；

S4、基于第一烧成带温度、第二烧成带温度计算得到温度校正系数；

S5、基于温度校正系数、第一烧成带温度，计算得到校正后烧成带温度；

S6、基于校正后烧成带温度开展头煤控制；

S7、循环步骤S1~步骤S6，以对头煤进行周期性控制，且在循环过程中基于入窑生料化学成分体积变化、校正后烧成带温度变化、窑口游离钙占比值变化，周期性校正分解炉出口温度目标值，并基于校正后分解炉出口温度目标值开展尾煤周期性控制。

2.根据权利要求1所述的一种水泥烧成系统窑炉协同优化控制方法，其特征在于，步骤S2中，包括以下步骤：

S2.1、建立具有关键参数与烧成带温度对应关系的第一模型；

S2.2、基于第一模型，计算得到多个关键参数各自对应的烧成带对应温度；

S2.3、基于多个关键参数各自对应的烧成带对应温度，计算得到第一烧成带温度。

3.根据权利要求2所述的一种水泥烧成系统窑炉协同优化控制方法，其特征在于，步骤S1之前还包括步骤：

利用灰色关联度算法开展数据关联度分析，以得到多个影响参数对烧成带温度的影响程度；

基于多个影响参数对烧成带温度的影响程度，选取多个关键参数。

4.根据权利要求3所述的一种水泥烧成系统窑炉协同优化控制方法，其特征在于，步骤S1之前还包括步骤：

基于多个关键参数对烧成带温度的影响程度，赋予多个关键参数各自的权重值；

步骤 S2.3中，具体为：

基于多个关键参数各自对应的烧成带对应温度、权重值，计算得到第一烧成带温度。

5.根据权利要求4所述的一种水泥烧成系统窑炉协同优化控制方法，其特征在于，第一烧成带温度 ，计算公式为：

，

其中，表示第个关键参数对应的烧成带对应温度，表示第个关键参数对应的权重值。

6.根据权利要求1所述的一种水泥烧成系统窑炉协同优化控制方法，其特征在于，步骤S3中，具体为：

基于窑口游离钙占比值、游离钙评估烧成带温度模型计算得第二烧成带温度；

游离钙评估烧成带温度模型具体为：

，

其中，表示窑口游离钙占比值，表示第二烧成带温度。

7.根据权利要求1所述的一种水泥烧成系统窑炉协同优化控制方法，其特征在于，步骤S4中温度校正系数的计算公式为：

，

其中，表示第一烧成带温度，表示第二烧成带温度。

8.根据权利要求1所述的一种水泥烧成系统窑炉协同优化控制方法，其特征在于，步骤S5中，校正后烧成带温度的计算公式为：

，

其中，表示第一烧成带温度，表示温度校正系数。

9.根据权利要求1所述的一种水泥烧成系统窑炉协同优化控制方法，其特征在于，步骤S7中，校正后分解炉出口温度目标值计算公式为：

，

其中，表示校正后分解炉出口温度目标值，表示校正前分解炉出口温度目标值，即上一时刻分解炉出口温度目标值，表示当前时刻第个入窑生料化学成分的体积，表示上一时刻第个入窑生料化学成分的体积，表示第个入窑生料化学成分对应的分解炉出口温度影响系数，表示当前时刻校正后烧成带温度，表示上一时刻校正后烧成带温度，表示烧成带温度对应的分解炉出口温度影响系数，表示当前时刻窑口游离钙占比值，表示上一时刻窑口游离钙占比值，表示窑口游离钙占比值对应的分解炉出口温度影响系数。

10.一种水泥烧成系统窑炉协同优化控制系统，基于权利要求1-9任一项所述的一种水泥烧成系统窑炉协同优化控制方法，其特征在于，包括检测模块、第一计算模块、第二计算模块、第三计算模块、第四计算模块、第五计算模块、控制模块，检测模块分别与第一计算模块、第二计算模块、第五计算模块连接，第一计算模块、第二计算模块分别与第三计算模块连接，第一计算模块、第三计算模块分别与第四计算模块连接，第四计算模块还与第五计算模块连接控制模块分别与第四计算模块、第五计算模块连接；

检测模块，用于检测与烧成带温度相关的多个关键参数，还用于检测入窑生料化学成分体积、窑口游离钙占比值；

第一计算模块，基于多个关键参数，计算得到第一烧成带温度；

第二计算模块，基于窑口游离钙占比值，计算得到第二烧成带温度；

第三计算模块，基于第一烧成带温度、第二烧成带温度计算得到温度校正系数；

第四计算模块，基于温度校正系数、第一烧成带温度，计算得到校正后烧成带温度；

第五计算模块，基于入窑生料化学成分体积变化、校正后烧成带温度变化、窑口游离钙占比值变化，实时校正分解炉出口温度目标值；

控制模块，基于校正后烧成带温度开展头煤控制，还基于校正后分解炉出口温度目标值开展尾煤控制。