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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。


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