收藏本站
《上海大学》 2009年
收藏 | 手机打开
二维码
手机客户端打开本文

基于支持向量机的烧结终点预报与控制研究

吴晓峰  
【摘要】: 在烧结生产中,烧结终点是与烧结机质量、产量和成本密切相关的重要工艺参数,是保证高炉获得优质技术指标的关键所在。烧结终点位置适宜且保持稳定,可以提高成品率并充分利用烧结面积,在保证质量的同时得到最大生产率,降低能耗。但由于烧结生产具有较大的时滞性和动态时变性,以及用于判断和预报终点的参数无法直接检测等原因,因此,长期以来烧结终点控制一直是钢铁企业自动化过程控制中的难点。 本文结合莱钢265m2烧结机的具体工艺生产特点,紧紧围绕预报和稳定控制烧结终点,以提高烧结质量这一主题,在烧结终点预报模型、烧结终点控制方法和系统设计、机尾断面红外图像在线判断烧结终点、优化控制烧结终点等方面展开研究,取得了如下创新性的研究成果: (1)在烧结终点预报方面,基于支持向量机理论(SVMs)提出了一种预报烧结终点的新方法。该方法以原料参数作为预报参数,采用支持向量机方法对莱钢265m2烧结机烧结过程进行预报,建立了烧结终点的长期预报模型。通过与BP神经网络建立的预报模型进行比较表明,支持向量机良好的泛化性能更适合于动态复杂的烧结过程。本文提出的预报模型有较强的泛化能力,能够准确的预报烧结终点。 (2)在烧结终点控制方面,提出烧结终点模糊控制策略,将烧结终点短期预报模型应用于烧结终点模糊控制系统中。以正常拐点风箱的废气温度(BRT)和风箱废气温度曲线拐点(BRP)两种预报参数分别实现烧结终点短期预报。设计模糊控制策略控制烧结终点,并建立烧结终点控制系统验证其有效性。 针对烧结过程非线性特性,提出基于最小二乘支持向量机(LS-SVMs)建模的预测控制算法。首先采用LS-SVMs离线建立了烧结过程的非线性模型;然后在系统运行过程中,将离线模型在每一个采样周期关于当前采样点进行线性化,采用广义预测控制算法(GPC)进行控制器设计,通过调节台车速度控制烧结风箱废气温度,从而实现烧结终点的间接控制。通过Simulink建立烧结过程预测控制系统,验证其控制效果。从实验结果可看出,设计的烧结过程的预测控制系统具有良好的控制效果,同时系统易于实现,对进一步的实际应用有参考指导意义。 (3)在烧结质量判断方面,设计红外CCD装置采集烧结机尾断面图像,提取其特征信息,成功地建立支持向量机多分类器判断烧结状况(欠烧、过烧、正常),进而建立烧结矿质量预报模型,实现对烧结矿生产在线实时的综合评价和烧结终点的有效控制。 (4)在烧结过程参数优化模型与控制方面,针对烧结过程复杂的优化控制问题,建立了烧结过程参数优化模型,采用聚类的匹配优化算法获得最优的操作参数,对整个烧结过程控制(配料控制、混合料水分控制、点火炉燃烧控制、烧结过程温度控制)进行操作优化指导。优化后的参数改善了现场的控制效果,提高了生产效率,并且减少了能源消耗。
【学位授予单位】:上海大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:TF046.4

手机知网App
【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
1 应宇乾;基于数据驱动的烧结处理过程建模和控制[D];浙江大学;2012年
2 周雨润;基于机尾断面图像和风箱温度的烧结质量等级在线评测系统的研究[D];安徽大学;2013年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 龚一波,黄典冰,杨天钧;烧结料层温度分布模型解析解及其统一形式[J];北京科技大学学报;2002年04期
2 刘克文,周取定;烧结机尾断面图象的特征提取[J];北京科技大学学报;1994年06期
3 郭立新;李浩;黄秋野;陈伟;;烧结机模糊控制规则设计及其仿真[J];东北大学学报;2006年10期
4 夏德宏;焦红蕾;张刚;李洪革;安钢;;烧结工序中燃烧与传热过程的数值模拟[J];工业炉;2006年03期
5 龙红明;范晓慧;刘代飞;;铁矿石烧结工艺参数优化模型的设计与应用[J];材料与冶金学报;2007年04期
6 张石,张宏勋,李淑云;用矩保持法分割烧结机尾断面图象[J];基础自动化;1998年04期
7 向齐良;吴敏;向婕;冯国辉;;基于多元模糊线性回归的烧结终点预测方法[J];控制工程;2007年06期
8 王海东,邱冠周,黄圣生;烧结过程控制技术的发展[J];矿冶工程;1999年03期
9 王彩琴,孙瑰丽,陈铁军;莱钢烧结机网络化控制系统[J];山东冶金;2005年04期
10 Richard C.Corson ,邓庆球;烧结厂控制的新发展[J];烧结球团;1984年05期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 金华;李丽华;;基于脉冲激光的微光夜视技术研究[J];安防科技;2012年02期
2 金泽安;;夜视技术[J];安徽电子信息职业技术学院学报;2007年06期
3 蒋中;一种基于非线性Laguerre模型的预测控制算法[J];安徽大学学报(自然科学版);2000年02期
4 钟小芳,蒋中;基于Laguerre 函数近似模型的多变量系统增量型预测控制的算法[J];安徽大学学报(自然科学版);2001年02期
5 杨绪兵,韩自存;ε不敏感的核Adaline算法及其在图像去噪中的应用[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2003年04期
6 陶秀凤,唐诗忠,周鸣争;基于支持向量机的软测量模型及应用[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2004年02期
7 钟小芳,蒋中;一种增量型多步预测、多步控制的单变量预测控制算法[J];安徽建筑工业学院学报(自然科学版);2000年04期
8 李淑华;徐良培;陶建平;;基于支持向量机的我国水产品出口贸易风险预警研究[J];安徽农业科学;2008年30期
9 许高程;张文君;王卫红;;支持向量机技术在遥感影像滑坡体提取中的应用[J];安徽农业科学;2009年06期
10 程伟;张燕平;赵姝;;支持向量机在粮食产量预测中的应用[J];安徽农业科学;2009年08期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 ;An effective procedure exploiting unlabeled data to build monitoring system[A];中国科学院地质与地球物理研究所第11届(2011年度)学术年会论文集(下)[C];2012年
2 孙鹤旭;梁涛;雷兆明;;基于状态空间模型的多时域预测控制系统的闭环特性[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
3 李德伟;席裕庚;;有界扰动系统基于集结的鲁棒预测控制器设计[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
4 杨建华;刘文琦;卢伟;;注汽锅炉蒸汽干度的模糊预测控制[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
5 ;A Novel Kernel PCA Support Vector Machine Algorithm with Feature Transition Function[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
6 ;A Novel Proximal Support Vector Machine and Its Application in Radar Target Recognition[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
7 周绮凤;林成德;罗林开;彭洪;;一种基于黎曼度量的训练样本类不平衡SVM分类方法研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
8 李刚;王庆林;黄彪;;随机扰动下的动态矩阵控制系统性能监控、调节与诊断[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
9 张颖;巢志骏;席裕庚;;预测调度算法在单机问题中的应用[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
10 顾小军;杨世锡;钱苏翔;;基于支持向量机的旋转机械多类故障识别研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 梁洪;基于内容的医学图像检索及语义建模关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 冷欣;船用增压锅炉汽包水位预测控制方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
3 殷志伟;基于统计学习理论的分类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
4 孔凡芝;引线键合视觉检测关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
5 李晚龙;六自由度Stewart平台分散智能控制研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
6 付文俊;矿井封闭火区救灾辅助决策系统研发[D];辽宁工程技术大学;2010年
7 杨宁;计算机辅助卷烟配方设计关键技术研究[D];中国海洋大学;2010年
8 郑大腾;柔性坐标测量机空间误差模型及最佳测量区研究[D];合肥工业大学;2010年
9 张昌明;新疆汉族、维吾尔族及哈萨克族食管癌血清蛋白质指纹图谱研究[D];新疆医科大学;2010年
10 陈志国;基于群体智能的机器视觉的关键技术研究[D];江南大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 李金华;基于SVM的多类文本分类研究[D];山东科技大学;2010年
2 徐芳芳;优化问题的PVD算法研究[D];山东科技大学;2010年
3 朱耿峰;支持向量机在冲击地压预测模型中的应用研究[D];山东科技大学;2010年
4 姜成玉;基于支持向量机的时间序列预测[D];辽宁师范大学;2010年
5 李海清;支持向量机在金融市场预测中的应用[D];辽宁师范大学;2010年
6 徐玉颖;气垫式流浆箱智能解耦控制系统[D];浙江理工大学;2010年
7 吴夏来;广义预测控制简化算法研究[D];浙江理工大学;2010年
8 李朋勇;基于全矢高阶谱的故障诊断方法及其应用研究[D];郑州大学;2010年
9 武海博;预测函数控制系统的鲁棒性研究[D];郑州大学;2010年
10 刘磊;多泥沙河流水库优化调度研究[D];郑州大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 董伟杰;刘长华;宋华;;基于PIDNN控制的飞行模拟器人感系统[J];北京航空航天大学学报;2008年02期
2 刘竹林;烧结矿FeO含量的影响因素探讨[J];重庆科技学院学报;2005年01期
3 郭利杰;;钢铁工业发展周期及中国钢产量饱和点预测[J];科技和产业;2011年03期
4 靳其兵,李鸿儒,刘子静,顾树生;带神经网络补偿的Smith预估极点配置自校正控制[J];东北大学学报;1999年02期
5 王海龙;黄进;訾斌;;基于DSP温度PIDNN控制系统设计[J];电气传动;2006年10期
6 田红霞;;基于PIDNN的加热炉炉温控制系统的研究[J];福建电脑;2011年01期
7 于原浩;冯根生;苏东学;;改善烧结矿质量降低高炉炼铁燃耗[J];钢铁;2008年12期
8 杨英华,郭文军,王福利,何力;烧结机点火器燃烧模糊控制及其应用[J];钢铁;1998年02期
9 张达;徐抒岩;;高速CCD图像数据光纤传输系统[J];光学精密工程;2009年03期
10 刘丽娜;韩秀丽;;影响烧结矿质量因素的综述[J];河北理工学院学报;2006年02期
中国博士学位论文全文数据库 前3条
1 向婕;铁矿石烧结过程智能集成优化控制技术及其应用研究[D];中南大学;2010年
2 李桃;烧结过程智能实时操作指导系统的研究[D];中南大学;2000年
3 向齐良;基于烧结终点预测的烧结过程智能控制系统及应用研究[D];中南大学;2008年
中国硕士学位论文全文数据库 前7条
1 郝春雨;新型带式烧结机设计理论研究及其参数化[D];燕山大学;2004年
2 骆智;可编程控制器(PLC)运行系统设计与实现[D];北方工业大学;2004年
3 屈文涛;基于人工神经网络的烧结终点预测模型研究[D];辽宁科技大学;2008年
4 董相华;烧结矿组成和结构对烧结矿质量影响的相关研究[D];贵州大学;2008年
5 李福东;基于点火强度优化设定的烧结点火燃烧智能控制方法研究[D];中南大学;2009年
6 张强;烧结终点模糊控制研究与应用[D];山东大学;2010年
7 周后伟;基于图像处理及模糊C均值聚类的烧结矿FeO含量实时检测系统的研究[D];安徽大学;2012年
【二级引证文献】
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 马刚;输变电设备在线状态分析与智能诊断系统的研究[D];华北电力大学;2013年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 张军红,沈峰满,谢安国;G-BP算法在烧结矿FeO指标预测中的应用[J];东北大学学报;2002年11期
2 裴珍,朴承龙,金伟,张宏勋;烧结混合料水分检测及智能控制系统[J];东北大学学报;1998年03期
3 耿光飞,郭喜庆;模糊线性回归法在负荷预测中的应用[J];电网技术;2002年04期
4 王耀南,张昌凡,李孟秋;复杂工业过程的模糊神经网络自适应控制[J];电子测量与仪器学报;2000年02期
5 程远方,果世驹,赖和怡;烧结理论进展──1.烧结单元模型建立方法之比较[J];粉末冶金技术;1999年03期
6 张军红,谢安国,沈峰满,谢民仰;烧结矿质量预测中神经网络的结构优化[J];钢铁;2003年04期
7 张石,郑春清,张宏勋,李万新;用图象识别法在线判断烧结矿FeO含量等级的研究[J];钢铁;1998年05期
8 田华,李相林;一种基于混合学习算法的模糊神经网络控制[J];哈尔滨理工大学学报;2002年01期
9 张苹,韩大平,郝晓静,杜钢;BP算法的模糊神经网络及烧结终点辅助预测模型[J];材料与冶金学报;2004年02期
10 熊忠阳,刘道群,张玉芳;用改进的遗传算法训练神经网络构造分类器[J];计算机应用;2005年01期
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 魏峻青;烧结终点的模糊控制[J];烧结球团;1998年03期
2 张苹,韩大平,郝晓静,杜钢;BP算法的模糊神经网络及烧结终点辅助预测模型[J];材料与冶金学报;2004年02期
3 范晓慧,王海东,姜涛,李桃,郑耀东,孙文东;烧结过程状态人工智能控制系统[J];炼铁;2002年01期
4 郑鹿鸣;烧结终点微机控制系统的原理及其数学模型[J];冶金自动化;1989年06期
5 范晓慧,王海东,李桃,孙文东;烧结生产自动控制新技术(下)[J];烧结球团;2002年02期
6 申燕,郭文军,王福利,李艳芬;模糊控制在烧结终点控制中的应用[J];冶金自动化;1998年02期
7 彭宇;;涟钢360m~2烧结机烧结终点智能控制系统的设计与实现[J];涟钢科技与管理;2010年06期
8 周芳,岑豫皖,杜培明;在线判断烧结矿烧结终点的模糊识别法[J];仪器仪表用户;2003年05期
9 王亦文,桂卫华,王雅琳;基于最优组合算法的烧结终点集成预测模型[J];中国有色金属学报;2002年01期
10 李桃,范晓慧,姜涛,冯其明;基于热状态参数的烧结终点自适应预报[J];烧结球团;2000年02期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 宫作岩;张艾平;;控制烧结废气温度措施[A];第七届(2009)中国钢铁年会大会论文集(中)[C];2009年
2 申燕;徐志伟;王福利;;烧结终点前馈—反馈模糊控制[A];1997中国控制与决策学术年会论文集[C];1997年
3 周卫;彭宪建;;首钢烧结终点智能控制系统的应用[A];全国冶金自动化信息网2009年会论文集[C];2009年
4 王亦文;桂卫华;王雅琳;陈小方;;基于神经网络和模糊逻辑规则的烧结终点集成预测模型[A];2001中国控制与决策学术年会论文集[C];2001年
5 向婕;吴敏;郑红燕;谌晓文;;基于模糊神经网络的烧结过程自适应控制方法[A];第25届中国控制会议论文集(中册)[C];2006年
6 姚瑞英;张承运;;72m~2带式烧结机自控系统[A];冶金企业自动化、信息化与创新——全国冶金自动化信息网建网30周年论文集[C];2007年
7 郭家琼;;冶金烧结智能控制系统的实现[A];中国计量协会冶金分会2007年会论文集[C];2007年
8 左海滨;张建良;张旭;刘征建;杨天钧;;料层减荷烧结支撑板支撑结构优化[A];第十二届冶金反应工程学术会议论文集[C];2008年
9 江重国;李福进;勾建哲;;DCS控制系统在烧结生产中的应用[A];2011第十六届全国自动化技术与应用学术年会专辑[C];2011年
10 杨春雨;杨东晓;宋宝宇;费静;李向荣;吴萌;;烧结生产过程信息化、智能化集成技术研究[A];2008年全国炼铁生产技术会议暨炼铁年会文集(下册)[C];2008年
中国重要报纸全文数据库 前7条
1 尹刚 张素平;莱钢烧结终点模糊控制技术获突破[N];中国冶金报;2008年
2 首席记者蔡立军 通讯员张转移;天铁烧结低温余热回收利用攻关成果获奖[N];中国冶金报;2009年
3 张传秀;烧结工序二恶英的减排[N];世界金属导报;2009年
4 记者 刘云丽 通讯员 张利丽;弯道超越化危机 逆势而上增效益[N];安阳日报;2010年
5 杨朝刚;太钢高产低耗清洁烧结生产[N];世界金属导报;2010年
6 李宗平 祝维钢 孙英 陈猛胜 冯国辉;专家系统实现烧结生产智能控制[N];中国冶金报;2011年
7 通讯员 王蓓;首钢京唐烧结机控制系统国际领先[N];首都建设报;2010年
中国博士学位论文全文数据库 前7条
1 李桃;烧结过程智能实时操作指导系统的研究[D];中南大学;2000年
2 吴晓峰;基于支持向量机的烧结终点预报与控制研究[D];上海大学;2009年
3 向齐良;基于烧结终点预测的烧结过程智能控制系统及应用研究[D];中南大学;2008年
4 向婕;铁矿石烧结过程智能集成优化控制技术及其应用研究[D];中南大学;2010年
5 龙红明;铁矿石烧结过程热状态模型的研究与应用[D];中南大学;2007年
6 孙文东;烧结生产系统的优化与控制研究[D];华中科技大学;2004年
7 李勇;烧结混合料制备过程智能集成优化控制策略及其工业应用[D];中南大学;2012年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 张强;烧结终点模糊控制研究与应用[D];山东大学;2010年
2 单丁;基于性能评价的烧结终点控制策略与应用[D];中南大学;2012年
3 廖环宇;烧结过程烧结终点智能控制策略及工业应用[D];中南大学;2010年
4 李黎;基于数值模拟的烧结终点在线控制[D];中南大学;2011年
5 屈文涛;基于人工神经网络的烧结终点预测模型研究[D];辽宁科技大学;2008年
6 崔凯;面向综合生产目标的铅锌烧结过程优化方法研究[D];中南大学;2009年
7 陈向贵;铅锌烧结过程透气性、烧结终点的智能集成建模与优化控制[D];昆明理工大学;2006年
8 方艳;SICES中数据处理与分析的关键技术研究[D];中南大学;2009年
9 杨长为;新钢360m~2烧结机控制系统的研究与设计[D];中南大学;2009年
10 何龙祥;日照钢铁360m~2烧结机过程自动控制系统的分析与设计[D];河北工业大学;2013年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62791813
  • 010-62985026