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钢铁企业罩式炉装炉优化及煤气柜位预测问题研究与应用

来源:论文学术网
时间:2024-08-18 22:05:28
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钢铁企业罩式炉装炉优化及煤气柜位预测问题研究与应用【摘要】:近几年随着钢铁工业综合自动化技术及节能技术的普及,制造执行系统和能源管理系统已在各大型钢铁企业成功应用,作为系统核心的生

【摘要】: 近几年随着钢铁工业综合自动化技术及节能技术的普及,制造执行系统和能源管理系统已在各大型钢铁企业成功应用,作为系统核心的生产计划编制及能源平衡调度水平直接影响到企业的用能效果。本文依托国家“863计划”课题,分析了钢铁企业资源和能源优化的主要问题及特点,对钢铁生产过程中的罩式炉装炉优化和煤气系统柜位在线预测问题开展了深入系统的研究工作。主要内容如下: 研究了冷轧过程中罩式炉装炉优化问题。首先将钢卷进行拼卷,接着对待装炉钢卷进行有效组合。在优化拼卷阶段:建立了多目标多背包拼卷模型,利用系统聚类法对钢卷分类来确定模型的背包中心,并构造了一种自适应量子遗传算法快速获得最优的拼卷结果。在最优装炉组合阶段:建立了多炉型、不确定炉数下的装炉组合多背包模型。利用拉格朗日松弛启发式算法求得装炉数的上界,并构造了一种新型单亲遗传算法进而求解,得到耗能最少的装炉优化组合。 研究了炼焦过程焦炉煤气系统的柜位预测问题,通过分析焦炉煤气的产消及柜位变化特点,建立了基于最小二乘支持向量机的柜位预测模型。考虑参数和样本对模型精度的影响,构造了梯度网格搜索算法优选模型参数和大样本筛选方法选取训练样本。 研究了炼铁过程高炉煤气系统的柜位在线预测问题,考虑实际高炉煤气柜位经常频繁大幅度变化,将其归结为一般非平坦变化的非线性回归问题。提出了基于简约梯度法的多核学习最小二乘支持向量机回归建模方法,该方法能较快建立基于丰富混合特征空间的柜位预测模型,充分预测各种柜位变化。 研究了炼钢过程转炉煤气系统的多柜位预测问题,提出了一种一致T型灰色关联分析方法,确定柜位的主要影响用户。根据多个煤气柜同时并网运行的情况,提出了多输出最小二乘支持向量机回归算法,构建柜位预测模型。通过将其转换为求解线性方程组,快速得到模型的权系数和偏置公式表示,从而准确预测各转炉煤气柜位的变化。 基于上述问题的研究,结合软件工程方法,开发了罩式炉装炉优化及煤气柜位预测系统,通过在上海宝钢股份有限公司冷轧薄板厂和能源中心的运行情况表明:该系统可以提高钢铁企业的资源和能源利用水平,达到了降低生产成本、节约能源、减轻环境污染的效果。 【关键词】:装炉优化 自适应量子遗传算法 副产煤气 煤气柜位预测 最小二乘支持向量机 梯度网格搜索 多核LSVR 多输出LSSVM 灰色关联分析
【学位授予单位】:大连理工大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TF062
【目录】:
  • 摘要4-5
  • Abstract5-10
  • 1 绪论10-35
  • 1.1 研究背景及目的11-17
  • 1.1.1 研究背景11-16
  • 1.1.2 选题来源和研究目的16-17
  • 1.2 相关问题概述17-24
  • 1.2.1 工艺流程及能源消耗17-20
  • 1.2.2 工业用能现状20-22
  • 1.2.3 存在的主要问题及特点22-24
  • 1.3 相关问题研究现状24-33
  • 1.3.1 工序排产方法24-26
  • 1.3.2 优化方法及其研究概况26-28
  • 1.3.3 煤气预测方法28-29
  • 1.3.4 预测方法及其研究概况29-33
  • 1.4 本文主要工作33-35
  • 2 罩式炉装炉优化问题35-59
  • 2.1 问题描述35-38
  • 2.1.1 退火工艺流程35-36
  • 2.1.2 拼卷及装炉组合问题描述36-38
  • 2.1.3 装炉优化问题的研究现状38
  • 2.2 拼卷模型及求解38-50
  • 2.2.1 多目标多背包拼卷模型38-39
  • 2.2.2 钢卷分类及背包中心确定39-40
  • 2.2.3 自适应量子遗传算法求解40-44
  • 2.2.4 仿真算例44-50
  • 2.3 装炉组合模型及求解50-58
  • 2.3.1 装炉组合的多背包模型50-52
  • 2.3.2 基于拉格朗日松弛的装炉数确定52-53
  • 2.3.3 装炉组合模型求解53-55
  • 2.3.4 仿真算例55-58
  • 2.4 本章小结58-59
  • 3 焦炉煤气系统柜位预测问题59-70
  • 3.1 柜位预测问题研究现状59-60
  • 3.2 问题描述60-61
  • 3.3 最小二乘支持向量机预测模型61-62
  • 3.4 参数优化和样本选取62-66
  • 3.4.1 基于梯度网格搜索的参数优化63-66
  • 3.4.2 基于规则的大样本选取66
  • 3.5 仿真实验与分析66-69
  • 3.6 本章小结69-70
  • 4 高炉煤气系统柜位预测问题70-86
  • 4.1 问题描述70-73
  • 4.2 多核最小二乘支持向量回归算法73-77
  • 4.3 仿真实验与分析77-85
  • 4.3.1 非平坦函数估计77-82
  • 4.3.2 柜位预测模型验证82-85
  • 4.4 本章小结85-86
  • 5 转炉煤气系统多柜位预测问题86-98
  • 5.1 问题描述86-88
  • 5.2 多输出最小二乘支持向量机预测模型88-92
  • 5.2.1 柜位影响因素确定88-89
  • 5.2.2 柜位预测模型89-92
  • 5.3 数值试验与分析92-97
  • 5.3.1 柜位影响因素分析92-93
  • 5.3.2 多柜位预测模型验证93-97
  • 5.4 本章小结97-98
  • 6 罩式炉装炉优化及煤气柜位预测系统的实现与应用98-111
  • 6.1 应用系统概况98-99
  • 6.2 软件系统设计99-109
  • 6.2.1 罩式炉装炉优化系统设计100-102
  • 6.2.2 煤气柜位预测系统设计102-109
  • 6.3 系统架构及运行环境109
  • 6.4 运行效果分析109-110
  • 6.5 本章小结110-111
  • 结论111-113
  • 参考文献113-121
  • 附录A 图表说明121-124
  • 攻读博士学位期间发表学术论文情况124-126
  • 创新点摘要126-127
  • 致谢127-128
  • 作者简介128-129


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