（控制科学与工程专业论文）铜闪速熔炼过程智能优化方法及应用.pdf

摘要 铜闪速熔炼是提取铜的主要工艺方法，是一个非常复杂的高温、 多相的物理化学变化过程，具有多变量、非线性、强耦合、大滞后、 不确定性等特点，导致许多过程参量无法直接检测，并且难以采用 精确的数学模型进行描述。目前，铜闪速熔炼过程的操作参数大多 由生产操作决策人员凭经验主观确定，难以实现生产过程的持续稳 定运行，生产过程的工艺指标波动较大。因此，研究铜闪速熔炼过 程的操作参数优化，对于实现铜闪速熔炼过程的节能降耗、提高资 源利用率以及充分发挥生产潜力、提高生产过程的技术经济指标， 实现企业的可持续发展，都具有重大意义。 本文在分析铜闪速熔炼机理的基础上，研究了铜闪速熔炼过程 智能优化方法。论文首先介绍了铜闪速熔炼的机理和工艺，然后在 总结铜闪速熔炼过程操作参数优化的特点和研究现状的基础上，提 出了铜闪速熔炼智能优化方法，该方法主要包括冰铜品位、冰铜温 度、渣中铁硅比三大质量指标的软测量与操作模式优化。该优化方 法已成功应用于铜闪速熔炼过程，取得了明显的成效。主要研究成 果如下： ( 1 ) 提出铜闪速熔炼过程操作优化控制框架。框架包括软测量 模型、工况评价、机理模型、操作模式优化、协调策略。框架首先 由软测量模型对三大质量指标参数进行软测量，其软测量结果经过 工况评价，工况非优时启动机理模型和操作模式优化，经过协调策 略，获得综合输出；工况为优时保持操作参数不变。框架为铜闪速 熔炼过程智能优化控制系统奠定了基础。 ( 2 ) 提出一种改进的t - s 递归模糊神经网络( d t r f n n ) 方法进 行软测量，解决了铜闪速熔炼过程中冰铜品位、冰铜温度、渣中铁 硅比三大质量指标无法在线直接测量的问题。在d t r f n n 结构确立 以后，本文给出了其参数调整b p 算法、收敛性证明，局部极小问题 改进。改进的d t r f n n 能较好地解决冰铜品位、冰铜温度、渣中铁 硅比三大参数的软测量，精确度达到了9 7 。 ( 3 ) 在操作模式智能优化中，给出操作模式和操作模式优化的 定义。并在此基础上提出了模式分解方法，该方法先采用模糊聚类 的方法对操作模式集进行分解，再采用相似模式融合，将优化样本 空间范围缩小，有效解决模式优化计算量大问题；在操作模式优化 算法方面，深入研究弹性粒子群算法和遗传算法，提出了g a r p s o 算法。该算法分为两部分：1 ) 采用一种白适应粒子群算法策略弹性 地修正粒子速度的幅值，有效地避免了粒子群算法的早熟收敛问题。 2 ) 与遗传算法结合，用弹性粒子群算法模拟自然界个体成熟现象， 使个体得到更大的提高。经过提高，交叉，变异三步，g a r p s o 算 法能获得最优解，能为操作模式优化提供算法支撑。 ( 4 ) 开发了铜闪速熔炼过程操作模式优化系统。该系统实现了 过程状态的可视化监控，三大参数软测量以及操作参数优化，数据 库管理，打印、数据备份及帮助，数据采集与通讯五大功能。 系统的应用实现了节能降耗，稳定了铜闪速熔炼生产过程。在 获得基本相同的冰铜品位的情况下，在综合考虑风氧量成本的基础 上，综合成本节约1 2 1 5 ，取得了很好的应用效果。 关键词操作模式，弹性粒子群算法( r p s o ) ，g a r p s o 优化算法， t - s 递归模糊神经网络，铜闪速熔炼过程 i i a b s t r a c t c o p p e rf l a s hs m e l t i n gi st h em a i nm e t a l l u r g yt e c h n i q u et os m e l t c o p p e r i t i sav e r yc o m p l e xp r o c e s sw i t hp h y s i c a la n dc h e m i c a l r e a c t i o n so fh i g ht e m p e r a t u r ea n dm u l t i c o m p o s i t i o n ，w h i c hh a ss u c h c h a r a c t e r i s t i c sa s m u l t i v a r i a b l e ，n o n l i n e a r i t y , s t r o n gc o u p l i n g ，l a r g e i n e r t i a ，t i m ev a r y i n ga n du n c e r t a i n t y m a n yp a r a m e t e r si nt h ep r o c e s so f c o p p e rf l a s hs m e l t i n gc a n n o tb em e a s u r e d i ti s a l m o s ti m p o s s i b l et o b u i l de x a c t l ym a t h e m a t i c a lm o d e lt oo p t i m i z et h ep r o c e s so fc o p p e r f l a s hs m e l t i n g a tp r e s e n t ，i ti sd i f f i c u l tt om a k et e c h n i q u ei n d e x e so ft h e p r o c e s so fc o p p e rf l a s hs m e l t i n gs t e a d ya n do p t i m a li nal o n gt i m e b e c a u s em o s to fo p e r a t i o n a l p a r a m e t e r s a r ed e t e r m i n e db yh u m a n e x p e r i e n c e s ot h er e s e a r c ho ni n t e l l i g e n to p t i m i z a t i o nm e t h o d sf o r o p e r a t i o n a lp a t t e m si nt h ep r o c e s so fc o p p e rf l a s hs m e l t i n gi s o fv e r y g r a n ds i g n i f i c a n c et ot h ee n e r g ya n dm a t e r i a lc o n s u m p t i o nr e d u c t i o n ，t h e i m p r o v e m e n to fu s a g ee f f i c e n c yo fr e s o u r c e a n de q u i p m e n t ，t h e i n c r e m e n to fp r o d u c t i o n a b i l i t y a n d t e c h n i q u ei n d e x e s ，a n d t h e c o n t i n u o u sd e v e l o p m e n to fs m e l t i n ge n t e r p r i s e i nt h i sp a p e r , i n t e l l i g e n to p t i m i z a t i o nm e t h o do fo p e r a t i o n a lp a t t e r n s i sp r e s e n t e db a s e do nt h em e c h a n i c so fc o m p l e xc o p p e rf l a s hs m e l t i n g f i r s t l y , t h i sp a p e ri n t r o d u c e st h em e c h a n i c sa n dt e c h n o l o g yo fc o p p e r f l a s h s m e l t i n g i n d e t a i l s e c o n d l y ，b a s e do ng e n e r a l i z a t i o n o ft h e c h a r a c t e r i s t i c sa n dr e s e a r c hc o n d i t i o n so f o p e r m i o n a lp a r a m e t e r s o p t i m i z a t i o ni n t h ep r o c e s so fc o p p e rf l a s hs m e l t i n g ，t h ei n t e l l i g e n t o p t i m i z m i o nm e t h o do fo p e r a t i o n a lp a a e m si ss u g g e s t e d t h i sm e t h o d m a i n l yi n c l u d e st h eo p t i m i z m i o no fo p e r a t i o n a lp a u e m sa n dt h es o f t s e n s i n go ft h r e ep a r a m e t e r sw h i c ha r em a r eg r a d e ，m a r et e m p e r a t u r e a n dt h er a t i oo fi r o na n ds i l i c o ni ns l a g t h i sm e t h o dh a sb e e na p p l i e di n t h ep r o c e s so fc o m p l e xc o p p e rf l a s hs m e l t i n gs u c c e s s f u l l y , a n ds o m e e x c e l l e n tr e s u l t sw e r ea c h i e v e d i nt h i sp a p e r , t h em a i nr e s u l t sa r ea s f o l l o w s ( 1 ) t h ef r a m e w o r ko fo p e r a t i o n a lo p t i m i z a t i o nc o n t r o li nt h ec o p p e r f l a s hs m e l t i n gp r o c e s si sp r e s e n t e di nt h i sp a p e r t h ef r a m e w o r ki n c l u d e s i i i t h em o d e lo fs o rs e n s i n g w o r kc o n d i t i o ne s t i m a t i o n ，t h em o d e lo f m e c h a n i c s ，t h eo p e r a t i o n a lp a t t e r no p t i m i z a t i o n a n dc o o r d i n a t i o n s t r a t e g y i nt h ef r a m e w o r k ，f i r s t l y , t h et h r e eq u a l i t a t i v ei n d e x sw h i c h a r em a t t eg r a d e m a t t et e m p e r a t u r ea n dt h er a t i oo fi r o na n ds i l i c o ni n s l a ga r em e a s u r e db yu s eo f t h em o d e lo fs o f es e n s i n g ；a n ds e c o n d l yt h e r e s u l to fs o f ts e n s i n gi sj u d g e db yu s eo ft h ew o r kc o n d i t i o ne s t i m a t i o n i ft h ew o r kc o n d i t i o ne s t i m a t i o ni sn o tw e l l ，t h ef r a m e w o r ks t r a t st h e m o d e lo fm e c h a n i c sa n dt h em o d e lo fo p e r a t i o n a lp a t t e mo p t i m i z a t i o n t h r o u g ht h ec o o r d i n a t i o ns t r a t e g y , t h er e s u l t so f t w op r a t sg e ts y n t h e t i c a l o u t p u t i ft h e w o r kc o n d i t i o ne s t i m a t i o ni sw e l l ，t h eo p e r a t i o n a l p a r a m e t e r sa r en o tc h a n g e d t h ef r a m e w o r kl a y saf o u n d a t i o nf o rt h e c o p p e rf l a s hs m e l t i n gi n t e l l i g e n to p t i m i z a t i o nc o n t r o ls y s t e m ( 2 ) a ni m p r o v e dd y n a m i c t - sr e c u r r e n t f u z z y n e u r a ln e t w o r k ( d t r f n n ) i sp r e s e n t e di nt h i sp a p e rt os o f ts e n s i n g ，f o rt h em a n - m a d e o b t a i no ft h em a r eg r a d ec o p p e r ，m a t t et e m p e r a t u r e ，a n dt h er a t i oo fi r o n a n ds i l i c o ni ns l a gl a g st h es m e l t i n gp r o c e s s a f t e rt h es t r u c t u r eo f d t r f n ni se s t a b l i s h e d ，t h ep a r a m e t e r sa d j u s t m e n to fb pa l g o r i t h m ，t h e c o n v e r g e n c ep r o o fo fd t r f n n a n dt h ei m p r o v e m e n to ft h el o c a l m i n i m aa r eg i v e ni nt h ep a p e r t h et h r e ep a r a m e t e r s s o f ts e n s i n gc a nb e s e t t l e dv e r yw e l lw i t ht h ei m p r o v e dd t r f n na n dt h ea c c u r a c yo ft h e o u t p u tc a ng e t9 7 ( 3 ) i n t h eo p e r a t i o n a lp a t t e m si n t e l l i g e n to p t i m i z a t i o n ，t h i sp a p e rg i v e s t h ed e f i n i t i o n so ft h e o p e r m i o np a a e m sa n d t h eo p e r a t i o np a t t e r n s o p t i m i z a t i o n b a s e d o nt h i s ，t h em e t h o do fo p e r a t i o np a r e m s d e c o m p o s i t i o n i s g i v e n f i r s t l y t h e o p e r a t i o n a lp a r a m e t e r s s e t sa r e d e c o m p o s e db y t h e f u z z yc l u s t e r i n g ，a n ds e c o n d l y t h e s p a c e o f o p t i m i z a t i o n a ls a m p l e si s d w i n d l e db yt h em e t h o do fs i m i l a rp a t t e r n s f u s i o n t h e nw ec a ns o l v et h ec o m p u t i o nb u r d e np r o m b l e i nt h e o p e r a t i o n a lp a t t e m so p t i m i z a t i o na l g o r i t h m ，b yp r o f o u n dr e s e a r c ho f p a r t i c l es w a r ma l g o r i t h ma n dg e n e t i ca l g o r i t h m ，t h eg a r p s oa l g o r i t h m i sp r e s e n t e dw h i c hi n c l u d e st w op a r t s ：a na d a p t i v es c h e m ei np a r t i c l e s w a r m a l g o r i t h m i si sa d o p t e di nt h ef i r s tp a r t t oa d j u s tt h em a g n i t u d eo f t h ev e l o c i t yr e s i l i e n t l y , a n dt h ep r o m b l eo fp r e m a t u r ec o n v e r g e n c ei n p a r t i c l es w a r ma l g o r i t h m i sa v o i d e d e f f e c t i v e l y t h e s e c o n d p a r t ， i v c o m b i n i n g w i t h g e n e t i ca l g o r i t h m ，a r e s i l i e n t p a r t i c l e s w a r m o p t i m i z a t i o na l g o r i t h mt om i m i ct h em a t u r ep h e n o m e n o ni s u s e di n c o m b i n a t i o nw i t hg e n e t i ca l g o r i t h m ，a n dt h ei n d i v i d u a l sg e tt h eg r e a t e r i m p r o v e m e n t t h a n b e f o r e t h r o u g h t h r e e s t e p s o fi m p r o v e m e n t ， c r o s s o v e r , m u t a t i o n ，t h eg a r p s oa l g o r i t h m c a ng e tt h eo p t i m u m s o l u t i o na n ds u p p l yt h es u p p o r tf o ro p e r a t i o n a lp a t t e r n so p t i m i z a t i o n ( 4 ) t h i sp a p e rd e v e l o p s t h e c o p p e r f l a s h s m e l t i n gi n t e l l i g e n t o p t i m i z a t i o ns y s t e m t h i ss y s t e mi m p l e m e n t sp r o c e s s s t a t u sv i s u a l m o n i t o r , t h r e ep a r a m e t e r s s o f t s e n s i n g a n d o p e r a t i o np a r a m e t e r s o p t i m i z a t i o n ，d a t a b a s em a n a g e m e n t ，d a t ap r i n t i n g ，r e s e r v i n ga n dh e l p i n g ， a n dd a t ac o l l e c t i o na n dc o m m u n i c a t i o n t h ea p p l i c a t i o no ft h i ss y s t e mi m p l e m e n t st h ee n e r g yc o n s e r v a t i o n a n ds t a b l e st h ep r o d u c t i v ep r o c e s s w h e nt h em a r eg r a d ei sp r o b a b l y s a m e ，t h es y n t h e s i sc o s tc a ns a v e1 2 一1 5 a n dt h ea p p l i e dr e s u l ti s w e l l k e yw o r d so p e r a t i o n a lp a t t e m ，r e s i l i e n tp a r t i c l es w a r ma l g o r i t h m ， g a r p s oo p t i m i z a t i o na l g o r i t h m ，t - sr e c u r r e n tf u z z yn e u r a ln e t w o r k s ， t h ep r o c e s so f c o p p e rf l a s hs m e l t i n g 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：遣亟丝日期：兰= 丝年生月l 日 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。 博士学位论文第一章绪论 第一章绪论 铜闪速熔炼是提取铜最主要工艺方法，具有多变量、非线性、强关联、大 滞后、不确定性等特点，难以采用精确的数学模型进行描述。因此，生产过程 操作优化严重依赖生产操作决策人员的主观经验，生产波动大。在以往的优化 控制中，人们往往过分重视控制算法的开发，而忽视了综合考虑工艺参数之间 的关联关系，无法实现铜闪速熔炼过程的长期稳定和整体优化。本文提出铜闪 速熔炼过程智能优化方法，对于提高铜闪速熔炼过程的生产率、降低能耗具有 极其深远的意义。 1 1 课题背景 在历史上，铜是仅次于铁的最重要的功能性金属，到2 0 世纪初和工业革 命中期，全世界的年铜产量仅为5 0 万吨。1 9 2 9 年，产铜量翻了4 番，达到2 0 0 万吨。此后的4 0 年里，精铜消费量再度翻了4 番，1 9 9 0 年高达1 1 0 0 万吨。2 0 世纪后5 0 年人类所消耗的铜比过去6 0 个世纪的总消耗量还要多【l j 。 目前，奥托昆普闪速炉熔炼技术是最主要的铜冶炼技术，它基于日本2 0 世纪7 0 年代开发的闪速炉数学模型“东予模型”，实现了闪速炉计算机在 线控制。该控制系统采用前馈一反馈的控制方式【2 j ，以静态前馈控制为主，它是 建立在一定条件下推导出的基于物料平衡及热平衡的静态模型，通过该模型预 估，求出使控制变量稳定的操作参数的基本值，进而再根据控制变量的实测值 和目标值的偏差，通过反馈数学模型求出操作参数的修正值，将操作参数的基 本值和修正值综合输出，以s c c ( 设定控制) 方式作用于仪表控制系统，自动 调节操作参数，达到稳定控制变量的目的，即通过前馈与反馈控制回路使操作 参数产生变化，最终使控制变量稳定在目标值。 贵溪冶炼厂采用奥托昆普闪速炉熔炼技术，为了提高铜产量，经过技术改 造，生产产量已经从最初引进的4 万吨提高到4 0 万吨以上。但前馈控制仍然采 用机理模型和人工经验相结合。利用所采集的和反馈的工艺参数作为输入条件， 然后按照机理模型进行计算或者凭操作人员的人工经验，改变操作参数( 风氧 控制量) ，达到使闪速炉稳定生产的目的。机理模型虽然能反应一定的生产实际， 但是机理模型是在很多假设情况下获得的，是对生产过程进行简化计算。特别 现在产量大幅提高，但是机理模型中许多参数仍取为经验值或常数，当实际过 博+ 学位论文第一章绪论 程偏离该静态模型的假设条件时，该模型的许多参数都将发生变化，很难利用 精确的物料平衡与热平衡数学模型进行决策，因此，必然导致模型计算结果的 误差，这样会造成能耗的提高，会造成炉体寿命的缩短，产量的提高是以高能 耗为代价的。所以随着铜精矿的逐渐贫化、富氧浓度的不断提高、产量的日益 增加和炉体的不断改造，这种静态模型难以适应动态生产过程。人工经验也同 样带有很大的主观性，不可能获得最优的操作参数。 在反馈控制中，闪速炉的冰铜品位、冰铜温度、渣中铁硅比是三个主要的 控制参数，稳定这三个参数基本就可以稳定生产。但是目前这三个参数都是人 工测量，测量的数据滞后熔炼过程一个小时以上，因而难以及时起到补偿修正 操作参数的作用，严重影响了控制系统的效果。因此，目前的控制方式很难保 证生产过程长期稳定优化，导致了产量很难在本质上得到提高，而且单位产量 的能耗也一直居高不下。 因此以国家9 7 3 项目“复杂生产制造过程实时智能操作优化理论与方法研 究 ( 2 0 0 2 c b 3 1 2 2 0 3 ) 以及国家发改委资助项目“铜闪速冶炼过程综合自动化 系统产业化示范工程 为基础，中南大学和铜冶炼厂共同开发了“闪速炉生产 监控及操作优化指导系统”，实现生产过程的实时监控、铜闪速熔炼过程的稳定 优化控制、以及生产数据的综合管理。该系统的开发与应用，对于保证闪速熔 炼生产过程稳定优化运行，提高冰铜的质量和铜的产量具有十分重要的意义。 1 2 铜闪速熔炼过程的操作参数优化现状 1 2 1 铜闪速熔炼过程生产特点分析 铜闪速熔炼是把含有铜的物料( 精矿) 和反应剂( 氧化剂、还原剂、硫化 剂、燃料) 喷入炉内，然后发生复杂的物理化学变化，用来提取满足一定质量 要求的铜金属的过程。铜闪速熔炼过程具有如下特点： ( 1 ) 关系变量多。铜闪速熔炼过程生产规模大，过程的影响因素繁多。 随着检测仪表、集散控制系统的成熟和发展，工业过程可得信息量越来越大， 这为进一步了解铜闪速熔炼过程的本质创造了条件，但也为过程的优化研究增 加了难度。 ( 2 ) 反应机理复杂。铜闪速熔炼生产工业过程的反应机理复杂，常常伴 随着物理化学反应、生化反应、相变反应及物质和能量的转化与传递过程，固、 液、气三相共存；另外，铜闪速熔炼过程都存在不同程度的非线性和时滞等特 性。 2 博士学位论文第一章绪论 ( 3 ) 不确定性因素多。铜闪速熔炼生产工业过程的生产条件和生产环境 十分恶劣和复杂，如高温、高压、或存在有毒物质，致使生产过程中的一些工 艺参数，如温度、流量、成份等难以实时准确测量，检测数据中有大量的噪声、 干扰和误差；另外，环境的动态变化，如生产用原料成份不稳定和生产边界条 件剧烈波动等，还有一些过程重要生产指标不可直接测量所引起的过程信息的 未知性和不完全性等等因素也造成了熔炼过程的不确定。 ( 4 ) 过程关联耦合严重。铜生产过程中含有许多变量，而这些变量相互 耦合，交互作用严重。往往过程中一个操作变量的改变会同时引起多个被控变 量的改变。而反过来，为使控制变量满足生产要求，需要合理地同时调节多个 操作变量。 ( 5 ) 过程信息的多样化。在铜闪速熔炼过程工业的实际生产过程中，一 方面由于d c s ( 集散控制系统) 的广泛应用，保存了大量的实际生产数据；另 一方面现场的工程技术人员由于长期与生产过程接触，对生产过程有许多经验 性的知识。由此可见，连续生产工业过程中包含有大量的多种模式信息。 铜闪速熔炼过程优化的目标主要有( 1 ) 提高产量；( 2 ) 降低渣中有价金 属的含量；( 3 ) 优化熔炼环境。因此，为了达到以上目的，铜闪速熔炼过程希 望能保持一个较好的稳定状态。这些必须在闪速熔炼生产过程之前确定合适的 操作参数，或者在熔炼过程中出现不合适的扰动时调整操作参数，以利于实现 熔炼过程优化。 铜闪速炉熔炼过程是一个连续过程。因此，确定合适的操作参数，以保证 熔炼过程能稳定运行，是铜闪速熔炼操作优化的主要任务；然后在整个熔炼过 程中，只要维持系统的各种工艺参数不变即可保持系统的稳态优化。 1 2 2 基于机理模型铜闪速熔炼过程操作参数优化研究现状 按照广义的理解，工业过程优化主要包括优化控制、操作优化、生产计划 与调度优化三方面的内容。本文的操作优化指操作参数的优化。操作优化本质 上是稳态优化。将铜闪速熔炼过程操作优化方法分为两类：一类是基于机理模 型( 精确数学模型) 的优化方法，一类是基于智能模型( 非精确数学模型) 的 优化方法。 针对闪速熔炼过程具有多参数、非线性、强关联、大滞后、不确定性等特 点，g o t o 和m a r u y a m a ，t 等人【3 6 】开发了完全符合热力学反应条件的物料衡算和 热量衡算的操作参数优化模型，由于模型是通过大量简化得到的，故很难完全 应用该模型来实现操作参数优化。在8 0 年代初期，美国的n j t h e m e t i s 和孙洪 博士学位论文第一章绪论 铺( h ys o h n ) 1 7 1 8 j 等对闪速炉反应塔反应过程进行了数值模拟研究。研究将炉 体和喷嘴都做了大量简化，虽然化学反应和热传递模型比较完整，但是模型还 是误差比较大。自9 0 年代中期，随着流体力学计算软件的发展，运用现代计算 及实验技术对闪速熔炼工艺和设备的研究也逐渐深入。c h r i s t o p h e rb s o l n o r d a l ， f r a j o r g e n s e n ，a j o k e l a a k s o ，k w s e o ，s r v a m a s ，t b r a d a m s 等利用数值 模拟技术与c f d 软件对闪速炉反应塔内精矿燃烧、氧压分布、气流流场分布以 及辐射传热等做了大量的计算工作1 1 9 3 。日本住友公司和美国哥伦比亚大学的 研究人员则建设了两台小型的闪速熔炼试验炉，通过各种热态试验测试，并分 析了闪速炉内的反应历程与特点，为数值计算提供了大量可靠的验证依据【3 2 1 ， 但是以上也仅仅停留在研究和仿真阶段。 在国内，南方冶金学院曾青云在对闪速熔炼的操作数据进行了回归分析 后，修正了冰铜组分计算的回归公式以及渣含铜的数学模型【3 列；贵溪冶炼厂蒋 建兴则对原有的目标冰铜温度控制模型进行了修改，以提高计算机控制质量 3 4 】； 中南大学谭鹏夫等建立了伴生元素在铜熔炼过程中的分配行为的数学模型，并 对贵溪冶炼厂闪速熔炼过程进行了计算机模拟【3 5 】；北京有色冶金设计研究总院 李晓明在首次尝试着将闪速炉、贫化电炉和转炉冶金计算融为一体，开发软件 完成系统的综合冶金计算，以帮助操作人员选择最佳工艺条件，为工程设计和 生产运行及时提供指导【3 卅；中南大学黎书华等在基于热力学平衡计算的后藤模 型的基础上，引进了氧效率系数和热损失系数，修正了实际熔炼过程与理想热 力学平衡体系之间的偏差【3 7 3 9 】；北京有色金属研究总院的凌玲等用最小自由焓 的多元多相平衡算法开发了闪速熔炼体系中冰铜相、炉渣相和气相的平衡模型， 来计算熔体体系的平衡组成【4 0 】；余建平等人基于商业软件c f x ( 4 3 ) 平台，采用 数值仿真方法对闪速炉沉淀池内熔体速度场及温度场进行了研究【4 。申勇峰提 出了闪速炉热平衡计算方法，用所开发的热力学模型对金川闪速熔炼的热平衡 过程进行了模拟计算，与生产实践吻合得很好【4 2 1 。中南大学王吉林用主元分析 法建立了铜闪速熔炼过程的机理模型1 4 3 】。 由于基于机理模型的操作优化方法必须依据精确的数学模型，采用合适的 算法求解，如果模型精确，其优化结果一般是精确的、可靠的，而且易于理解。 即使这样机理模型也有其不足的地方，第一个不足之处是模型的专用性，不同 的对象其机理模型无论模型结构还是模型参数都干差万别，模型的可移植性较 差；第二个不足之处是机理建模过程要花费很大的人力物力，从反应本质动力 学和各种设备模型的确定、实际装置传热传质效果的表征到大量参数( 从试验 设备到试验装置) 的估计，每一步都很困难：第三个不足是当模型复杂时求解 较困难，由于机理模型一般是由代数方程组、微分方程组甚至偏微分方程组组 4 博士学位论文第一章绪论 成，当模型结构庞大时，其求解过程的计算量很大，收敛慢，难以满足在线实 时估计的要求。 1 2 3 基于智能模型铜闪速熔炼过程操作参数优化研究现状 智能优化控制是利用人工智能、神经计算、进化计算、专家推理等一种或 多种先进的智能控制技术来自动求取工业生产过程中各控制器的最优设定值， 以达到目标最优的方法。近几十年来，智能优化技术在众多领域和学科取得令 世人瞩目的成绩。模糊系统基于模糊语言描述的产生式规则；专家系统基于知 识和经验产生启发式规则；神经网络控制基于蕴涵某种函数关系的网路结构， 这些非解析性方法使其在过程建模、优化和控制中，表现出不同于传统控制的 优势畔】。 优化控制分为稳态优化控制和动态优化控制两种。稳态优化控制是指调整 各控制器的设定值，使某种与经济效益直接挂钩的目标函数为最优的控制方法； 动态优化控制是指调整控制规律及控制器参数，使得与过渡过程品质有关的目 标函数为最优的控制方法。目前工业生产过程最期待解决的是生产过程的稳态 优化控制，这里简称优化控制。优化控制包括在线和离线两种。离线优化是指 利用各种建模、优化方法在约束条件下求解最优的工艺生产参数，提供操作指 导。这是目前用的最多的一类优化。在线优化则是利用计算机自动周期地完成 模型计算、模型修正和参数寻优，并将最优参数值直接送到控制器作为设定值， 因能以一种动态的方法处理稳态优化问题，使参数优化得到及时的修正，因此 可以取得更好的效益【4 5 1 。以下是几种智能优化算法简介。 ( 1 ) 专家系统 一般地说，专家系统是一个智能计算机程序系统【4 刚，其内部具有大量专家 水平的某个领域的知识与经验，能够利用人类专家的知识和解决问题的方法来 解决该领域的问题。也就是说，专家系统是一个具有大量专门知识与经验的程 序系统，它应用人工智能技术，根据某个领域中一个或多个人类专家提供的知 识和经验进行推理和判断，模拟人类专家的决策过程，以解决那些需要专家决 定的复杂问题。 ( 2 ) 神经网络 人工神经元是生物神经元特性及功能的数学抽象m7 。，神经网络通常指由大 量简单神经元互连而构成的一种计算结构，它在某种程度上可以模拟生物神经 系统的工作过程，从而具备解决实际问题的能力。神经网络优化算法就是利用 神经网络中神经元的协同并行计算能力来构造的优化算法，它将实际问题的优 博士学位论文第一章绪论 化解与神经网络的稳定状态相对应，把对实际问题的优化过程映射为神经网络 系统的演化过程【4 8 j 。 人工神经网络方法近年来得到迅速发展。二十世纪8 0 年代以来，研究人 员提出了各种不同类型的神经网络结构和学习算法。在学习算法的研究中， r u m e l h a r t 和m c c l e l l a n d 4 9 1 于1 9 8 6 年提出的反向传播( b p ) 算法掀起了8 0 年 代人工神经网络研究的高潮。在b p 算法的基础上，研究者们又纷纷提出了各 种改进的算法以提高训练效率和性能。1 9 8 9 年，c y b e n k o 5 0 1 、h o m i k 等【5 1 1 分别 独立的在理论上证明：具有一个隐层的多层前向神经网络能以任意精度逼近在 紧致集上的任意连续实函数。以后，p a r k 和s a n d b e r g 5 2 1 、p o g g i o 和g i r o s i l 5 3 】 分别证明了r b f 网络也是万能逼近器。同时，由于神经网络具有大规模并行处 理、容错性、自组织和自适应能力强等特点，已成为非线性系统建模的强有力 工具。 ( 3 ) 遗传算法 遗传算法( g a ) 是模仿生物遗传学和自然选择机理【5 4 5 6 1 ，通过人工方式 构造的一类优化搜索算法，是对生物进化过程进行的一种数学仿真，是进化计 算的一种最重要的形式。g a 是基于“适者生存”的一种高度并行、随机和自 适应的优化算法，它将问题的求解表示成“染色体”的适者生存过程，通过“染 色体”群的一代代不断进化，包括复制、交叉和变异等操作，最终收敛到“最 适应环境”的个体从而求得问题的最优解或满意解。g a 是一种通用的优化算 法，其编码技术和遗传操作比较简单，优化不受限制性条件的约束，而其两个 最显著特点则是隐含并行性和全局解空问搜索。经过3 0 多年的研究，g a 现在 已发展到一个比较成熟的阶段，并且在实际中得到很好的应用。 ( 4 ) 粒子群算法 粒子群优化( p a r t i c l es w a r mo p t i m i z a t i o n ，v s o ) 算法最初是由k e n n e d y 和 e b e r h a r t 于1 9 9 5 年受人工生命研究结果启发，在模拟鸟群觅食过程中的迁徙和 群集行为时提出的一种基于群体智能的进化计算技术【5 7 】。鸟群中的每只鸟在初 始状态下是处于随机位置向各个随机方向飞行的，但是随着时间的推移，这些 初始处于随机状态的鸟通过自组织( s e l f - o r g a n i z a t i o n ) 逐步聚集成一个个小的群 落，并且以相同速度朝着相同方向飞行，然后几个小的群落又聚集成大的群落， 大的群落可能又分散为一个个小的群落。这些行为和现实中的鸟类飞行的特性 是一致的。可以看出鸟群的同步飞行这个整体的行为只是建立在每只鸟对周围 的局部感知上面，而且并不存在一个集中的控制者。也就是说整个群体组织起 来但却没有一个组织者，群体之间相互协调却没有一个协调者。 k e n n e d y 和 e b e r h a r t 从诸如鸟类这样的群居性动物的觅食行为中得到启示，发现鸟类在觅 6 博士学位论文第一章绪论 食等搜寻活动中，通过群体成员之间分享关于食物位置的信息，可以大大的加 快找到食物的速度，也即是通过合作可以加快发现目标的速度，通常群体搜寻 所获得利益要大于群体成员之间争夺资源而产生的损失。这些简单的经验事实 如果加以提炼，可以用如下规则来说明：当整个群体在搜寻某个目标时，对于 其中的某个个体，它往往是参照群体中目前处于最优位置的个体和自身曾经达 到的最优位置来调整下一步的搜寻。k e n n e d y 和e b e r h a r t 把这个模拟群体相互 作用的模型经过修改并设计成了一种解决优化问题的通用方法，称之为粒子群 优化算法。 智能优化方法在闪速熔炼实际使用中取得了很多成果，陈勇和张定华 5 8 , 5 9 】 针对闪速炉干燥系统，建立了氮气与稀释风混合专家控制系统，确保在精矿不 着火的条件下氮气充入取得最小值。西安交通大学万维汉等则利用自适应模糊 神经网络的方法建立了闪速炉模型，以较为准确地反应闪速炉的运行过程【6 0 , 6 1 j 。 汪金良，曾青云应用神经网络技术，并依据工业实践操作数据，建立了铜闪速熔炼 过程的温度模型 6 2 6 4 1 ，再采用遗传算法对铜闪速熔炼过程的工艺参数进行了仿 真优化计算，表明所建立模型的预测值与生产实践数据基本吻合，该模型可以 应用于铜闪速熔炼过程的在线优化控制。文献 6 5 】在分析铜闪速熔炼控制策略和 贵溪冶炼厂闪速炼铜生产实践数据的基础上，基于神经网络技术分别建立了冰 铜品位模型、冰铜温度模型和渣中铁硅比模型，并采用了遗传算法g a 与前向 神经网络算法b p 相结合的网络训练方法对其进行了仿真计算。文献 6 6 中将 g a 算法与b p 算法有机地结合，形成了遗传b p 算法，建立了冰铜品位神经网 络模型。中南大学喻寿益、王吉林建立了铜闪速熔炼过