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基于数据驱动的烧结处理过程建模和控制

作　者: 应宇乾
导　师: 陈金水；卢建刚
学　校: 浙江大学
专　业: 控制理论和控制工程
关键词: 烧结 PIDNN 智能控制 多模型模糊加权 模糊控制
分类号: TP273
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 34次
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内容摘要


烧结生产是高炉进料的一个重要预处理过程,能够最大程度地减小高炉原料的波动,为高炉的平稳生产提供可靠保障。随着铁矿石价格的攀升和全社会节能环保意识的增强,在钢铁工业中展开面向节能降耗的技术改进势在必行。作为影响高炉产量和质量的重要环节,烧结过程技术改进在整个炼铁过程节能降耗技术改进中必不可少。因此,烧结过程的研究具有重要理论价值和实际意义。本文研究了烧结点火过程的控制问题和烧结热状态过程的建模控制问题,采用PIDNN (Proportional-Integral-Derivative Neural Network)控制点火炉温度,提出建立时间序列数据研究单元思路,利用多模型模糊加权预测对烧结过程热状态进行建模,再采用模糊控制方法对烧结热状态进行控制。本文的主要工作和贡献如下：(1)采用PIDNN智能控制算法控制烧结点火炉炉温,在点火炉煤气负压和热值频繁波动的情况下,神经网络的自学习功能能够使控制系统能够实时地跟踪现场对象并加以合适的控制将被控参数准确地稳定在要求范围内。根据现场仪表的特性,将PIDNN控制方法和专家系统技术相结合,实现了对烧结点火炉温进行智能控制的目标,并且在烧结现场实施运行情况良好。(2)提出建立时间序列数据研究单元思路,采用数据驱动建模思想,针对烧结矿从配料混匀后铺在结台车上点火开始,到破碎冷却前的烧结矿热处理过程,按照台车行进方向进行分段设定研究单元,记录其全过程的数据,包括点火温度,料层厚度,所经过风箱的负压和温度。(3)提出多模型模糊加权预测方法,利用反向传播神经网络和广义回归神经网络独立对温度预测模型进行辨识,得到两组模型后分别针对同一组输入进行预测输出,将预测结果通过模糊加权得到新的预测输出,从而建立起烧结过程热状态的预测模型。(4)将烧结机理想工况下的运行数据进行记录,建立数据研究单元,利用多模型模糊加权预测方法建立理想工况下风箱温度预测模型预测风箱温度目标值,然后建立模糊规则,通过控制风箱负压对每个风箱温度进行独立模糊控制。

全文目录


致谢  5-6
摘要  6-7
Abstract  7-8
目录  8-11
插图清单  11-12
附表清单  12-13
1 绪论  13-23
  1.1 研究背景和意义  13-17
    1.1.1 烧结过程整体介绍  14-15
    1.1.2 烧结矿生产热处理过程  15-16
    1.1.3 烧结过程控制技术国内外研究现状  16-17
  1.2 研究内容和方法  17-20
    1.2.1 点火炉温度控制  17-18
    1.2.2 烧结热状态建模  18-20
    1.2.3 烧结热状态控制  20
  1.3 论文结构  20-23
2 数据驱动  23-27
  2.1 引言  23
  2.2 数据驱动定义  23
  2.3 数据驱动国内外研究现状  23-24
  2.4 数据驱动的应用  24-27
    2.4.1 数据驱动控制  24-25
    2.4.2 数据驱动建模  25-27
3 烧结点火炉温度智能控制  27-45
  3.1 引言  27-28
  3.2 点火炉炉温控制过程分析  28-31
    3.2.1 点火炉工作过程  28-30
    3.2.2 点火炉控制过程  30-31
  3.3 烧结点火炉PIDNN控制系统结构设计  31-39
    3.3.1 PIDNN控制系统原理  31-32
    3.3.2 PIDNN控制系统的结构  32-33
    3.3.3 PIDNN控制系统的反转学习计算方法  33-36
    3.3.4 PIDNN控制系统的稳定性分析  36-38
    3.3.5 PIDNN控制系统在烧结点火炉温度控制上的应用  38-39
  3.4 PIDNN控制仿真实验  39-42
  3.5 PIDNN控制系统现场应用实施  42-45
4 烧结过程热状态建模与控制  45-65
  4.1 引言  45-46
  4.2 烧结热状态建模  46-51
    4.2.1 时间序列数据研究单元  46
    4.2.2 理想工况风箱温度预测模型  46-48
    4.2.3 反向传播神经网络辨识建模  48-50
    4.2.4 广义回归神经网络辨识建模  50-51
  4.3 多模型模糊加权预测原理分析  51-57
    4.3.1 多模型模糊加权预测的基本原理  51-52
    4.3.2 模糊理论基本概念和模糊评判原理  52-55
    4.3.3 模糊匹配程度和权重值计算  55-57
  4.4 多模型模糊加权建模仿真实验  57-62
    4.4.1 仿真设计  58
    4.4.2 现场数据仿真  58-60
    4.4.3 仿真结果  60-62
  4.5 烧结热状态模糊控制  62-65
    4.5.1 烧结热状态的模糊特性  62
    4.5.2 模糊控制器输入变量的确定  62
    4.5.3 模糊控制规则设计  62-65
5 总结与展望  65-67
  5.1 全文总结  65-66
  5.2 研究展望  66-67
参考文献  67-70
攻读硕士学位期间科研成果  70
  发表论文  70
  参与项目  70

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化技术及设备 > 自动化系统 > 自动控制、自动控制系统
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