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烧结过程智能优化控制方法及应用(上) 总被引:3,自引:1,他引:2
以国内外烧结过程控制技术发展状况为背景,论述了烧结过程智能优化控制的方法及应用,即烧结配料优化方法和烧结过程热状态优化控制(包括烧结终点控制和点火燃烧控制)。分析了上述三个优化控制问题的复杂性,指出了采用模糊控制、神经网络、专家系统等智能方法可以实现烧结过程的优化控制。将提出的智能优化控制方法应用于工业现场,运行结果表明:该方法不仅能在满足烧结矿质量要求的前提下,有效降低配料成本,而且显著改善了工况波动情况,提高了烧结机利用系数及烧结矿质量指标,降低了燃料消耗。最后简要展望了烧结过程控制技术今后的发展方向。 相似文献
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烧结作为钢铁生产的主要能源消耗工序之一,在钢铁总能耗中约占10%. 烧结工序能源主要来源于固体燃料,传统烧结优化配矿燃料配比通常由经验确定,未能实现原料类型与烧结过程燃耗的动态平衡. 针对烧结过程的能量平衡,首先在已有化学成分、碱度、原料配比等约束条件的基础上,嵌入烧结能量平衡约束,构建了基于烧结能量平衡的烧结配料模型,最后采用粒子群算法进行求解,实现了烧结铁矿石、熔剂和燃料的协同优化. 仿真结果表明,本文提出的基于PSO–VIKOR (Particle swarm optimization–multicriteria optimization and compromise solution)烧结优化配矿模型提高了烧结过程的能源利用率,在考虑烧结成本与质量的同时,实现了烧结过程的节能减排,有助于钢铁企业烧结低碳绿色发展. 相似文献
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永通铸铁管公司通过对自动配料、生石灰消化、造球、布料等系统的改造和烧结过程的优化,烧结矿碱度稳定率得到提高。通过采取改善原燃料质量、优化原料结构、引进新型烧结增效剂、加强工序操作和管理等措施,烧结矿质量明显提高,同时降低了烧结成本。 相似文献