中文摘要：

鉴于水泥预分解窑煅烧工段参数复杂多变,难以用直接的数学模型来表示,对该工段机理进行了深入分析,研究其运行状态与规律。采用神经网络的方法建立该工段的仿真模型。通过选择合理的状态与控制变量,并采集实际运行数据用于训练神经网络权值。建立基于RBFNN神经网络水泥预分解窑煅烧工段模型,结果显示对采样数据拟合效果较好,并且具有一定的泛化能力,可以作为该工段的仿真模型,用于探索新的控制算法。