【摘 要】
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烧结过程作为钢铁冶炼过程中的一个基础性环节,是一个非常复杂的非线性动态时变过程。烧结终点（BTP）作为烧结状态的一个重要参数,对烧结矿的品位和产量有很大影响,因此对烧结终点进行精确预测和控制具有重大应用价值。但烧结过程具有强耦合、大滞后、多变量、非线性等特点,若采用传统的建模和控制方法很难对烧结终点进行准确地预测和控制。针对上述问题,本文对烧结终点预测模型和预测控制器展开了研究,为精确控制烧结终点
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烧结过程作为钢铁冶炼过程中的一个基础性环节,是一个非常复杂的非线性动态时变过程。烧结终点（BTP）作为烧结状态的一个重要参数,对烧结矿的品位和产量有很大影响,因此对烧结终点进行精确预测和控制具有重大应用价值。但烧结过程具有强耦合、大滞后、多变量、非线性等特点,若采用传统的建模和控制方法很难对烧结终点进行准确地预测和控制。针对上述问题,本文对烧结终点预测模型和预测控制器展开了研究,为精确控制烧结终点位置提供了新的方法。论文的主要研究如下:首先,通过分析烧结生产工艺和烧结过程的特性,确定影响烧结终点精确预测的关键参数和控制的技术难点。通过对风箱的废气温度进行拟合实现对BTP位置进行判断,再对BTP的影响因素进行阐述,并利用SPSS软件对其进行相关性分析,最终选取六个相关性较高的影响因素。然后利用改进的灰狼优化算法（IGWO）对BP神经网络进行优化,建立了IGWO-BP神经网络烧结终点预测模型,通过对比实验得出IGWO-BP网络预测模型的均方误差和平均绝对误差分别为5.1078e-04和0.0163,结果表明该预测模型的预测精度和误差均优于其他两种预测模型,更适用于烧结终点位置的预测。其次,为了更好地实现对烧结终点的预测控制,引入LM-PSO算法作为滚动优化策略,设计了基于LM-PSO算法的滚动优化控制器。利用优化后的预测控制器输出台车速度的最优初始控制量,实现对BTP位置的控制。通过在不同状况下的仿真结果可以得出,与PID控制器相比,烧结终点预测控制器的抗干扰等性能更强,可用于烧结现场对烧结终点的控制。最后,将设计的烧结终点智能控制系统进行应用测试,当烧结终点位置的误差控制在0.5个风箱内时,投入系统后的烧结终点稳定率达到了92.7%,比未投入系统时的稳定率提高了11.4%,为解决控制烧结终点提供了新的办法。
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