基于工况知识引导注意力时间卷积网络的烧结终点预测

烧结终点位置的实时准确预测对于优化烧结工艺具有重要的意义.针对烧结过程中强非线性和动态时变性造成烧结终点高精度预测难的问题,本文提出了一种基于工况知识引导注意力时间卷积网络(AM–TCN)模型.首先,构建堆叠的时间卷积模块用于充分提取烧结过程数据中深层次的非线性特征;其次,将历史工况知识引入注意力机制,引导模型在保留过程数据时序特征的同时区分不同特征的重要性;最后,构建预测模型用于烧结终点位置在线预测.工业数据实验表明,所提AM–TCN模型具有较好的烧结终点预测精度,对提升烧结过程热状态稳定性具有重要意义.

基于集成学习和工艺经验的烧结终点预报模型

提出了融合大数据技术和工艺知识的烧结终点预报系统。首先,采集、清洗、整合了实际烧结生产的海量历史数据,建立了烧结全流程大数据仓库。在此基础上,分析了烧结终点位置与烧结矿质量指标间的关系。然后,采用数据挖掘和工艺知识相结合的方法筛选出与烧结终点位置相关的重要特征变量,选用梯度提升树算法(GBDT算法)建立了烧结终点位置预报模型,并应用网格搜索和交叉验证方法对算法涉及参数进行了优化,而且在预报模型的外层建立了相应的专家规则。预报系统整体预测命中率达到88%以上,与以往的预报模型相比,预报系统的预报精度和泛化能力显著提升,对指导烧结实际生产有重要的作用。

基于稀疏表示剪枝集成建模的烧结终点位置智能预测

烧结终点位置(BTP)是烧结过程至关重要的参数,直接决定着最终烧结矿的质量.由于BTP难以直接在线检测,因此,通过智能学习建模来实现BTP的在线预测并在此基础上进行操作参数调节对提高烧结矿质量具有重要意义.针对这一实际工程问题,首先提出一种基于遗传优化的Wrapper特征选择方法,可选取使后续预测建模性能最优的特征组合;在此基础上,为了解决单一学习器容易过拟合的问题,提出了基于随机权神经网络(RVFLNs)的稀疏表示剪枝(SRP)集成建模算法,即SRP-ERVFLNs算法.所提算法采用建模速度快、泛化性能好的RVFLNs作为个体基学习器,采用对基学习器基函数与隐层节点数等参数进行扰动的方式来增加集成学习子模型间的差异性;同时,为了进一步提高集成模型的泛化性能与计算效率,引入稀疏表示剪枝算法,实现对集成模型的高效剪枝;最后,将所提算法用于烧结过程BTP的预测建模.工业数据实验表明,所提方法相比于其他方法具有更好的预测精度、泛化性能和计算效率.

烧结终点控制系统的智能化设计与优化

文章研究了烧结终点控制系统的智能化设计与优化。在烧结工艺中,终点控制对最终产品质量至关重要,然而传统系统存在反应速度慢、适应性差等问题。针对这些挑战,文章提出了一种智能化设计框架,结合智能化控制策略和优化算法,以提高系统性能。智能化设计原理涵盖了感知、决策和执行等关键环节,而优化算法的应用则包括遗传算法、模拟退火等方法。通过实施智能化设计,系统响应速度得到显著提升,稳定性得到改善,最终达到了优化控制的目的。文章通过系统性能评估和结果分析验证了所提方法的有效性。未来研究方向建议进一步改进算法、优化系统结构,以推动烧结终点控制系统的智能化发展。

基于DNN的烧结终点预报及智能调节系统开发

烧结工序作为传统长流程钢铁生产过程中的重要环节之一,其烧结矿产、质量直接影响炼铁生产的效益,而烧结终点作为检测烧结生产状态的重要指标,对其进行准确预报将对生产产生有效的推动作用。设计了基于Python语言的深度神经网络(DNN)预报模型,将训练好的模型应用于烧结终点预报,建立最终模型的均方差损失达到了0.375,精确度高,可满足现场要求。同时,从影响烧结终点的重要参数出发,构建烧结终点模糊控制器调节烧结终点,并构建点火温度智能化调节模型、混合水分优化模型和烧结矿化学成分区间优化控制方式来辅助调节烧结终点。最终使用Python语言完成烧结终点预报及操作指导系统的开发工作,实现了烧结终点的准确预报与烧结终点异常后的全方位、多角度智能化处理,构建了在线监测、终点预报、终点预报模型优化、异常报警、异常处理于一体的智能控制系统,为烧结生产人员实现烧结终点全流程优化提供有利指导。

基于神经网络的烧结终点预测模型

提出使用BP神经网络算法建立烧结工艺终点预测模型,并使用仿真手段对网络进行验证。BP神经网络预测模型可以在较短的时间内完成训练,预测结果与期望值误差小。仿真结果表明,该方法可以用于解决烧结终点预测问题,对烧结生产过程有良好的指导意义。

钢铁烧结工艺终点控制方法与系统研究

钢铁行业作为制造强国的重要支柱和我国工业的核心基础产业,其烧结工序作为钢铁冶炼的关键环节,目前大部分控制系统依赖进口。然而,随着全球性的芯片供应短缺,进口控制系统产品不仅价格昂贵,而且各型号产品普遍处于缺货、断货状态,这极大地威胁了国内工业控制命脉的安全。为了解决这一问题,本文通过研究烧结工艺终点控制方法和系统,成功实现了烧结过程的物料控制稳定性,从而提高了产出物的质量和产量,降低了烧结料单位热值的损耗。这一研究成果对于钢铁行业的降本增效具有重要意义。

基于T-S模型的烧结终点广义预测自适应控制

针对铁矿石的烧结过程具有时滞、非线性、不确定等特性,在研究了烧结工艺和烧结终点子系统的部分参数选型的基础上提出一种基于T-S(Takagi Sugeno)模糊模型的烧结终点的预测控制方法。首先,根据烧结终点和台车速度之间的动态非线性化关系,建立烧结终点的T-S模糊模型;然后,在此基础上进行广义预测控制器的设计;最后加入了模糊补偿控制,以实现对烧结终点的自适应控制。利用某烧结厂产生的历史数据对该方法进行仿真实验,结果表明该方法具有较高的辨识精度,超调量小,控制时间短,方法有效。

铁矿石烧结终点的优化控制

根据铁矿石烧结过程的特点，提出了烧结终点的长期和短期控制策略．长期控制根据原始料层透气性以及垂直烧结速度的状态，通过调整料高或机速实现；短期控制通过调整机速，稳定废气温度上升点实现．采用自定中心、非线性量化、控制规则自调整等方法实现了模糊控制算法的自适应．提出了用垂直烧结速度描述烧结过程透气性的观点，采用系统辨识的方法建立了垂直烧结速度的预报模型．应用结果表明：所建预报模型的准确率较高，达95％以上；系统的使用可使烧结过程主要状态参数（烧结终点位置、温度、大烟道温度等）的波动降低18％～29％．

小样本贫信息条件下高炉冶炼烧结终点组合预测法

由于烧结过程具有不确定性、多变量耦合、时变时滞的特点,并且烧结终点受多种因素的影响,采用传统控制方法难以将烧结终点控制在要求的范围内,提出应用支持向量机优良的时序预测性能,以及贝叶斯理论能够利用样本信息和先验知识来简化预测模型和优化参数的特性,建立了贝叶斯支持向量机烧结终点的预报模型。首先对烧结终点的机理分析,后分别叙述贝叶斯框架理论和LS-SVM算法,并将贝叶斯证据框架应用于最小二乘支持向量机模型参数的自动选择,建立起时间序列的烧结终点非线性预测模型。在贝叶斯推断的第一层,进行模型参数的选择;在贝叶斯推断的第二层,进行模型超参数的选择;在贝叶斯推断的第三层,估计模型核参数,然后利用贝叶斯最小二乘支持向量机算法(LS-SVM)对烧结终点进行预测,并在此基础上构造了烧结终点的贝叶斯最小二乘支持向量机模型。仿真结果和多种模型比较表明,本模型能在小样本贫信息条件下对烧结终点做出比较准确的预测,并具有预测精度高、所需样本少、计算简便等优点,取得了令人满意的结果。

基于软测量技术的模糊烧结终点控制研究

建立了利用风箱温度求取烧结终点 (BTP)位置的软测量模型。在深入研究烧结终点控制特点的基础上 ,提出利用专家经验与知识、按照采样控制方式工作的模糊采样控制方法进行BTP的控制 ,根据上述控制方法建立的自动控制系统 ,在所有操作条件下 ,都能准确地控制BTP ,证明了模糊采样控制方法对于BTP 。

烧结过程控制专家系统(Ⅲ)——透气性中心控制策略和烧结终点预报策略

为了克服烧结过程因机理复杂、影响因素多且相关性高而难以准确控制的困难，提出了烧结过程状态控制以透气性为中心的控制策略，研究了透气性的判断方法和实现此策略的控制原则和方法；同时，为了解决烧结过程控制的长时滞问题，提出了烧结终点的预报策略，研究了烧结终点的预报方法．

基于多元模糊线性回归的烧结终点预测方法

由于铁矿石烧结过程是具有不确定性、多变量耦合、时变时滞的复杂对象,烧结终点受多种因素的影响,采用传统控制方法难以将烧结终点控制在要求的范围内。基于多元模糊线性回归预测的建模方法,建立了铁矿石烧结过程的烧结终点预测模型。在对烧结终点影响因素分析的基础上,结合某钢铁企业烧结机的相关历史数据,确定各主要影响因素之间的函数关系,建立了烧结终点多元模糊回归预测模型,并利用该模型对烧结终点进行了预测。实际运行结果表明,该预测方法有较好的适用性及理想的预测效果。

基于神经网络的烧结终点预报的研究

针对烧结终点非线性的特点,采用误差反向传播算法的多层前馈神经网络(BP)来建立其模型,用自适应算法确定学习参数,用改进的BP神经网络的算法求出结构适宜的自适应网络。提出并实践了提高烧结终点BP神经网络预报速度的数据处理方法,基于现场数据采用计算机仿真的结果表明该方法的有效性。

BP算法的模糊神经网络及烧结终点辅助预测模型

烧结终点状态是烧结过程非常重要的参数之一.目前烧结终点的预测模型多采用人工神经元网络.本文介绍了一种模糊神经元网络结构及算法,可以处理不完全的、模糊的信息,并将这种模糊神经元网络应用到烧结终点辅助预测模型.文章最后给出了详细的仿真结果.

烧结过程烧结终点的预测与智能控制策略的研究及应用

针对某烧结厂的烧结过程,建立了基于风箱废气温度的烧结终点软测量模型.提出了基于多元模糊线性回归方法的烧结终点预测模型,在此基础上设计了基于模糊专家规则与预测前馈补偿的烧结终点智能控制系统.介绍了控制系统的组成与设计方法.系统的实际运行取得了较好的控制效果.*

基于支持向量机预报模型的烧结终点模糊控制

针对烧结过程存在时间滞后和参数不确定问题,在分析烧结过程热状态的基础上,提出应用支持向量机优良的时序预测性能,建立了基于风箱废气温度预报烧结终点的预报模型.结合烧结终点预报模型,将模糊控制策略应用于烧结终点控制系统开发.介绍了控制系统的组成与烧结终点模糊控制器的设计方法.仿真结果和现场应用均证实了烧结终点控制系统的有效性,在存在较大干扰的情况下,能保持较好的控制品质.控制系统可准确、快速地预报烧结终点,具有稳定烧结终点和优化过程操作的作用.

一种基于改进遗传算法的模糊神经网络控制器及其在烧结终点控制中的应用

针对烧结过程这一复杂、多参数耦合的高度非线性系统,融合遗传算法、神经网络和模糊控制的优点,提出一种基于改进遗传算法的模糊神经网络控制方法,并应用于烧结过程终点控制.首先采用遗传算法对给定的模糊神经网络控制器结构参数进行离线优化,然后利用BP算法较强的局部搜索能力和对对象的适应能力,进一步进行参数的在线调整.同时,为解决传统遗传算法早熟和收敛速度慢的问题,从交叉和变异算子、适应度函数选取等方面对遗传算法进行改进.采用精英保留策略,提高了全局搜索性能和收敛速度.仿真结果表明,所提出的控制器优于常规的模糊神经网络控制器(Fuzzy Neural Network Controller,FNNC).算法的实际应用效果良好,为解决烧结终点控制问题提供了一条新的途径.

基于粒子群优化径向基神经网络的烧结终点预测研究

针对烧结生产过程中多变量、强耦合的特点和RBF神经网络结构参数选取依据经验的问题,为提高烧结终点预报模型的精度,提出粒子群算法优化RBF神经网络的烧结终点预测方法。在标准PSO算法的基础上,优化RBF神经网络隐层节点中心和宽度2个结构参数,并建立烧结终点预测模型;在此基础上利用UCI数据库中的Computer Hardware和Concrete Slump Test标准数据,验证了方法的有效性,并以某钢厂265 m2烧结机的实际生产数据,建立烧结终点的预报模型。结果表明,与标准BP,RBF相比,基于PSO优化RBF的烧结终点预测模型精度高、泛化能力强。

烧结终点判断与智能控制系统

本文介绍了某钢铁公司的烧结终点智能控制系统。该系统采用了"烧结机尾部风箱温度与风箱位置模拟函数"的 BTP 判断模型、中部风箱温度变化、烟道总管压力变化为目标预测预报和烧结矿断面图像分析的综合解决方案,应用人工智能技术来判断控制烧结生产的终点。