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,各變量之間存在強耦合關(guān)系。燒結(jié)終點是指燒結(jié)料燒透時所對應(yīng)的風(fēng)箱位置,燒結(jié)終點的位置對于燒結(jié)礦的產(chǎn)量質(zhì)量都有很大的影響。但由于現(xiàn)場環(huán)境惡劣及檢測手段的局限性,目前國內(nèi)外沒有直接檢測燒結(jié)終點的儀器,因此研究燒結(jié)終點的檢測方法、預(yù)測模型和控制算法對于提高燒結(jié)礦的產(chǎn)量質(zhì)量具有重要的理論意義和應(yīng)用價值。本文針對燒結(jié)終點難以檢測與控制這一難點,提出了燒結(jié)終點的間接檢測方法,建立了燒結(jié)終點的預(yù)測模型,提前5分鐘對燒結(jié)終點進行預(yù)報,并針對燒結(jié)過程的特性設(shè)計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)終點位置的原理,分析了廢氣溫度上升點的實際物理意義以及計算方法。（2）分析了燒結(jié)現(xiàn)場廢氣溫度和煙道含氧量的檢測方法。從理論上研究了臺車速度、混合料含水量、點火溫度、20號風(fēng)箱溫度等各變量對于燒結(jié)終點的影響作用。（3）設(shè)計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,通過對一個非線性模型的辨識,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)終點預(yù)測模型。（4）采用最小二乘法辨識了... 

【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)終點的檢測研究
        1.2.2 燒結(jié)終點模型研究
        1.2.3 燒結(jié)終點的控制研究
    1.3 主要工作
第2章 燒結(jié)終點檢測與影響因素分析
    2.1 燒結(jié)工藝及特點
        2.1.1 整體工藝流程
        2.1.2 燒結(jié)生產(chǎn)過程特性
    2.2 終點的定義與計算
        2.2.1 燒結(jié)終點的定義
        2.2.2 燒結(jié)終點的計算方法
        2.2.3 燒結(jié)終點修正方法
        2.2.4 廢氣溫度上升點
    2.3 影響因素分析
        2.3.1 點火溫度
        2.3.2 臺車速度
        2.3.3 混合料水分百分含量
        2.3.4 20號風(fēng)箱廢氣溫度
        2.3.5 其余影響因素
    2.4 相關(guān)參數(shù)的檢測方案
        2.4.1 風(fēng)箱廢氣溫度的檢測方案
        2.4.2 廢氣成分檢測裝置
    2.5 本章小結(jié)
第3章 燒結(jié)終點預(yù)測模型
    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 算法驗證
    3.7 仿真結(jié)果分析
    3.8 本章小結(jié)
第4章 終點控制模型及仿真分析
    4.1 燒結(jié)終點過程控制模型
        4.1.1 最小二乘法
        4.1.2 模型階次及辨識結(jié)果
        4.1.3 模型的驗證
    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
        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
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表文章


【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3175601