高爐煤氣(Blast Furnace Gas,BFG)是鋼鐵生產(chǎn)過程中重要的二次能源。為有效合理調(diào)度高爐煤氣,需要實時預(yù)測煤氣柜位變化趨勢。高爐煤氣系統(tǒng)生產(chǎn)過程復雜,各變量之間存在強非線性動態(tài)關(guān)系,對其建立精確的數(shù)學模型難度較大。鑒于在煉鋼過程中積累的大量歷史數(shù)據(jù),可以采用數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法對高爐煤氣系統(tǒng)進行建模分析,構(gòu)建煤氣柜與系統(tǒng)產(chǎn)消用戶之間的關(guān)系模型,從而制定合理的高爐煤氣使用計劃,對企業(yè)節(jié)能減排具有重要意義。針對工業(yè)現(xiàn)場采集數(shù)據(jù)含噪聲較高,波動較大,變量關(guān)系復雜等問題,且考慮到對高爐煤氣柜位預(yù)測準確穩(wěn)定的需求,本文提出一種基于多目標優(yōu)化的高爐煤氣系統(tǒng)模糊建模方法,旨在提高模型精度、降低模型復雜度、增強模型可解釋性。該方法在建模過程中同時優(yōu)化各變量的隸屬度函數(shù)和模糊規(guī)則庫,建立最終的模糊模型。針對隸屬度函數(shù)的確定問題,提出兩階段的隸屬度函數(shù)確定方法,第一階段,基于多目標優(yōu)化的密度聚類算法確定最佳的聚類參數(shù),得到合理的聚類個數(shù)和聚類中心;在第二階段,根據(jù)數(shù)據(jù)分布特征和隸屬度函數(shù)的特性,設(shè)計了隸屬度函數(shù)公式,并根據(jù)聚類結(jié)果確定各個隸屬度函數(shù)的形狀和參數(shù)。鑒于模型預(yù)測時規(guī)則庫中沒有匹配規(guī)則的情況,本文將Wang-Mendel(WM)規(guī)則提取算法融入訓練過程。為驗證本文方法的有效性,選取我國某鋼鐵企業(yè)實際生產(chǎn)數(shù)據(jù)進行實驗,并與已有方法進行多組對比實驗。實驗結(jié)果表明本文方法對高爐煤氣系統(tǒng)建立的模糊模型在模型精度、模型復雜度和模型可解釋性方面具有較好的效果。最后,開發(fā)了工業(yè)數(shù)據(jù)建模分析應(yīng)用平臺,并以本文方法為后臺算法,應(yīng)用于高爐煤氣系統(tǒng)的平衡控制,對決策調(diào)度優(yōu)化具有重要的參考價值。
【學位單位】：大連理工大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2017
【中圖分類】：TF341;TP311.13
【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 高爐煤氣系統(tǒng)建模方法概述
    1.3 模糊系統(tǒng)建模研究現(xiàn)狀
        1.3.1 模糊隸屬度函數(shù)確定
        1.3.2 模糊規(guī)則提取
    1.4 本文主要工作
2 基于Mamdani模糊推理的高爐煤氣系統(tǒng)建模
    2.1 高爐煤氣系統(tǒng)建模問題描述
    2.2 高爐煤氣系統(tǒng)模糊建模
        2.2.1 確定隸屬度函數(shù)
        2.2.2 建立模糊規(guī)則庫
    2.3 小結(jié)
3 基于多目標密度聚類算法的隸屬度函數(shù)確定方法
    3.1 多目標密度聚類算法
        3.1.1 快速密度聚類算法
        3.1.2 基于多目標優(yōu)化的快速密度聚類算法
    3.2 隸屬度函數(shù)擬合
    3.3 模糊模型求解整體流程
    3.4 小結(jié)
4 實驗分析及系統(tǒng)應(yīng)用
    4.1 高爐煤氣系統(tǒng)模糊建模實驗
        4.1.1 確定隸屬度函數(shù)
        4.1.2 模型對比分析
    4.2 高爐煤氣系統(tǒng)平衡控制應(yīng)用
        4.2.1 系統(tǒng)架構(gòu)及功能分析
        4.2.2 系統(tǒng)運行實例
    4.3 小結(jié)
結(jié)論
參考文獻
攻讀碩士學位期間發(fā)表學術(shù)論文情況
致謝

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本文編號：2856723