基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的焦爐加熱過程建模與優(yōu)化控制.pdf

1、焦炭質(zhì)量對高爐煉鐵生產(chǎn)的技術經(jīng)濟指標和企業(yè)效益具有重要影響，而煉焦行業(yè)作為高耗能行業(yè)，要想在激烈的市場競爭中生存與發(fā)展，在焦炭質(zhì)量得到保證的前提下，必須最大程度的降低成本，最大限度的提高產(chǎn)能。但目前大部分的煉焦生產(chǎn)僅實現(xiàn)了基礎自動化，且在煉焦過程中產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)未被合理利用，其生產(chǎn)過程中的各項指標還存在很大可優(yōu)化空間。
　　本文以包鋼6＃焦爐為背景，根據(jù)焦爐煉焦工藝流程與操作要求，結合了煉焦生產(chǎn)過程中海量的歷史數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)驅(qū)動的

2、方法，從優(yōu)化控制及節(jié)約能源角度，對焦爐火道溫度的優(yōu)化控制進行如下探索與研究：
　?。?）根據(jù)焦爐煉焦歷史數(shù)據(jù)，采用線性統(tǒng)計的方法，繪制了機側火道溫度與焦側火道溫度曲線圖，分析了焦爐加熱的現(xiàn)狀；通過對焦爐煤氣耗用量的分析，看出了該煉焦廠煉焦過程能源消耗的不穩(wěn)定性，并分析了原因。由此得出結論：焦爐火道溫度及其能耗都有極大可優(yōu)化空間。
　?。?）對煉焦過程中的海量數(shù)據(jù)進行了數(shù)據(jù)預處理，其中包括數(shù)據(jù)采集、異常值剔除、缺失值補足及相關

3、性分析，得出與下一時刻機側火道溫度相關性高度顯著的六個變量，為火道溫度的預測打下了基礎；分別用BP神經(jīng)網(wǎng)絡，回聲狀態(tài)網(wǎng)絡(ESN)以及Elman網(wǎng)絡對火道溫度預測進行建模，并在MATLAB環(huán)境下進行了仿真，對三個網(wǎng)絡的仿真預測結果，誤差百分比及網(wǎng)絡性能進行了對比，結果表明，Elman網(wǎng)絡比其他兩個網(wǎng)絡預測精度高,誤差小，可以更好地為生產(chǎn)實踐提供指導，為焦爐的優(yōu)化控制提供良好的基礎。
　?。?）分別設計了基于火道溫度控制的啟發(fā)式動態(tài)

4、規(guī)劃(HDP)及雙啟發(fā)式動態(tài)規(guī)劃(DHP)控制模型。針對兩種控制模型的特點分別搭建了模型網(wǎng)絡、評價網(wǎng)絡及執(zhí)行網(wǎng)絡，并在MATLAB環(huán)境下進行了仿真，結果表明，HDP控制方法及DHP都能夠提高焦爐火道溫度的穩(wěn)定性，并且將各個量控制在一個合理的范圍，驗證了兩種控制方法對于焦爐火道溫度控制的有效性。將DHP控制結果與HDP控制方法進行比較，結果表明，DHP控制方法在火道溫度控制中優(yōu)于HDP控制方法，達到理論上對該過程進行優(yōu)化控制的目的，為進一