磷炉工艺参数系统建模及其优化

【摘要】：目前,由于基于磷炉的智能控制理论还不成熟,国内大部分生产还处于人工或半人工控制状态,并未通过优化的工艺参数进行生产,基本处于一种凭经验参数的生产状态,其结果是能耗高、泥磷、磷渣含磷高、环保差、产品质量和产量波动大。因此,对于磷炉工艺参数优化是整个黄磷生产的关键,是节能降耗的关键所在,这对于实现磷炉智能控制技术的研究具有指导意义。 本文针对黄磷生产的特点,对磷炉工艺参数优化进行了研究。首先对人工神经网络在黄磷生产中的应用现状进行了综述,系统的介绍了神经网络中的BP网络和RBF网络以及面向MATLAB工具箱的神经网络设计、神经网络的建模问题,论述了整个磷炉系统工艺原理和从节能的方面对磷炉影响因素进行系统分析,并确定了13个主要影响参数,开发了炉料配比计算、磷炉工艺参数优化设计的VB程序,并将BP网络与RBF网络成功应用于磷炉工艺参数预测中,建立了磷炉工艺参数优化的神经网络模型,对两种网络模型的预报误差进行比较,选择了最优网络。在此基础上,利用目标规划对原料输入参数建立了配料数学模型,利用WinQSB软件的“goal programming”模块对其进行求解,同时开发了相应的VB计算程序。 最后本文用了16组黄磷生产工艺参数样本对两种网络进行反复的修正和训练,并用近20条在线生产数据进行了检验,其结果均与实际相符,网络收敛速度与预测精度满足生产要求。训练及检验工作在MATLAB中进行,然后将网络参数导出,用VB进行了网络仿真设计,使程序更具有易用性,人机交互良好,使磷炉工艺参数预测和寻优工作程序化,通过初步运行,验证了系统是可行和有效的。