球團燒結(jié)過程智能控制方法及其應用研究.pdf

1、鏈篦機-回轉(zhuǎn)窯氧化球團燒結(jié)過程是一個涉及到傳質(zhì)、傳熱和復雜化學反應的工業(yè)過程。從控制角度來看，球團燒結(jié)過程具有非線性、分布參數(shù)、慢時變和大時滯等特性，屬于典型的復雜被控對象。本文在查閱大量文獻資料、廣泛收集鏈篦機-回轉(zhuǎn)窯氧化球團燒結(jié)生產(chǎn)過程歷史數(shù)據(jù)、專家經(jīng)驗和操作規(guī)程和對現(xiàn)場工藝進行充分調(diào)研的基礎上，綜合運用球團燒結(jié)工藝、計算機控制技術(shù)、現(xiàn)代控制理論和人工智能技術(shù)等多學科知識，提出了基于球磨機制粉系統(tǒng)多變量解耦控制模型、回轉(zhuǎn)窯溫度控制模

2、型和球團礦化學成分軟測量模型的球團燒結(jié)過程智能控制策略。 1.針對煤基球團廠球磨機制粉系統(tǒng)的多變量強耦合特性，以球磨機的數(shù)學模型為依據(jù)，提出一種新型的多變量PID解耦控制策略。它由比例因子α模糊自整定單元、PID控制器和基于對角矩陣法的解耦補償器組成，PID控制器參數(shù)由粒子群算法進行優(yōu)化。仿真研究表明所建模型和所提控制方法的有效性。 2.基于粗糙集理論的知識約簡方法和T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的非線性映射理論，建立了回轉(zhuǎn)窯自動噴

3、煤系統(tǒng)?；谝环N新的聚類有效性準則函數(shù)的模糊C均值聚類算法對連續(xù)屬性進行最優(yōu)離散化；采用粗糙集理論對球團燒結(jié)生產(chǎn)過程中一些代表性工藝參數(shù)所構(gòu)成的決策表進行知識約簡分析；最后根據(jù)最小規(guī)則約簡建立權(quán)值不完全連接的T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡模型。 3.結(jié)合球團燒結(jié)過程工藝機理，采用T-S模糊神經(jīng)網(wǎng)絡建立了球團礦化學成分(FeO含量和堿度R)軟測量模型。模型采用灰色關(guān)聯(lián)分析方法進行輔助變量選取，以對軟測量模型輸入進行降維；粒子群優(yōu)化算法和最小二

4、乘法相結(jié)合的混合算法來調(diào)整T-S模型的前提參數(shù)和結(jié)論參數(shù)，該混合學習算法提高了網(wǎng)絡參數(shù)辨識的收斂速度。然后基于球團礦化學成分軟測量模型建立了球團燒結(jié)過程狀態(tài)粗糙集專家控制系統(tǒng)，實現(xiàn)鏈篦機過程狀態(tài)的優(yōu)化控制。 4.將上述智能建模和優(yōu)化控制方法在球團燒結(jié)過程進行了工業(yè)應用實驗。結(jié)果表明，使用智能建模和優(yōu)化控制方法提高了產(chǎn)品的產(chǎn)量和成品球團礦的質(zhì)量，對提高球團企業(yè)的整體經(jīng)濟效益具有推動作用，同時為復雜工業(yè)過程的優(yōu)化控制提供了實用的方法