不确定扰动下的焦炉加热燃烧过程火道温度自动调节方法技术

本发明专利技术公开了一种不确定扰动下的焦炉加热燃烧过程火道温度自动调节方法，通过分析焦炉加热燃烧过程中各不确定性因素对火道温度的影响，结合当前及历史火道温度运行的数据，建立基于平均有效目标函数的鲁棒多目标优化模型，采用差分进化算法对鲁棒多目标优化模型进行求解，调节控制系统中的控制器参数，实现自动调节火道温度，并保持在一定的扰动下具有维持火道温度稳定的能力；本发明专利技术的方法使得生产现场的控制器参数可以自动调节，解决了现有技术中焦炉加热燃烧过程的火道温度依靠人工判断来调节，或者频繁激发优化控制系统的寻优过程，对各种扰动非常敏感，导致火道温度波动频繁，影响炼焦生产效率和质量的问题。

Automatic adjustment method of fire path temperature during coke oven heating and combustion under uncertain disturbance

The invention discloses a method for automatically adjusting combustion flue temperature in coke oven heating uncertain disturbances, through the analysis of combustion process of coke oven heating in the effect of uncertainty on the flue temperature, combined with the current and historical flue temperature operation data, a multi-objective optimization model of robust mean effective objective function based on the difference, of robust multi-objective optimization model for solving the differential evolution algorithm, adjust the controller parameters in the control system, can automatically adjust the flue temperature, and has the ability to maintain the flue temperature stable under certain disturbances; the method of the invention makes the controller can automatically adjust the parameters of the production site, to solve the existing in the combustion flue temperature of coke oven heating process to rely on human judgment to adjust, or frequent excitation control system optimization optimization process, It is very sensitive to all kinds of disturbances, which leads to frequent fluctuation of fire path temperature and affects the efficiency and quality of coking production.

【技术实现步骤摘要】
不确定扰动下的焦炉加热燃烧过程火道温度自动调节方法
本专利技术涉及焦炉加热燃烧过程优化控制领域，特别是一种不确定扰动下的焦炉加热燃烧过程火道温度自动调节方法。
技术介绍
在高炉炼铁过程中，焦炭是重要还原剂和主要热量来源，也是影响炼铁生产水平和经济效益的因素。焦炉是炼焦生产的关键设备，焦炉火道温度是反映焦炉整体热状态的重要参数，也是决定焦炭质量的关键因素。由于配煤质量波动、天气变化、煤气热值波动和装煤推焦操作及工况的变化等外界不确定干扰因素，缺乏调整维护的焦炉加热燃烧过程控制系统性能容易下降，导致火道温度波动，带来加热煤气消耗量增大、焦炭质量变差、焦炉生产不稳定等问题。针对以上不确定扰动导致的焦炉火道温度波动问题，炼焦现场通常采取的方法根据现场操作人员的经验人工调整控制参数，或者通过在扰动下重新激发优化控制系统的寻优过程获取最优的控制参数，以此减小火道温度的波动。但是人工调节控制参数、稳定火道温度的方法，非常依赖于现场操作人员的经验，具有主观性，不利于控制系统的及时调整，可能会影响到炼焦生产；通过在扰动下重新激发寻优过程，可能导致较高的计算代价和资源成本，甚至无法在有限的时间内执行该优化解。鉴于实际生产中有很多不确定的干扰因素，为了克服人工调整控制器参数的主观性及频繁寻优所带来的影响，使控制系统具有自动调节能力和抗干扰能力，专利技术一种在不确定扰动下的焦炉加热燃烧过程火道温度自动调节方法，对提高焦炭质量、降低能耗以及增加企业效益有着重要的意义。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是，针对现有技术不足，提供一种不确定扰动下的焦炉加热燃烧过程火道温度自动调节方法，提高焦炭质量、降低能耗。为解决上述技术问题，本专利技术所采用的技术方案是：一种不确定扰动下的焦炉加热燃烧过程火道温度自动调节方法，该方法主要实现过程如下：分析焦炉加热燃烧过程中的不确定性因素，结合当前火道温度运行的数据及历史火道温度运行的数据，建立基于平均有效目标函数的多目标鲁棒优化模型，采用差分进化算法对鲁棒多目标优化模型进行求解，调节控制系统中的控制器参数，自动调节火道温度，并保持焦炉加热燃烧过程优化控制系统在干扰下具有维持火道温度稳定的能力。调节控制系统中的控制器参数的具体步骤包括：1)建立基于邻域的鲁棒多目标优化模型；2)求解所述鲁棒多目标优化模型，得到具有一组具有抗干扰能力的控制器参数，基于所述控制器参数，维持火道温度干扰下保持稳定的能力。所述鲁棒多目标优化模型表达式如下：其中，X＝[x1,x2,x3]是决策向量，x1,x2分别表示控制器的输入量火道温度偏差的两个量化因子，x3表示控制器的比例因子，δ表示决策向量X的扰动范围；M为确定火道温度测量间隔时间后12小时内根据此间隔时间进行测量的次数；R为火道温度设定值，e表示火道温度设定值与实际测量值的差值，ec表示火道温度设定值与实际测量值差值的变化率，uj表示第j个时刻加热煤气流量的预测值，Tpre(j)表示通过函数g2()获得的第j个时刻的火道温度预测值，式中，u(j)表示通过函数g1()获得的第j个时刻加热煤气流量的预测值；u(j-m)表示通过函数g1()获得的第j-m个时刻加热煤气流量的预测值；Tpre(j-n)表示通过函数g2()获得的第j-n个时刻的火道温度预测值；n和m表示系统的时滞参数；φ表示模型参数；g1()表示以控制器参数X、e和ec为输入，u(j)表示通过函数g1()获得的第j个时刻加热煤气流量的预测值；；g2()为采用即时学习算法建立的火道温度与加热煤气流量之间的关系表达式；f1()表示控制系统M时刻内火道温度的均方误差；f2()表示控制系统M时刻内火道温度的差变化的平均值；f1eff()表示f1()的平均有效函数，f2eff()表示f2()的平均有效函数。求解所述鲁棒多目标优化模型的具体过程包括：1)以控制器参数X＝[x1,x2,x3]作为种群个体；选定种群规模NP，确定变异因子F、交叉因子CR及最大化进化代数Gmax，设置操作变量搜索范围[Xmin,Xmax]；令初始进化代数G＝0，并随机产生初始化种群其中，i表示所产生种群中第i组控制器参数，p表示一组控制器参数中第p个参数，表示第0代种群中第i组控制器参数的第p个参数，xpmax表示决策变量的最大值，xpmin表示决策变量的最小值，1≤i≤30，1≤p≤3；2)按下式进行变异操作，产生变异个体ViG+1：式中ViG+1表示变异后第G+1代种群中第i组控制器参数，XiG表示第G代种群中待变异的第i组控制器参数，F为变异因子，表示第G代种群中随机选择的两组不同的构造差分向量的控制器参数；3)按下式对父代个体XiG和变异个体ViG+1进行交叉操作，产生中间种群式中表示产生的中间种群，表示变异个体，表示父代个体；4)将中间种群和该中间种群的父代种群混合，组成临时种群，将临时种群中的每一组参数代入鲁棒多目标优化模型中，然后根据每一组控制器参数的非劣等级和拥挤距离，从中选择NP组控制器参数进入下一代种群；5)将G的值加1，若G≤Gmax，返回步骤2)，否则终止优化，输出非劣等级为1的最优解。所述种群规模NP＝30，变异因子F＝0.85、交叉因子CR＝0.9，最大化进化代数Gmax＝50。所述不确定性因素包括：煤料水分、装煤量及煤料品种的变化；煤气热值变化；环境温度、大气压力等因素的变化；操作者对焦炉维护操作不当、焦炉生产出焦操作不均衡、推焦计划改变、设备故障、运输条件。与现有技术相比，本专利技术所具有的有益效果为：应用本专利技术的方法，生产现场的控制器参数可以自动调节，解决了现有技术中焦炉加热燃烧过程的火道温度依靠人工判断来调节，或者频繁激发优化控制系统的寻优过程，对各种扰动非常敏感，导致火道温度波动频繁，影响炼焦生产效率和质量的问题。附图说明图1焦炉加热燃烧过程不确定性信息图2优化前火道温度示意图；图3优化后火道温度自调整示意图。具体实施方式以某钢铁公司新1#焦炉焦侧温度调节为例进行具体实施方式的说明，该钢铁公司的火道温度为每隔四个小时测量一次。如图1所示，一种不确定扰动下的焦炉加热燃烧过程火道温度自动调节方法，通过分析焦炉加热燃烧过程中的不确定性因素，采集当前火道温度运行的数据，建立基于平均有效目标函数的多目标鲁棒优化模型，采用改进的差分进化算法对鲁棒多目标优化模型进行求解，调节控制系统中的控制器参数，实现自动调节火道温度，并保持其在一定的干扰下具有维持火道温度稳定的能力；调节控制系统中的控制器参数的具体步骤如下：步骤1：建立基于平均有效目标函数的鲁棒多目标优化模型；为了使焦炉加热燃烧过程效能最优的同时能够适应外界的不确定性扰动，焦炉加热燃烧优化过程需综合考虑最优性和鲁棒性，基于此建立基于邻域的鲁棒多目标优化模型；所述鲁棒多目标优化模型如下：其中，X＝[x1,x2,x3]是决策向量，x1,x2分别表示模糊控制器的两个量化因子，x3表示模糊控制器的比例因子，δ表示决策变量X的扰动范围；φ表示模型参数(求解方法见李景玉.基于性能评估的焦炉加热燃烧过程在线优化控制方法[D].中南大学,2014)；n和m表示系统的时滞参数，此仿真过程以高炉煤气为焦炉加热燃烧过程中使用煤气，取n＝3,m＝3。M为确定火道温度测量间隔时间后在12小时内本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种不确定扰动下的焦炉加热燃烧过程火道温度自动调节方法，其特征在于，该方法主要实现过程如下：分析焦炉加热燃烧过程中的不确定性因素，结合当前火道温度运行的数据及历史火道温度运行的数据，建立基于平均有效目标函数的鲁棒多目标优化模型，采用差分进化算法对鲁棒多目标优化模型进行求解，利用求解的参数调节控制系统中的控制器参数，得到优化控制系统，利用优化控制系统自动调节火道温度，并保持焦炉加热燃烧过程优化控制系统在干扰下具有维持火道温度稳定的能力。

【技术特征摘要】
1.一种不确定扰动下的焦炉加热燃烧过程火道温度自动调节方法，其特征在于，该方法主要实现过程如下：分析焦炉加热燃烧过程中的不确定性因素，结合当前火道温度运行的数据及历史火道温度运行的数据，建立基于平均有效目标函数的鲁棒多目标优化模型，采用差分进化算法对鲁棒多目标优化模型进行求解，利用求解的参数调节控制系统中的控制器参数，得到优化控制系统，利用优化控制系统自动调节火道温度，并保持焦炉加热燃烧过程优化控制系统在干扰下具有维持火道温度稳定的能力。2.根据权利要求1所述的不确定扰动下的焦炉加热燃烧过程火道温度自动调节方法，其特征在于，调节控制系统中的控制器参数的具体步骤包括：1)建立基于邻域的鲁棒多目标优化模型；2)求解所述鲁棒多目标优化模型，得到一组具有抗干扰能力的参数，基于所述参数，维持火道温度干扰下保持稳定的能力。3.根据权利要求2所述的不确定扰动下的焦炉加热燃烧过程火道温度自动调节方法，其特征在于，所述鲁棒多目标优化模型表达式如下：其中，X＝[x1,x2,x3]是决策向量，x1,x2分别表示控制器的输入量火道温度偏差的两个量化因子，x3表示控制器的比例因子，δ表示决策向量X的扰动范围；M为确定火道温度测量间隔时间后12小时内根据此间隔时间进行测量的次数，为3～5之间的常数；R为火道温度设定值，e表示火道温度设定值与实际测量值的差值，ec表示火道温度设定值与实际测量值差值的变化率，Tpre(j)表示通过函数g2()获得的第j个时刻的火道温度预测值，式中，u(j)表示通过函数g1()获得的第j个时刻加热煤气流量的预测值；u(j-m)表示通过函数g1()获得的第j-m个时刻加热煤气...

【专利技术属性】
技术研发人员：雷琪，刘子豪，吴敏，
申请(专利权)人：中南大学，
类型：发明
国别省市：湖南,43