（控制理论与控制工程专业论文）基于工况参数预测模型的铅锌烧结过程操作优化系统设计.pdf

中南大学硕士学位论文摘要 摘要 铅锌烧结过程是一个极其复杂的生产过程，其优化控制模型及相应软件系统的研究开发 工作起步较晚，使得现场操作缺乏科学的指导依据。为此进行烧结过程工况预测与操作优化 系统的研究，开发具有自主版权的建模和优化软件将现有的人工智能等领域的重要成果应 用于铅锌烧结过程，对优化铅锌烧结生产，实现生产过程综合自动化具有重要意义。 本文以韶关冶炼厂铅锌烧结过程为背景，介绍了铅锌烧结过程工况预测与操作优化系统 的研究和设计方法。首先在基于机理分析的基础上，分析烧结过程中存在的问题并且得到 影响烧结状况的关键因素：然后提出解决方案，将监视及预报系统分为工况综合评判模块和 操作参数优化模块。然后分别讨论了几个模块的建立过程及方法，包括基于b p 神经网络的烧 结综合透气性预报模型、结合主元分析和神经网络的烧结块产量、含铅量、含硫量的神经网 络模型、结合综合透气性和烧结块产量质量预测模型的工况综合判断集成模型，以及基于【： 况综合判断模型的聚类分析参数优化算法；最后讨论了系统的结构、功能并进行了系统 软硬件设计，使系统得到实现，这里重点突山了系统软件的设计思想和设计方法。 系统软件采用v c 编制，主要包括了通讯模块、主监视模块、综合透气性模块、烧结块产 量质量模块、工况综合判断模块等。系统通过现场调试运行，实现了烧结过程参数监视，综 合透气性，烧结块小时产量、烧结块含铅量和烧结块含硫量预测，及操作参数优化等功能。 现场运行情况证实系统具有一定的可靠性和实用性，能够满足现场要求的精度。 关键词：铅锌烧结过程，操作优化系统，透气性，烧结块r ：况综合评判，b p 神经网络，主 元分析，模糊综合评判，聚类分析系统软件 m a s t e rd e g r e et h e s i s a b s t r a c t a b s t r a c t t h el e a d z i n cs i n t e r i n gp r o c e s si saq u i t ec o m p l e x p r o c e s s t h eo p t i m a ic o n t m lm o d e l a n d s o f t 、v a r ea r en o tf u l l yd e v e l o p e da tp r e s e n t ，w h i c hm a k enh a r dt og j v es c i e m i 矗cd i r e c t i o n st ot h e n e l d w o r k t h e r c f o r e ，a no p e r a t i n go p t i m i z a t i o ns y s t e mi sd e s i g n e df o rt h i st a 唱e t ，w h i c hi s s i g n i f i c a n tf o ro p t j m i z i n gp r o d u c t i o no f t h i ss i n t e r i n gp r o c e s sb y 印p l y i n ga r t m c i a l i n t e l l i g e n c e f i r s t l yt l l em a i np r o b i e m so ft 1 1 i ss i n t e r i n gp r o c e s sa r ep m p o s e da n dt h ek e yf h c t o r st h a t i n 玎u e n c et h ep r o c e s sa r ea c q u i r 酣b yt l e a n a l y s i so fm e c h a l l i s m s e c o n d l yt h es o l u t i o nt ot h e s e p r o b l e m si sp u tf b n v a r d 1 1 1 i so p e r a t i n go p t i m i z a t i o ns y s t e mi s d i v i d e di n t oac o m p r e h e n s i v e e v a l u a t i o nm o d u l ef o rt h ec o n d i t i o n sa 1 1 dap a r 锄c t e ro p t i m i z i n gm o d u l e t h e s et w om o d u l e s i n c l u d eac o m p r e h e n s i v ep e m l e a b i l i t yp r e d i c t i o nm o d e l ，ap r e d i c t i o nm o d e lo f a g g l o m e r a t e q u a l i t y a n dq u a n t i t y ，a n i n t e l l i g e n ti n t e f a t e dp r e d i c t i o nm o d e lf o rm ec o n d i t i o n sa n dap a r a m e t e r o p t i m i z i n ga l g o f “h mw h i c h 缸弓r e “i z e db yac o “山i n a t i o no ft h eb a c k l p r o p a g “o n _ n e t w o 氐 p r i n c j p i ec o m p o n e n t 蛐a l y s i s ，f u z z yc o m p r e h e n s i v ee v a l u a t i o na n dc l u s t e ra n a l y s i s a t1 a s tt h es y s t e mj s e x p a t i a t e d i ni t ss t r u c t u r e sa n df u n c t i o n s ，w h i c hi s i m p l e m e n t e db y s o f h v a r e 锄dh a r d w a r ed e s i g n h e r c ，t h et h o u g t l t sa n dt h em e t h o d so ft h es ”t e m d e s i g na r e e m p h “z e d t h es y s t e ms o f h v a r e ，d e v e i o p e d b yv i s u a lc 十+ 6 o ，c o m ”i s c sam a i nm o n i t o r i n g m o d u l e ，ac o m m u n i c a t i o nm o d u l ea r i d d a t a b a s em o du l e a nr e a i - w o r l d a p p l i c a t i o n i nt h e s h a o g u a ns m e l ts h o w st h a ta l lt h ef u n c t i o n sa r er e a l i z e d t h ep r c i s i o na n dr e l i a b i l i t yh a v eb e e n d r o v e d k e y w o r d s ：al e a d z i n cs i n t e r i n gp r o c e s s ，o p e r a t i n go p l i m i z a t i o n s y s t e m ，p e n l l e a b i l j t y a g g l o m e r a t e ，c o n d i t i o nc o m p 1 e n s i v ee v a l u a t o n ，b pn e l w o r k ，p r i n c i p l ec o m p o n e n ta n a i y s i s ， f u z 纠c o m p r e h e n s i v ee v a l u a t j o n ，c l u s t e ra n a l y s i s ，s y s t e ms o f t w a r e i i 中南大学硕士学位论文 第l 章绪论 第1 章绪论 1 1 课题的来源及意义 密闭鼓风炉铅锌冶炼即i s p 工艺( i m p e r i a ls m e l tp r o c e s s ) ，为英国帝国熔炼公司推山， 包括烧结和熔炼两大工艺，由于这种方法的优势在于在同一冶炼过程中冶炼铅锌两种金属， 成为近代火法炼铅锌的主要方法之一i l “。铅锌烧结过程是铅锌冶炼过程的第一道工序，是密 闭鼓风炉还原熔炼前的一个准备过程，其目的是对入厂的铅锌精矿干燥并与返粉按一定配 比混合制粒，在烧结机内烧结焙烧，氧化脱硫后生成具有一定强度和透气性的烧结块，为密 闭鼓风炉生产提供满足熔炼要求的原料，并为硫酸系统提供合格s 0 2 浓度的烟气。其生产目 标是最大可能地提高烧结块的产、质量和劳动生产率，实现烧结过程的综合自动化。追求企 业的最佳综合效益。 烧结过程作为一种有色金属冶炼过程具有以下显著特点： ( 1 ) 工艺流程长具有大滞后特性； ( 2 ) 过程机理反应复杂( 固、液、气三相共存，存在物理化学反应、生化反应、相变反应 及物质和能量的转化与传递过程) ，具有时变、非线性和强耦合特性，建立基于物质、 能量守恒等的精确机理模型很困难； ( 3 ) 生产用原料复杂，成分不稳定，生产边界条件变化剧烈，此问题在我国尤为突出： ( 4 ) 生产过程中许多工艺参数，如化学反应的组分、反应温度等，难以实时准确测量，影 响过程控制效果； ( 5 ) 生产工艺目标不易直接测量或控制，造成指标波动性较大。 对于这样一个复杂的物理化学变化过程，依赖人工对诸多检测仪表进行监视，凭经验对 控制参数进行调节不仅具有很大的随意性，而且对生产的稳定运行极为不利。由于烧结块的 成份、块度、强度及温度对密闭鼓风炉的炉况都会产生直接影响，因此烧结过程既要生产合 格的烧结块，又要保证烟气中的s 0 2 浓度。影响烧结生产的因素繁多不仅包括进入烧结机 的物料条件，如原料和返粉的铅、锌成分含量、粒度、水分及加料量：还包括烧结机操作参 数，如料层厚度、点火温度、台车速度、风压、风量、返烟风量和烟罩压力等。 韶关冶炼厂是岭南集团公司下属的国有大型有色金属冶炼生产企业，生产经验丰富，技 术力量雄厚。该厂于七十年代与九十年代共投运了两台密闭鼓风炉，从投产至今，形成较大 的理论上的生产能力，但由于工艺控制的波动，产量与质量的波动往往较大，急需从控制的 角度寻求对策，达到稳定工艺，使整个烧结过程实现高产、优质、低耗，提高企业的市场竟 中南大学硕士学位论文第1 章绪论 争力。 因此，韶关冶炼厂和中南大学信息科学与工程学院共同合作，研究开发了“铅锌烧结过 程工况预测与操作优化系统”项目。该课题主要任务有两个：建模和优化。建模就是在对烧 结机理深入透彻分析的基础上，建立烧结操作参数和综合工况之间的关系模型。优化是以所 建立的数学模型为理论根据，在不影响止常生产的情况下，寻求不同的物料成分和参数配置 使烧结啦见趋向稳定和优化状态。为了达到生产最佳要求，主要解决以下几个方面的问题： ( 1 ) 庞大而复杂的烧结过程要求全系统集中控制并可对工艺环节的局部控制与扰动有 足够的协调控制能力。在满足产品产量质量的要求条件。f ，使关键控制参数的变化 保持在一个较小的范围内，避免人工调节造成的工况波动稳定生产过程。 ( 2 ) 对过程中的能检测参数进行集中在线监视，使现场操作人员能够及时准确全面地了 解过程的运行状态信息。 ( 3 ) 虽然在睦期生产的过程中，技术人员已经积累了大景的操作经验和现场数据，但并 没有针对现场复杂变化的工艺条件形成一套完整的控制策略，对工况主观认识上的 差异往往使操作人员作出不同的判断，从而采用不同的控制方案，不利于系统保持 在稳定的优化状态下，易造成烧结过程的结块率降低和块残硫的提高。因此，必须 针对烧结过程形成一套行之有效的控制策略并由计算机控制实现。 ( 4 ) 通过自动化手段对生产过程的数据和相关生产记录实现保存、管理、打印等功能， 实现远程数据传输和数据共享。 本文以韶关冶炼厂铅锌烧结过程为工业背景，通过对烧结机理进行系统的研究，提出了 基于智能集成建模的优化控制策略，开发具有自主版权的专有技术的建模软件和优化软 件一一烧结过程的计算机过程控制软件包对整个烧缩过程进行监视、决策以及实时控制， 为现场工作人员提供科学的操作指导，为分析复杂有色金属冶炼过程提供了理论依据和实践 经验，也为有色金属冶炼行业带来显著的社会效益和经济效益。 本课题是国家计委高技术产业化示范工程项目和湖南省科技攻关计划项目部分子课题之 一o 1 2 铅锌烧结过程机理分析 烧结过程是铅锌密闭鼓风炉的原料准备过程，为密闭鼓风炉生产提供满足熔炼要求的烧 结块，井为硫酸系统提供合格s 0 2 浓度的烟气。在烧结过程中，将铅锌精矿和返粉按一定配 比配成的烧结混合料，铺在烧结焙烧机上进行高温加热在不完全熔化的条件下烧结成块( 烧 结块) 的过程。物料的固结是固相反应，颗粒表面软化，局部熔化和渣相的生成。其目标是 烧结出满足鼓风炉还原熔炼的烧结块。一般对于烧结块的要求是残硫 ：p 8 ，它反映出整个烧结过程透气性状况： a = q 凡 ( 2 2 ) 9 其中口n ，为l # 曲# 风箱位置对应透气性指数的综合指数。口，为加权系数，其大小由专家 ，；i 9 经验判定，约束条件为：口= l 。 j = 1 在分析烧结工艺的基础上，得出以下结论：烧结过程可以分为干燥、加热、反应、烧结 四个阶段。在1 # 新鲜风机位置，主要进行的是烧结物料的干燥过程，对应位置的透气性主要 反映烧缩混合料透气性；在2 # 新鲜风机位置，主要进行的是烧缩物料的加热和脱硫反应：在 2 # 返烟风机位置，主要进行的是烧结物料的脱硫反应和烧结成块过程；因此3 # 9 # 风箱1 1 ) = 置 对应的透气性是关系烧结速度、烧结产量质量最重要的因素。在1 # 返烟风机位置，主要进行 的是烧结块的保温过程，当然烧结块的温度会有一定的降低。 在实际的生产过程中，操作人员往往主要根据2 # 新鲜风机位置对应的3 札5 # 风箱的风压 来判定当前烧结过程的透气性。如果烧结混和料的透气性较差，对应位置的料层阻力增大， 即对应位置的风箱压力增大，可由此判定烧结过程透气性的好坏。考虑到各风箱位置的透气 性对整个烧结过程的影响，综合透气性指标通过以下公式来进行计算： 259 p e = o 0 7 5 p 已+ o 1 5 p e ，+ o 1 p p 。 ( 2 3 ) f = l ，= 3= 6 根据上述公式就可以求得烧结过程综合透气性指数，为下一步建立烧结过程综合透气性 预测模型奠定了理论基础。 2 2 2 影响透气性的因素 烧结过程工艺复杂，影响透气性的因素众多，主要有 ( 1 ) 混合料的含水量 中南大学硕士学位论文 第2 章系统总体设计 炉料的水分有如下的作用：在烧结过程中，水分能吸收过剩热，防止过早烧结，起着 热的调节作用。加水能使炉料成球，同时烧结时因水分蒸发，使炉料变为多孔状便于空 气均匀通过提高炉料透气性。防止粉状物料被气流带走和堵塞管道，改善了】? 作环境 降低了物料的损失。促进脱硫作用，使强烈反应普遍均匀进行。当炉料的粒度及组成( 特 别是返粉粒度和返粉的比例) 发生变化时，要相应的改变炉料的含水量。 ( 2 ) 点火温度 点火温度随着炉料性质的不同而异，一般要求维护在1 0 0 0 0 c 1 1 0 0 0 c 左右。如果点火温 度过低硫化物着火不剧烈，放出的热量不够，影响二次点火。如果点火温度过高，会使点火 炉料过早熔化，表面结壳，透气性变差，阻碍空气通过，同样影响二次点火。 适当的点火温度应根据炉料的着火温度、熔点及台车运动速度来决定。对于含铅、硅和 硫高的易燃物料或粒度细，含水份低的物料，应采用较低的点火温度，点火时间适当加欧； 当小车速度较慢，点火时间长时，点火温度也适当低些：反之，对于含锌高，含铅低，粒度 粗，水分高的难熔物料，且台车速度又快时，点火温度宜高些。点火炉火焰的温度由燃料( 煤 气) 耗量空气用量及吸风箱负压来控制。要经常翻看点火层是否点透，点火料层及主料层 的燃烧状况，适度调节煤气流量米控制合适的点火温度。 2 3 烧结块产量质量分析 2 3 1 烧结块产量质量分析 烧结过程生产目标主要是在保证烟气中二氧化硫浓度不低于规定值前提下，最大可能地 提高烧结块产量和质壤。由于烧结块的产量质量不能实时测最，烧结块的产量每班仅有一个 检测数据( 单位：吨，班) 。烧结机台时产量有： 烧结机台时产量= 烧结机台时总处理量结块率= 6 0 r v h b 结块率 其中r 为烧结混合料的假比重，v 为台车速度( m ，m i n ) ，h 为料层厚度( m ) ，b 为台车 宽度( m ) 。r 和b 作常数考虑，而一般料层厚度调节不大，则保持较理想的结块率情况r ， 提高台车速度将提高烧缩机产量。 密闭鼓风炉熔炼对烧结块的质量要求较高，主要由烧结块的化学成分、机械强度( 转鼓率) 、 孔隙度和残硫量来衡量。烧结块的成分分析每两个小时检测一次，其中化学成分对强度有赢 接的影响l j 。 ( 1 ) 烧结块要求具有均匀的化学成分。p b 、z n 、s 、c a o 、s i 0 2 的含量是影响烧结块质量 的关键因素。因为p b 和z n 是密闭鼓风炉熔炼的最终产品，而且由于铅的熔点低，还 影响到熔炼过程中的固体软熔带和反应的透气性。c a o 和s i 0 2 决定了鼓风炉造渣的 中南大学硕士学位论文第2 章系统总体设计 碱度，影响到反应的还原性、渣含锌量和锌直收率。 ( 2 ) 烧结块的含硫量要低，硫化物中和硫酸盐中的总硫应小于1 0 ，正常情况f 约为 0 8 。如果烧结块含硫过高，会导致密闭鼓风炉熔炼过程中形成大量结瘤，造成生产 无法进行，只能停炉休风，进行清理。 ( 3 ) 烧结块的强度( 也叫硬度) 要大。烧结块的强度是用转鼓试验测定的。方法是称取2 5 蝇 的烧结块齿破后取样，通过5 1 m m 的筛网并大于1 2 7 m m ，即原始粒度为1 2 7 m m 5 1 m m 。然后置于直径( 内径) 为4 0 6 m m 、长4 0 6 m m 转速为5 4 转，秒的转鼓器内， 转动9 3 秒。卸出后用1 2 7 m m 筛网过筛，并称其筛上和筛下两种产品的重量而确定 烧结块的强度。+ 1 2 7 m m 的物料占原投入料的百分数即为转鼓系数。密闭鼓风炉要求 烧结块转鼓率达8 0 以上，质量好的烧结块可达9 0 。如果强度过低，熔炼投料时和 反应过程中烧结块破碎，碎块阻塞孔隙，会造成透气性恶化。 ( 4 ) 烧结块的孔隙度要高。烧结块的孔隙度工厂很少测定，通常凭肉眼判断，也可用f 式 确定： 4 = 华1 0 0 ( 2 4 ) 式中：烧结块的孔隙度( ) 西烧结块的真比重( 公斤米3 ) d r 一烧结块的假比重( 公斤，米3 ) 烧结块的真假比重可由试验测定，烧结块的孔隙度要求大于5 0 。烧结块的孔隙度要求 也是为了保证炉料的透气性和反应完全进行。 2 3 2 影响烧结块产量质量的因素 影响烧结块产量质量的主要因素有： ( 1 ) 烧结混合料的成分 烧结炉料的含锌量 锌是烧结块的主要成分，是密闭鼓风炉熔炼的毋终产品之一。锌含量的高低直接影响产 品的产量，影响企业的经济效益。 烧结炉料的含铅量 铅是烧结块的重要成分，它直接影响所有的烧结参数( 如硬度、料层温度、总硫量的硫 酸盐硫量) ，特别对烧结块的强度和硬度有较重要的影响钳在烧结过程中是一种有效的硬化 剂a 如果炉料铅含量低，形成的硅酸铅量少则使炉料的结块不好。一般烧结块的含铅量应 控制在1 8 2 1 5 。 烧结炉料的含硫量 1 4 中南大学硕士学位论文第2 章系统总体设计 硫是影响烧结块质量和烧结作业的主要因素。烧结炉料经外部热源点火燃烧后。硫化物 会迅速氧化放出大量热，使焙烧过程顺利进行。含硫过高的炉料，会因火量的金属硫化物氧 化放出的热量，使过程进行的温度剧烈升高到超过所要求的温度( 1 0 0 0 1 2 0 0 ) 使炉料过 早结块，产出的烧结块含硫过高，同时提高烧结时的床层温度，使铅的挥发量增加。一般混 合料含硫量应当在5 5 7 5 之间，主要通过加入大量返粉实现。 烧结炉料的二氧化硅含量 二氧化硅是一种加硬剂。它和烧结块的硬度是线性关系。同时它还是一种吸热料，起着 调节焙烧过程热量的作用。随着二氧化硅含量的增加，料层的最高温度则会下降。如果二氧 化硅含量增高，产生的硅酸盐量增多。而硅酸盐熔点低，易使炉料产生过早熔结现象，致使 脱硫不完全，影响烧结块质量，恶化操作条件。一般烧结块的二氧化硅含量控制在3 叫5 。 ( 2 ) 2 # 新鲜风机风量 在2 # 新鲜风机位置，主要进行的是烧结物料的加热和脱硫反应，直接影响烧结块的含硫 量和烧穿点位置。 ( 3 ) 台车速度 台车速度也是影响烧结过程的重要因素。在透气性好的时候可以适当提高台车速度， 以提高烧结块的产量。 ( 4 ) 混和料水分 混和料水分影响烧结透气性，从而影响烧结产品的产、质量。生产过程中，炉料含水量 的最佳范围控制在4 5 5 5 之间。 2 4 系统的结构功能 2 4 1 系统总体结构 铅锌烧结过程反应复杂，影响因素众多，迄今为止对操作条件与过程参数之间、过程参数 与生产目标之间以及各反应进程的极为复杂的制约关系并无可靠的研究结果能够利用，没有 科学的模型供操作人员使用。操作人员一般根据现场观察结果，凭经验指导生产，缺乏科学 的指导依据，因而使得鼓风炉的操作水平不高，操作方式不够完善。一方面，烧结参数的调 节操作主要靠肉眼观察和凭风压风量等简单的仪表数据判断烧结状况，这样容易选成生产不 稳定、经济技术指标差。另一方面，系统采集的数据大部分仅作为生产考核的指标，而役有 把它们用来指导实际的生产操作。 为了克服上述问题，针对影响烧结状态的诸多因素，结合智能控制技术的集成方法，着 眼于复杂工业过程控制结构的设计【2 0 l ，开发了“烧结过程工况预测与操作优化系统”。并 中南大学硕士学位论文 第2 章系统总体设计 且从模块化及实现的可行性来看，把一个复杂的问题分解成相对独立的模块，使其更容易处 理、调试及维护，能使系统对软件及硬件具有较强的容错能力、更高的可靠性和稳定性。 图2 | 3 为烧结过程工况预测与操作优化系统的结构图。 图2 3 烧结过程工况预测与操作优化系统结构 系统由工控机作为监控主机，以光纤作为链路介质，获取信息中心数据库的实时数据。 这些数据分两类，一类是生产工况数据，是由ux l 集散控制系统经串口服务器和自适应集线 器，将生产数据通过网络送到信息中心服务器的数据库中存储作为生产考核的依据。另一 类是烧结块成分分析数据是分析中心由荧光分析仪产生烧结块各成分数据，每两小时通过 局域网发送到信息中心数据库。 工况预测与操作优化系统主要有两个模块组成：工况综合判断模块和控制参数优化模块。 工况综合判断模块由透气性预测模型、烧结块产量预测模型、烧结块含铅预测模型、烧绱块 残硫预测模型和烧结工况综合判断模型构成，该模块用来判断当前工况状态等级。两个模块 协调实现系统的优化控制，给出优化参数操作指导。 监视与预报中心是以工况预测与操作优化系统为基础，实时显示烧结过程参数、以曲线 及报表显示模型输出：提示报警信息、提供画面及报表打印、在线帮助等功能。 1 6 中南大学硕士学位论文 第2 章系统总体设计 2 4 2 系统的功能 按照上述结构系统主要功能是对烧结过程的工况进行分析和判断，给出过程状况评价 和优化操作值的意见。具体来说完成以下几项功能： ( 1 ) 从局域网获取数据，对关键参数进行分析，通过智能预测模型对未来的一定时间内的 烧结过程透气性、烧结块产量质量指标，给出预测结果； ( 2 ) 根据以上预测结果进行模糊推理，对工况进行辨识； ( 3 ) 预先建立一个自校正的优化参数样本数据库，根据检测信息和综合推理结果，通过参 数优化算法进行寻优操作，给出最终参数优化结果。 2 5 小结 本章从智能集成控制的基本思想出发，提出以烧结块产、质量为中心的优化策略，实现 生产过程的综合自动化。具体运用智能集成控制技术解决铅锌冶炼烧结过程的建模和优化问 题。定义了烧结透气性及透气性指数的计算方法、分析影响透气性的主要因素：在透气性的 基础上，讨论烧结块产质量指标及参数影响。 以透气性、烧结块产质量为理论依托，给出了系统的总体结构图，包括：透气性预测模 型、烧结块含铅预测模型、烧结块含硫预测模型、工况综台判断模型及参数优化模块。确定 系统必须完成两大任务，即分析当前工艺状态参数对工况进行预测、判断，以及对控制参数 进行优化设置。模型的建立在第3 章详述，参数优化算法的具体实现将第4 章重点阐述。 中南大学硕士学位论文 第3 章基于模型的烧结工况综合判断 第3 章基于模型的烧结工况综合判断 烧结工况综合判断模型主要运用了智能集成优化技术，智能集成优化技术是指将人一i ：智 能、神经网络、专家系统、模糊推理等一种或多种先进的智能化技术与传统技术方法相综合 集成共同完成过程优化的方法。这种智能集成主要体现在三个方面：一是建模方法上的智能 集成；二是优化方法和优化手段上的智能集成；三是控制结构和控制方法上的智能集成。 本文的智能集成主要体现在建模方法和优化方法上的集成。首先，结合透气性数学模型 和专家经验建立神经网络模型进行综合透气性预测；其次，利用主元分析降维后的变量作为 神经网络的输入变量，建立烧结块产量预测模型、烧结块含铅预测模型、烧结块残硫预测模 型 最后，通过对大量历史数据的分析处理、结合专家经验确定综合透气性指标、烧结块产 量、含铅量、残硫量对烧结工况的加权系数，获得烧结工况综合判断模型，进行工况的整体 评判( 优、良、中、差) ，从而确定了烧结过程的控制目标函数，为实现智能优化提供了数学 基础。 3 1 烧结过程综合透气性预测模型 从第二章的分析可以看出，透气性能反映整个烧结过程的状况，为操作_ 1 ：及时了解、掌 握烧结运行状态，从而适度调整参数。防l e 工况波动，稳定烧结过程具有显著意义。建立具 有自学习功能的b p 神经网络综合透气性预测模型，预测下一时刻的综合透气性指数，为参数 优化操作指导提供参考。 3 1 1 基于神经网络的综合透气性预测模型结构 1 ) 人工神经网络结构特点 人工神经网络是在人类对其大脑神经网络认识理解的基础上人工构造的能够实现某种功 能的神经网络。它是理论化的人脑神经网络的数学模型，是基于模仿大脑神经网络结构和功 能而建立的一种信息处理系统，实际上是由大量简单元件相互连接而成的复杂网络，具有高 度的非线性，能够进行复杂的逻辑操作和非线性关系实现的系统。 把大量的神经元通过一定的拓扑结构连接起来，就形成了神经网络。其基本结构有两类： ( 1 ) 神经网络内的神经元之间均是互相连接的，构成图3 1 ( a ) 所示的相互结合型神经网络。 ( 2 ) 分层型网络结构，如图3 1 ( b ) 。表示信息白下而上的传递过程。 人工神经网络吸取了生物神经网络的许多优点，其固有的特点： 1 r 中南大学硕士学位论文第3 章基于模型的烧结工况综合判断 懿 31 ( a ) 相互结合型结构 3 i ( b ) 层状结构 ( 1 ) 高度的并行性 人工神经网络是由许多相同的简单处理单元并联组成信息处理是在大量处理单元中并行 而又有层次地进行，运算速度快，有很强的信息处理能力。 ( 2 ) 高度的非线性全局作用 每个神经元接受大量其它神经元的输入，并通过并行网络产生输出，影响其他神经元。 实现了从输入状态到输出状态空间的非线性映射。 ( 3 ) 良好的容错性与联想记忆功能 神经网络通过自身的网络结构能够实现对信息的记忆，而所记忆的信息是存储在神经元之 间的权值中。从单个权值中看不出所储存的信息内容，因而是分布式的存储方式。使得网络 具有良好的容错性。 ( 4 ) 自学习和自适应能力 通过训练和学习来获得网络的权值与结构，呈现出很强的自学习能力和对环境的自适应 能力。 由于人工神经网络具有的上述特点，及神经网络具有可逼近任意非线性函数的能力因 此，神经网络非常适合于非线性系统建模。在工业应用中，通常采用前向神经网络进行非线 性系统辨识，其应用于系统建模有一个标准模式”】，即基于系统输入输出数据完成系统辨识 和建模，原理框图如图3 2 所示。 因此，歹( 七+ 1 ) = y ( t ) ，y ( 一1 ) ，一，y ( 七一f + 1 ) ，“( ) ，“( 七一1 ) ，“( 一m + 1 ) 】实 现了对系统的辨识和建模。 2 ) 参数的选取 由于烧结过程具有的滞后特性，用前一段时刻的透气性指标来预测下一时刻的透气性指数 能够较好的反映出过去时刻的状况对当前状况的影响程度。同时，通过第二章的机理分析， 重点指出了混和料水分、点火温度是影响透气性的熏要因素，因此，在模型建立中不能忽略 1 9 中南大学硕士学位论文 第3 章基于模型的烧结工况综合判断 这两个参量对透气性的影响。 图32 前向网络辨识系统的框图 根据现场的条件，每3 分钟采集一批数据、进行一次透气性的计算能够满足现场实时性 的要求。取过去连续3 个时刻的综合透气性和混和料水分、点火温度作为神经网络的输入， 预测下一时刻综合透气性。 综上所述，可以确定神经网络的输入变量( 厶，厶，厶) 分别为：前一时刻综合透气 性指数值只e ( 七一1 ) 、前二时刻综台透气性指数值只( 女一2 ) 、前三时刻综合透气性指数值 e ( 女一3 ) 、点火温度乃m 、混合料水分r w ；输出变最为：综合透气性指数只z ( ) 。 由于参数的单位及范围不一致，在训练之前必须对输入参数进行归一化处理，使其处于 一1 ，1 】区闻。 3 ) 综合透气性b p 神经网络预测模型结构 为了由乃，如，厶，厶t 厶预测综合透气性如，采用一个三层b p 神经网络b p 3 上一。 b p 神经网络是一种分层型前向网络，具有输入层、中间层( 隐藏层) 和输出层可以有两个 以上中间层。占俨3 三一只z 使用具有一个中间层的b p 网络模型。 综合透气性神经网络预测模型b p 3 三一只结构如图3 3 所示。 由此可得输入变量5 个，输出变量1 个，而隐层神经元的个数可以由经验公式1 3 ”： 竹。：髀+ ：2 ：。| ：，州旦 腔聊 ( 3 。) 竹”= 1 m 。一o 6 1 8 ( 肌。一疗，) 疗 0 ，称作学习速率。 因为 其中 从而有 嘶“叫芳 ( 3 6 ) 要；豢嘉：彰 ( 3 ，) 帝。岙希2 时鲈。 ( 3 。7 ) 这就是通常所说的占学习法则。又 占t ：堕 i 8 l o w 舻1 = 一刁占j 讲一 ( 3 8 ) ( 3 9 ) 中南大学硕士学位论文第3 章基于模型的烧结工况综含判断 班要：等豢：等，( 咖 ( 3 1 0 ) q 2 可2 砑可2 砑川一 对于网络的输出层+ 1 来说，采用误差平方型函数，定义它的第朋个神经元输出o ：“与 期望输出y 。的误差 从而有 e ：；( o 一y 。) ： ( 3 1 1 ) 球1 = 筹，1 科彬+ 1 ( 3 1 2 ) 对于中间层七来说，它的误差来源于t + l 层，根据式( 3 1 8 ) 有 从而有 器= 莓筹。筹= 矽w 艿j = ( 醮“w ) ，( 咖 ( 3 1 4 ) 由此可以把b p 网络的学习算法分成二部分 ( 1 ) 对于输出层单元有 w 等”= 一叩j ：“嘭，其中占：“= ( o ：“一_ y 。) ，。( ，：“) ( 3 1 5 ) ( 2 ) 对于中间层单元有 w 芦= 一叩劈讲，其中劈= ( 占w 等叶) 八咖 ( 3 1 6 ) 如果神经元的输出函数形式采用s 型函数，即 m ) = 专 其导数为 ( 3 1 7 ) ，( x ) = 国r ( x ) 出= 厂( x ) ( 1 一厂( x ) )( 3 1 8 ) 则式( 3 ，1 5 ) 和式( 3 1 6 ) 中的，0 ) 分别为 ，。( ) = o ( 1 一o ) ，( 咖= 嘭( 1 一嘭) 2 3 ( 31 9 ) ( 3 2 0 ) 中南大学硕士学位论文 第3 章基于模型的烧结工况综台判断 本文中，取神经网络的能量函数为神经网络的输出和期望输出的均方差( m s e ) 。当所 训练矢量的均方误差小于误差目标训练停止：否则在输出层计算误差变化，并按照误差反 向传播学习规则来调攘权值，重复此过程直到达到误差要求。 因此，神经网络召垆3 工一岛的训练步骤如下： ( 1 ) 初始化网络参数 ( a ) 权值矽和偏差b 初始化 用小的随机数初始化每一层的权值矿和偏差丑，咀保证网络不被大的加权输入饱和。 在b p 网络中，初始权值与网络的收敛有很大关系，初始权值不能取固定值，只能取一 定范围内的随机值，根据经验，初始权值阈值取o 5 1 o 之间的随机值比较好。 ( b ) 期望误差最小值： ( c ) 最大循环次数； ( d ) 修正权值的学习速率； 学习速率的取值与网络的输入输出节点数有关，它决定每次循环训练中所产生的 权值变化量。大的学习速率可能导致系统的不稳定；但小的学习速率导致较氏的训练时 间，可能收敛很慢，不过能保证网络的误差值不跳出误差表面低谷而最终趋于最小误著。 般地，网络规模越大，学习速率耍越小，学习速率的选取范围在o 0 1 o 8 之间。根 据文献 3 1 】总结的学习速率的经验公式： 1 叩2 产=( 3 2 1 ) 、， h 式中，”h 为隐层节点数。取叩= 0 1 基本满足要求。 ( 2 ) 计算网络各层输出矢量以及网络误差。 ( 3 ) 计算各层反传的误差变化，并计算各层权值的修正值以及新权值。 ( 4 ) 再次计算权值修正后的误差。 ( 5 ) 检查m s e 是否小于期望误差，若是，训练结束；否则，转到s t e i ) 2 ，进入下一轮训 练。 3 1 3 仿真结果 利用现场数据对神经网络建模进行仿真，从获取的3 5 0 组数据中，选取3 0 0 组作为神经 网络的训练样本，按照前文描述的步骤，建立综台透气性预测模型。为了验证神经网络模型 的精确性，利用另外5 0 组数据进行预测。仿真结果如图3 4 所示。 图中，实线为综合透气性实际计算值，点表示神经网络输出值的连线。图中的上部表示 中南大学硕士学位论文 第3 章基于模型的烧结工况综合判断 3 0 0 组训练样本的比较，下部表示5 0 组数据预测结果。综合透气性的计算值与预测值的均 方差为：m s e ；o 0 1 5 8 。由图可以看出，预测结果与实际计算结果吻合得较好，表明利用神 经网络建模可以达到比较高的预测精度。 趟 矿 蝌 蜷 划 矿 蝌 加 螗 05 01 0 01 5 02 0 02 5 0 图34 综合透气性预测模型训练与仿真 3 1 4 现场运行结果 系统投入运行一段时期后- 各模型的输出结果都保存在相应的数据库中，取1 0 0 个采样 点数据进行运行结果分析，进行对比说明，如图3 5 所示。 图3 5 是综合透气性的现场运行结果的对比。其中，实线表示通过实时获得的各风箱位 置风量和压力计算的综合透气性指数值，点表示综合透气性预测模型的实际输出结果。由该 图看到，综合透气性神经网络预测模型的输出与实际综合透气性指数比较吻合，说明综合透 气性预测模型能够较好地反映现场烧结透气性的变化趋势，验证了模型的有效一陛。 j一 、彬 一 厶一 。 诋 一 瓦一 一箩辆 6 5 4 3 2 中南大学硕士学位论文 第3 章基于模型的烧结工况综台判断 5 48 4 6 44 帮4 2 魁 冀 。 3 _ 8 36 34 32 4 05 06 07 08 09 010 0 图35 综台透气性现场数据预测结果 3 2 烧结块产量质量预测模型 3 _ 2 1 基于主元分析的模型输入参数分析 由于烧结块含铅、含硫量对后续熔炼过程有直接的重大影响，因此对烧结块产质量预测 具有现实意义。于是，考虑烧结块产量质量预测模型包括3 部分；烧结块产量预测模型、烧 结块含铅预测模型、烧结块残硫预测模型。而烧结过程的复杂性使得建立烧结块产质量神经 网络模型时，若将所有对烧结过程有影响的参数作为模型的输入会降低网络的学习速度，为 了减小神经网络的规模，采用主元分析方法实现参数降维以后再建立上述三个模型。 主元分析( p r i n c i p a lc o m p o n e n t sa n a l y s i s ) 又名主成分分析或主元素分析是将研究对 象的多个相关变量( 指标) 化为少数几个不相关变量的一种多元统计方法。在多变量的分析 中，为了尽可能完整地搜集信息，对每个样品往往要测量许多指标，这样虽然可以避免重要 信息的遗漏，然而从统计的角度来看，这些变量可能存在着很强的相关性，使得分析问题增 加了复杂性。因此t 自然想到用少数几个不相关的综合变量来代替原来较多的相关变精的研 究，而且要求这些不相关的综合变量能够反映原变量提供的大部分信息，从数学的角度来看， 这就是降维的思想。 定理：设h 维随机向量x = q l ，石2 ，x 。) 的协方差矩阵为， 五2 k2 o 2 6 中南大学硕士学位论文 第3 章基于模型的烧结工况综台判断 为的特征根，p = 肌，p 2 ，p 。1 ，砘= p p 2 l ，一，p 。】7 为旯。对应的单位化正交特 征向量。则第f 个主成分为 f ，= 砀，= x l p + x 2 p 2 。+ + x 。p 。， f = l ，2 ，一，埘( 3 2 2 ) 式中，r 。称为得分( s c o r e ) 向量，p j 称为负荷( i o a d i n g ) 向量。了= f l ，f 2 ，f 。 ，则r 称 为得分矩阵，p 称为负荷矩阵。式( 3 2 1 ) 也可以写为 r = 月- 尸( 3 2 3 ) 由上述主元的定义可知， ( 1 ) 各个负荷向量之间是正交的，且每个负荷向量的长度都为1 ，即 p ? p = o f ，( 3 2 4 ) p j n = 1f _ j ( 3 2 5 ) ( 2 ) 各个得分向量之间也是正交的，即对于任何f 和，满足 f j f ，= of j ( 3 2 6 ) 将式0 2 3 ) 两侧同时右乘p 7 ，得到 x = 卯7 = f ，矿 ( 3 姗 f _ l 式( 3 2 2 ) 说明每一个得分向量实际上是数据矩阵x 在和这个得分向量相对应的负荷 向量方向土的投影。向量f 。的长度反映了数据矩阵z 在肼方向上的覆盖程度。它的长度越大， 在a 方向上的覆盖程度或变化范围越大。如果将得分向量按其长度做以下排列 l m 1 i 那么负荷向量p l 将代表数据x 变化最大的方向，p 2 与a 垂直并代表数据x 变化的第二大 方向，p 。将代表数据工变化最小的方向。 当矩阵x 中的变量间存在一定程度的线性相关时数据工的变化将主要体现在最前面的 几个负荷向量方向上，数据矩阵在最后面的几个负荷向量上的投影将会很小，它们主要是 由于测量噪声引起的。这样就可以将矩阵z 进行主元分解后写成下式 x = f l p i + f 2 p ；十- + r j p j + e = f ，p j 十e ( 3 2 8 ) i = l 中南大学硕士学位论文 第3 章基于模型的烧结工况综合判断 式中，e 为误差矩阵，代表x 在p m 到p 。等负荷向量方向上的变化。在很多实际应用中 爿往往要比m 小得多。由于误差矩阵e 主要是由于测量噪声引起的，将e 忽略掉往往会起到 清除测量噪声的效果，不会引起数据中有用信息的明显损失。因而x 可以近似地表示为 月 z f i p j + ，2 p ；+ _ + f p j = f 。p _ j r l = l ( 3 2 9 ) 这样就用彳个主成分概括了原m 个变量所提供的大部分信息。为了说明各主成分f 概括 原变量信息的大小有 定义：称吼：l 为第女主成分“的方差贡献率， 丑， 分的累计方差贡献率。 吼表示了前爿个主元所解释的数据变化占全部数据变化的比例。因此，主成分个数 - l 一的大小就由累计贡献率来确定，一般情况下取一使得累计贡献率达到8 5 以上，即 月 ( 吼) 1 0 0 8 5 ( 3 3 0 ) 从上述描述可以看出，对矩阵x 进行主元分析等效于对x 的协方差矩阵进行特征向量 分析。也就是说，将z 的特征值按大小排列： 2 九o ，那么与这些特征值相 对应的特征向量p 1 ，p 2 ，p ，即为矩阵z 的负荷向量。 累计贡献率表达了4 个主成分概括了原变量_ ，。2 ，x 。的多少信息，并没有表达某个 变量x ，= 1 ，川被包括了多少信息。为此引进另个概念：第，个主成分f ，：1 ，聊 对第女个原变量以，t = l ，埘的贡献率，记这个贡献率为，按下式计算| 3 2 】。 ：警 ( 3 3 1 ) 2 _ 2 ( 3 3 1 ) - 口 根据上述主元分析的定义及相关定理，就可以利用主元分析进行烧结块产量质量模型输 入参数的分析。在第2 章中，指出了影响烧结块产量质量的7 个因素：烧结炉料俞