基于软测量的钢包精炼生产过程多目标鲁棒优化

发布时间：2020-11-12 04:28

　　 LF炉的设备简单、投资较少、冶炼工艺灵活、精炼后的钢水中气体含量低、有害杂质少,成分稳定等优点,所以LF精炼一直在钢铁企业中应用广泛。同时,使用LF炉精炼技术可以增加钢的品种、提高钢的质量。本文以福建三钢有限责任公司1OOtLF炉为研究对象,优化钢包精炼过程中的操作参数,可以提高钢的质量,节约生产成本,缩短冶炼周期。本文的主要研究内容和研究成果归纳如下:通过分析LF炉冶炼过程钢水温度的影响因素,提出一种适用于LF炉钢水温度预报,且具有增量学习功能的AdaBoost.RS集成软测量建模算法。该算法引入松弛变量和遗忘因子两个参数,可以提高预测精度,克服大噪声数据带来的干扰。同时,增量学习可以降低早期生产数据对模型的影响。分别用静态数据和动态数据对钢水出站时的终点温度进行预报。实验结果表明预测结果的绝对误差小于10℃的样本数量超过了样本总数的90%。本文提出一种改进的和声搜索算法。该算法引入解的多样性引导解的搜索方向,并且减少了传统算法的参数,使应用更为简单。通过四个测试函数验证改进后算法的收敛速度,证明算法的有效性。同时使用该算法求解LF炉钢包精炼多目标鲁棒优化模型,优化精炼过程参数,使其具有鲁棒性,可以保证系统的稳定,提高钢的质量,节约成本,降低能源损耗等。
【学位单位】：天津工业大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2017
【中图分类】：TF769
【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 课题研究的背景及意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 软测量技术研究现状
        1.2.2 多目标鲁棒优化研究现状
    1.3 本课题研究内容
第二章 LF炉钢包精炼过程分析
    2.1 LF精炼炉的结构和作用
        2.1.1 LF精炼炉的结构
        2.1.2 LF精炼炉的功能及作用
    2.2 LF炉钢包精炼过程分析
    2.3 LF炉精炼过程能量守恒分析
        2.3.1 电极加热
        2.3.2 合金渣料熔化
        2.3.3 钢包包衬的热损失
        2.3.4 渣面的热量损失
        2.3.5 吹氩热量损失
        2.3.6 影响钢水终点温度主要因素
    2.4 本章小结
第三章 LF炉钢水终点温度预报软测量模型
    3.1 软测量技术介绍
        3.1.1 机理分析和辅助变量的选择
        3.1.2 软测量数据采集和处理
        3.1.3 软测量模型建立
        3.1.4 软测量模型校正
    3.2 基于机理分析方法的钢水温度预报
    3.3 基于软测量方法的钢水终点温度预报
        3.3.1 BP神经网络
        3.3.2 AdaBoost集成算法
        3.3.3 AdaBoost.RS算法
    3.4 实验仿真与分析
        3.4.1 测试函数实验仿真
        3.4.2 钢包精炼的钢水温度预报模型
    3.5 本章小结
第四章 LF炉钢包精炼过程多目标鲁棒优化
    4.1 LF精炼过程多目标优化模型
        4.1.1 多目标优化方法
        4.1.2 建立多目标优化模型
    4.2 LF炉钢包精炼过程多目标鲁棒优化模型
        4.2.1 鲁棒优化概述
        4.2.2 单目标鲁棒优化
        4.2.3 多目标鲁棒优化
        4.2.4 建立多目标鲁棒优化模型
    4.3 基于和声搜索算法的改进
        4.3.1 标准的和声搜搜算法
        4.3.2 改进的和声搜索算法
    4.4 实验仿真与分析
        4.4.1 测试函数实验仿真
        4.4.2 钢包精炼的优化仿真
    4.5 本章小结
第五章 总结与展望
参考文献
发表论文和参加科研情况说明
致谢

【相似文献】

相关期刊论文 前4条

1 何珊珊;朱文海;任晴晴;;不确定需求下应急物流系统多目标鲁棒优化模型[J];辽宁工程技术大学学报(自然科学版);2013年07期

2 童小娇;文强;周任军;王兆云;聂跃昆;;基于鲁棒优化的自发电计划[J];长沙理工大学学报(自然科学版);2010年02期

3 王冲;邱志平;吴迪;王晓军;;结构-声场耦合系统区间鲁棒优化设计[J];振动与冲击;2013年17期

4 罗春鹏;荣冈;;不确定条件下汽油调和调度的鲁棒优化模型(英文)[J];石油学报(石油加工);2009年03期

相关博士学位论文 前10条

1 赵庆;基于鲁棒优化的若干投资组合模型研究[D];东北财经大学;2015年

2 姜冬青;基于鲁棒优化的应急物资中心选址与应急调度策略的研究[D];北京化工大学;2015年

3 王昱;手术室能力分配与优化调度问题的随机规化和鲁棒优化方法研究[D];东北大学;2015年

4 周伊佳;带有共享不确定参数的鲁棒优化模型[D];大连理工大学;2017年

5 高莹;金融系统鲁棒优化问题研究[D];东北大学;2007年

6 罗桂美;博弈论与投资组合中的鲁棒优化[D];湖南大学;2009年

7 白巍;可置信性结构鲁棒优化设计若干问题的研究[D];大连理工大学;2009年

8 杜剑明;结构可置信性鲁棒优化若干算法研究及其拓展[D];大连理工大学;2011年

9 汪明;一类不确定条件下收益鲁棒优化问题的研究[D];中国科学技术大学;2009年

10 孙华;基于鲁棒优化的城市交通网络设计模型与算法研究[D];北京交通大学;2014年

相关硕士学位论文 前10条

1 郭晓燕;两类不完备信息下的应急车辆路径问题的鲁棒分析[D];山东大学;2015年

2 程凤璐;在线经济调度的鲁棒优化方法研究[D];山东大学;2015年

3 黄娟;船舶建造生产计划鲁棒优化调度研究[D];哈尔滨工业大学;2015年

4 刘惠霞;不确定环境下电力的柔性采购决策研究[D];上海大学;2015年

5 蒋璐;不确定QoS的Web服务选择研究[D];西安邮电大学;2015年

6 陈之华;基于鲁棒优化的动态定价与库存控制联合决策问题研究[D];北京化工大学;2015年

7 赵晓芳;考虑载荷不确定性和刚度不确定性的鲁棒优化问题[D];大连理工大学;2015年

8 周佳星;一类分布鲁棒二次规划问题[D];大连理工大学;2015年

9 伍方凌;集装箱班轮支线网络鲁棒优化模型研究[D];大连海事大学;2015年

10 周建力;鲁棒优化模型在投资组合中的应用研究[D];电子科技大学;2015年

本文编号：2880247