基于LS-SVM的烧结矿化学成分软测量模型研究与应用

由于烧结过程所具有的大时滞性和动态时变性,采取一些依赖于对象数学模型的传统控制理论和方法难以解决烧结矿化学成分的波动问题;因此,烧结矿化学成分的预测和控制长期以来一直是钢铁企业中的一个难点;为此,根据烧结过程所具有的特点,提出了基于最小二乘支持向量机的烧结矿化学成分的软测量模型的研究,利用支持向量机建立烧结矿化学成分的预报模型;通过对现场实际数据进行仿真表明,该方法鲁棒性强,准确性高,泛化能力广,具有很强的实用性和推广价值。     

烧结矿碱度预测中的多传感器信息融合技术

烧结矿碱度的测量是钢铁工业中的关键和难点,况且又容易受到烧结几乎每一个操作环节的影响;据此提出利用BP神经网络进行多传感器数据融合的烧结矿碱度的预报模型;通过对现场实际数据进行仿真,表明该方法鲁棒性强,准确性高,泛化能力广,具有很强的实用性和推广价值。     

基于多传感器数据融合技术的烧结矿碱度预报模型的研究

烧结矿碱度的测量是钢铁工业中的关键和难点,况且又容易受到烧结几乎每一个操作环节的影响。据此提出利用BP神经网络进行多传感器数据融合的烧结矿碱度的预报模型。通过对现场实际数据进行仿真,表明该方法鲁棒性强,准确性高,泛化能力广,具有很强的实用性和推广价值。     

基于灰色神经网络的烧结矿碱度组合预测

针对钢铁生产过程中烧结矿碱度检测的难题,利用灰色预测的GM(I,1)模型与BP神经网络进行组合,建立了灰色神经网络的烧结矿碱度组合预测模型,选取10W与矿碱度有关的输入变量,对这些变量分别进行灰色GM(1,1)预估,再进行BP神经网络预测,获得烧结矿碱度预测结果,仿真结果的相对误差小于0.005%.     

烧结机自动化控制系统设计

1概述 烧结生产过程是把粉矿加入一定比例的熔剂，燃料经过混合后，在一定温度下烧结成高炉需要的原料。主要生产工艺包括燃料破碎系统、配料室供料系统、混料系统、烧结冷却系统、成品整粒系统、成品矿仓储等。烧结工艺是一个连续性的生产过程，环节多，控制对象复杂、滞后时间长且受干扰影响大，为了保证烧结矿品质稳定，提高产量和降低燃料消耗，必须对生产过程进行自动化控制。     

烧结生石灰配料螺旋秤计量精度分析

重钢新区3#高炉烧结生石灰配料过程中,螺旋秤的计量精度出现偏差和零点漂移,针对误差原因进行简要分析。在螺旋秤的使用和现场维护中,针对因生石灰配料秤下料精度问题导致烧结成品矿碱度波动的情况,提出合理化建议并改造实施,保证了烧结矿强度,对整体品质的提升起到了良好的效果。     

基于多元模糊线性回归的烧结终点预测方法

由于铁矿石烧结过程是具有不确定性、多变量耦合、时变时滞的复杂对象,烧结终点受多种因素的影响,采用传统控制方法难以将烧结终点控制在要求的范围内。基于多元模糊线性回归预测的建模方法,建立了铁矿石烧结过程的烧结终点预测模型。在对烧结终点影响因素分析的基础上,结合某钢铁企业烧结机的相关历史数据,确定各主要影响因素之间的函数关系,建立了烧结终点多元模糊回归预测模型,并利用该模型对烧结终点进行了预测。实际运行结果表明,该预测方法有较好的适用性及理想的预测效果。     

智能称量系统与死区PID控制在烧结配料中的应用

烧结生产实践证明,烧结配料发生偏差是影响烧结过程正常进行和烧结矿产质量的重要因素。因此,精确配料是十分重要的。针对实际需要,将智能称量系统与带死区PID控制算法应用于对烧结配料系统的控制中,并详细介绍烧结配料系统运用智能称量系统与带死区PID控制算法来实现精确配料的控制过程。实践证明,该技术的应用取得了很好的控制效果,适合现场实际应用。     

烧结终点预报神经网络样本优选与系统建模

烧结终点预报对于提高烧结矿强度和产量、降低能耗具有重要意义,但是烧结终点状态受多种因素影响,无法直接检测,只能由操作工依据经验进行判断,严重影响了烧结生产的稳定运行.本系统运用K均值聚类分析的样本优选方法对海量数据进行处理,选择具有代表性的样本,从而有效缩小样本空间、改善样本质量.使用风箱温度曲线计算废气温度上升点和烧结终点软测量值,以台车速度和点火温度作为输入,采用BP神经网络模型,对烧结终点位置进行预报.在实际应用中,该模型预报结果较准确地反映了烧结终点位置的变化,起到了稳定生产、节约能源的作用.     

烧结过程优化控制中的OPC同步通信机制

以某钢铁企业烧结过程优化控制系统为对象,针对系统通信数据量大,时变性强的特点,通过分析控制系统结构和OPC同步通讯机制,利用分布式结构DCOM实现OPC客户应用与服务器的接口,构建了烧结过程优化控制应用软件和烧结DCS之间的高速数据通道,有效地解决了钢铁公司烧结过程优化控制应用软件与烧结DCS之间通信难的问题,达到了实时优化控制的目的.     

基于支持向量机碱度偏差估计的石灰加入量模型

提出碱度偏差估计模型,进而提出一种转炉炼钢石灰加入量计算方法.首先,使用支持向量机建立碱度偏差估计模型,预报输入碱度与炉渣碱度之间的偏差;然后,利用碱度偏差估计模型预报的偏差值修正传统公式中的碱度参数,再消除白云石加入量对石灰加入量的影响,得到改进的石灰加入量模型.应用该方法对一座150t转炉的实际生产数据进行计算,结果显示对碱度偏差的预报有着较高的精度,由此计算的石灰加入量可以满足实际生产的要求.     

基于集成模型与遍历搜索算法的铅锌烧结透气性优化

以铅锌烧结过程为研究对象,针对烧结过程透气性的控制问题,提出了基于集成预测模型与遍历优化搜索算法的铅锌烧结透气性优化控制方法.首先采用优化组合集成技术将神经网络预测模型和灰色系统预测模型有机结合,建立烧结综合透气性集成预测模型,然后结合14# 风箱温度和烧穿点温度建立透气性状况综合评判模型,最后通过遍历优化搜索算法,获得二配配比和混合料水分设定值,并进行跟踪控制,从而实现烧结过程透气性的优化控制.仿真结果表明:该方法能有效改善烧结过程的透气性.稳定烧结过程.     

约束多目标粒子群算法在烧结配矿优化中的应用

针对钢铁生产的烧结配料过程中铁矿石价格变化大、矿石品位波动、烧结原料信息复杂、烧结配料约束繁多等对烧结配料成本的影响,提出了一种基于区域划分的约束多目标粒子群优化算法对烧结配矿进行优化.以国内某钢铁厂的实际烧结生产配料为例,构建烧结配料系统模型;为了协调全局探索和局部搜索的关系,将自适应角度划分策略融入约束评价准则,结合区域分布提取局部最优解信息,同时引入双外部存储集机制,维护种群多样性;通过标准函数集的测试,验证了所提算法的有效性.该算法应用于配矿过程中,能够兼顾成本与全铁含量,有效降低了烧结配料的成本,对烧结铁矿石资源的综合利用及质量保证具有重要意义.     

Gray-box modeling for prediction and control of molten steel temperature in tundish

To realize stable production in the steel industry, it is important to control molten steel temperature in a continuous casting process. The present work aims to provide a general framework of gray-box modeling and to develop a gray-box model that predicts and controls molten steel temperature in a tundish (TD temp) with high accuracy. Since the adopted first-principle model (physical model) cannot accurately describe uncertainties such as degradation of ladles, their overall heat transfer coefficient, which is a parameter in the first-principle model, is optimized for each past batch separately, then the parameter is modeled as a function of process variables through a statistical modeling method, random forests. Such a model is termed as a serial gray-box model. Prediction errors of the first-principle model or the serial gray-box model can be compensated by using another statistical model; this approach derives a parallel gray-box model or a combined gray-box model. In addition, the developed gray-box models are used to determine the optimal molten steel temperature in the Ruhrstahl–Heraeus degassing process from the target TD temp, since the continuous casting process has no manipulated variable to directly control TD temp. The proposed modeling and control strategy is validated through its application to real operation data at a steel work. The results show that the combined gray-box model achieves the best performance in prediction and control of TD temp and satisfies the requirement for its industrial application.     

料位计在烧结料仓的应用与分析

介绍了在重钢新区烧结料仓料位监测过程中,应用当前钢铁行业普遍推行的几类料位计的先后使用情况及对比分析。在不断的使用、操作和现场维护中,逐渐摸索出针对生产过程中料仓装载不同料样采用最合适的料位计选型方案,为烧结生产质量提供有力保障。     

Multi-model ensemble prediction model for carbon efficiency with application to iron ore sintering process

Iron ore sintering is one of the most energy-consuming process in steel industry. Accurate prediction of carbon efficiency for this process is beneficial to energy savings and consumption reduction. Considering the sintering process exhibits strong nonlinearities, multiple parameters, multiple operating conditions, etc., a multi-model ensemble prediction model based on the actual run data is developed to achieve the high-precision prediction of carbon efficiency. It takes the comprehensive coke ratio (CCR) as a metric (index) of carbon efficiency in the sintering process. First, an affinity propagation clustering algorithm is used to realize the automatic identification of multiple operating conditions. Then, different models are established under different operating conditions by using the proposed least squares support vector machine (LS-SVM) with hybrid kernel modeling method. Finally, a partial least-squares regression method is employed as an ensemble strategy to combine the different models to form the multi-model ensemble prediction model for the CCR. The simulation results involving the actual run data demonstrate that the proposed model can predict the CCR accurately when compared with other prediction methods. The results of actual runs show that the coefficient of determination for the proposed model is 0.877. The proposed model satisfies the requirements of actual sintering process and enables the real-time prediction.     

基于仿真的烧结生产建模与振动分析

在烧结生产中,风机的振动是一个严蕈的问题,利用仿真方法分析烧结生产线上主要振动部位,是一个重要且可行的方法.建立了烧结生产中气体流动的动力学模型,探讨了有限元分析方法在求解模型中应用.在ANSYS软件里建立了烧结主抽风系统的二维分析模型,在仿真过程中,根据料层透气性的不同,综合考虑流量、负压和温度等因素的影响,探讨烧结过程中主抽风系统的气动特性,给出了不同透气性条件下的烧结管道内的流速分布图和压力分布图.分析了烧结生产中发生喘振的原因,给出了烧结主抽风系统中最容易发生故障的区域.仿真结果表明:为保证烧结过程正常运作,料层透气性应保持在一合理范围内.研究成果可为优化烧结生产过程及提高烧结产量提供理论参考.