高爐煉鐵參數(shù)預(yù)測及優(yōu)化控制模型研究.pdf

1、隨著國際大環(huán)境變化和經(jīng)濟危機的影響，鋼鐵行業(yè)也發(fā)生了巨大的變化。節(jié)能降耗已成為鋼鐵企業(yè)的工作重點。在鋼鐵企業(yè)中，鐵前系統(tǒng)作為鋼鐵企業(yè)中的耗能大戶，約占鋼鐵企業(yè)總能耗的70％，而高爐煉鐵能耗約占鐵前系統(tǒng)能耗的60%。由此可見，高爐煉鐵在鋼鐵企業(yè)能耗中所占比例很大，因此，鋼鐵企業(yè)的節(jié)能降耗工作重點應(yīng)從高爐入手最為有效。
　　本文首先對高爐煉鐵流程以及高爐煉鐵機理進行了較為全面的分析，在此基礎(chǔ)之上，結(jié)合定性分析方法和定量分析方法，應(yīng)用粒

2、子群算法，分別建立了以最小二乘支持向量機算法為主體的高爐入爐焦比預(yù)測模型和以廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法為主體的高爐鐵水溫度預(yù)測模型以及高爐鐵水產(chǎn)量預(yù)測模型。然后分別對高爐入爐焦比、高爐鐵水溫度以及高爐鐵水產(chǎn)量進行了預(yù)測和分析。最后，根據(jù)所建立的高爐預(yù)測模型設(shè)計了高爐煉鐵多目標(biāo)優(yōu)化控制模型。該優(yōu)化控制模型是以高爐入爐焦比和高爐鐵水產(chǎn)量作為目標(biāo)函數(shù)，以高爐鐵水溫度約束、決策變量上下限約束為約束條件，對高爐生產(chǎn)多目標(biāo)進行綜合優(yōu)化。應(yīng)用改進多目標(biāo)粒子