基于數(shù)據(jù)挖掘的焦?fàn)t加熱過(guò)程建模與優(yōu)化.pdf

1、焦炭是高爐煉鐵的主要燃料，極大的影響著生鐵的產(chǎn)量和質(zhì)量，而其作為不可再生資源，隨著開(kāi)采日益減少，進(jìn)出口價(jià)格也日趨增高，國(guó)家“十二五”規(guī)劃明確指出要建立資源節(jié)約型社會(huì)，各個(gè)大型能耗企業(yè)都在努力尋求各種節(jié)能減排的措施，而煉焦行業(yè)如果能提高生產(chǎn)效率，則對(duì)于其他行業(yè)也能減少一定的成本壓力。
　　但煉焦工藝的復(fù)雜性，導(dǎo)致了其優(yōu)化控制變得艱難，首先由于配合煤比例的多變性以及焦?fàn)t爐況的不穩(wěn)定性，很難精確的建立起煉焦的優(yōu)化模型，其次焦?fàn)t的各種參數(shù)

2、之間存在著強(qiáng)烈的耦合，而各個(gè)參數(shù)也存在著多采樣率、信息采集不準(zhǔn)確等問(wèn)題，為優(yōu)化控制增添了諸多困難，而且由于現(xiàn)今焦?fàn)t控制系統(tǒng)并不完善，很多地方并沒(méi)有實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化生產(chǎn)，數(shù)據(jù)采集也是人力實(shí)現(xiàn)，設(shè)定值一般根據(jù)爐長(zhǎng)經(jīng)驗(yàn)給定，對(duì)爐況的變化很難做出相應(yīng)的調(diào)整，使得焦炭生產(chǎn)質(zhì)量不穩(wěn)定，能耗大，生產(chǎn)成本高。為此，本文有效的利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，從大量的現(xiàn)場(chǎng)生產(chǎn)數(shù)據(jù)中提取出煉焦生產(chǎn)的基本規(guī)律，并利用這些數(shù)據(jù)準(zhǔn)確預(yù)報(bào)出焦?fàn)t狀態(tài)，防止事故發(fā)生，還能快速的根據(jù)這些規(guī)律

3、確定與工況相對(duì)應(yīng)的最優(yōu)給定值，為煉焦生產(chǎn)提供準(zhǔn)確的指導(dǎo)。
　　焦?fàn)t火道溫度是表征爐溫的主要參數(shù)，對(duì)焦炭的產(chǎn)量和質(zhì)量有著直接的影響，在實(shí)際現(xiàn)場(chǎng)中，由于火道溫度過(guò)高，不可能進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，若要得到任一時(shí)刻火道溫度值，必須通過(guò)建立與其他可測(cè)參數(shù)之間的非線性模型對(duì)火道溫度進(jìn)行預(yù)測(cè)；本文首先對(duì)煉焦過(guò)程進(jìn)行機(jī)理分析，找出與火道溫度相關(guān)性較大的各個(gè)參數(shù)，然后根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)和專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)初步建立火道溫度的預(yù)測(cè)模型，再研究其他理論算法對(duì)模型結(jié)果的影響，尋找

4、較好的方法作為火道溫度預(yù)測(cè)模型的理論依據(jù)。最后結(jié)合煉焦生產(chǎn)過(guò)程的大量數(shù)據(jù)、各個(gè)參數(shù)之間的相關(guān)關(guān)系和優(yōu)化控制的現(xiàn)狀分析，提出了基于數(shù)據(jù)挖掘的煉焦操作參數(shù)優(yōu)化方法，針對(duì)火道溫度設(shè)定值進(jìn)行優(yōu)化，結(jié)合煉焦生產(chǎn)過(guò)程中操作參數(shù)、狀態(tài)參數(shù)、生產(chǎn)工藝指標(biāo)等尋找最優(yōu)火道溫度設(shè)定值，為焦?fàn)t優(yōu)化控制提供良好的基礎(chǔ)。具體的，本文主要的研究成果如下：
　　（1）通過(guò)對(duì)煉焦工藝及實(shí)際煉焦生產(chǎn)過(guò)程的機(jī)理分析，利用海量現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)建立火道溫度預(yù)測(cè)模型的基本框架，針對(duì)

5、BP網(wǎng)絡(luò)收斂速率較慢、易陷入局部極值等缺點(diǎn)，提出了極限學(xué)習(xí)機(jī)的預(yù)測(cè)方法，提高了模型預(yù)測(cè)精度和計(jì)算速度。
　?。?）提出了基于馬氏距離的二次聚類(lèi)方法，在確定了煉焦過(guò)程中的操作參數(shù)、狀態(tài)參數(shù)及各項(xiàng)工藝指標(biāo)的基礎(chǔ)上，模式匹配過(guò)程中遍歷檢索大量數(shù)據(jù)時(shí)，先對(duì)聚類(lèi)中心進(jìn)行匹配，找出最接近聚類(lèi)中心后，在其子空間內(nèi)尋找最佳匹配模式，省略了其他不相似模式的匹配時(shí)間，明顯加快了模式匹配的速率。
　?。?）提出了基于粒子群算法優(yōu)化BP網(wǎng)絡(luò)的模式演