基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的燒結(jié)處理過程建模和控制.pdf

1、燒結(jié)生產(chǎn)是高爐進料的一個重要預(yù)處理過程，能夠最大程度地減小高爐原料的波動，為高爐的平穩(wěn)生產(chǎn)提供可靠保障。隨著鐵礦石價格的攀升和全社會節(jié)能環(huán)保意識的增強，在鋼鐵工業(yè)中展開面向節(jié)能降耗的技術(shù)改進勢在必行。作為影響高爐產(chǎn)量和質(zhì)量的重要環(huán)節(jié)，燒結(jié)過程技術(shù)改進在整個煉鐵過程節(jié)能降耗技術(shù)改進中必不可少。因此，燒結(jié)過程的研究具有重要理論價值和實際意義。
　　 本文研究了燒結(jié)點火過程的控制問題和燒結(jié)熱狀態(tài)過程的建?？刂茊栴}，采用PIDNN(Pr

2、oportional-Integral-Derivative Neural Network)控制點火爐溫度，提出建立時間序列數(shù)據(jù)研究單元思路，利用多模型模糊加權(quán)預(yù)測對燒結(jié)過程熱狀態(tài)進行建模，再采用模糊控制方法對燒結(jié)熱狀態(tài)進行控制。本文的主要工作和貢獻如下：
　　 (1)采用PIDNN智能控制算法控制燒結(jié)點火爐爐溫，在點火爐煤氣負(fù)壓和熱值頻繁波動的情況下，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)功能能夠使控制系統(tǒng)能夠?qū)崟r地跟蹤現(xiàn)場對象并加以合適的控制將被

3、控參數(shù)準(zhǔn)確地穩(wěn)定在要求范圍內(nèi)。根據(jù)現(xiàn)場儀表的特性，將PDNN控制方法和專家系統(tǒng)技術(shù)相結(jié)合，實現(xiàn)了對燒結(jié)點火爐溫進行智能控制的目標(biāo)，并且在燒結(jié)現(xiàn)場實施運行情況良好。
　　 (2)提出建立時間序列數(shù)據(jù)研究單元思路，采用數(shù)據(jù)驅(qū)動建模思想，針對燒結(jié)礦從配料混勻后鋪在結(jié)臺車上點火開始，到破碎冷卻前的燒結(jié)礦熱處理過程，按照臺車行進方向進行分段設(shè)定研究單元，記錄其全過程的數(shù)據(jù)，包括點火溫度，料層厚度，所經(jīng)過風(fēng)箱的負(fù)壓和溫度。
　　 (

4、3)提出多模型模糊加權(quán)預(yù)測方法，利用反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)獨立對溫度預(yù)測模型進行辨識，得到兩組模型后分別針對同一組輸入進行預(yù)測輸出，將預(yù)測結(jié)果通過模糊加權(quán)得到新的預(yù)測輸出，從而建立起燒結(jié)過程熱狀態(tài)的預(yù)測模型。
　　 (4)將燒結(jié)機理想工況下的運行數(shù)據(jù)進行記錄，建立數(shù)據(jù)研究單元，利用多模型模糊加權(quán)預(yù)測方法建立理想工況下風(fēng)箱溫度預(yù)測模型預(yù)測風(fēng)箱溫度目標(biāo)值，然后建立模糊規(guī)則，通過控制風(fēng)箱負(fù)壓對每個風(fēng)箱溫度進行獨立模糊控制。