發(fā)布時(shí)間：2020-09-17 21:11

　　 煉焦生產(chǎn)是眾多工業(yè)生產(chǎn)過程中較為復(fù)雜的一個(gè)。要實(shí)現(xiàn)煉焦生產(chǎn)過程綜合生產(chǎn)指標(biāo)的優(yōu)化,關(guān)鍵是要智能合理控制煉焦能耗。論文在充分分析了煉焦生產(chǎn)特點(diǎn)和工藝過程的基礎(chǔ)上,對(duì)算法在煉焦生產(chǎn)上的應(yīng)用作了適應(yīng)性分析,選出公理模糊集算法(AFS算法)作為理論基礎(chǔ),再通過對(duì)煉焦數(shù)據(jù)報(bào)表分析確定了影響因素,據(jù)此建立了基于AFS算法的煉焦生產(chǎn)過程綜合生產(chǎn)指標(biāo)模型,并提出構(gòu)建了模型結(jié)果優(yōu)化過程。針對(duì)煉焦生產(chǎn)中相關(guān)因素眾多、因素相互影響且控制具有強(qiáng)大滯后性等特點(diǎn),設(shè)計(jì)建立了一種基于模糊語義規(guī)則和邏輯推理相結(jié)合的數(shù)學(xué)模型。首先對(duì)采集的煉焦生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了合理分析,確定了10個(gè)煉焦生產(chǎn)主要因素并依此建立了兩套數(shù)據(jù)庫;然后通過隸屬函數(shù)對(duì)煉焦生產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,確定隸屬度分類參數(shù),實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)到算法的直接對(duì)接,減少了人工參與。隨后通過數(shù)據(jù)庫大量數(shù)據(jù)的輸入,計(jì)算得出了圍繞煉焦耗熱量較低的復(fù)雜語義集,且訓(xùn)練精度達(dá)到了77.81%,測試數(shù)據(jù)精度達(dá)到了76.67%,基本滿足生產(chǎn)要求,并據(jù)此推測出了煉焦生產(chǎn)優(yōu)化參數(shù)控制范圍。隨著輸入數(shù)據(jù)量的逐漸增多,輸出語義集也逐漸龐大。因此通過對(duì)復(fù)雜語義集的分析,發(fā)現(xiàn)相關(guān)的復(fù)雜語義數(shù)量較多,對(duì)于實(shí)際應(yīng)用仍然存在一定局限性。針對(duì)這一問題,提出了一種基于參數(shù)調(diào)整和頻數(shù)相結(jié)合的優(yōu)化約簡過程,得出的約簡結(jié)果滿足實(shí)際生產(chǎn)的一般規(guī)律,提高了AFS算法在煉焦工業(yè)生產(chǎn)上的實(shí)用價(jià)值。
【學(xué)位單位】：昆明理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TQ520.6
【部分圖文】：

算法建模分類Fig.1.1Algorithmmodelingclassification數(shù)據(jù)規(guī)則提取型數(shù)據(jù)特征

數(shù)據(jù)處理流程

圖 3.1 實(shí)際結(jié)焦時(shí)間-煉焦耗熱量關(guān)系Fig.3.1 Coking time  the relationship between consumption of heat

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2821242