高炉煤气系统模糊建模方法研究及应用

发布时间：2020-10-26 07:51

　　 高炉煤气(Blast Furnace Gas,BFG)是钢铁生产过程中重要的二次能源。为有效合理调度高炉煤气,需要实时预测煤气柜位变化趋势。高炉煤气系统生产过程复杂,各变量之间存在强非线性动态关系,对其建立精确的数学模型难度较大。鉴于在炼钢过程中积累的大量历史数据,可以采用数据驱动的方法对高炉煤气系统进行建模分析,构建煤气柜与系统产消用户之间的关系模型,从而制定合理的高炉煤气使用计划,对企业节能减排具有重要意义。针对工业现场采集数据含噪声较高,波动较大,变量关系复杂等问题,且考虑到对高炉煤气柜位预测准确稳定的需求,本文提出一种基于多目标优化的高炉煤气系统模糊建模方法,旨在提高模型精度、降低模型复杂度、增强模型可解释性。该方法在建模过程中同时优化各变量的隶属度函数和模糊规则库,建立最终的模糊模型。针对隶属度函数的确定问题,提出两阶段的隶属度函数确定方法,第一阶段,基于多目标优化的密度聚类算法确定最佳的聚类参数,得到合理的聚类个数和聚类中心;在第二阶段,根据数据分布特征和隶属度函数的特性,设计了隶属度函数公式,并根据聚类结果确定各个隶属度函数的形状和参数。鉴于模型预测时规则库中没有匹配规则的情况,本文将Wang-Mendel(WM)规则提取算法融入训练过程。为验证本文方法的有效性,选取我国某钢铁企业实际生产数据进行实验,并与已有方法进行多组对比实验。实验结果表明本文方法对高炉煤气系统建立的模糊模型在模型精度、模型复杂度和模型可解释性方面具有较好的效果。最后,开发了工业数据建模分析应用平台,并以本文方法为后台算法,应用于高炉煤气系统的平衡控制,对决策调度优化具有重要的参考价值。
【学位单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2017
【中图分类】：TF341;TP311.13
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 高炉煤气系统建模方法概述
    1.3 模糊系统建模研究现状
        1.3.1 模糊隶属度函数确定
        1.3.2 模糊规则提取
    1.4 本文主要工作
2 基于Mamdani模糊推理的高炉煤气系统建模
    2.1 高炉煤气系统建模问题描述
    2.2 高炉煤气系统模糊建模
        2.2.1 确定隶属度函数
        2.2.2 建立模糊规则库
    2.3 小结
3 基于多目标密度聚类算法的隶属度函数确定方法
    3.1 多目标密度聚类算法
        3.1.1 快速密度聚类算法
        3.1.2 基于多目标优化的快速密度聚类算法
    3.2 隶属度函数拟合
    3.3 模糊模型求解整体流程
    3.4 小结
4 实验分析及系统应用
    4.1 高炉煤气系统模糊建模实验
        4.1.1 确定隶属度函数
        4.1.2 模型对比分析
    4.2 高炉煤气系统平衡控制应用
        4.2.1 系统架构及功能分析
        4.2.2 系统运行实例
    4.3 小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表学术论文情况
致谢

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本文编号：2856723