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1、第33卷第12期自动化学报Vol.33,No.122007年12月ACTAAUTOMATICASINICADecember,2007基于烟气温度场分布的烧穿点智能集成预测方法吴敏1徐辰华1摘要铅锌密闭鼓风烧结过程具有强非线性、时变和时滞等特性.本文在分析过程热状态的基础上,通过研究烧结机烟气温度梯度分布,建立烟气温度分布烧穿点软测量判断模型,结合烧穿点的动态特性,运用智能集成建模的思想,提出采用神经网络方法建立工艺参数预测模型,采用灰色理论建立烟气温度分布时间序列预测模型,通过模糊组合器综合与协调
2、两个模型来预测烧穿点位置.实际运行结果表明,智能集成预测方法为铅锌烧结过程烧穿点的判断和预测提供了一种可行、有效的解决思路,为实现过程的状态优化奠定了基础.关键词铅锌烧结过程,烧穿点,烟气温度场分布,工艺参数预测模型,时间序列预测模型,集成预测模型中图分类号TP2AnIntelligentIntegratedPredictiveMethodBasedonGasTemperaturePro¯leforBurn-throughPoint11WUMinXUChen-HuaAbstractThefeatu
3、resofthelead-zincimperialsinteringprocessincludestrongnonlinearity,timevariance,largetimedelay,andsoon.Basedonananalysisofheatstate,thegastemperaturepro¯leforthesinteringapparatuswasinvestigated;asoft-sensormodeloftheburn-throughpoint(BTP)wasdeveloped
4、.Technological-parameter-basedandtime-sequence-basedpredictivemodelsthattakethedynamicfeaturesoftheBTPintoaccountwereestablished;theyweredesignedusingneuralnetworksandgreytheory,respectively.Then,basedontheconceptofintelligentintegration,thesynthesisa
5、ndcoordinationofthesetwomodelswasimplementedthroughafuzzyclassi¯er.Theresultsofactualrunsshowthatintelligentintegrationprovidesapracticalande®ectivewayofpredictingtheBTP,which,inturn,servesasabasisforimplementingstateoptimizationinthelead-zincsinterin
6、gprocess.KeywordsLead-zincsinteringprocess,burn-throughpoint(BTP),gastemperaturepro¯le,technological-parameter-basedpredictivemodel,time-sequence-basedpredictivemodel,integratedpredictivemodel1引言要的现实意义,目前已成为国内外广泛关注的一个重要课题.铅锌密闭鼓风烧结过程是一个具有强非线性、目前铅锌烧结过程B
7、TP的判断和控制基本上时变和时滞的复杂系统,烧结生产的目标是提供成凭人工经验实现.烟气流向、测温热电偶检测位置分合适、透气性好、具有一定机械强度和还原性的和插入深度等因素影响BTP判断的准确性,易造烧结块,满足鼓风炉还原熔炼的要求[1;2].烧穿点成工况波动严重,发生过烧或欠烧,使设备过早磨(Burn-throughpoint,BTP)作为烧结过程的一个损、成本增加,影响烧结块质量和产量的提高.用于重要状态变量,反映了物料燃烧状况,是判断生产BTP判断的方法通常有废气温度法、废气成分判断过程正常与
8、否的重要标志之一.BTP位置直接影响[4]法和负压法,但是容易出现BTP的判断失真、大到烧结矿的质量和产量,是烧结过程控制的重要环误差等情况,难以解决不可测和难测量参数的控制节[3].烧结过程存在严重滞后,BTP以及相关参数问题.难以直接测量,所以进行烧结过程BTP判断和预测在工艺方面,铅锌工业和钢铁工业存在很大区模型的研究,实现BTP状态的实时准确预测,对实别.铅锌烧结机是密闭的,属于鼓风烧结;钢铁烧结现过程的状态优化、稳定烧结块质量和产量具有重机是敞开的,属于抽风烧结.近年来,
