高爐煉鐵的狀態(tài)空間模型辨識(shí)與迭代學(xué)習(xí)控制.pdf

1、高爐煉鐵是鋼鐵工業(yè)的上游主體工序，是整個(gè)鋼鐵工業(yè)中能耗最大的環(huán)節(jié)，高爐冶煉過程的優(yōu)化控制將對鋼鐵工業(yè)的節(jié)能減排起到重要的作用。本文在大數(shù)據(jù)時(shí)代的背景下，以高爐現(xiàn)場采集的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，結(jié)合高爐生產(chǎn)工藝的特點(diǎn)，從運(yùn)籌學(xué)和控制論的角度交叉探索了高爐冶煉過程的爐溫建模、預(yù)測和控制規(guī)律，為高爐冶煉過程的閉環(huán)自動(dòng)控制提供了新的思路和途徑，具有一定的理論價(jià)值和應(yīng)用前景。
　　迭代學(xué)習(xí)控制適用于控制重復(fù)運(yùn)行的難以精確機(jī)理楚模的系統(tǒng)。本文第二章將迭代

2、學(xué)習(xí)控制應(yīng)用在兩個(gè)復(fù)雜工業(yè)過程的控制系統(tǒng)——機(jī)器人系統(tǒng)和伺服系統(tǒng)中，驗(yàn)證了迭代學(xué)習(xí)控制在完成復(fù)雜工業(yè)系統(tǒng)跟蹤控制任務(wù)方面的有效性。高爐也是復(fù)雜工業(yè)過程中具有代表性的系統(tǒng)，共難以精確機(jī)理建模的特點(diǎn)和系統(tǒng)的跟蹤控制要求決定了送代學(xué)習(xí)控制在高爐冶煉過程的爐溫控制中有應(yīng)用潛力。
　　為設(shè)計(jì)針對高爐爐溫的控制算法，本文第三章應(yīng)用子空間辨識(shí)得到了高爐的線性狀態(tài)空間模型，并應(yīng)用灰模型辨識(shí)得到了高爐的非線性狀態(tài)空間模型。通過比較5種不同階數(shù)模型的

3、預(yù)測精度，得到了最優(yōu)的線性狀態(tài)空間模型階數(shù)為3階。為了后續(xù)設(shè)計(jì)控制算法的實(shí)際可操作性，將模型的輸入限制為高爐生產(chǎn)操作的實(shí)際控制輸入，并通過比較不同時(shí)滯模型的預(yù)測精度，選取了最優(yōu)的輸入時(shí)滯組合，最終得到了只包含控制變量且包含時(shí)滯的線性狀態(tài)空間模型。
　　第三章進(jìn)一步參數(shù)化包含混沌環(huán)節(jié)的非線性狀態(tài)空間模型，采用兩種經(jīng)典優(yōu)化算法（LM算法和共軛梯度法）以及兩種智能優(yōu)化算法（遺傳算法和粒子群優(yōu)化算法）估計(jì)模型參數(shù)，預(yù)測結(jié)果表明智能優(yōu)化算法

4、對解決高爐爐溫建模這種復(fù)雜的非線性優(yōu)化問題更有效。后續(xù)設(shè)計(jì)的控制算法也以本章得到的兩個(gè)模型作為被控系統(tǒng)。
　　高爐的冶煉工藝特點(diǎn)決定了其數(shù)據(jù)中包含大量的觀測噪聲和過程噪聲，此外不精確的建模也會(huì)引入誤差。第四章針對高爐的這種大噪聲特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了基于噪聲分離的迭代學(xué)習(xí)控制算法，相比標(biāo)準(zhǔn)P型算法，該算法對系統(tǒng)中的非重復(fù)噪聲有更好的魯棒性，但對系統(tǒng)中重復(fù)噪聲的抵抗效果不佳。進(jìn)一步提出改進(jìn)算法，將標(biāo)準(zhǔn)P型算法和噪聲分離算法結(jié)合，相比這兩種算法

5、，改進(jìn)的算法在系統(tǒng)噪聲種類未知時(shí)總能獲得更為穩(wěn)健的跟蹤效果。在系統(tǒng)既包含重復(fù)噪聲又包含非重復(fù)噪聲時(shí)，改進(jìn)的算法可以獲得最優(yōu)的跟蹤效果。在系統(tǒng)存在噪聲的情況下，高爐爐溫的跟蹤控制實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了該算法適用于控制高爐冶煉過程。
　　高爐的爐溫控制具有“點(diǎn)到點(diǎn)”跟蹤的特點(diǎn)，即雖然工長每隔20分鐘調(diào)整一次控制輸入，但工長更注重出鐵時(shí)的爐溫是否符合要求，而高爐的出鐵時(shí)間間隔是2小時(shí)，這種生產(chǎn)工藝就導(dǎo)致了需要跟蹤的目標(biāo)值和控制輸入的采樣間隔不同

6、。因此第五章設(shè)計(jì)了閉環(huán)點(diǎn)到點(diǎn)的迭代學(xué)習(xí)控制，并結(jié)合了軌跡更新算法從而利用了點(diǎn)到點(diǎn)控制的靈活性。軌跡更新算法通過插值法調(diào)整目標(biāo)軌跡使目標(biāo)軌跡主動(dòng)靠近系統(tǒng)輸出，因此基于軌跡更新的閉環(huán)迭代學(xué)習(xí)控制算法既可以獲得比固定軌跡算法更快的收斂速度，也可以獲得比開環(huán)算法更好的魯棒性和更廣泛的收斂域。針對現(xiàn)有爐級(jí)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，應(yīng)用冶金傳輸理論中的相似性原理，將實(shí)際中20分鐘一次的輸入調(diào)整近似為2小時(shí)一次的輸入調(diào)整，也將實(shí)際中每爐都需要跟蹤一次的爐溫近似為每