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《中南大学》 2010年
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铁矿石烧结过程智能集成优化控制技术及其应用研究

向婕  
【摘要】:烧结过程是钢铁冶金生产的重要工序之一,直接影响到高炉炉况和钢铁产量。烧结过程是一个工艺流程长、影响因素多、机理复杂的动态系统,采用传统的控制理论和方法难以解决过程优化运行和优化控制问题。 本文通过深入分析烧结过程的工艺特点,论述烧结过程智能集成优化控制方法和控制策略,将复杂的烧结过程优化控制分解为烧结配料优化控制和烧结过程热状态优化控制两个阶段。根据烧结过程控制的目标和特点,分别对烧结配料优化控制、烧结终点优化控制和烧结过程多目标优化控制等技术进行研究,建立烧结生产智能集成优化控制系统。论文的主要研究内容如下: (1)智能集成优化控制结构 针对铁矿石烧结过程的复杂特性和控制特性,提出一种智能集成优化控制系统的基本框架,从控制思想、过程建模方法和集成控制形式三方面,给出烧结过程智能集成优化控制系统的结构描述、设计原则和设计步骤,为铁矿石烧结过程的优化控制提供一种新思路。 (2)烧结配料优化控制 配料是烧结的基础。烧结配料效果的好坏直接影响烧结矿化学成分及其稳定性,并影响到原料的使用成本。本文分别建立一配和二配物料关系模型、烧结矿化学成分神经网络预测模型和基于线性规划的烧结生产成本优化模型,并在此基础上设计一种配料专家规则优化算法,通过稳定控制烧结矿化学成分和降低生产成本,实现配料结构的优化。 (3)烧结终点预测与多模型模糊切换控制 烧结终点位置是烧结过程的重要状态参数。为实现烧结过程的热状态优化控制,不仅需要获得当前实时的烧结终点位置,更重要的是获得烧结终点未来状态的变化趋势。本文对烧结终点的控制方法进行深入研究,针对烧结终点的大滞后特性,建立烧结终点神经网络预测模型。针对烧结过程的非线性、强耦合和模糊特性,研究模糊控制技术和预测控制技术的集成方法,采用模糊切换技术,建立烧结终点模糊-预测集成优化控制模型,使模型既具有较快的响应速度又有较强的鲁棒性。 (4)基于评价函数法的多目标优化控制技术 针对烧结过程中多个控制环节的控制目标相互影响、相互制约的问题,提出一种基于评价函数法的烧结过程多目标优化控制方法,通过构筑系统目标评价函数,将多目标优化问题转化为单目标优化问题进行求解,降低模型的求解难度,实现烧结终点和混合料槽料位的协调优化控制。 (5)烧结过程智能集成控制系统 以提出的智能集成优化控制系统框架为基础,采用EIC计算机控制系统实现铁矿石烧结过程的基础自动化和信息管理,开发烧结过程智能集成优化控制系统,将开发的烧结生产集成优化控制系统嵌入某钢铁企业烧结厂的烧结控制系统中,实现铁矿石烧结过程的集成优化控制。 通过应用铁矿石烧结过程智能集成优化技术,能优化配料结构,降低烧结矿化学成分和烧结终点的波动,从而实现烧结过程高产、质优和低耗的生产目的。实际工业应用效果证明该系统的工业有效性。
【学位授予单位】:中南大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TF325.1

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