基于聚類分析技術的罩式爐優(yōu)化排產(chǎn)問題的研究與實現(xiàn).pdf

1、隨著中國的工業(yè)發(fā)展，鋼鐵產(chǎn)品的需求呈現(xiàn)出日益擴大的趨勢。在種類繁多的鋼鐵產(chǎn)品之中，冷軋產(chǎn)品作為一種高附加值產(chǎn)品，其需求量尤為突出。而退火工藝就是生產(chǎn)這一類鋼鐵產(chǎn)品過程中的一道重要工藝。退火工藝大體上分為連續(xù)退火和罩式爐退火兩種方式。罩式爐作為歷史最為悠久的退火爐型，技術和應用方面已經(jīng)非常成熟。同時它具有操作靈活、便于更換產(chǎn)品種類、產(chǎn)量，建設成本低等優(yōu)點，因此在實際生產(chǎn)中得到了更加廣泛的應用。
　　 罩式爐舊式控制系統(tǒng)，采取人工控

2、制的方式進行生產(chǎn)，暴露出操作復雜、約束條件多等問題，使得排產(chǎn)工作變成一項繁瑣、復雜而且技術性高的工作，靠人工的方法很難保證對批量的鋼卷生產(chǎn)進行合理的調(diào)度。從而引出了對未改造罩式爐系統(tǒng)的自動化改造工作，目的在于設計出一套能夠滿足現(xiàn)場生產(chǎn)需要的自動化的罩式爐退火控制系統(tǒng)。排產(chǎn)工作，作為生產(chǎn)前對原材料、爐臺資源、能源資源的分配、計劃、調(diào)度工作，影響著整套系統(tǒng)的運行效率。
　　 本文針對上述問題在對排產(chǎn)問題模型進行詳細研究之后將其歸結為

3、聚類問題，并試圖從聚類分析技術中尋求問題的解決方法。在對聚類分析技術進行了詳細了解以及對聚類分析的各種聚類方法進行比較之后，本文在二分K均值算法的基礎上，為模型設計了一套新的排產(chǎn)算法，并將該算法用C++語言在VisualC++中進行了仿真實現(xiàn)。算法中通過采用散布（SSE）上限的方式來控制聚類效果和算法的結束，在測試中，對使用不同的算法所得到的結果進行了分析，測試結果表明文中的算法改進策略可以有效提高聚類效果，從而提高實際生產(chǎn)中的生產(chǎn)效率