【摘要】：轉(zhuǎn)爐煙氣干法除塵技術(shù)由于具有粉塵排放低、煤氣回收效率高等優(yōu)點。因而得到了日益廣泛的應(yīng)用。但由于除塵系統(tǒng)蒸發(fā)冷卻器控制對象具有非線性、大時滯、強耦合等特點,使得常規(guī)PID控制難以有效應(yīng)用。因此,開展此項課題的研究具有重要的工程價值。論文首先介紹了轉(zhuǎn)爐干法除塵技術(shù)的研究和發(fā)展現(xiàn)狀,在分析系統(tǒng)工藝流程的基礎(chǔ)上,總結(jié)了蒸發(fā)冷卻器的對象特性,研究了煙氣溫度控制過程的參數(shù)關(guān)系,歸納了控制系統(tǒng)的技術(shù)指標(biāo)。提出了基于支持向量回歸機的非線性模型預(yù)測控制方法,并利用簡化粒子群算法對其參數(shù)進行尋優(yōu)求解。具體工作內(nèi)容如下:1)在分析基本粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)易陷入局部最優(yōu)以及尋優(yōu)精度低的基礎(chǔ)上,采用小步長線性遞減慣性權(quán)重和增加極值擾動算子方式,改進簡化粒子群算法,改善粒子群算法尋優(yōu)速度和精度,提高算法的求解效率。2)針對非線性系統(tǒng)的建模問題,考慮不同算法的非線性擬合能力,引入支持向量回歸算法,利用簡化的粒子群算法對其參數(shù)進行尋優(yōu)求解,構(gòu)建sPSO-SVR模型預(yù)測控制器,并將單步和多步模型預(yù)測控制算法進行仿真分析比較,結(jié)果表明基于sPSO-SVR的多步模型預(yù)測控制器具有良好的控制性能,可有效應(yīng)用于非線性系統(tǒng)的預(yù)測控制中。3)針對蒸發(fā)冷卻器對象具有的時變性和參數(shù)模型不確定性等特點,提出了基于sPSO-SVR的多步模型預(yù)測控制策略的優(yōu)化控制方案,利用其算法的滾動優(yōu)化、反饋校正等功能,展開蒸發(fā)冷卻器出口溫度控制研究,在此基礎(chǔ)上,通過Matlab仿真來分析和驗證該控制方法的有效性,并達到了理想的控制效果。4)最后課題以寶鋼梅山鋼鐵公司第二煉鋼廠250t轉(zhuǎn)爐干法除塵系統(tǒng)為對象,采用西門子自動化產(chǎn)品設(shè)計蒸發(fā)冷卻器控制系統(tǒng)的DCS控制方案,并進行了部分硬件的配置和選型、PLC系統(tǒng)的硬件組態(tài)以及Step7和WinCC軟件程序的開發(fā)。
[Abstract]:The dry dust removal technology of converter flue gas has the advantages of low dust emission and high gas recovery efficiency. As a result, it has been widely used. However, due to the characteristics of nonlinear, large time delay and strong coupling of evaporative cooler in dust removal system, conventional PID control is difficult to be applied effectively. Therefore, it has important engineering value to carry out the research of this subject. Firstly, this paper introduces the research and development status of converter dry dedusting technology. On the basis of analyzing the technological process of the system, the object characteristics of evaporative cooler are summarized, and the parameter relationship of flue gas temperature control process is studied. The technical indexes of the control system are summarized. A nonlinear model predictive control (MPC) method based on support vector regression (SVR) is proposed, and its parameters are optimized by using simplified particle swarm optimization (PSO) algorithm. The main contents are as follows: 1) on the basis of the analysis of (Particle Swarm Optimization,PSO (basic Particle Swarm Optimization) which is easy to fall into local optimization and low precision of optimization, small step linear decreasing inertia weight and increasing extreme value perturbation operator are adopted. Improve the simplified particle swarm optimization algorithm, improve the speed and accuracy of particle swarm optimization algorithm, and improve the efficiency of the algorithm. 2) considering the nonlinear fitting ability of different algorithms, support vector regression algorithm is introduced to solve the modeling problem of nonlinear system. The simplified particle swarm optimization algorithm is used to optimize its parameters, and the sPSO-SVR model predictive controller is constructed, and the single-step and multi-step model predictive control algorithms are simulated and compared. The results show that the multi-step model predictive controller based on sPSO-SVR has good control performance and can be effectively applied to the predictive control of nonlinear systems. 3) for the evaporative cooler plant it has the characteristics of time-varying and parameter model uncertainty. The optimal control scheme of multi-step model predictive control strategy based on sPSO-SVR is proposed. Based on the functions of rolling optimization and feedback correction of the algorithm, the study of evaporative cooler outlet temperature control is carried out. The validity of the control method is analyzed and verified by Matlab simulation, and the ideal control effect is achieved. 4) finally, the paper takes the 250 t converter dry dust removal system of Baosteel Meishan Iron and Steel Company as the object. The DCS control scheme of evaporative cooler control system is designed by using Siemens automation products. Some hardware configuration and selection, hardware configuration of PLC system and the development of Step7 and WinCC software programs are carried out.
【學(xué)位授予單位】：安徽工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TF345

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本文編號：2451489