焦炉加热燃烧系统的优化控制

发布时间：2022-08-07 22:42

　　焦炉加热燃烧系统是整个焦炉炼焦过程的核心,具有非线性、大滞后、大惯性的特点。生产过程中焦炉温度是否稳定直接影响着焦炭质量的优劣和炉体寿命的长短。而建立起精确地加热模型,优化焦炉加热燃烧过程的控制,是提高焦炭质量、降低焦炉能耗的重要手段。本文从焦炉加热燃烧工艺流程出发,分析出影响焦炉温度的主要因素是煤气流量,并直接利用现场生产数据,采用最小二乘支持向量机算法辨识出焦炉加热温度模型。考虑到现场生产过程中,煤气主管压力和立火道温度易受干扰而发生波动,设计了基于最小二乘支持向量机的预测控制器。为了提高焦炉的热效率,提出了根据煤气热值设定空燃比的空气-煤气双闭环比值控制,并将该比值控制与焦炉温度控制相结合。利用MATLAB进行了系统仿真,仿真结果表明基于温度模型的预测控制器的控制效果明显优于传统PID控制器,具有超调量小、响应速度快以及抗干扰能力强等特点。最后,将上述控制方法应用在西门子PLC中,并详细介绍了整个组态实现过程。通过系统运行前后的现场温度曲线对比发现,该控制方案可以稳定控制炉温。 

【文章页数】：73 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景和意义
    1.2 焦炉加热燃烧系统国内外发展现状
    1.3 本文研究内容
第二章 焦炉加热燃烧系统及其控制方案
    2.1 焦炉的结构及其生产工艺
        2.1.1 焦炉的结构
        2.1.2 焦炉炼焦的生产工艺
    2.2 焦炉加热燃烧系统的主要内容
        2.2.1 焦炉加热过程
        2.2.2 煤气燃烧过程
    2.3 焦炉加热控制的主要内容
        2.3.1 立火道温度的测量
        2.3.2 影响立火道温度的主要因素
    2.4 焦炉燃烧控制的主要内容
        2.4.1 焦炉热平衡
        2.4.2 影响焦炉热效率的主要因素
    2.5 焦炉加热燃烧控制的难点
    2.6 优化焦炉加热燃烧的控制方案
    2.7 本章小结
第三章 基于LSSVM的焦炉加热温度模型
    3.1 机器学习与统计学习理论
        3.1.1 经验风险最小化原则
        3.1.2 结构风险极小化原则
    3.2 支持向量机学习算法
        3.2.1 支持向量机
        3.2.2 最小二乘支持向量机
    3.3 焦炉加热温度模型辨识
    3.4 本章小结
第四章 焦炉加热燃烧控制
    4.1 焦炉加热温度控制
        4.1.1 预测控制的基本原理
        4.1.2 广义预测控制
        4.1.3 LSSVM模型的线性化
        4.1.4 基于LSSVM的广义预测控制
    4.2 焦炉燃烧控制
        4.2.1 比值控制系统
        4.2.2 空燃比控制
        4.2.3 空气与煤气的双闭环比值控制在焦炉加热温度控制中的应用
    4.3 控制算法的仿真研究
    4.4 本章小结
第五章 焦炉加热燃烧优化控制系统的实现
    5.1 西门子S7-300 系列PLC简介
        5.1.1 西门子STEP7 编程软件
        5.1.2 上位机WinCC组态建立通讯
    5.2 控制方案在PLC中的实现
        5.2.1 立火道温度在线测量
        5.2.2 优化控制的实现
    5.3 焦炉加热燃烧优化控制使用后的效果分析
    5.4 本章小结
第六章 总结与展望
参考文献
致谢
攻读学位期间主要研究成果
图表清单
附录 正常工况下的300组数据表



本文编号：3671175