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《鉛鋅燒結(jié)過程狀態(tài)智能預(yù)測(cè)與優(yōu)化控制策略》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫(kù)。
1、摘要鉛鋅金屬在國(guó)防、電子等眾多工業(yè)領(lǐng)域有廣泛的應(yīng)用，鉛鋅燒結(jié)過程的穩(wěn)定性及燒結(jié)塊質(zhì)量的好壞，對(duì)鉛鋅冶煉生產(chǎn)效率的高低有著舉足輕重的影響。燒結(jié)過程狀態(tài)反映了鉛鋅燒結(jié)生產(chǎn)狀況，狀態(tài)的穩(wěn)定和優(yōu)化有助于提高燒結(jié)塊的質(zhì)量和產(chǎn)量。針對(duì)鉛鋅燒結(jié)過程的非線性、不確定性特點(diǎn)，本文主要圍繞過程狀態(tài)智能集成建模與優(yōu)化控制策略開展研究，取得的研究成果主要包括以下五個(gè)方面。(1)綜合生產(chǎn)目標(biāo)與過程狀態(tài)參數(shù)的關(guān)系分析及優(yōu)化控制結(jié)構(gòu)鉛鋅燒結(jié)狀態(tài)反映了燒結(jié)程度，影響到燒結(jié)塊的質(zhì)量和產(chǎn)量，并且燒結(jié)狀態(tài)參數(shù)眾多，對(duì)燒結(jié)過程綜合生產(chǎn)目標(biāo)的影響程度也不同。本文深入分析操作參數(shù)、過程狀態(tài)參數(shù)和綜合生產(chǎn)目標(biāo)的
2、關(guān)系，提出了狀態(tài)集成預(yù)測(cè)、綜合生產(chǎn)目標(biāo)優(yōu)化和過程狀態(tài)參數(shù)優(yōu)化的優(yōu)化思想。由此確定狀態(tài)優(yōu)化控制目標(biāo)，提出鉛鋅燒結(jié)過程狀態(tài)智能集成優(yōu)化控制結(jié)構(gòu)，分析狀態(tài)集成優(yōu)化控制的工作原理，從而為鉛鋅燒結(jié)過程的優(yōu)化控制提供一種新思路。(2)過程狀態(tài)參數(shù)預(yù)測(cè)模型透氣性和燒穿點(diǎn)位置直接影響到燒結(jié)塊的質(zhì)量和產(chǎn)量，是鉛鋅燒結(jié)過程控制的重要狀態(tài)參數(shù)。為實(shí)現(xiàn)鉛鋅燒結(jié)過程的狀態(tài)優(yōu)化控制，不僅需要獲得當(dāng)前實(shí)時(shí)的狀態(tài)指標(biāo)參數(shù)，更重要的是獲得未來狀態(tài)的變化趨勢(shì)。本文針對(duì)透氣性的時(shí)變和不確定性，建立基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的透氣性預(yù)測(cè)模型，較準(zhǔn)確地進(jìn)行透氣性的實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)。由于燒穿點(diǎn)主要受到燒結(jié)料面煙氣溫度的影響，
3、采用固定點(diǎn)和非固定點(diǎn)的實(shí)驗(yàn)方法，研究鉛鋅燒結(jié)機(jī)內(nèi)煙氣溫度分布規(guī)律，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立煙氣溫度場(chǎng)分布模型，從而建立燒穿點(diǎn)灰色預(yù)測(cè)模型；考慮工況波動(dòng)的影響，采用支持向量機(jī)建立燒穿點(diǎn)工藝參數(shù)預(yù)測(cè)模型；然后采用動(dòng)態(tài)加權(quán)法對(duì)兩個(gè)模型進(jìn)行集成，建立燒穿點(diǎn)狀態(tài)預(yù)測(cè)模型，從而進(jìn)行燒穿點(diǎn)的實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)。采用MATLAB7．0仿真軟件，對(duì)模型進(jìn)行驗(yàn)證。仿真結(jié)果表明，利用本文方法建立的燒穿點(diǎn)集成預(yù)測(cè)模型能夠獲得更高的的預(yù)測(cè)精度，其預(yù)測(cè)效果和性能優(yōu)于單一預(yù)測(cè)模型。(3)基于遺傳蟻群算法的狀態(tài)優(yōu)化設(shè)定為達(dá)到高產(chǎn)、優(yōu)質(zhì)的生產(chǎn)目標(biāo)，必須對(duì)透氣性和燒穿點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化控制，使得燒結(jié)生產(chǎn)穩(wěn)定在最優(yōu)的狀態(tài)?；诠?/p>
4、藝機(jī)理分析和控制需求，將過程狀態(tài)參數(shù)和綜合生產(chǎn)目標(biāo)之間的關(guān)系，歸納為一個(gè)帶有不等式約束狀態(tài)參數(shù)指標(biāo)的綜合收益函數(shù)形式描述問題。首先采用罰函數(shù)法將將具有多約束條件的目標(biāo)函數(shù)轉(zhuǎn)換為無約束的罰函數(shù)形式；然后采用遺傳算法對(duì)目標(biāo)函數(shù)尋優(yōu)，獲得優(yōu)化問題的次優(yōu)解；接著采用蟻群算法進(jìn)行二次優(yōu)化，結(jié)果作為燒結(jié)狀態(tài)的最優(yōu)設(shè)定值。仿真結(jié)果控問研現(xiàn)控行9優(yōu)，自ABSTRACTLeadandZincarewidelyusedinmanyfields，suchasmilitaryindustry,electronicindustry,etc．Stabilityofthelead-zincsin
5、teringprocess(LZSP)andqualityofsinterareessentialtotheLZSESincethestateofsinterreflectsthestatusoftheLZSP,astableandoptimalstateofsinterisofgreathelptoincreasingthequalityandquantity(Q&Q)ofagglomerate．Basedonthefeaturesofstrongnonlinearityanduncertainty,oftheLZSP,thisdissertationstudie
6、sanintelligentintegratedmodelingandoptimizationcontrolstrategyfortheLZSP,andproducesachievementsmainlyinthefollowingfiveaspects．(1)111eanalysisoftherelationshipsbetweenglobalproductiontargetandstateparameters，andthestructureofoptimizationandcontrolforsinteringprocessThestateoftheLZSPre
7、flectsthestatusoftheLZSPandinfectstheQ&Qofsinteringagglomerate．Notethatthenumberofstateparametersislargeandtheyhavedifferenteffectsontheglobalproductiontarget,thisdissertationmakesanin-depthanalysisontherelationshipsbetweentheoperationparameters，stateparameters，andglobalproductiontar
