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《沈阳建筑大学》 2016年
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菌群优化算法在层流冷却控制中的应用

王镇  
【摘要】:层流冷却控制过程中,需要在几秒钟时间内,使整段带钢温度迅速减少200~300℃,只凭借带钢向外热辐射和热传递过程散出大部分热量是不可能实现的。因此,需要带钢输出辊道上安装高效率的冷却设备,通过向辊道上待冷却带钢表面密集喷水,使带钢表面温度迅速冷却。通过控制喷水集管阀门开闭来控制带钢喷水量,满足不同需求的带钢对于卷取温度的控制要求。由于带钢最终卷取温度取决于层冷过程中喷洒水量的多少。无论喷水量过多或多少都会导致卷取温度过高或者过低,这都会直接降低带钢的生产质量。由于传统带钢层流冷却过程难以建立精准的数学模型,目前大多数钢厂仍然采用查经验公式或实测数据表格的方法进行温度控制,控制精度较低。为了提高层流冷却过程中卷取温度的控制精度,本文研究内容包括:1.进行层流冷却特性分析。在层流冷却控制工艺中,需要尽可能保证最终的带钢卷取温度接近目标温度,该温度本质属于目标优化问题。寻找最优喷水量是解决该控制过程的关键,近些年来,菌群优化算法作为群智能算法的代表逐渐被广泛应用,因其不受限于数学模型精度并且适应频繁变化的工况,本文引进了菌群算法来寻找最优的层流冷却过程喷水量。2.提出基于小生境菌群改进算法。传统菌群算法存在容易陷入局优的问题,本文加入了小生境方法改进传统菌群算法。小生境的概念是将与自身特性相同的个体通过某种方式将其聚类到一起,共进退,同生死。在菌群算法应用中是将传统菌群算法中距离较为接近的细菌个体限制在一个特定的生存空间中,使用小生境方法改进后的菌群算法比传统菌群优化算法具有更快的收敛速度和跳出极值点的能力。实验结果证明了小生境菌群算法增强了传统菌群算法跳出局优的能力。3.提出基于小生境菌群优化算法的层流喷水量优化设定方法。本文将改进后的菌群优化算法应用于层流冷却控制过程,提出基于小生境菌群优化算法的层流冷却喷水量的设定方法。分别经过趋化、繁殖行为、迁徙步骤及小生境算法的惩罚淘汰机制,最终找到整个菌群最终寻优位置,该位置对应整个层流冷却过程的最优喷水量。4.半物理实验研究。借助东北大学国家重点实验室平台中的层流冷却全流程实验系统,在国内某大型钢厂的实际运行数据基础上,进行了基于小生境菌群优化算法的层流冷却喷水量设定方法的实验研究。实验结果表明,利用本文提出的方法,不论薄带钢还是中厚带钢,均可以寻到优化的层流冷却喷水量,最终使得冷却结束后的带钢卷取温度接近目标温度,从而提高带钢质量。
【学位授予单位】:沈阳建筑大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TG334.9;TP18

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