（控制科学与工程专业论文）面向综合生产目标的铅锌烧结过程优化方法研究.pdf

摘要 铅锌烧结过程是密闭鼓风炉还原熔炼的原料准备过程。烧结生产 的最终目标是生产出化学成分合适、具有一定机械强度和还原性的烧 结块，以满足鼓风炉还原熔炼的原料要求。烧结块产量以及质量的好 坏，对铅锌冶炼生产效率有着举足轻重的影响。 烧结过程综合生产目标，是通过调整过程操作参数，在保证烧结 块质量的前提下，提高烧结块产量，稳定烧结状态，达到高产、优质、 稳定的要求。烧结终点是烧结过程重要的状态参数之一，是衡量烧结 过程好坏的主要标志。为了满足综合生产目标的要求，本文将烧结过 程的优化分为烧结块产量质量优化和烧结终点优化两个方面。在深入 分析烧结生产工艺的基础上，提出了面向综合生产目标的烧结过程优 化的基本思想，探讨了烧结块产量质量和烧结终点的优化方法。 首先，根据机理分析和经验知识，定性分析了综合生产目标的影 响因素，采用灰色关联分析方法通过定量计算得到综合生产目标的主 要影响因素。基于机理分析和灰色关联分析，利用改进b p 神经网络 建立了烧结块产量质量预测模型；根据烧结终点的检测和预报方法， 建立了基于历史信息和灰色理论的烧结终点集成预测模型。 其次，为了判断烧结过程的实际工况，建立烧结工况综合评判模 型。在产量质量预测模型的基础上，建立了以质量要求和工艺条件为 约束，以过程操作参数为决策变量的产量质量优化模型，利用基于强 度帕累托进化算法( s p e a 2 ) 的改进粒子群优化算法，获得优化模型的 操作参数。在烧结终点集成预测模型的基础上，建立以烧结终点优化 设定值为目标，以生产边界条件为约束的烧结终点优化模型，利用自 适应二次变异的差分进化算法，获得烧结终点优化模型的操作参数。 最后，基于烧结工况综合评判的优化协调策略，利用熵权法的思 想，获得操作参数的优化设定值。仿真实验表明了本文提出的面向综 合生产目标的优化方法是有效的，为烧结生产优化运行奠定了基础。 关键词：铅锌烧结过程，b p 神经网络，改进粒子群优化算法，差分 进化算法，工况综合评判 a bs t r a c t l e a d - z i n cs i n t e r i n gp r o c e s si sas t e po fp r e p a r i n gt h er a wm a t e r i a l si n t h er e d u c t i o ns i n t e r i n go fi m p e r i a ls m e l t i n gp r o c e s s i no r d e rt om e e tt h e r a wm a t e r i a l sr e q u i r e m e n t so ft h er e d u c t i o ns m e l t i n gb l a s tf u r n a c e ，t h e u l t i m a t e g o a l o fs i n t e r i n g p r o d u c t i o n i st o p r o d u c e t h e s i n t e r i n g a g g l o m e r a t ew h i c hh a s t h e r i g h t c h e m i c a l c o m p o s i t i o n ，a c e r t a i n m e c h a n i c a ls t r e n g t ha n dr e d u c i b i l i t y t h ep r o d u c t i o na n dq u a l i t yo ft h e s i n t e r i n ga g g l o m e r a t eh a v ed e c i s i v e i n f l u e n c eo nt h ep r o d u c t i v i t yo f l e a d z i n cs m e l t i n gp r o c e s s b ya d ju s t i n gt h eo p e r a t i n gp a r a m e t e r s ，c o m p r e h e n s i v ep r o d u c t i o n i n d e xo ft h es i n t e r i n gp r o c e s si sb o u n df o re n s u r i n gt h eq u a l i t yo fs i n t e r e d b l o c k ，r a i s i n g t h e o u t p u to fs i n t e r i n ga g g l o m e r a t e ，a n dm a k i n gt h e s i n t e r i n gs t a t es t a b l e ，s ot h a tw i t ht h eo p t i m a lo p e r a t i o n ss i n t e r i n gp r o c e s s c o u l da c h i e v eh i g hy i e l d ，g o o dq u a l i t y , s t a b i l i t yr e q u i r e m e n t s b u r n i n g t h r o u g hp o i n t ( b t p ) i sa ni m p o r t a n tp a r a m e t e ro ft h es t a t eo fs i n t e r i n g p r o c e s s ，w h i c hi sam a i ni n d i c a t o ro fg o o do rb a d i no r d e rt om e e tt h e r e q u i r e m e n t so fc o m p r e h e n s i v ep r o d u c t i o ni n d e x ，t h eo p t i m i z a t i o no f s i n t e r i n gp r o c e s sw i l lb ed i v i d e di n t ot h ep r o d u c t i o no p t i m i z a t i o no f s i n t e r i n ga g g l o m e r a t ea n db t po p t i m i z a t i o n b a s e do nt h ed e e pa n a l y s i s o ft h el e a d z i n cs i n t e r i n gp r o c e s s ，t h eo p t i m i z a t i o nb a s i ci d e ao ft h e s i n t e r i n gp r o c e s so nc o m p r e h e n s i v ep r o d u c t i o ni n d e xi sp r e s e n t e da n d t h e o p t i m i z a t i o nm e t h o d so fs i n t e r i n ga g g l o m e r a t ep r o d u c t i o na n dq u a l i t ya r e p r o p o s e d f i r s to fa l l ，a c c o r d i n gt ot h em e c h a n i s ma n a l y s i sa n da r t i f i c i a l e x p e r i e n c e ，t h ei m p a c tf a c t o r so f t h ec o m p r e h e n s i v ep r o d u c t i o ni n d e xa r e d i s c u s s e db yq u a l i t a t i v ea n a l y s i s ，a n db yu s i n g 鲈a yr e l a t i o n a la n a l y s i s m e t h o dt h em a i ni m p a c tf a c t o r so ft h ec o m p r e h e n s i v ep r o d u c t i o ni n d e x h a v eb e e na t t a i n e dt h r o u g hq u a n t i t a t i v ec a l c u l a t i o n t h e n ，b a s e do nt h e m e c h a n i s ma n a l y s i sa n dg r a yr e l a t i o n a la n a l y s i s ，t h ep r e d i c t i o nm o d e l so f s i n t e r i n ga g g l o m e r a t ep r o d u c t i o na n dq u a l i t yh a v eb e e ne s t a b l i s h e db y m a k i n gu s eo fi m p r o v e db pn e u r a ln e t w o r k i na c c o r d a n c ew i t ht h e d e t e c t i o nm e t h o do fb t p , i n t e g r a t e dp r e d i c t i o nm o d e lh a v eb e e n i i i e s t a b l i s h e db a s e do nt h eh i s t o r i c a ll n f o r m a t i o na n dt h eg r a ys y s t e m t h e o r y s e c o n d l y ，a c c o r d i n gt ot h ep r e d i c t i o nm o d e l so fs i n t e r i n ga g g l o m e r a t e p r o d u c t i o na n dq u a li t y , t h eo p t i m i z a t i o nm o d e lh a v eb e e ne s t a b li s h e d ，i n w h i c ht h ed e c i s i o n m a k i n gv a r i a b l eo p e r a t i n gp a r a m e t e r sa r ec o n s t r a i n e d b yt h eq u a l i t yr e q u i r e m e n t sa n dp r o c e s sc o n d i t i o n s f o rt h eo p t i m i z a t i o n m o d e lo fp r o d u c t i o nq u a l i t y , t h e n ，b yu s i n gt h ei m p r o v e ds p e a 2 一b a s e d p a r t i c l es w a r mo p t i m i z a t i o na l g o r i t h m ，t h eo p t i m i z a t i o ns e tv a l u e so f d e c i s i o n m a k i n gv a r i a b l e sa r eo b t a i n e d o nt h eo t h e rh a n d ，a c c o r d i n gt o t h eb t pi n t e g r a t e dp r e d i c t i o nm o d e l ，b t po p t i m i z a t i o nm o d e lf o rt h e o b j e c t i v e o p t i m i z i n gs e t t i n g s h a sb e e n e s t a b l i s h e d ，i nw h i c ht h e d e c i s i o n m a k i n g v a r i a b l e o p e r a t i n gp a r a m e t e r s a r ec o n f i n e d b yt h e p r o d u c eb o u n d a r yc o n d i t i o n s t h eo p t i m i z a t i o ns e tv a l u e so fo p e r a t i o n p a r a m e t e r sa r e a t t a i n e d b yt h e u s eo fa d a p t i v ed i f f e r e n t i a le v o l u t i o n a l g o r i t h mb a s e do nt h eq u a d r a t i cv a r i a t i o n f i n a l l y , i no r d e rt oe s t i m a t et h ea c t u a ls i n t e r i n gp r o c e s sc o n d i t i o n s ，a c o m p r e h e n s i v ee v a l u a t i o nm o d e lo fs i n t e r i n gc o n d i t i o n si se s t a b l i s h e d o nt h eb a s eo ft h ei d e ao fw e i g h te n t r o p y , t h ef i n a lo p t i m i z a t i o ns e t v a l u e so fo p e r a t i n gp a r a m e t e r sa r ea c h i e v e db yt h eo p t i m i z i n gs t r a t e g yo f c o o r d i n a t eo p t i m i z a t i o n t h es i m u l a t i o ne x p e r i m e n t ss h o wt h a tt h e o p t i m i z a t i o n m e t h o d so r i e n t e d p r o p o s e d i nt h i s d i s s e r t a t i o nt h e c o m p r e h e n s i v ep r o d u c t i o n i n d e xh a v eb e e no b t a i n e db e t t e r o p t i m a l r e s u l t s ，w h i c hs e tav i t a lf o u n d a t i o nf o rt h eo p t i m a lo p e r a t i o n so ft h e s i n t e r i n gp r o d u c t i o n k e yw o r d s ：l e a d z i n c s i n t e r i n gp r o c e s s ，i m p r o v e db pn e u r a l n e t w o r k ，i m p r o v e dp a r t i c l es w a r mo p t i m i z a t i o na l g o r i t h m ，d i f f e r e n t i a l e v o l u t i o na l g o r i t h m ，c o m p r e h e n s i v es t a t u se v a l u a t i o n i v 原创性声明 本人声明，所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究 工作及取得的研究成果。尽我所知，除了论文中特别加以标注和致谢 的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不 包含为获得中南大学或其他单位的学位或证书而使用过的材料。与我 共同工作的同志对本研究所作的贡献均己在论文中作了明确的说明。 作者签名： 学位论文版权使用授权书 本人了解中南大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校 有权保留学位论文并根据国家或湖南省有关部门规定送交学位论文， 允许学位论文被查阅和借阅；学校可以公布学位论文的全部或部分内 容，可以采用复印、缩印或其它手段保存学位论文。同时授权中国科 学技术信息研究所将本学位论文收录到中国学位论文全文数据库， 并通过网络向社会公众提供信息服务。 日期：竺翌年三月兰日 中南大学硕士学位论文 第一章绪论 第一章绪论 烧结工艺广泛应用在钢铁、铝、铅、锌、铜等金属冶炼工业中，是金属火法 冶炼工艺中一个重要环节，直接影响到后续金属冶炼过程顺利进行，从而最终影 响到所冶炼的金属的产量质量指标。铅锌是两种十分重要的有色金属，在国民经 济建设和国防建设中发挥着十分重要的作用。近年来，我国冶炼企业通过引进、 消化和吸收国外先进技术，并进行自主研究与开发，铅锌冶炼的技术和装备水平 都得到了较大的提高，但与国外先进技术水平相比还有一定的差距，主要表现在 劳动生产率低、生产成本和能耗高、环境污染严重等方面。这些差距导致我国生 产企业的竞争力不强，在参与国际市场竞争中需要付出更大的代价。另一方面， 随着全球资源短缺、能源危机等目益加深，现代工业生产企业面临着严峻的挑战。 降低生产成本，提高生产效率，切实提高企业的经济效益，是摆在现代化工业生 产企业面前最为紧要的问题。 针对具体铅锌烧结过程而言，如何在现有的生产设备和企业工艺水平的条件 下，充分利用烧结生产过程中的各种状态信息，通过优化调节生产过程操作参数， 改善烧结过程运行状态，使得生产过程处于优化运行状态，从而达到高产、优质、 稳定的目的，是目前铅锌冶炼业亟待解决的关键问题。 1 1 研究背景及意义 密闭鼓风炉冶炼工艺即i s p 工艺( i m p e r i a ls m e l t i n gp r o c e s s ) 最早由英国帝国 熔炼公司推出，i s p 工艺包括烧结和熔炼两大流程，是近代火法炼铅锌的先进方 法之【l 】。铅锌烧结过程是i s p 工艺的一个重要流程，是密闭鼓风炉还原熔炼的 原料准备过程，其最终目标是生产出化学成分符合要求、具有一定机械强度和还 原性的烧结块，以满足鼓风炉还原熔炼的要求。密闭鼓风炉铅锌冶炼工艺因能在 同一冶炼过程中冶炼铅锌两种金属，在铅锌冶炼行业得到了广泛的应用1 2 。 所谓烧结，就是是将粉状料( 如粉矿) 或细粒料( 如精矿) 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【3 】。贫矿经过选矿后所得到的细粒精 矿，天然富矿在开采过程中破碎分级过程中所产生的粉矿，都必须经过烧结成块 才能进入冶炼工艺流程。烧结法不仅能使粉矿成块，还对炉料起着火法预处理的 作用，使熔炉冶炼达到高产、优质、低耗、长寿的目的。 当前，随着能源消耗的不断增加，自然界可供开采的铅锌矿石资源日益减少， 烧结生产所用的原料价格不断上涨，给铅锌冶炼企业带来不小的冲击。在这种趋 中南大学硕士学位论文第一章绪论 势下，为满足企业的综合生产目标，如何在现有生产技术水平和条件下，保证烧 结块质量的前提下，提高烧结块的产量，从而提高企业矿产原料的利用率和企业 的生产效率，降低烧结生产的成本，增强企业的竞争力，就成为企业必须面对和 亟待解决的关键课题之一。具体付诸于实际烧结生产过程中，就是如何优化烧结 过程，即通过优化调节烧结生产过程操作参数，使整个烧结生产处于优化运行状 态，进而提高烧结块的产量质量。 铅锌密闭鼓风熔炼是比较经济的铅锌冶炼方法，自然界铅锌矿石的种类多、 成分复杂、含硫量高，不能直接用于鼓风熔炼，必须要经过烧结脱硫预处理得到 具有一定强度和孔隙度的烧结块，以供下一步用鼓风炉进行还原熔炼。烧结块的 产量和质量直接影响铅锌冶炼的产量质量和能源消耗，稳定的过程状态，将烧结 过程状态控制在最优设定点，是烧结生产全局优化和提高产量质量的基础。 目前，我国铅锌冶炼企业技术的密集程度不高，产品的技术含量和附加值也 较低。研究面向产量质量和烧结状态的优化方法，建立烧结生产优化控制系统， 是当前企业最为关心的问题。在烧结生产过程中，实现专业化的大规模生产，不 仅规模效益明显，而且为采用先进技术装备、加快技术进步提供了前提。 铅锌烧结本身是一个极为复杂的工业过程，涉及原料参数( 各钟精矿成分、 返粉、石灰石、炉渣等) 、操作参数( 原料配比、点火温度、料层厚度、台车速度、 鼓风机风量等) 、设备参数( 烧结机有效烧结面积、鼓风面积、风机能力、漏风率 等) 、状态参数( 烟罩压力、风箱温度、烧结终点、料层透气性等) 以及指标参数( 烧 结块的化学成分、机械强度、还原性、产量等) 共五类参数，其过程包括物理、 化学、液相等反应。烧结过程具有非线性、强耦合、大时滞的特点，精确的数学 模型难以建立，采用传统的优化控制方式，无法达到良好的控制效果。 由于烧结过程是一个复杂的物理、化学反应过程，存在大滞后性、强非线性、 不确定性等控制难点，当烧结混合料配比发生变化时，需要操作工人频繁改变操 作参数来调节过程状态，优化控制效果主要依赖于操作人员的实际经验和个人预 测能力。由于操作人员经验和知识的差异，加上不可比避免的主观性，难以准确 判断烧结工况，合理设定最优操作参数，为实现烧结生产的优化运行带来一定的 不确定性。 为此，本文以提高铅锌烧结块产量质量、稳定烧结状态为综合目标，针对铅 锌烧结过程优化控制的问题，通过深入分析烧结过程和工艺机理，采用多种智能 建模和优化方法，针对铅锌烧结过程时滞、非线性和不确定性等问题，提出面向 综合生产目标的的铅锌烧结过程智能建模和优化控制方法，通过优化调节过程操 作参数，稳定烧结过程状态，保障烧结生产的优化运行。通过本文的研究，可以 提高烧结块的产量和质量，可以使整个生产工艺流程的稳定运行，还为铅锌烧结 2 中南大学硕士学位论文第一章绪论 过程的全流程优化控制奠定一定的基础。 1 2 国内外研究现状 目前国内外对烧结过程的研究大部分集中在铁矿石烧结领域，对铅锌鼓风烧 结的研究相对较少。铅锌烧结过程作为一种复杂的生产过程，传统基于机理分析 的建模方法很难描述其复杂的变化趋势和不确定性。近年来，随着技术进步和相 关研究的深入，各种智能建模和优化方法已经在工业生产中取得了一定的应用， 这就对于铅锌烧结具有很好的参考和借鉴作用。 国外对铁矿石烧结过程的研究始于2 0 世纪6 0 年代，国内始于8 0 年代。由 于铅锌烧结采用密闭鼓风烧结工艺，比铁矿石抽风烧结工艺更为复杂，给检测和 优化控制带来了很大困难，其相关研究和应用远远不如吸风( 抽风) 烧结工艺广 泛，其过程优化控制研究远远落后于铁矿石烧结。到2 0 世纪8 0 年代，铅锌烧结 过程的研究主要集中在国外，自2 0 世纪9 0 年代起，国内外在关于烧结过程方面 的研究陆续取得了一定的成果，并得到了不同程度的推广和应用。 早在5 0 年代，世界各国就根据自身特点开发出了各种不同的烧结过程控制系 统，其中国外早期的烧结机计算机控制研究以美国、法国、比利时等欧洲国家为 代表1 4 。5 】，主要功能是数据采集和处理、报表制作、顺序控制及p i d 控制，以及与 过程有关的数学模型的研究等。到了7 0 年代，烧结计算机控制的发展中心逐渐转 移到日本。 在烧结过程机理分析的研究方面，h a n k o 等人针对i s pi 艺中的锌精炼过程， 提出了基于物料平衡和热平衡方程参数优化策略，取得了一定的效剁6 。澳大利 亚的c u m m i n g 等人开发了铁矿石烧结过程模拟模型，该模拟模型有1 3 种物理变 化、1 1 种化学反应以及2 6 个状态变量，由于变量多，该模型的计算时间长【j 7 1 。 t a m u r e 等人建立了估计烧结料层热状态的数学模型，研究了烧结生产操作条件、 热状态与烧结矿产量和质量的关系瞪j 。文献 9 】根据水分再冷凝机理和过湿带的形 成机理，建立了烧结水分迁移数学模型，将数学模型的理论计算与实验结果相结 合，确定了烧结矿转鼓指数与液相量之间的关系。 文献 1 0 】针对铅锌冶炼烧结过程烧结块残硫估计问题，提出了一个基于智能 集成策略的软测量模型，主要包括数学模型、专家规则模型和智能协调器几部分， 通过智能集成模型的残硫估计，真实地反映了烧结块残硫的变化趋势，可以为生 产操作提供有益的指导；文献【1 1 】以i s p 铅锌烧结过程的配料过程为背景，研究 了配料过程的集成优化与建模问题，解决了烧结块成分的预测模型和配料过程的 优化问题；通过模糊分类的方法，将基于数据的神经网络模型与基于知识的数学 模型结合起来，建立了线性规划的优化模型；通过专家规则等手段，将成分预测 中南大学硕士学位论文第一章绪论 的结果用于指导配料的优化；文献 1 2 1 在分析烧结过程各变量影响关系基础上， 确定了以透气性为中心，指导含水量的优化设定；文献 1 3 1 提出了一种既可保证 预测精度又满足配料计算对数据完备性要求的铅锌烧结块成分预测智能集成模 型，利用该模型可以使得烧结块铅、锌成分的预测相对误差分别为1 5 1 和 0 4 1 ；文献 1 4 采用主元分析、神经网络、专家系统等多种智能化方法，建立 了铅锌烧结过程烧结块产量质量模型，并由此得到了铅锌烧结过程的优化控制目 标，并采用聚类搜索、专家系统对生产目标函数进行了优化，实现了操作参数的 优化控制，提出的面向生产目标的智能集成建模与优化控制技术，较好地解决了 多输入、多输出、强非线性、强耦合性复杂工业过程的优化控制问题，实现了高 产、低耗、优质的生产目标；g u p t a 等人针对铁矿石的烧结过程提出了烧结料层 气流分布的数学模型，模型描述了从反应开始到完成烧结所发生的各种现象，从 而通过获得与工业上常用的b t p 密切相关的烧结时间来控制整个烧结过程l l 鄂。 文献 1 6 1 针对铁矿石烧结过程的基本理论进行了深入的研究，用化学反应动 力学的基本理论来研究烧结过程固体燃料的燃烧，用传热的基本理论来研究烧结 过程的温度分布与蓄热现象，用气体动力学的理论来分析料层透气性及工艺参数 的关系，对于烧结过程中的固相反应、液相形成及烧结块生成的机理研究方面均 有一定的进展。文献 1 7 1 采用模拟原料，在实验室内的脉动烧结装置上，进行脉 动气流烧结试验，并探讨了脉动气流的频率变化和抽风负压等因素对烧结过程的 强化作用。文献 1 8 1 通过深入研究烧结过程中气体力学、质量和热量传输问题， 提出了烧结工艺优化策略。 针对烧结终点( b u r n i n gt h r o u g hp o i n t ，简称b t p ) 优化控制，美国的c o r s o n 在 靠近烧结机中部的风箱上安装几个热电偶，以监视废气温度开始上升点处的温 度，即根据废气温度开始上升处的温度来预报烧结终点 1 9 】。东北大学针对烧结 终点控制提出前馈一反馈模糊控制的方法1 2 0 1 ，反馈部分为参数自调整模糊控制 器，终点的计算采用二次曲线拟合的方法，以中部风箱废气温度变化作为前馈输 入，通过模糊算法得到前馈控制量，相应的软件应用于莱芜钢铁厂，投入生产运 行后，取得了良好的控制效果。 中南大学提出了基于软测量和烧结终点预测的烧结终点控制方法1 2 1 1 2 3 1 ，建立 了利用风箱温度求取烧结终点( b t p ) 位置的软测量模型，建立多种智能化方法集 成的烧结终点预测模型，能够比较准确的预估b t p 的位置，并在此基础上，研 究烧结终点控制特点的基础上，提出利用专家经验与知识、按照采样控制方式工 作的模糊采样控制方法进行b t p 的控制，取得了良好的效果；此外，中南大学 范晓慧等人开发了烧结生产过程控制专家指导系统中【2 4 。2 5 1 ，用系统辨识方法建立 了多个时间序列模型，以此来预报烧结矿化学成分以及烧结终点，开发了以透气 4 中南大学硕士学位论文第一章绪论 性为中心的烧结过程状态控制专家系统，根据垂直烧结速度、烧结终点预报值和 主管负压判断透气性的状况，通过调整台车速度、料层厚度、混合料水分、混合 料温度和焦粉配比来调整透气性稳定烧结终点。 文献【2 6 】提出了一种自适应模式聚类和特征映射的方法来进行烧结终点的 预测。它通过利用密度聚类和将学习矢量量化，将整个向量空间自动区分为适当 数目有相同聚类中心的子类，这些子类样本被用来进行遗传神经网络训练。文献 【2 7 针对烧结终点不能直接检测的特点，提出了烧结终点软测量方法。文献 2 8 】 提出了基于支持向量机的烧结终点预测模型。东北大学的张苹等提出了一种模糊 神经元网络的结构及算法，可以处理不完全的、模糊的信息，并将这种模糊神经 元网络应用到烧结终点辅助预测模型2 9 1 。 此外，黄天正、范晓慧等开发的烧结生产控制专家系统( i e g s ) ，采用自适应 预测化学成分控制与过程状态控制相结合的智能化方法【3 叫；采用区间优化控制、 碱度中心控制和透气性中心控制的控制策略；超前预报b t p ，实时判断烧结过程 热状态和透气性状态。还有有学者对烧结过程进行了深入分析，建立智能实时操 作指导系统，提出了工况识别策略、烧结终点控制模糊控制技术以及异常炉况的 诊断方法1 3 1 1 。王海东等采用数学模型与知识模型相结合的控制方法，建立了基 于自适应预报的烧结矿化学成分控制专家系统【3 引，应用于烧结生产的离线控制， 使烧结矿的化学成分合格品率和一级品率分别提高了1 和3 。姜宏州等进行 了铁矿石烧结过程专家系统的设计和仿真研究【3 引，重庆钢铁公司在新烧结机上 也应用了专家系统。刘克文采用机尾断面图像与人工智能相结合的烧结质量综合 监测方法，结合模糊控制技术开发了烧结生产专家指导系统【3 4 1 。 在烧结块产量质量预测与优化控制方面，n t a m u r e 等【3 5 】分别建立了估计烧 结料层热状态的数学模型和风箱废气成分与烧结矿化学成分含量和烧结终点的 统计模型，研究了烧结生产操作条件、热状态与烧结矿产量和质量的关系，并在 实际生产中得到了成功运用。f 。p a t i s s i o n l 3 6 j 根据水分再冷凝机理和过湿带的形成 机理，建立了烧结水分迁移数学模型，将数学模型的理论计算与实验结果相结合， 确定了烧结矿转鼓指数与液相量之间的关系。日本住友金属公司开发了烧结矿化 学成分控制系统，根据物料平衡原理建立了烧结矿化学成分预报模型，根据预报 成分和目标成分的偏差，计算混合料最佳配比，达到了稳定成分的目的【3 7 】。文 献【3 8 】利用混合模糊神经网络以及遗传算法从给定的输入和输出数据中构造出 一个系统模型，来预测烧结块的化学成分的质量。文献 3 9 】运用灰色系统建模方 法对系统输出指标c a o 、s i 0 2 、r 、i s o 指数进行预测。文献 4 0 】通过对铁矿石 烧结性能及其物理、化学、微观等性能的研究，提出了误差修正的带动量项的线 性再励自适应变步长b p 神经网络算法，建立了铁矿石烧结性能预报模型，较好 中南大学硕士学位论文第一章绪论 地预测了烧结矿的产量质量。欧阳奇等人l 提出了基于烧结矿性能指标的烧结 配料及烧结机操作优化控制模型，实现了烧结机操作区间控制。 综上所述，随着烧结技术的进步，我国烧结过程的检测和自动控制技术得到 了定的发展，特别是专家系统、人工神经网络和模糊控制等人工智能技术在烧 结生产过程中的应用，使我国烧结过程控制水平提高到了一个新的阶段，但是与 世界先进水平相比较，在应用和开发的广度和深度上，还存在着一定的差距，具 体表现为，国内大部分技术都处在探索研究阶段，大多未能在实际生产投入使用 和在线实时运行。此外，大部分研究只是针对烧结过程单一环节的优化控制，如 优化二次配料、优化烧结终点、改善料层透气性等。这些研究有效提高了烧结生 产局部自动化控制技术水平，但对烧结各个子过程之间的相互影响重视不够，对 各种参数间的相互关联分析不够深入，缺少从企业综合生产目标的角度，统筹考 虑，难于实现实际意义上对烧结过程的优化控制。因此结合烧结生产具体实际， 在深入分析烧结机理，总结现场经验的基础上，综合运用各种先进建模与优化方 法等，将人工智能优化方法合理运用于实际铅锌烧结生产工艺，研究面向综合生 产目标的烧结过程优化方法，具有十分重要的理论意义和实用价值。 1 3 研究目标与研究内容 本文以铅锌烧结过程为研究对象，研究面向综合生产目标的铅锌烧结过程优 化方法。主要包括以下几个方面： ( 1 ) 烧结过程基本优化思想 铅锌烧结过程机理复杂，过程参数众多。在深入分析烧结过程机理的基础上， 根据过程参数的性质，将烧结过程参数按原料参数、状态参数和操作参数进行分 类，深入分析各种参数对烧结过程的影响，确定烧结过程期望的综合生产目标。 为此，提出面向综合生产目标的烧结块产量质量优化与基于过程状态的烧结终点 优化相结合的策略，提出以烧结块产量最大为优化目标，烧结块质量与工艺条件 为约束，过程操作参数为决策变量的基本优化思想，并提出面向综合生产目标的 烧结过程优化的总体方案。 ( 2 ) 烧结过程智能预测模型 烧结生产过程是一个机理复杂、大滞后、时变的连续反应过程，受到多种因 素的制约和影响。烧结块产量和质量的好坏，直接影响到密闭鼓风炉熔炼的顺利 进行，是衡量烧结过程好坏的主要指标之一。在铅锌烧结过程中，烧结块的产量 信息每8 小时检测一次，质量指标( 即烧结块的化学成分) 每2 小时检测一次，因 此需要建立烧结块产量质量预测模型，对烧结块产量和质量进行客观评价，为烧 结过程优化奠定基础。烧结终点是烧结过程一个十分重要的状态参数，是衡量烧 6 中南大学硕士学位论文第一章绪论 结过程好快的主要标志之一。烧结终点位置的稳定直接影响到烧结块的产量和质 量。在实际烧结工艺中，烧结终点位置不能直接检测，而且烧结过程也存在一定 的滞后性，需要建立烧结终点的集成预测模型，以准确及时反映烧结状态情况。 ( 3 ) 面向综合生产目标的烧结过程智能优化 在铅锌烧结生产过程中，期望的综合生产目标是，在保证烧结块质量的前提 下，提高烧结块产量，稳定烧结状态，实现烧结高产、优质和稳定的要求。基于 产量质量预测模型，建立以提高产量为目标，以质量要求和与工艺条件为约束， 以烧结过程主要操作参数为决策变量的优化模型，采用基于s p e a 2 的改进粒子 群优化算法，获得烧结块产量质量优化模型的操作参数。在烧结终点集成预测模 型的基础上，建立以烧结终点优化设定值为目标，以生产边界条件及质量要求为 约束条件的烧结终点优化模型，利用基于自适应二次变异的差分进化算法，获得 烧结终点优化模型的操作参数。 ( 4 ) 智能协调优化策略 依据烧结块产量质量优化模型和烧结终点优化模型，分别得到烧结块产量质 量和烧结终点的操作参数。为了达到综合生产目标的要求，使烧结块产量质量最 优，也使烧结工程状态稳定，需要对这些操作参数进行智能协调，从而获得面向 综合生产目标的操作参数的优化设定值，为烧结过程的优化控制奠定基础。最后 根据实际工业过程的特点，利用本文提出的优化方法和协调策略，进行烧结过程 的优化仿真实验。 1 4 论文构成 论文以铅锌密闭鼓风烧结过程为研究对象，研究面向综合生产目标的铅锌烧 结过程智能优化方法与协调策略。 论文的章节安排如下： 第二章首先介绍了铅锌烧结焙烧工艺流程和基本优化思想，通过过程机理分 析，对原料参数、状态参数、操作参数的不同特性进行了深入分析，确定了烧结 综合生产目标。根据综合生产目标，阐述了烧结过程优化的基本思想，并提出了 面向综合生产目标的铅锌烧结过程优化的总体方案。 第三章详细介绍了烧结块产量质量预测模型和烧结终点预测模型。首先通过 机理分析，在过程参数关联分析的基础上，利用改进b p 神经网络建立了烧结块 产量质量预测模型；根据烧结终点的检测和预报方法，建立了基于历史信息和灰 色理论的烧结终点集成预测模型。 第四章详细阐述了面向综合生产目标的铅锌烧结过程优化方法。在烧结块产 量质量预测模型的基础上，建立了以操作参数为决策变量的烧结块产量质量优化 7 中南大学硕士学位论文第一章绪论 模型，采用基于强度帕累托进化算法( s p e a 2 的) 改进粒子群优化算法实现了对烧 结块产量质量优化，获得烧结块产量质量优化模型的操作参数。在烧结终点预测 模型的基础上，建立了基于综合生产目标的烧结终点优化模型，利用自适应二次 变异差分进化算法实现了对烧结终点的优化，获得了符合烧结工况的烧结终点优 化模型的操作参数。其次，为了满足产量质量最优和稳定烧结过程状态的要求， 根据智能协调策略，获得满足综合生产目标要求的操作参数的优化设定值。最后， 根据本文提出的优化方法和协调策略，进行了优化仿真实验，并对实验结果进行 了深入分析。 第五章对本文进行了总结，简要地说明了本论文的主要研究成果，并对进一 步的研究工作进行了展望。 8 中南大学硕士学位论文第二章铅锌烧结过程机理分析与过程优化思想 第二章铅锌烧结过程机理分析与过程优化思想 密闭鼓风铅锌烧结过程属于工艺流程长、参数众多、控制设备大型化的连续 复杂工业过程。传统的优化控制方法难以满足复杂烧结过程。传统的优化控制方 法大多针对单一环节和对象，取得的效果并不理想。智能集成优化控制作为传统 优化控制理论与专家系统、模糊逻辑、神经网络、遗传算法等人工智能技术相结 合的产物，逐步地成为近年来复杂工业过程优化控制发展的方向。 本章研究了面向综合生产目标的烧结过程的优化方法，通过深入分析工艺机 理，着重分析了各类参数对综合生产目标的影响，并提出了面向综合生产目标的 烧结过程的优化思想和总体优化方案。 2 1 铅锌密闭鼓风烧结过程 密闭鼓风炉铅锌冶炼工艺由于在同一冶炼过程中能同时冶炼铅锌两种有色 金属，工艺对原料适应性强，冶炼成本相对较低低，同时生产率、燃料利用率较 高、原料综合回收利用率高，因而在铅冶炼和锌冶炼中被广泛采用，是铅锌火法 冶炼的主要工艺之一。 2 1 1 铅锌烧结生产工艺 经过浮选后硫化铅锌精矿含硫量高，不能直接用于冶炼，需要先对铅锌精矿 进行烧结造块，以满足后续密闭鼓风炉还原熔炼对炉料的要求。铅锌烧结过程是 密闭鼓风炉还原熔炼前的一个准备过程，其目的是氧化脱硫，使硫化矿氧化，同 时又使部分氧化生成物与熔剂结合，发生部分熔融，引起固结，从而形成具有较 大机械强度、孔隙度和还原性的，且满足鼓风还原熔炼条件的块状物料，最终为 鼓风炉还原熔炼提供原料。因此烧结过程的产品烧结块的产量和质量好坏直接影 响到后续熔炼过程的进行。 铅锌烧结工艺流程主要包括烧结原料的准备和烧结焙烧两个部分，主要包括 一次配料、二次配料、混合制粒、布料和烧结。铅锌烧结过程的工艺流程如图 2 1 所示。由图2 1 可知，将经过一次配比的铅锌精矿和烧结过程产生的大量返 粉，以及石灰石、炉渣等，进行二次配比，按一定配比配成一定含硫量的混合物 料，并加入合适水份，经过混合制粒成为化学成份均匀、粒度适宜、透气性良好 的烧结混合料料后，通过梭式布料机，送入带式烧结机中进行烧结焙烧。在烧结 过程中，混合料发生氧化脱硫反应，并生成化学成分合适、透气性良好，具有一 定机械强度和冶金性能的烧结块，以满足密闭鼓风炉还原熔炼的要求。烧结过程 9 中南大学硕士学位论文第二章铅锌烧结过程机理分析与过程优化思想 完成后，烧结尾部产出的的烧结块经过一次破碎，筛选出大小合格的烧结块送入 密闭鼓风炉进行熔炼，而那些不合格的烧结块经过第二次破碎后，作为返粉重新 参与烧结过程，经过二次配料环节，再次进入烧结机烧结。 铅锌混合精矿 程 图2 1 铅锌火法冶炼烧结过程工艺流程 烧结过程是铅锌密闭鼓风炉的炉料准备过程，为密闭鼓风炉生产提供满足熔 炼要求的烧结块，并为硫酸系统提供合格浓度的二氧化硫烟气。一般对于烧结块 的要求是残硫 l 2 6 8 r o l o 关连排序是按灰色关联度大小顺序排列，据此可以直接反应各个因素对烧结 块产量的影响程度。关联度越大，此因素对烧结块产量的影响越大，根据关联排 序，取灰色关联度大于0 6 5 0 的因素为主要影响因素，可以确定对烧结块产量影 响较大的工艺参数主要有：混合料含硫量、混合料含铅量、混合料含锌量、混合 料含水量、混合料氧化钙含量、混合料二氧化硅含量、台车速度、二次配比( 返 粉精矿) 、2 拌新鲜风机风量。 3 2 2 产量质量预测模型 在实际生产过程中，烧结混合料和烧结块化学成分检测均存在一定的滞后， 同时由于烧结过程采用返粉烧结工艺，使得基于物料平衡方程的产量质量预测模 型误差较大，难以满足实际工艺过程预测精度要求。本文采用基于变学习率和样 本批处理相结合的改进b p 神经网络建模方法，表征原料参数、操作参数等工艺 参数与产量质量之间的复杂非线性关系，为实现烧结块产量和质量指标的准确预 测提供一种新思路。 ( 1 ) 产量预测模型 基于机理分析和实际经验，根据灰色关联分析的结果，预测模型的输入变量 有：混合料铅含量、锌含量、硫含量、氧化钙含量、二氧化硅含量、混合料水分 含量、烧结机台车速度、二次配比( 返粉精矿) 、2 拌新鲜风机风量。 根据预测的输入变量，采用三层b p 神经网络来建立烧结块产量预测模型。 在保证收敛速度和误差较小的条件下确定神经网络的结构：输入变量9 个，根 据神经网络经验公式，确定隐含层神经元数目为2 1 个，输出变量1 个，则神经 网络模型可表示为： g = 善2 1 矿锄s 辔陲i , j w h ” + 6 d b ( 3 - 4 ) g = 矿t a ns 辔j ，置+ i + 。 l = 1 ，；l， 式中，w u h 为对应第j 隐层神经元鳓个输入变量的权值，酽为对应第f 隐层神经元 的阈值，矿为对应第i 个