煤氣混合建模方法的研究.pdf

1、煤氣混合加壓站是鋼鐵企業(yè)的重要部門，混合煤氣的質(zhì)量將對鋼板加熱質(zhì)量和產(chǎn)量有直接影響，進而影響其他生產(chǎn)環(huán)節(jié)。保證混合煤氣的熱值與壓力穩(wěn)定是煤氣混合加壓過程的首要目標。建立合理的煤氣混合模型對提高混合煤氣熱值和壓力穩(wěn)定有很大的意義。但是，煤氣混合加壓過程非常復雜，影響穩(wěn)定的因素眾多。想要通過分析煤氣混合站內(nèi)部情況通過機理方法建立模型難度很大。此外，機理建模需要提前假設很多條件。而這些條件一般都是理想化的，進一步導致了所建立的模型不能準確反映

2、煤氣混合站實際情況。
　　針對以上問題，本文以遷鋼2160煤氣混合加壓系統(tǒng)為例來研究混合煤氣的熱值穩(wěn)定問題。以實際采集到的大量現(xiàn)場數(shù)據(jù)作為建模支持，通過數(shù)據(jù)建模的方法來建立數(shù)學模型。對于模型中的一些參數(shù)運用差分算法來進行優(yōu)化調(diào)整。
　　首先，本文采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡建模方法，建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的煤氣混合配比模型。通過和采集到的實際數(shù)據(jù)對比分析可知，BP神經(jīng)網(wǎng)絡已經(jīng)可以比較準確的反映出煤氣混合站的實際情況，但是BP神經(jīng)網(wǎng)絡對權

3、值依賴性很大。其收斂速度慢，容易陷入局部最小值。
　　其次，針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡本身所具有的不足，本文對BP神經(jīng)網(wǎng)絡用改進差分算法（有別于Kenneth Price和Rainer Storn提出的一般改進差分策略）對其的權值進行優(yōu)化，解決了上述收斂速度慢，容易陷入局部最小值的問題。然后建立優(yōu)化后的煤氣混合配比模型。通過仿真比較，可以得出:改進差分算法在精度，擬合度準確度等方面都有比較明顯的改進。
　　仿真結(jié)果表明，采用基于數(shù)據(jù)的