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《上海大学》 2006年
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烧透点递阶智能控制系统的研究与实现

程武山  
【摘要】: 进入二十一世纪后,我国钢铁产量由1.2亿吨上升到3亿多吨,其在国民经济中的地位尤为凸显,集约化经营思想和社会环保意识迫使我国钢铁企业必须提高劳动生产率、降低能耗和延长设备生命周期。由此可见,提高烧结工业自动化水平,研发具有自主知识产权的烧结递阶智能控制系统具有十分重要的意义。 烧结过程是一个工艺流程长、影响因数多、激励复杂的动态系统,采用传统的控制理论和方法难以解决全局控制问题。近年来,以专家系统、模糊控制、人工神经网络为代表的人工智能技术被引入烧结领域,为烧结计算机控制提供了一条有效的途径。 烧透点控制是烧结冶铁过程中非常重要的环节,它完成从固态、熔融态和气态的传质和控制水碳及成分的主要过程,但由于其存在着大滞后性、时变性和耦合性,一直需要看火工去人工观察和控制,严重制约了整个烧结过程的自动化水平。本人在经过十六年研究烧结机理和烧结机、泥辊、带冷机、抽风机和鼓风机等大型设备联调的基础上,综合运用烧结理论、计算机技术、控制技术、系统工程和人工智能技术等多学科知识,在此提出和建立了烧透点递阶智能控制系统及其相关的方法和技术。 1.针对烧透点过程信息、工艺流程和操作调度的层次性,提出烧透点递阶智能控制系统的系统结构,分全局优化级、局部优化级和现场控制级。 2.针对多传感器获取的不确定、非平稳和低噪比的信号,如温度、压力、流量、电量、位移和速度等,采用数据融合的方法进行数据加工处理和集成,使之有机地综合起来,取长补短,共同构划出被控对象的本质特征。 3.针对模糊控制与神经网络融合的特点,从理论上和方法上分析和比较了正向和逆向网络、反馈和复合控制、分析预测和在线控制的集成技术。对烧透点大滞后的工艺过程,采用自适应模式聚类神经网络,通过烧结机机头参数实现对机尾烧透点位置的预测,并将该预测值动态修正模糊控制器隶属函数的λ值,以改变模糊控制器的输出,实现对烧结机速度的调节,稳定烧透点位置,从而有效地解决了烧透点大滞后性的难题。 4.针对烧透点预测和控制的多变量耦合性特点,提出用主成分制原理对多变量多样本的样本集进行正交化处理的思想,使主成分在系统的预测和控制中发挥主导作用。选择烧结机速度为主控量,层厚及风箱温度压力为辅控量,建立烧结机速度调节的主模糊控制器,实现烧透点位置的有效、快速调节。 5.针对烧透点预测和控制中状态参量时变性和多模态性等特点,建立烧透点过程参量的辅助推理机制。该推理机制是用模糊诊断和反向推理方法去实现整体目标,用前向推理方法预测异常情况和给出控制决策。这些方法和控制功能可以增强人们修正和控制烧透点位置的能力,以及限制人为因素的影响和提高整个烧结控制水平。对一些有因果关系但很难定量表述的过程参量去定性描述或转化为相应的模糊推理系统,尤其在系统出现堆切换等原料波动较大或外部干扰较大的环境下,能快速地诊断并给出调整措施,保证烧透点主回路的有效调节。 6.用Vc++作为系统程序,以SQL server2000作为数据库,系统采用多线程工作模式,即神经网络训练为一个线程,数据库及相应调用为一个线程,系统运算和界面各为一个线程。由此开发了烧透点递阶智能控制系统,并应用到马钢300m~2大型烧结机过程控制中,提高了作业率和一级品率,取得了明显的经济效益和社会效益。
【学位授予单位】:上海大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:TP273.5

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