高爐煉鐵是生鐵冶煉的主要方法，但是冶煉過程復雜，導致其優(yōu)化控制面臨許多困難：首先由于煉鐵過程涉及諸多物質(zhì)與能量間的變換傳送過程，并且礦源復雜，工況多變，難以建立精確數(shù)學模型。其次高爐過程參數(shù)和生產(chǎn)目標的非線性關(guān)系難以描述和估計，且參數(shù)之間的強耦合特性，導致優(yōu)化控制極其困難。為此，本文利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，從生產(chǎn)過程積累的海量數(shù)據(jù)中挖掘出冶煉過程的規(guī)律，快速有效地確定與當前工況條件相適應(yīng)的最優(yōu)操作參數(shù)（噴煤量、風量、富氧率）。對于高爐生產(chǎn)中的節(jié)能減排、增產(chǎn)降耗從而提高其經(jīng)濟指標、增強企業(yè)競爭力等具有重要意義。本文在深入了解高爐冶煉機理的基礎(chǔ)之上，研究了高爐冶煉操作參數(shù)優(yōu)化方法。結(jié)合高爐冶煉過程操作參數(shù)的特征、冶煉過程的復雜性及其優(yōu)化控制的研究現(xiàn)狀，提出了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的高爐冶煉操作參數(shù)優(yōu)化方法，該方法包含了：1)高爐鐵水硅含量；2)入爐焦比以及煤比等經(jīng)濟技術(shù)指標的預報；3)操作參數(shù)尋優(yōu)算法等,實現(xiàn)高爐冶煉操作參數(shù)的優(yōu)化。本文取得的主要研究成果如下：（1）提出了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的高爐冶煉操作參數(shù)優(yōu)化框架。本框架包括模式匹配準備過程、操作模式多級匹配過程以及操作模式演化過程。該框架首先根據(jù)綜合工況評價... 

【文章來源】：內(nèi)蒙古科技大學內(nèi)蒙古自治區(qū)

【文章頁數(shù)】：64 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 模式匹配與演化概述及定義
    1.2 課題研究背景及意義
        1.2.1 課題研究背景
        1.2.2 課題研究意義
    1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.4 論文主要內(nèi)容
2 高爐冶煉過程機理分析
    2.1 高爐冶煉工藝流程
    2.2 模式匹配與演化參數(shù)選取
        2.2.1 相關(guān)性分析
        2.2.2 狀態(tài)參數(shù)
        2.2.3 操作參數(shù)
        2.2.4 工藝指標參數(shù)
    2.3 小結(jié)
3 高爐冶煉操作參數(shù)優(yōu)化框架及數(shù)據(jù)預處理
    3.1 高爐冶煉操作參數(shù)優(yōu)化框架
    3.2 高爐冶煉過程數(shù)據(jù)處理
        3.2.1 異常數(shù)據(jù)的剔除與平滑
        3.2.2 數(shù)據(jù)的時間序列分析處理
        3.2.3 優(yōu)良操作模式庫的建立
        3.2.4 數(shù)據(jù)的規(guī)范化處理
    3.3 小結(jié)
4 高爐冶煉參數(shù)優(yōu)化之操作模式匹配過程
    4.1 高爐冶煉過程操作模式多級匹配方法
    4.2 操作模式相似性度量方法
    4.3 模糊C 均值聚類算法原理
    4.4 仿真實驗
    4.5 小結(jié)
5 高爐冶煉參數(shù)優(yōu)化之操作模式演化過程
    5.1 高爐冶煉過程工藝指標預測模型
        5.1.1 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法原理
        5.1.2 工藝指標模型的建立
        5.1.3 仿真實驗
    5.2 高爐冶煉操作參數(shù)尋優(yōu)算法
        5.2.1 粒子群尋優(yōu)算法原理
        5.2.2 粒子群算法尋優(yōu)過程
        5.2.3 仿真實驗
    5.3 小結(jié)
結(jié)論
參考文獻
在學研究成果
致謝


【參考文獻】：
期刊論文
[1]銅閃速熔煉過程操作模式快速匹配策略[J]. 桂衛(wèi)華,劉建華,謝永芳.  控制與決策. 2013(01)
[2]高爐下部氣固湍流和煤粉燃燒的數(shù)值模擬與優(yōu)化研究[J]. 梁健國,閆紅杰,張家元.  鋼鐵研究. 2012(04)
[3]基于火焰圖像的回轉(zhuǎn)窯燒成狀態(tài)識別方法研究[J]. 李帷韜,周曉杰,柴天佑.  儀器儀表學報. 2011(10)
[4]相關(guān)性粒子群優(yōu)化模型[J]. 申元霞,王國胤,曾傳華.  軟件學報. 2011(04)
[5]銅轉(zhuǎn)爐吹煉過程熔劑加入量的模糊操作模式挖掘方法[J]. 胡志坤,桂衛(wèi)華,陽春華,彭小奇.  控制與決策. 2010(11)
[6]基于多源數(shù)據(jù)特征融合的球磨機負荷軟測量[J]. 湯健,趙立杰,岳恒,柴天佑.  浙江大學學報(工學版). 2010(07)
[7]節(jié)能減排 低碳煉鐵 實現(xiàn)中國高爐生產(chǎn)的科學發(fā)展[J]. 楊天鈞,張建良,左海濱.  中國冶金. 2010(07)
[8]基于初始聚類中心選取的改進FCM聚類算法[J]. 張慧哲,王堅.  計算機科學. 2009(06)
[9]生產(chǎn)制造全流程優(yōu)化控制對控制與優(yōu)化理論方法的挑戰(zhàn)[J]. 柴天佑.  自動化學報. 2009(06)
[10]基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的銅閃速熔煉過程操作模式優(yōu)化及應(yīng)用[J]. 桂衛(wèi)華,陽春華,李勇剛,賀建軍,尹林子.  自動化學報. 2009(06)

博士論文
[1]時間序列模式匹配技術(shù)研究[D]. 張勇.華中科技大學 2012
[2]粒子群算法的基本理論及其改進研究[D]. 劉建華.中南大學 2009
[3]復雜有色金屬熔煉過程操作模式智能優(yōu)化方法研究[D]. 胡志坤.中南大學 2005

碩士論文
[1]銅閃速熔煉過程基于操作模式匹配與演化的操作優(yōu)化方法[D]. 陳新.中南大學 2012
[2]銅閃速熔煉操作參數(shù)優(yōu)化的研究與應(yīng)用[D]. 顏青君.中南大學 2007



本文編號：3155209