铅锌烧结过程透气性、烧结终点智能集成建模和优化控制の研究

铅锌烧结过程透气性、烧结终点智能集成建模和优化控制の研究

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时间:2019-02-24

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1、中南大学硕士学位论文摘要摘要本课题以韶关冶炼厂ISP铅锌冶炼—烧结过程为背景,研究了烧结过程状态(包括透气性和烧结终点)的集成建模与优化问题,解决了透气性和烧结终点预测模型和优化控制问题。通过模糊分类的方法,将透气性建模的数据进行分类成为高低温烧结子空间,分别建立两个相同结构和算法的神经网络模型,并用权重法进行模型集成。对于烧结终点,用基于数据的神经网络模型与基于经验的规则模型结合起来,采用最优组合算法建立了烧结终点集成预测模型.从烧结过程的生产实际出发,提出了以透气性为中心的烧结状态专家区域优化控制策略,通过专家规则将烧结状态预测的结果用于指导状态的优化控制。仿真结果表

2、明,烧结状态的集成预测模型精度较高,该优化控制系统的应用,将会使烧结过程趋于稳定,在满足烧结块质量的前提下,提高了烧结块的结块率和产量,降低能耗,节约成本,取得较好的经济效益。论文的第1章简略介绍了密闭鼓风炉炼铅锌的工艺过程,指出了课题的意义和必要性;第2章介绍了ISP烧结过程的工艺知识和特点,重点讨论了当前烧结过程控制中存在的问题、本课题要解决的问题和课题的整体设计思路;第3章建立了基于模糊规则的透气性分布式神经网络预测模型;第4章建立了基于专家规则的模型和基于经验和统计数据的模型,把两者结合起来,通过最优组合算法进行集成。第5章讨论了透气性和烧结终点的优化控制,以优化

3、结果指导控制烧结生产;第6章结束语,对课题的展望,提出了本论文不足之处及需进一步研究的几个问题o)关键词:烧结状态,神经网络模型,模糊逻辑规则模型,集成建模,组合优化算法,优化控制,区域优化中南大学硕士学位论文AbstractAbstractInthepaper,anintegratedmodelingandoptimizationmethodforthePb-Znsinteringprocessstates(includingpermeabilityandBurningThroughPoint)ofImperialSmeltingProcess(ISP)inShaogu

4、anSmelteryisinvestigated,whichistosolvethepredictionmodelingandoptimizationproblemsofpermeabilityandBTP.Astopermeability,Atfirst,basedonempiricalknowledge,theinputsamplesspaceisfuzzy-classifiedintolow-temperaturesubspaceandhigh-temperaturesubspaceonthebasisofthehighesttemperatureofthesint

5、eringmachine,thencorrespondingtwosub-modelsareestablished.Finally,thepredicativemodelisobtainedbysynthesizingthetwosub-modelswithweightingmethodofsamplememberships.AsregardtoBTP,thepaperpresentsanapproachthatintegratestwomodelstopredictingtheBTP.Thefirstmethodusesneuralnetworktopredictthe

6、BTP;Thesecondmethodusesmetallurgicalandcontrolexpertknowledgeandskilledoperatorexperiencesofthesinteringprocess.TworesultsarecombinedbyuseofoptimalcombinationalgorithmasgeneralmodelingresultsoftheBTP.AccordingtotheactualcircumstancesoftheSinteringProcess,anexpertreligionoptimalcontrolstra

7、tegyofsinteringstateswitchregardspermeabilityascenterisadvanced.Throughtheexpertsrules,thepredictiveresultsofsinteringstatesareappliedtoguidetheoptimalcontrolmanipulation.Simulationresultsshowthatthesinteringprocesswillbestable,theproductivitywillbeimproved,thecosto

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