銅锍吹煉過程是一類具有多變量、非線性、強耦合、大慣性、時變性和不確定性、難以實時在線控制等特點的復雜對象，銅锍吹煉過程優(yōu)化決策與控制的目的是為了提高勞動生產率，實現優(yōu)質高產和降低能源消耗。隨著銅锍吹煉爐在我國的廣泛應用和吹煉指標要求的提高，實現銅锍吹煉過程的自動化作業(yè)日趨重要。正因如此，提高銅锍吹煉過程的優(yōu)化決策和計算機控制水平已成為吹煉過程發(fā)展的重要方向。 本文簡要介紹了銅锍吹煉的基本原理，分析了銅锍吹煉的基本特性、吹煉過程的控制目標及其影響因素，對自熱過程、爐襯溫度場、氣體噴射現象進行了解析，對造渣制度的優(yōu)化進行了研究。在此基礎上，以節(jié)能降耗為目標，在“數學模擬—全息仿真—整體優(yōu)化”的思想方法和技術路線指導下，提出了銅锍吹煉過程風口區(qū)溫度、熔劑加入制度、冷料加入制度與鼓風制度的優(yōu)化策略：通過對來自生產實踐的原始樣本進行自標準化和噪音樣本過濾處理后，運用機理分析和數理統(tǒng)計方法選擇建模變量，將主成分分析法（PCA）、最優(yōu)判別平面（ODP）和偏最小二乘法（PLS）應用于歷史樣本數據的模式識別， 建立了銅锍吹煉爐渣重量和成份的小波神經網絡預測模型：提出了基于自回歸AR（P）與三重指... 

【文章來源】：中南大學湖南省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數】：109 頁

【學位級別】：博士

【文章目錄】：
中文摘要
英文摘要
前言
第一章 文獻綜述
    1.1 銅工業(yè)的發(fā)展與現狀
        1.1.1 銅冶金的現代生產方法
        1.1.2 現代銅锍吹煉方法
        1.1.3 銅冶煉技術展望
    1.2 人工智能與遺傳算法簡述
        1.2.1 模式識別
        1.2.2 神經網絡
        1.2.3 自適應小波神經網絡
        1.2.4 遺傳算法
        1.2.5 智能決策支持系統(tǒng)
    1.3 混沌理論簡述
        1.3.1 混沌理論簡介
        1.3.2 混沌理論在優(yōu)化計算中的應用
        1.3.3 混沌理論在過程控制中的應用
    1.4 人工智能和混沌理論在有色金屬冶煉中的應用
第二章 銅锍吹煉過程優(yōu)化的理論基礎
    2.1 銅锍吹煉過程熱力學
    2.2 銅锍吹煉過程的特征
    2.3 銅锍吹煉過程熱化學
    2.4 爐襯溫度場仿真
        2.4.1 爐襯溫度場模型
        2.4.2 有關參數和邊界條件的確定
        2.4.3 溫度場計算分析
    2.5 氣體噴射現象解析
        2.5.1 臥式轉爐中的氣體側吹噴射現象
        2.5.2 特尼恩特轉爐中的氣體側吹噴射現象和風口堵塞問題
    2.6 造渣制度的優(yōu)化
        2.6.1 高品位銅锍吹煉
        2.6.2 富氧鼓風作業(yè)
3O₄量">        2.6.3 控制Fe₃O₄量
        2.6.4 渣系的選擇
    2.7 銅锍吹煉過程的控制目標及影響因素分析
        2.7.1 合理渣型的選擇
        2.7.2 渣含銅
        2.7.3 熔體溫度
        2.7.4 鼓風強度
第三章 銅锍吹煉過程優(yōu)化策略研究
    3.1 風口區(qū)溫度優(yōu)化策略
        3.1.1 控制目標
        3.1.2 優(yōu)化策略
        3.1.3 優(yōu)化模型
    3.2 物料加入制度優(yōu)化策略
        3.2.1 熔劑加入制度優(yōu)化策略
        3.2.2 冷料加入制度優(yōu)化策略
    3.3 鼓風制度優(yōu)化策略
第四章 人工智能建模技術
    4.1 吹煉過程數據樣本預處理技術
        4.1.1 樣本自標準化
        4.1.2 噪音樣本過濾方法
        4.1.3 建模變量選擇
    4.2 吹煉模式識別技術
        4.2.1 主成分分析法（PCA）
        4.2.2 最優(yōu)判別平面（ODP）
        4.2.3 偏最小二乘法（PLS）
    4.3 小波神經網絡建模方法
第五章 混沌遺傳優(yōu)化算法及其尋優(yōu)效率評價
    5.1 混沌遺傳優(yōu)化算法原理
        5.1.1 編碼方案及交換方案的確定
        5.1.2 隨機擾動的確定
        5.1.3 混沌遺傳算法
    5.2 混沌遺傳算法實例
    5.3 混沌遺傳算法尋優(yōu)效率評價
        5.3.1 排序選擇
        5.3.2 簡單雜交
第六章 銅锍吹煉爐優(yōu)化操作數學模型
    6.1 優(yōu)化操作模型建模方法
    6.2 造渣期操作參數優(yōu)化模型
        6.2.1 最佳銅锍入爐量
        6.2.2 最佳熔劑加入制度
        6.2.3 最佳冷料加入制度
        6.2.4 最佳鼓風制度
        6.2.5 渣量及成分預測模型
    6.3 造銅期操作參數優(yōu)化模型
        6.3.1 造渣期末殘渣量和白鈹量預測模型
        6.3.2 最佳冷料加入制度
        6.3.3 最佳鼓風制度
        6.3.4 粗銅量及殘渣量預報模型
    6.4 優(yōu)化操作模型的自學習與自適應
        6.4.1 造渣期鼓風制度優(yōu)化模型的自學習與自適應
        6.4.2 造銅期鼓風制度優(yōu)化模型的自學習與自適應
        6.4.3 最佳熔劑量優(yōu)化模型的自學習與自適應
        6.4.4 渣量及成分預測模型的自學習與自適應
    6.5 冷料熔化動力學模型
        6.5.1 冷料熔化模型描述
        6.5.2 熔化速率模型
        6.5.3 熔化時間模型
        6.5.4 熔化參數的確定
    6.6 基于神經網絡與機理分析方法的在線仿真檢測模型
        6.6.1 銅锍吹煉過程機理模型
        6.6.2 基于神經網絡的在線仿真檢測模型
        6.6.3 基于機理模型的神經網絡在線仿真檢測建模
        6.6.4 在線仿真檢測模型的自校正與維護
            6.6.4.1 在線自校正
            6.6.4.2 模型更新
    6.7 銅锍品位動態(tài)預測——AR（p）指數平滑組合模型
        6.7.1 時序分析AR（p）預測模型
        6.7.2 三次指數平滑模型
        6.7.3 銅锍品位的動態(tài)預測——AR（p）-指數平滑組合模型
    6.8 銅連吹爐造銅期終點判斷
        6.8.1 造銅期煙氣溫度的數學模型
        6.8.2 模型在生產實踐中的應用
第七章 銅锍吹煉爐優(yōu)化操作智能決策支持系統(tǒng)
    7.1 系統(tǒng)開發(fā)步驟
    7.2 系統(tǒng)結構與功能
    7.3 系統(tǒng)主要模塊
        7.3.1 數據在線采集模塊
        7.3.2 爐襯溫度場計算模塊
        7.3.3 操作制度優(yōu)化決策子系統(tǒng)
        7.3.4 實時爐況在線仿真子系統(tǒng)
            7.3.4.1 造渣期工藝操作參數與生產狀態(tài)在線仿真
            7.3.4.2 造銅期工藝操作參數與生產狀態(tài)在線仿真
        7.3.5 成分、物相預測模塊
        7.3.6 自學習模塊
        7.3.7 造銅期終點預報模塊
        7.3.8 生產管理模塊
        7.3.9 故障診斷模塊
        7.3.10 操作規(guī)程培訓模塊
第八章 銅锍吹煉爐操作優(yōu)化智能決策系統(tǒng)工業(yè)應用實踐
    8.1 應用概況
    8.2 預報準確度
    8.3 實際效果
        8.3.1 產量提高
        8.3.2 冷料處理量增加
        8.3.3 爐襯使用壽命延長
        8.3.4 工序操作整體水平提高
    8.4 經濟效益初步預測
第九章 結論與建議
    9.1 結論
    9.2 建議
參考文獻
攻讀博士學位期間發(fā)表論文
攻讀博士學位期間參加研究工作
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
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[2]采用混沌變異的進化算法[J]. 駱晨鐘,邵惠鶴.  控制與決策. 2000(05)
[3]臥式轉爐爐襯溫度場的數值模擬[J]. 姚俊峰,梅熾,任鴻九,胡軍,江金宏.  中國有色金屬學報. 2000(04)
[4]復雜系統(tǒng)、非線性科學與智能控制理論[J]. 李士勇.  計算機自動測量與控制. 2000(04)
[5]遺傳算法優(yōu)化效率的定量評價[J]. 孫瑞祥,屈梁生.  自動化學報. 2000(04)
[6]我國銅業(yè)市場發(fā)展預測[J]. 羅曉玲.  世界有色金屬. 2000(06)
[7]基于數據倉庫的決策支持系統(tǒng)框架[J]. 謝榕.  系統(tǒng)工程理論與實踐. 2000(04)
[8]混沌理論及其應用研究[J]. 唐巍,李殿璞,陳學允.  電力系統(tǒng)自動化. 2000(07)
[9]鎳閃速熔煉過程的模糊建模[J]. 萬維漢,史維祥,袁永發(fā),楊金義.  冶金自動化. 2000(02)
[10]鎳閃速熔煉過程的模糊動態(tài)質量模型與控制[J]. 萬維漢,萬百五,史維祥,楊金義.  西安交通大學學報. 2000(03)



本文編號：3150407