燒結(jié)是鋼鐵生產(chǎn)的預(yù)處理環(huán)節(jié),其生產(chǎn)過程包含了大量的物理化學(xué)反應(yīng),這使得燒結(jié)過程滯后性強(qiáng),各變量之間存在強(qiáng)耦合關(guān)系。燒結(jié)終點(diǎn)是指燒結(jié)料燒透時(shí)所對(duì)應(yīng)的風(fēng)箱位置,燒結(jié)終點(diǎn)的位置對(duì)于燒結(jié)礦的產(chǎn)量質(zhì)量都有很大的影響。但由于現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境惡劣及檢測(cè)手段的局限性,目前國內(nèi)外沒有直接檢測(cè)燒結(jié)終點(diǎn)的儀器,因此研究燒結(jié)終點(diǎn)的檢測(cè)方法、預(yù)測(cè)模型和控制算法對(duì)于提高燒結(jié)礦的產(chǎn)量質(zhì)量具有重要的理論意義和應(yīng)用價(jià)值。本文針對(duì)燒結(jié)終點(diǎn)難以檢測(cè)與控制這一難點(diǎn),提出了燒結(jié)終點(diǎn)的間接檢測(cè)方法,建立了燒結(jié)終點(diǎn)的預(yù)測(cè)模型,提前5分鐘對(duì)燒結(jié)終點(diǎn)進(jìn)行預(yù)報(bào),并針對(duì)燒結(jié)過程的特性設(shè)計(jì)了變論域的模糊控制器。具體做了如下研究內(nèi)容:（1）研究了采用廢氣溫度判斷燒結(jié)終點(diǎn)位置的原理,分析了廢氣溫度上升點(diǎn)的實(shí)際物理意義以及計(jì)算方法。（2）分析了燒結(jié)現(xiàn)場(chǎng)廢氣溫度和煙道含氧量的檢測(cè)方法。從理論上研究了臺(tái)車速度、混合料含水量、點(diǎn)火溫度、20號(hào)風(fēng)箱溫度等各變量對(duì)于燒結(jié)終點(diǎn)的影響作用。（3）設(shè)計(jì)了基于減法聚類和粒子群算法優(yōu)化的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練算法,通過對(duì)一個(gè)非線性模型的辨識(shí),研究了網(wǎng)絡(luò)的泛化能力,并利用此神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了燒結(jié)終點(diǎn)預(yù)測(cè)模型。（4）采用最小二乘法辨識(shí)了... 

【文章來源】：東北大學(xué)遼寧省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：77 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景及目的意義
    1.2 研究現(xiàn)狀
        1.2.1 燒結(jié)終點(diǎn)的檢測(cè)研究
        1.2.2 燒結(jié)終點(diǎn)模型研究
        1.2.3 燒結(jié)終點(diǎn)的控制研究
    1.3 主要工作
第2章 燒結(jié)終點(diǎn)檢測(cè)與影響因素分析
    2.1 燒結(jié)工藝及特點(diǎn)
        2.1.1 整體工藝流程
        2.1.2 燒結(jié)生產(chǎn)過程特性
    2.2 終點(diǎn)的定義與計(jì)算
        2.2.1 燒結(jié)終點(diǎn)的定義
        2.2.2 燒結(jié)終點(diǎn)的計(jì)算方法
        2.2.3 燒結(jié)終點(diǎn)修正方法
        2.2.4 廢氣溫度上升點(diǎn)
    2.3 影響因素分析
        2.3.1 點(diǎn)火溫度
        2.3.2 臺(tái)車速度
        2.3.3 混合料水分百分含量
        2.3.4 20號(hào)風(fēng)箱廢氣溫度
        2.3.5 其余影響因素
    2.4 相關(guān)參數(shù)的檢測(cè)方案
        2.4.1 風(fēng)箱廢氣溫度的檢測(cè)方案
        2.4.2 廢氣成分檢測(cè)裝置
    2.5 本章小結(jié)
第3章 燒結(jié)終點(diǎn)預(yù)測(cè)模型
    3.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理
        3.1.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)
        3.1.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的映射關(guān)系
        3.1.3 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的選取
    3.2 減法聚類算法
    3.3 粒子群算法
    3.4 燒結(jié)現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)處理
        3.4.1 限幅濾波
        3.4.2 歸一化
    3.5 基于PSO的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法
        3.5.1 模型輸入輸出變量的選擇
        3.5.2 網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)的選取
        3.5.3 輸出權(quán)值選擇
        3.5.4 PSO算法的編碼
        3.5.5 適應(yīng)度函數(shù)
        3.5.6 初始化粒子群
        3.5.7 算法的基本步驟
    3.6 算法驗(yàn)證
    3.7 仿真結(jié)果分析
    3.8 本章小結(jié)
第4章 終點(diǎn)控制模型及仿真分析
    4.1 燒結(jié)終點(diǎn)過程控制模型
        4.1.1 最小二乘法
        4.1.2 模型階次及辨識(shí)結(jié)果
        4.1.3 模型的驗(yàn)證
    4.2 變論域模糊控制
        4.2.1 模糊控制理論基礎(chǔ)
        4.2.2 變論域的原因
        4.2.3 變論域模糊控制思想
        4.2.4 變論域的實(shí)現(xiàn)方法
        4.2.5 變論域的伸縮因子
    4.3 模糊控制器的設(shè)計(jì)
        4.3.1 輸入量的設(shè)定
        4.3.2 量化因子及比例因子的設(shè)定
        4.3.3 隸屬函數(shù)的選擇
        4.3.4 模糊決策及控制規(guī)則表
    4.4 仿真結(jié)果分析
    4.5 本章小結(jié)
第5章 結(jié)論與展望
    5.1 結(jié)論
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表文章


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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