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      基于機理計算與BP神經(jīng)網(wǎng)絡的燒結(jié)主抽系統(tǒng)建模分析

      2017-03-19 11:58:29孫超袁立新
      科學與財富 2017年6期
      關鍵詞:燒結(jié)仿真

      孫超+袁立新

      摘 要:分析燒結(jié)過程中主抽風在管道運行原理,建立基于主抽變頻自動控制燒結(jié)過程機理模型,并用BP神經(jīng)網(wǎng)絡的方法對其在燒結(jié)臺車焙燒過建模,用基于密度聚類的小生鏡差分進化算法訓練。模型仿真證明,在相同的輸入狀態(tài)下,模型輸出與實際輸出誤差很小,模型有效,可用于主抽變頻自動控制研究中。

      關鍵詞:主抽變頻;燒結(jié);仿真

      1.引言

      燒結(jié)生產(chǎn)過程是一個多變量、非線性、長延時的復雜系統(tǒng)。燒結(jié)過程建模是燒結(jié)過程控制的基礎,是燒結(jié)智能化程序設定及優(yōu)化的依據(jù)。

      目前,智能建模方法已經(jīng)成為解決復雜工業(yè)建模難題的重要途徑,其中神經(jīng)網(wǎng)絡模型具有非線性擬合能力強,精度高的特點,適應于燒結(jié)過程建模。利用神經(jīng)網(wǎng)絡建模的方法有、BP 神經(jīng)網(wǎng)絡[1]、小波神經(jīng)網(wǎng)絡[2]、模糊小腦模型神經(jīng)網(wǎng)絡[3]、多網(wǎng)絡模型[4]以及結(jié)合機理模型的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡[5]等。通過這些智能化建模方法建立的燒結(jié)過程模型精度較高,可以反映實際燒結(jié)過程。

      基于燒結(jié)過程的特殊性,筆者針對鋼鐵廠燒結(jié)過程智能控制要求,提出了一種燒結(jié)過程建模方法。首先,通過分析氣體在主抽大煙道的運行過程,通過伯努利方程建立大煙道負壓、風量及主抽風機功率關系數(shù)學模型;其次,進一步建立燒結(jié)過程中關于物料料層厚度、大煙道負壓、風量與垂直燒結(jié)速度預測神經(jīng)網(wǎng)絡模型。最后,結(jié)合機理分析及BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型,對燒結(jié)過程進行仿真分析,仿真結(jié)果表明,結(jié)合燒結(jié)機理建立的燒結(jié)主抽負壓模型精度能滿足現(xiàn)代智能控制的應用要求。

      2.燒結(jié)系統(tǒng)建模分析

      2.1大煙道管道系統(tǒng)機理建模

      主抽風機以負壓的形式抽風,空氣在大煙道內(nèi)的流動過程可以用伯努利方程表示,有:

      (1)

      空氣在管道運行過程中,根據(jù)伯努利方程(基于機械能守恒規(guī)律),這里考慮一部分能量內(nèi)能損耗及其漏風帶走的動能及風機自己損耗,可得到管道風量與風機功率之間的線性表達式:

      (2)

      其中:W為風機功率,Q管道為大煙道風量。

      也可以表示為: (3)

      其中:W為風機功率,P管道為大煙道負壓。

      其中:a0、a1、a2、a3為與管道及運行狀態(tài)相關系數(shù)。

      2.2燒結(jié)臺車焙燒過程BP神經(jīng)網(wǎng)絡建模

      為減小BP神經(jīng)網(wǎng)絡訓練的復雜性,采用3層的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu),建立燒結(jié)過程終點位置預測模型,網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)如圖所示:

      圖1.BP神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)圖

      其中,x1,x2,…,xn表示BP神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入變量,y表示BP神經(jīng)網(wǎng)絡的輸出變量,h1,h2,…,hn表示網(wǎng)絡隱含層變量,bk為隱含層第k個節(jié)點的閾值,θ為輸出層節(jié)點的閾值, 為輸入層第j個變量到隱含層第k個節(jié)點的權(quán)值, 為隱含層第k個變量到輸出層節(jié)點的權(quán)值。

      通過生產(chǎn)指標與過程參數(shù)的灰色關聯(lián)度分析,確定燒結(jié)物料焙燒BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型的輸入變量x1為燒結(jié)料層厚度、x2為燒結(jié)機臺車速度、x3為物料透氣性指數(shù)、x4大煙道負壓、x5為大煙道風量、x6為物料透氣性指數(shù);采用上圖所示的網(wǎng)絡結(jié)構(gòu),模型輸出變量y1為燒結(jié)終點位置、y2為燒結(jié)物料溫度最高點溫度。

      模型燒結(jié)終點位置BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型可以描述為:

      (4)

      模型燒結(jié)物料溫度最高點溫度預測模型可以描述為:

      (5)

      2.3基于密度聚類的小生鏡差分進化算法

      差分進化算法的基本思想是:對當前種群進行變異和交叉操作,產(chǎn)生一個新種群;然后利用基于貪婪思想的選擇操作對這兩個種群進行一對一的選擇,從而產(chǎn)生最終的新一代種群。具體而言,首先通過下式對第t次迭代種群中的每個個體 ,具體而言,i=1,2,…,Np實施變異操作(Np為種群規(guī)模),得到與其對應的變異個體 ,即

      (6)

      3.模型系統(tǒng)仿真

      3.1仿真模型的建立

      系統(tǒng)仿真在MATLAB/SIMULINK環(huán)境下進行,根據(jù)模型關系,在SIMULINK環(huán)境下搭建仿真模塊

      3.2模型仿真分析

      在該仿真模型,輸入為主抽負壓、風量,輸出為各風箱下料層厚度及各風箱所需風量。

      通過建立的仿真模型,設定仿真時間可以得到燒結(jié)料燒結(jié)過程曲線,主要反映為燒結(jié)礦層厚度的變化,曲線如下:

      圖2.模型燒結(jié)礦料層厚度仿真曲線

      4.結(jié)論

      通過仿真,我們可以看到此模型既能反映垂直燒結(jié)過程,也能得到燒結(jié)礦在臺車上的靜態(tài)特性,此模型能很好的描述燒結(jié)動態(tài)過程,通過該模型能反應燒結(jié)過程實時風量、系統(tǒng)阻力系數(shù)與負壓等之間的關系,根據(jù)模型可判斷主抽的風量和負壓需求,從而調(diào)節(jié)風機的速度和風門開度。

      參考文獻

      [1] 張群,吳信慈,馮安祖,等.寶鋼焦炭質(zhì)量預測模型I一焦炭質(zhì)量預測模型的建立和應用〔J].燃料化學學報,2002,30(4):300-305.

      [2] 胡德生,吳信慈,戴朝發(fā).寶鋼焦炭強度預測和配煤煤質(zhì)控制[J].寶鋼技術(shù),2000,(3):30-34.

      [3] 張群,馮安祖,史美仁,等.寶鋼控制焦炭熱性質(zhì)的研究川.鋼鐵,2002,37(7):l-7.

      [4] 胡德生,吳信慈,冒建軍,曹進.寶鋼煉焦配煤的技術(shù)進步[J].鋼鐵,2004,39(l):9-12.

      [5] 胡德生,吳信慈,戴朝發(fā).寶鋼煤巖配煤方法的研究[J].鋼鐵,2001,36(1):1-5.

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