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1、 技术报告烧 结 过程自动测量与智能控制的关 键技术与应用2010.11.汇报提纲基本情况介绍 领域研究现状项目主要创新点最小二乘支持向量机法 贝叶斯推断 思维进化算法烧结终点智能预测烧结终点智能控制基本情况介绍 项目主要完成单位:安阳师范学院安阳工学院安阳钢铁集团公司基本情况介绍课题类型: 河南省科技攻关项目编号： 102102210424推广应用：2008年8月现在烧结过程简介烧结料层结构变化图n 自点火后，进入脱水阶段，混合原料开 始燃烧，料层温度慢慢升高，当进入烧 结阶段后，料层温度迅速升高，达到最 高温度后，燃烧点到达料层底部，烧结 矿形成，并进入冷却阶段。烧结终点定 义为料层温度达
2、到最高处的位置。烧结终点烧结终点特点n1. 大滞后性n2. 耦合性n3 .时变性n4. 层次性国外研究动态n1.日本川崎公司，烧结终点诊断型专家 系统，建立基于风箱温度的预报；n2.日本神户钢铁公司，神经网络技术实 现对烧结热状态的识别和控制；n3.韩国浦项钢铁公司光阳厂，采用热电 偶和红外摄像机实时监控温度变化，控 制阀门开度和碳含量；n4.韩国Yong Ho Kim，提出极大极小广义 预测控制算法用于烧结终点控制；n5.意大利冶金公司尼加里亚烧结厂建立 了风箱废气成分与烧结矿FeO含量和烧结 终点的统计模型；n6. GQnther Straka 开发了基于燃烧带模 型的烧结终点控制模型；n
3、7.埃及的M.E.H沙拉比等人通过实验也表 明烧结终点可用废气中n(CO2)/(CO)达到 最大值的时间来确定。国内研究动态n1.中南大学提出了基于软测量和烧结终点预 测的烧结终点控制方法，建立了利用风箱温 度求取烧结终点(BTP)位置的软测量模型；n2.中南大学范晓慧等人开发了烧结生产过程 控制专家指导系统中，用系统辨识方法建立 了多个时间序列模型，以此来预报烧结矿化 学成分以及烧结终点，开发了以透气性为中 心的烧结过程状态控制专家系统；国内研究动态n3.东北大学针对烧结终点控制提出前馈一反馈模 糊控制的方法；n4.黄天正、范晓慧等开发的烧结生产控制专家系 统(IEGS)，采用自适应预测化学
4、成分控制与过程 状态控制相结合的智能化方法；n5.刘克文采用机尾断面图像与人工智能相结合的 烧结质量综合监测方法，结合n模糊控制技术开发了烧结生产专家指导系统；国内外研究的局限性n在目前的烧结控制中，烧结终点控制仍是滞 后调节控制，即由人工经验根据当前烧结终 点位置，来调节烧结机速度，由于烧结终点 存在的大滞后性，仅仅根据当前的烧结终点 位置来调节操作参数，稳定烧结终点位置是 盲目的，严重时反而可能导致烧结系统的剧 烈波动，单纯的滞后控制难于实现对烧结终 点的有效控制。烧结终点的稳定性已越来越成为整个铁前 系统能否保持良好运行的关键。尤其是产品 质量异常时，既不能及时调整烧结生产又无 法及时指
5、导高炉生产，而且经调研发现，国 内多数企业均存在类似问题。这种状况已经 严重影响了烧结生产，对炼铁生产也造成了 不可小视的损失，因此在烧结厂，开发出烧 结终点的预测模型和预测系统已是当务之急 。 项目主要创新点1、使用支持向量机预测烧结终点应用结果表明，该模型能在小样本贫信 息的条件下对烧结矿终点给出比较准确的 预测，能为复杂的烧结生产提供强有力的 操作指导。项目主要创新点2、贝叶斯推断理论由于正则化函数和核函数难以确定，采用贝 叶斯推断理论来自动确定正则化函数和核函数。项目主要创新点3、思维进化算法优化由于MEA独特的进化机制，为开发高效率的 趋同策略与异化策略提供了广阔的空间。项目主要创新
6、点5、多传感器数据融合由于烧结厂配备了大量高精度的传 感器，采用多传感器数据融合技术。最小二乘支持向量机1995年在统计学习理论基础上提出的一类新型 的机器学习方法。 优点：1 低维空间映射到高维空间；2 全局优化；3 泛化能力强；4 鲁棒性好。支持向量机Vapnik根据统计学习理论提出了一种针对小样 本情况下机器学习规律的理论。该理论针对小 样本统计问题建立了一套新的理论体系支持 向量机（Support Vector Machine或SVM）。 SVM根据有限的样本信息在模型的复杂性和学 习能力之间寻求最佳折衷，以获得最好的泛化 能力。支持向量机与传统的神经网络相比，SVM算法最终将转 化成
7、为一个二次型寻优问题。从理论上说，得 到的是全局最优点，解决了在神经网络中无法 避免的局部最小值问题。SVM的拓扑结构由支 持向量决定，避免了传统神经网络结构需要经 验试凑。支持向量机设训练集 ， 是 第t个样本的输入模式， 是对应于第t个样本的期望输出，N为样本数， LS-SVM用如下形式的函数对未知函数进行估 计，支持向量机将目标函数：支持向量机样本数据预处理LS-SVM的缺点n传统LS-SVM参数的确定一般采用交叉验证， 对每一对参数，将样本分为训练验证集和测试 集，将训练验证集分为若干份，用训练集训练 LS-SVM后，对验证集进行预测。在对每对参 数预测不同验证集后，选后预测误差均方差
8、的 平均值最小的参数为LS-SVM的模型参数。采 取交叉验证确定理想的参数需要花费大量时间 ，尤其不适于大样本建模。因此，通过对训练 集进行贝叶斯推断来确定较优的参数以提高建 模效率。贝叶斯推断贝叶斯推断的基本思想是分层次地使参数、 超参数、模型的似然函数最大化，以使它们能 更好地解释数据。贝叶斯推断分为三级：准则 一推断权向量和偏差量；准则二推断正则化函 数；准则三推断核函数。贝叶斯支持向量机的实现框图思维进化算法思维进化是在遗传算法的基础上做出改进创新 的。思维进化算法将整个群体分为若干子群体 ，子群体分为若干个个体，创新性的提出了“ 趋同”、“异化”算子。n趋同就是在每个子群体内，优胜的
9、个体 成为本子群体的胜者的过程。n异化是各子群体在整个空间内，为成为 全局的胜者而竞争的过程，不断地搜索 解空间中新的点。多传感器数据融合数据层融合特征层融合决策层融合 配料系统烧结过程数据预处理化学成分控制系统训练与学习预报系统预报值连接权值与阈值uy控制策略流程图系统功能框架系统功能烧结预测专家系统其它功能现 状 分 析操 作 指 导系 统 解 释系 统 参 数 设 置数 据 库 连 接知 识 库 编 程数 据 导 出多 形 式 预 测趋 势 分 析命 中 稳 定 率计系统技术实现系统采用功能强大的面向对象的程序 设计语言Visual C+6.0作为开发工具， 后台数据库选用SQL Ser
10、ver2000数据库管 理系统。系统采用客户端与服务器即C/S （Client/Server)结构模式与集成框架局 域网内信息处理采用C/S模式。系统的应用主要分两个阶段，第一阶 段为考察、提高模型的预报命中率和操 作指导建议准确率；第二阶段是实现闭 环控制。现场专家根据实际情况不断修改系 统知识库、模型参数，以及模型的连续 自适应学习，使得系统更贴近实际生产 ，更能反映现场生产的实际。当模型的预报命中率和操作指导建议准确率 达到95以上后，就可以实现闭环控制，系统 将操作建议中对原料配比的调整直接换算成配 料圆盘转速的调整值，通过数据接口将指令直 接写进DCS系统，实现全自动的控制。烧结终点
11、预测烧结终点预测烧结终点集成预测模型n在烧结过程中，由于种种原因，烧结矿石成 分、烧结矿配比以及操作人员的工作经验水 平等有可能发生变化，即使构建的Bayesian LS-SVM模型在刚开始运行时具有相当高的精 度，但是随着时间的推移和工况条件的变化 ，仍有预测模型不能适应新情况的状态。因 此为了提高预测模型的自适应性，使其适应 各种工况的变化，必须对预测模型进行在线 修正，充分结合专家知识，并对其实时更新 ，以使其跟踪工况的变化来提高模型的自适 应性。预报模型的自适应机制n一是学习样本的不断更新机制；n二是预测模型的自学习机制；n三是模型输出的在线自修正能力。系统总体结构图nL1级中配料PL
12、C、配混PLC、烧冷PLC、整粒 PLC和脱硫PLC组成，通过FO卡或Profibus总 线实现了过程仪表检测量的采集以及执行机 构控制量的下发。nL2级采用Wonderware公司开发的监控软件 InTouch10.1搭建工程师站和操作站，其中 InTouch与PLC通过DAServer采用suite Link 协议进行通信。软件体系n1.表示层n表示层主要实现人机界面操作功能，包括相 关参数的设定、状态监控等。n2.业务层是整个控制软件的核心，包括所有 的业务规则以及执行业务规则所需要的业务 逻辑，主要完成烧结过程相关参数的软测量 、预测及控制;数据层主要实现数据的读取、 数据预处理和数据
13、保存等；系统数据流n由于InTouch监控软件已从PLC中读入所需要 的数据，可以采用如图所示的结构模式来实 现采用这种结构，nBTP控制算法无需直接连接底层PLC，可以基 于DDE通信接口，实现控制算法程序与 inTouch监控软件的数据通信，从而实现实 时生产数据在控制算法程序和inTouch监控 程序之间的双向高速传输，达到实时优化控 制的目的。n3.接口层为连接烧结终点智能控制程序和下 层基础自动化监控软件的纽带。n各层之间既相互独立，又相互联系，结构灵 活，并易于扩展和修改。n智能控制系统由三个功能模块组成:第一部分 为应用程序的人机交互界面；第二部分为控 制算法模块;第三部分为数据
14、管理模块。人机 交互界面模块主要实现用户对烧结终点状态 的监控，以及相关参数的设定，便于操作人 员随时掌控系统的运行情况。社会效益和经济效益n该模型能准确地预报烧结矿的化学成分，区间 命中率达到90%以上，为下一步实现烧结终点 的在线控制奠定了基础。使烧结机利用系数提 高了0.3t/m2h，终点波动由5%降到2%。年创 效益400多万元。实践表明，该系统对提高烧 结矿质量，稳定烧结生产，发挥了很好的作用 。因此项目对安钢烧结厂的烧结生产起到了明 显的指导作用，给烧结生产带来了可观的经济 效益。推广应用前景（1）本项目运用智能控制技术和数据处理决策 对烧结矿终点预测与控制的研究，能够为提高 烧结
15、矿质量和产量提供设计准则和参考依据， 能够为烧结主控室对某一参数操作提供方便、 准确的实现方案，为准确把握烧结矿化学成分 控制系统的综合性能提供测试基础，更深层次 的，为研究开发具有我国自主知识产权的绿色 钢铁奠定扎实的基础。推广应用前景（2）因此，本项目的研究工作具有较强的科学意 义和工程实用价值，能够推广应用到多个工业 领域中，应用前景广阔。该项目通过技术鉴定 以后，我们将在目前推广应用的基础上，将本 项目的关键技术在有关杂志发表，积极向有关 企业介绍推广有关的成熟技术。推广应用前景（3）本项目提出的贝叶斯推断、思维进化、多传 感器数据融合、支持向量机的数学建模等关键 技术对其他行业也有一
16、定的借鉴意义。另外， 可以避免过程控制的频繁调整,实现烧结生产的 稳定运行,可以避免误操作，烧结矿终点的控制 策略具有原创性，对其他烧结生产也有一定的 应用价值。与项目有关的重要研究论文Simulation and prediction of the alkalinity in sintering process based on grey least support vector machine ，钢 铁研究学报（英文版）2009年5期（SCI收录，收录号 ：518TE）基于SVM的烧结矿智能预测关键技术研究，武汉理 工大学学报，2009年10期基于灰色神经网络算法的烧结矿碱度预测模型研究，控制理论与应用，2008年8期（EI核心版收录）。 小样本贫信息的条件下高炉冶炼烧结终点组合预测 法，重庆大学学报（自然科学版），2010年11期（EI 核心收录）。与项目有关的重要研究论文.The Prediction of the Medium term Load Based on Combined Model of the Bayesi
