近幾年國內市場對焦炭需求的飽和,使得煉焦企業(yè)之間的競爭加劇。企業(yè)想要提升自己的競爭率與存活率,必須考慮煉焦綜合生產目標,保證生產穩(wěn)定和產量一定的前提下,本文采用分層遞階控制系統(tǒng)實現煉焦生產過程的協調統(tǒng)一運行。該系統(tǒng)性能的好壞會直接影響產品的質量、產量與能耗等指標,影響煉焦綜合生產目標。而控制系統(tǒng)性能評估的目的是通過對系統(tǒng)狀態(tài)進行分析與判斷,得出系統(tǒng)性能,實時指導操作人員對控制系統(tǒng)采取對應的措施。因此對煉焦控制系統(tǒng)進行綜合性能評估是非常有必要的。首先對煉焦機理和原理進行深入研究,采用一種分層遞階控制結構,將煉焦系統(tǒng)分為協調優(yōu)化層、先進控制層、基礎過程控制層。對煉焦分層遞階系統(tǒng)的三個層級進行性能分析,提取12個具有代表性且相互獨立的性能指標。由于指標數較多,本文采用層次分析法（AHP）建立性能評估模型,將12個指標劃到為經濟、穩(wěn)定、安全三大類指標下,以簡化評估過程。在評估前,利用ADE-BP算法獲取精確的焦炭質量、產量、能耗數據。分析每一大類指標下的每一個小指標的計算方法以及性能等級劃分情況。然后對煉焦系統(tǒng)評估,依據直覺模糊層次分析法（IFAHP）步驟,獲取對應的直覺模糊偏好關系,進行偏好... 

【文章來源】：遼寧石油化工大學遼寧省

【文章頁數】：76 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

焦爐集氣管集氣過程工藝流程圖

圖 2.5 煉焦生產過程分層遞階控制結構框圖Fig.2.5 Hierarchical control structure block diagram of coking process協調優(yōu)化層中建立針對焦炭質量、產量以及能耗的預測模型，獲取全局優(yōu)化指單元優(yōu)化指標和過程控制參數之間的映射關系。先進控制層是根據各個局部目標用智能控制技術，實現四個控制系統(tǒng)的優(yōu)化控制�；A過程控制級采用 PLC、控制系統(tǒng)對過程參數進行控制，通過閥門控制器實施調節(jié)，維持煉焦系統(tǒng)穩(wěn)定運2.2.2 協調優(yōu)化級協調優(yōu)化級是整個煉焦分層遞階控制系統(tǒng)的頂層。針對各局部控制系統(tǒng)缺乏的問題，建立了焦炭質量、產量、能耗指標的智能預測模型，獲取綜合優(yōu)化目標部優(yōu)化目標的關聯。接著建立對應的多目標優(yōu)化模型，求解該模型，獲得滿足約件的最優(yōu)決策變量值。將上述所求得的優(yōu)化值通過指令下發(fā)給各局部子系統(tǒng)，從到協調各煉焦子系統(tǒng)的綜合生產目標。同時基于焦炭質量、經濟性能、生產率指生產工況實時評估診斷協調優(yōu)化級性能是否存在問題，及時修正各變量參數值，

壓力偏差指標 C24。安全性能指標分為基礎過程控制層閥門控大集氣管壓力指標 C32、最高火道溫度指標 C33、最小集氣管選擇方案層，代表是否要進行在線優(yōu)化以及在線優(yōu)化的急迫程急迫優(yōu)先度分成三個類別，分別是在線優(yōu)化的高、中、低需求A={A1、A2、A3}。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于OS-LSSVM焦爐集氣管壓力系統(tǒng)的內�？刂芠J]. 雷亞軍,張世峰,張祝威,楊遠恒.  工業(yè)控制計算機. 2019(02)
[2]基于概率語言熵和交叉熵的多準則決策方法[J]. 趙萌,沈鑫圓,何玉鋒,白梅柯.  系統(tǒng)工程理論與實踐. 2018(10)
[3]基于RBF網絡逆辨識的集氣管壓力復合控制[J]. 宛杰,寧童,張桐,徐凱.  荊楚理工學院學報. 2018(04)
[4]焦爐火道溫度穩(wěn)定性優(yōu)化控制仿真[J]. 李愛蓮,孟冠杰.  計算機仿真. 2018(07)
[5]基于改進直覺模糊層次分析方法的政府創(chuàng)業(yè)投資引導基金績效評價研究[J]. 向贇,馬翔,陸俊月.  財政研究. 2018(07)
[6]鐵前爐料制備過程先進控制與智能優(yōu)化[J]. 胡杰,杜勝,吳敏,陳鑫,曹衛(wèi)華.  信息與控制. 2018(04)
[7]2017年我國鋼材進出口分析[J]. 辜海芳,朱翠翠.  冶金管理. 2018(05)
[8]自適應差分進化算法優(yōu)化BP網絡的煉焦能耗模型[J]. 都吉東,陶文華,李邵鵬.  測控技術. 2018(04)
[9]高爐焦炭質量的GA-SVM模型預測[J]. 袁正波,陶文華,王志峰.  測控技術. 2017(11)
[10]基于Zhenyuan積分的直覺模糊多屬性決策方法[J]. 曾守楨,穆志民.  控制與決策. 2018(03)

博士論文
[1]煉焦過程綜合生產目標的智能預測與協調優(yōu)化研究[D]. 王偉.中南大學 2011

碩士論文
[1]供給側改革背景下的“去產能”政策研究[D]. 徐丁.山東農業(yè)大學 2017
[2]基于直覺模糊層次分析法的大型高爐工程施工階段風險評價研究[D]. 趙秀梅.河北工程大學 2016
[3]配煤煉焦試驗優(yōu)化與神經網絡焦炭質量預測模型的研究[D]. 田英奇.華東理工大學 2016
[4]基于LQG基準的模型預測控制系統(tǒng)性能評價研究與應用[D]. 肖振.天津理工大學 2016
[5]焦爐作業(yè)生產計劃與優(yōu)化調度方法的研究與應用[D]. 嚴萍萍.大連理工大學 2015
[6]基于蟻群遺傳融合算法的焦爐作業(yè)計劃與優(yōu)化調度方法研究[D]. 魏琳.遼寧石油化工大學 2014
[7]基于性能評估的焦爐加熱燃燒過程在線優(yōu)化控制方法[D]. 李景玉.中南大學 2014
[8]一種遺傳算法在焦化配煤優(yōu)化方案中的應用研究[D]. 楊俊杰.西安建筑科技大學 2014
[9]基于性能評估的煉焦生產過程優(yōu)化運行閉環(huán)控制系統(tǒng)設計[D]. 胡玉茹.中南大學 2011
[10]基于主觀評價法的上海郊區(qū)村鎮(zhèn)建筑空間研究[D]. 孫啟超.上海交通大學 2011



本文編號：3245425