（控制理论与控制工程专业论文）铅锌烧结过程透气性、烧结终点的智能集成建模与优化控制研究.pdf

中南大学硕士 学位论文ab s t r a c t ab s t r a c t i n t h e p a p e r , a n i n t e g r a t e d m o d e l i n g a n d o p t i m i z a t i o n m e t h o d f o r t h e p b - z n s i n t e r i n g p r o c e s s s t a t e s ( i n c l u d in g p e r m e a b i l it y a n d b u r n in g t h r o u g h p o i n t)o f i m p e r i a l s m e l t i n g p r o c e s s( i s p ) i n s h a o g u a n s m e l t e ry i s i n v e s t i g a t e d , w h i c h i s t o s o l v e t h e p r e d i c t i o n m o d e l i n g a n d o p t i m i z a t i o n p r o b l e m s o f p e rme a b i l i t y a n d b t p . a s t o p e r m e a b i l i t y , a t f i r s t , b as e d o n e m p i r i c a l k n o w l e d g e , t h e i n p u t s a m p l e s s p a c e i s f u z z y - c l as s i f i e d in t o l o w - t e m p e r a t u r e s u b s p a c e a n d h i g h - t e m p e r a t u r e s u b s p a c e o n t h e b as i s o f t h e h i g h e s t t e m p e r a t u r e o f t h e s i n t e r i n g m a c h i n e , t h e n c o r r e s p o n d i n g t w o s u b - m o d e l s a r e e s t a b l i s h e d . f i n a l l y , t h e p r e d i c a t i v e m o d e l i s o b t a i n e d b y s y n t h e s i z i n g t h e t w o s u b - m o d e l s w i t h w e i g h t i n g m e t h o d o f s a m p l e m e m b e r s h i p s . a s r e g a r d t o b t p , t h e p a p e r p r e s e n t s a n a p p r o a c h t h a t i n t e g r a t e s t w o m o d e l s t o p r e d i c t i n g t h e b t p . t h e f i r s t m e t h o d u s e s n e u r a l n e t w o r k t o p r e d i c t t h e b t p; t h e s e c o n d m e t h o d u s e s m e t a l l u r g i c a l a n d c o n t r o l e x p e rt k n o w l e d g e a n d s k i l l e d o p e r a t o r e x p e r i e n c e s o f t h e s i n t e r i n g p r o c e s s . t w o r e s u l t s a r e c o m b i n e d b y u s e o f o p t i m a l c o m b i n a t i o n a l g o r it h m as g e n e r a l m o d e l i n g r e s u l t s o f t h e b t p . a c c o r d i n g t o t h e a c t u a l c i r c u m s t a n c e s o f t h e s i n t e r i n g p r o c e s s , a n e x p e rt r e l i g i o n o p t i m a l c o n t r o l s t r a t e g y o f s i n t e r i n g s t a t e s w i t c h r e g a r d s p e r m e a b i l i t y a s c e n t e r i s a d v a n c e d . t h r o u g h t h e e x p e rt s r u l e s , t h e p r e d i c t i v e r e s u l t s o f s i n t e r i n g s t a t e s a r e a p p l i e d t o g u i d e t h e o p t im a l c o n t r o l m a n i p u l a t i o n . s i m u l a t i o n r e s u l t s s h o w t h a t t h e s i n t e r i n g p r o c e s s w i l l b e s t a b l e , t h e p r o d u c t i v it y w i l l b e i m p r o v e d , t h e c o s t o f t h e s i n t e r i n g p r o c e s s w i l l b e d e c r e as e d a n d t h e q u a l it y o f s i n t e r i n g p r o c e s s c a n b e e n s u r e d i f t h e o p t i m a l c o n t r o l s t r a t e g y a r e a d o p t e d . t h e p a p e r i s o r g a n i z e d a s f o l l o w s . c h a p t e r 1 b r i e fl y i n t r o d u c e d t e c h n i c a l p r o c e s s o f i s p p b - z n s m e l t i n g m e t h o d a n d p o i n t e d o u t t h e s i g n i f i c a n c e a n d n e c e s s i t y o f t h e s u b j e c t . c h a p t e r 2 p r o p o s e d t e c h n i c a l k n o w l e d g e o f i s p s i n t e r i n g p r o c e s s a n d c h a r a c t e r o f s i n t e r i n g p r o c e s s w it h e m p h a s e s o n p r e s e n t p r o b l e m s i n s i n t e r i n g p r o c e s s c o n t r o l a n d p r o b l e ms s t u d i e d i n t h i s 中南大学硕士学位论文 p a p e r a n d t h e w h o l e d e s i g n a t i o n fr a m e w o r k . c h a p t e r 3 e s t a b l i s h e d a d i s t r i b u t e d a n n m o d e l f o r p r e d i c t i n g t h e p e r m e a b i l i t y b as e d o n f u z z y - c l as s i f i c a t i o n w i t h e x p e rt r u l e s . c h a p t e r 4 e s t a b l i s h e d a i n t e g r a t e d m o d e l w i t c h w as c o m b i n e d b y a n n m o d e l a n d f u z z y l o g i c a l m o d e l f o r p r e d i c t i n g t h e b t p b a s e d o n o p t i m al c o m b i n a t i o n a l g o r i t h m . c h a p t e r 5 d i s c u s s e d t h e o p t i m a l c o n t r o l o f p e r m e a b i l i t y a n d b t p , t h e r e s u lt s o f o p t i m i z a t i o n w e r e u s e d t o i n s t r u c t t h e p r o d u c i n g . c h a p t e r 6 b r o u g h t f o r w a r d t h e p r o s p e c t a n d s c a r c i t y o f t h e p r o j e c t . k e y w o r d s : s i n t e r i n g p r o c e s s s t a t e , n e u r al n e t w o r k m o d e l , f u z z y l o g i c al m o d e l , i n t e g r a t e d m o d e l i n g , o p t i m al c o m b i n a t i o n al g o r i t h m , o p t i m a l c o n t r o l , r e l i g i o n o p t i m i z a t i o n . 中南大学硕士学位论文第 1 章 绪论 第 1 章 绪论 1 . 1 i s p 铅锌冶炼过程简介 密闭 鼓风炉铅锌冶炼s艺即i s p 工艺 ( i m p e r i a l s m e l t p r o c e s s ) 为 英国帝国熔炼公司推出，工 s p 过程包括烧结和熔炼两大工艺，是近代火法 炼铅锌的先进方法之一【q 。 由 于这种方法的工艺优势在于在同一冶炼过程 中冶炼铅锌两种金属， 成为当前铅锌冶炼的主要方法之一， 现在已经为世 界上十多个国家所采用。自1 9 6 0 年第一座密闭鼓风炉在英国阿旺茅斯正 式投产以来，世界上共己有 巧座密闭鼓风炉，其中两座在中国的韶关冶 炼厂。i s p过程工艺流程如图 1 . 1 所示: 铅锌混合精矿 精锌精铅 图1 . 1 铅锌冶炼过程工艺流程 当铅锌精矿进厂后先进行干燥， 去掉多余的水分。 然后与烧结机返粉、 石灰石等物料按一定比 例混合制粒， 送入烧结机进行烧结， 焙烧成为具有 一定强 度和透气性的 烧结块。 烧结块经破碎筛分， 筛选出 一定大小的合格 烧结块送密闭鼓风炉i s f 炉 ( i m p e r i a l s m e l t i n g f u r n a c e ) ;不合格的烧 结块再经冷却、 破碎作为烧结配料的返粉使用。 合格的烧结块需与预热到 8 0 0 左右的热焦按一定的比率，加入密闭鼓风炉熔炼。从鼓风炉的风口 第 1页 中南大学硕十学位论文第 1 章 绪论 鼓入8 0 0 以上的热风，炉料在高温下进行反应。铅与炉渣从炉子的底部 排出进入电热前床进行分离， 从排铅口直接得到粗铅 ( p b 9 8 % ) 。 粗铅经 电解而最后得到精铅 ( p b 9 9 . 9 % ) . 鼓风炉产生的锌蒸汽，从炉顶进入冷 凝室， 经铅雨冷凝后成为粗锌 ( z n 9 8 % ) ， 再经蒸馏精炼， 最后得到精锌 ( z n 9 9 . 9 6 % ) 。从电热前床放出的炉渣还含有一定的锌， 经烟化炉处理 可获得次氧化锌。 鼓风炉炉气 ( 亦称低热值煤气) 经洗涤过滤后送余热电 站做燃料使用。含硫的铅锌精矿在烧结过程中产生的s 0 2 烟气，送入制酸 系统生产硫酸。 密闭鼓风炉由于要同时生产铅锌两种金属， 炉内的物理化学反应十分 复杂， 操作条件十分严格， 入炉物料的配比也要求非常精确， 此外铅锌鼓 风式返烟烧结操作既要生产出合格的烧结块， 又要保证烟气中的s 0 2 浓度， 操作要求极其苛刻。 烧结和熔炼两个过程的工艺条件和操作参数也反应了 此过程的复杂性。 其中影响烧结过程的因素， 不仅包括进入烧结机的物料条件， 如原料 和返粉的成分、水分、 粒度及加料量; 还包括烧结机操作参数， 如点火温 度， 料层厚度、 透气性及粒度偏析， 台车速度及烧结终点位置， 新鲜风 ( 一 次、两次)风压、风量及含氧量，返烟量、 烟罩压力及烟气量等。 影响熔炼过程的因素有进入炉内的物料条件， 包括烧结块成分、 块度、 强度和温度， 焦炭成分块度、 反应性和温度; 工作炉操作条件包括炉内温 度分布， 锌蒸汽炉内再氧化区， 料柱高度， 炉气成分及炉压， 风温、 风压、 湿度及含氧量，放渣时间及类型等。 1 .2国内 外i s p 冶炼过程控制的研究现状 国外关于铅锌冶炼过程数学模型的研究进行了1 0 多年，取得了一定 的成果。如日 本八户在8 0年代探讨建立了铅锌冶炼生产过程各种参数模 型。美国 h . h . 凯洛特教授提供的数学模型曾对阿旺茅斯、杜伊斯堡、盘 纳罗亚三座鼓风熔炼炉的正常操作条件做过预测， 达到了一定的精度。 欧 洲金属公司与金属矿产研究院合作研究了法国谱耶尔高督的鼓风熔 炼炉的操作条件模型， 按此操作条件对铅锌冶炼过程进行规范化操作。 我 国对铅锌冶炼过程的模型研究目 前报道很少。 国外从6 0年代开始研究钢铁烧结过程数学模型，并且已有不少应用 实例， 如日本住友金属公司开发的铁矿石综合模拟模型， 用以预报烧结矿 第 z页 中南大学硕士学位论文 第 1 章 绪论 质量、 能耗和利用系数， 该模型与操作研究相结合已 用于鹿岛烧结厂作为 操作与原料中 和指导系统2 1 。 英国p . p . k a n j i l a l 和e . r o s e 研究的自 适应 预报和控制模型应用于英国钢铁公司r e d c a r 烧结厂，也取得令人满意的 效果7, j 。随着人工智能技术的出 现和发展， 烧结过程得以发展。其中专 家系统实现操作指导效果显著， 如日 本川崎千叶烧结厂研制的操作指导系 统i ,6 、日 本川崎水岛厂开发的 烧结终点诊断型专家系统7 国内8 0 年代以来许多大中型烧结厂已引进具有国际先进水平的集散 型控制系统， 但控制水平仍停留在一级定值控制上。 不过中南工业大学与 鞍钢合作， 结合烧结数学模型和人工智能技术开发的 烧结过程控制专家系 统， 应用于 鞍钢新烧， 优化生产过程参数和控制指导， 取得一定成果8 另外中南工业大学与涟钢合作， 基于焦炉配煤过程和炼焦过程的统计数据 和专家经验知识， 研制了由工业控制计算机和h o n e y w e l l 5 9 0 0 0 控制器构 造的两级结构专家控制系统， 应用于涟钢焦炉配煤过程， 完成焦炭质量预 测、 配煤比 准确计算和配煤过程自 动控制， 实现了 焦炭质量预测精度9 5 % , 配煤准确率9 7 % 1 ，为复杂工业工程的 控制开辟了先驱。 国外对高炉数学模型的研究也较早， 由于高炉炉内固体、 液体和气体 三相共存， 物理、 化学过程异常复杂， 用普通方法难以获得精确数学模型， 国外研究学者借助于人工智能技术 ( a l ) 寻找出路。日本各大钢铁厂均开 发了高炉操作专家系统( 日 本新日 铁， 钢管， 川崎， 住友， 神户钢铁公司) ， 还开发了高炉装料分布控制系统， 颗粒渣仓运转控制系统 旧 本川崎) 。 韩国浦项厂，台湾c s c ， 澳大利亚b h p 公司，法国u i n o r s o u a s f o s 公司 也都开发了炉况预报或操作指导专家系统。 此外神经网络也被广泛用于高 炉的炉热预测 (01 崎) ， 炉内煤气流分布预测 ( 新日 铁) ， 炉内煤气化学反 应模式识别( 日 本神户) 等【 w 1 。 总之， 这些系统都通过对高炉的反应状态 或过程进行预测或识别，然后结合人工智能的推理分析，指导高炉操作， 这些系统现场运行效果明显。 国内对高炉优化控制的研究报道很少， 应用 人工智能技术指导高炉生产，实现高炉优化控制具有一个广阔的前景。 综上所述， 尽管国外对铅锌冶炼过程数模的研究己 有十多年， 但成果 不多且多为局部模型，另外因生产环境不尽相同，无法在我国推广。 我国 目前对铅锌冶炼过程数模的研究刚起步。 钢铁冶炼过程数学模型的研究相 对较成熟，在对铅锌冶炼过程建模的研究工作中有许多值得借鉴的地方。 但由于要铅锌同时生产铅锌两种金属且鼓风返烟烧结中要制酸， 物理化学 第 3贞 中南大学硕士学位论文第 1 章 绪论 反应更加复杂， 操作条件更加严格和苛刻，因此建模的难度更大， 需要探 索一些新方法、新思路。 1 .3课题的提出及研究方法 1 .3 . 1 研究有色冶炼过程控制的 意义 现代工业生产的大型化和复杂化对过程控制提出了越来越多的要求。 目前，国内大型有色金属冶炼企业大多已采用 d c s集散控制系统将多变 量、 强祸合的复杂过程化为多个单回路的跟踪调节， 对每一个单变量控制 回路， 基本上能获得比 较满意的 控制性能 i i i 。 但从本质上讲， d c s的应 用大多只是取代了原有的仪表控制系统， 只是解决参数的稳定化问题， 并 没有实现全局参数的优化控制， 无法确保生产过程的质量产量等目 标的实 现。由于难以从机理上分析建模， 传统的优化控制策略不再适用， 许多工 艺过程参数无法优化，d c s 的给定仅靠操作人员的经验设定。 因此， 如何利用多学科交叉技术， 研究建立合理的复杂有色冶炼过程 的模型， 实现生产过程的参数全局优化， 使控制系统满足生产目 标的要求， 进而使整个生产经营运行于最佳状态， 是当前国际控制领域的研究热点之 一， 也是目 前有色金属冶炼行业过程控制方面急待解决的关键问题， 具有 推广价值，能为有色金属生产企业带来巨大的经济和社会效益。 1 .3 . 2 课题的 提出 生产过程自 动化的主要目 标，是提高生产的产量和质量， 确保生产能 获得最大的效益。 这就需要在对生产过程自 动控制时， 必须将生产工艺所 要求控制的产量和质量目 标与生产过程的操作参数联系起来， 使得生产过 程的操作参数能设定在最佳值， 保证生产产量和质量目 标的实现， 以获得 最大的生产效益。 这就是基于生产工艺目 标要求的优化控制问题。 实现复 杂过程基于生产工艺目 标要求的优化控制，有两方面的困难: 1 .生产工艺过程产量和质量的目 标与生产过程操作参数之间的关系 十分复杂，往往很难用传统的数学表达式来描述，难以机理建模。 2 . 生产过程或某个工序的产量和质量的目标往往难以实时在线检测。 随着工业过程的大型化、综合化、复杂化，工业过程的建模和优化控 制的难度也越来越大， 它不仅涉及到过程对象的非线性、 不确定性， 大时 滞、 参数分布性和时变性等内在的复杂机理问题， 而且也涉及到客观环境、 第 a页 中南大学硕士学位论文 第 1 章 绪论 检测困难，以及有些 “ 人为”的作用问题。尽管近年来， 人们在复杂过程 的建模技术和优化控制技术方面做了大量的研究工作， 但由于工业过程的 复杂性、 过程信息的多样性以及过程控制的要求， 任何单一的建模和控制 方法都无法解决复杂生产过程的建模和控制问题。 应用多种方法的集成来 实现复杂过程的建模和优化控制要比 应用单一的方法有效得多。 智能集成 建模和优化控制技术显然是解决复杂过程建模和优化控制的有效途径。 国 家8 6 3 / c i m s 课题“ 铅锌冶 炼过 程的 智能 集成建 模和优化 控制技术 应用研究” 以i s p 铅锌冶炼过程为背景， 期望通过多学科理论与技术的集 成融合， 研究铅锌冶炼过程的运行参数、 操作条件与生产目 标的模型， 并 实现基于目 标的全局参数最优化， 使韶关冶炼厂进一步增产增效， 提高市 场竞争力，带来显著的经济和社会效益。 烧结过程状态参数包括烧结料层的透气性和烧结终点， 是烧结过程两 个非常重要状态参数。 为此， 提出了“ 铅锌烧结过程状态的智能集成建模 与优化控制” 作为国家8 6 3 课题的一个子课题进行研究。旨在通过优化控 制操作参数使状态参数稳定运行于优化状态，最终获得优化的生产目 标 ( 主要是烧结块的结块率) 。 1 .3 . 3课题的 研究方法 在这一课题研究中， 先通过过程机理分析确定烧结过程两个状态的影 响因素、 优化控制目 标及约束条件等， 再根据冶金和控制专家知识、 操作 人员的经验和生产过程数据， 采用包括神经网络、 模糊逻辑系统等在内的 各种技术的集成来建立烧结过程状态的预测模型， 并且能够根据新的生产 数据完成模型的修正。 然后设计基于烧结状态预测模型的优化控制器优化 控制操作参数，使指标参数得到优化。 本论文以下章节内容的安排如下， 第二章介绍烧结过程的分析及其优 化控制设计， 第三章介绍透气性的建模， 第四章介绍烧结终点的建模， 第 五章介绍透气性和烧结终点的优化控制， 第六章提出课题的不足之处及须 待进一步研究的问题。 第 5页 中南大学硕士学位论文第2 章 i s p 烧结过程分析及优化控制设计 第2 章 烧结过程分析及优化控制设计 2 . 1烧结工艺过程介绍 铅锌烧结过程是密闭鼓风炉还原熔炼前的一个准备过程， 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， 在不完全融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 标是烧结出成分合适、 透气性好、具有一定机械强度和还原性的烧结块，满足鼓风炉还原熔炼。 此外还要为制酸系统提供合格s 0 2 浓度的烟气， 为了满足熔炼的要求， 烧 结块的残硫0 0 xx 0 0_x_z p z0 1且x八曰 zllj、it - 、.矛 x r.、 f 2 . 分段线性单元: 第1 8 页 中南大学硕士学位论文第3 章 透气性集成预侧模型 3 . s 型 : 激 励 函 数 为 对 数 或 正 切 等 一 类 s 状 曲 线 ， 如 f ( x ) 一1 t +e x p ( x ) 或 ， ( ) 一 合 : + tan (x )等 。 神经网络的神经元可以分为三种类型: 输入神经元、 输出神经元和隐 含神经元。 输入神经元是从外界环境接受信息。 输出神经元则给出神经网 络系统对外界环境的作用。 这两种神经元与外界都有直接的关系。 隐含神 经元则处于神经网络系统之中。 它不与外界环境产生直接的联系。 它从网 络内部接受输入信息，所产生的输出作用于神经网络系统中的其它神经 元。隐含神经元在神经网络中 起着极为重要的作用。 3 . 1 . 2人工神经网络的构成 大脑神经网络系统之所以 具有思维认识等高级功能， 是由于它是由无 数个神经元相互连接而构成的一个极为复杂的神经网络系统。 人工神经网 络也是一样， 单个神经元的功能是很有限的， 只有用许多神经元按一定的 规则连接构成的神经网络才具有强大的功能。 神经元的模型确定之后， 一 个神经网络的特性及能力主要取决于网络的拓扑结构及学习算法。 下面介 绍人工神经网络连接的几种基本形式: 1 . 前向网络 网 络的结构如图3 . 3 ( a ) 所示。网络中的神经元是分 层排列的， 每个神经元只与前一层的神经元相连接， 最左边的一层为 输入层，最右边的一层为输出层，隐含层的层数可以是一层或多层。 前向网络在神经网络中的应用很广泛，例如感知器就属于该类型。 2 .从输出到输入有反馈的前向网络 网络的结构如图3 . 3 ( b ) 所示。 网络的本身是前向型的，与前一种不同的是从输出到输入有反馈回 路。 3 .层内互连前向网络 如图3 . 3 ( c )所事。通过层内神经元之间的 相互连接， 可以实现同一层神经元之间的横向抑制或兴奋的机制， 从 而限制层内能同时动作的神经数， 或者把层内神经元分为若干组， 让 每一组作为一个整体来动作。 4 .互联网络 如图3 . 3 ( d ) 所示。互连网络有局部互连和全互连两 种。 全互联网络中的每个神经元都与其它神经元相连; 局部互连指的 是互连只是局部的，有些神经元之间没有连接关系。 第1 9 页 中南大学硕士学位论文第3 章 进气性集成预测模型 图3 . 3神经网络的典型结构 3 . 1 .3人工神经网 络的学习 一个神经网络拓扑结构确定以后，为了使它具有某种智能特性，还 必须有相应的学习算法与之配合。 可以说算法是人工神经网络研究中的核 心问题。 对于人工神经网络而言， 学习算法归根结底就是网络连接权的调 整方法。 人工神经网络连接权的确定通常由两种方法: 一种是根据具体要 求直接计算出来， 如h o p f i e l d 网 络作为 优化计算时就属于这种; 另一种是 通过学习得到的， 大多数人工神经网络都用这种方法。 下面介绍三种基本 的通用的学习规则。 1 . h e b b 学习规则 它是d o n a l l h e b b根据生理学中条 件反射机理， 于1 9 4 9 年提出的 神经元连接强度