第9期 吴胜利等：基于烧结过程各带迁移规律的烧结终点预报方法 。1111。 采用M atlab多目标规划求解命令fgoalattain求 [2 Fan X H.Chen X L Jiang T.et al.Optimal control of sintering 解)，也可以通过结合实际设定烧结矿平均粒度 burn thmugh point.J Huchong Univ Sci Tec nol Nat Sci, 200634(11):100 (17.85mm合适)，通过求解由四个四元一次方程构 (范晓慧，陈许玲，姜涛等。铁矿石烧结终点的优化控制。华 成方程组，可得到要调整的参数的值. 中科技大学学报：自然科学版，200634(11)：100) 从图3中可以看出，第3组样本（标示为A)的 3 Li T,Fan X H.Jiang T,et al.Adaptive prediction of sinter bum- 垂直烧结速度较慢烧结终点靠后，表3显示了烧 ing though point based on heat pattem parameters.Sinter Pel- 结工艺参数定量化调整的情况.表3中“调整前”一 leiz,2000.25(2):1 (李桃，范晓慧，姜薄，等.基于热状态参数的烧结终点自适应 行中的数据为样本A实际生产的参数数据以及根 预报.烧结球团，2000,25(2)：1) 据工艺参数求得的各带前沿平均速度：“调整后”一 [4 Li M H.Wang Q Sun Y F.Simuhtion study on predicting of 行中的数据为样本A稳定烧结终点后工艺参数定 burning thmough point of sintering based on artificial neural net 量化调整的计算结果.从优化调整后的数据结果可 work.J Hefei Univ Technol Nat Sci.2004,27(6):631 知，采取适当降低烧结混合料水分含量和固体燃料 (李明河，王群京，孙雁飞.基于神经网络的烧结终点预报的研 究.合肥工业大学学报：自然科学版，200427(6)：631) 配比的措施，可以实现烧结终点稳定，这不仅有利于 5 Cheng WS.A buiHing of the genetic-neu ral network for sinter's 确保烧结产能，而且有助于降低烧结固体燃耗 burning though point.Sinter Pelleriz,2004,29(5):18 5结论 (程武山.基于遗传神经网络的烧结终点预测系统.烧结球 团.2004.29(5)：18) (1)本烧结终点预报新方法利用废气温度曲线 [6 Fan X H.Long H M.Yuan X L et al.Development and applica 求解各带前沿速度，应用回归分析建立烧结各带前 tion on the skeleton of expert system for sintering process controh ig.Sinter Pelke应，200631(2)：1 沿速度与工艺参数的关系模型，对回归系数的检验 (范晓慧，龙红明，袁晓丽，等.烧结过程控制专家系统骨架的 结果表明关系模型成立，并将实际生产数据带入回 开发与应用.烧结球团，200631(2)：1) 归所得的关系式，计算结果和实测结果吻合的情况 [7]Zhang X P.Zhang JS.Wang J et al.Study on abnormality diag 良好、 nosis in sintering process based on rough set theory and neural net- (2)通过分析回归系数可知：料层厚度对烧结 work.Sinter Pelletiz,2005,30(4):24 (张小平，张继生，王杰，等.基于RUgh集和神经网络的烧结 各带前沿速度的影响最为显著：固体燃料配比对各 过程异常诊断研究.烧结球团.2005,30(4)：24) 带前沿速度的影响较显著：烧结料水分含量对过湿 [8 Kasai E.Rankin W J.Gannon J F.The effect of raw mixture 前沿速度和传热前沿速度影响显著，对其他带前沿 properties on bed pemeability during sintering.ISU Int.1989. 速度影响较弱；而烧结机机速和碱度对各带前沿速 29(1):33 度影响均较弱：烧结负压对各带前沿速度的影响趋 [9 Shibat aJ,Wajima M.Souma H,et al.Analysis of pemeability and 势与其他参数的相反. characteristic suction gas volume in sintering process.Ion Steel 1ns1Jpm,198470(2):28 (3)本终点预报新方法能够根据烧结工艺的特 [10 Daw son P R.Recent developments in imon ore sintering:Part 4. 点，以实现烧结节能和提高烧结矿粒度为目的，设定 The sintering pmcess.Ironmaking Steelmaking 1993.20(2): 工艺参数的范围，结合前期所得的烧结各带前沿速 155 度和回归系数，利用线性规划的方法求解烧结各带 [1 Zhang X D.Basic Econometrics.3rd Ed.Tianin:Nankai Uri- 迁移速度与各工艺参数的方程式，得出烧结终点稳 versity Press 2007 (张晓峒.计量经济学基础。3版.天津：南开大学出版社. 定时的工艺参数，为实际烧结生产参数的定量化提 2007) 供指导. [12]He X Q Liu W Q.App lied Regression Analysis.2nd Ed.Bei- ing:Chinese People's University Press 2001 参考文献 (何晓群，刘文卿.应用回归分析.2版。北京：中国人民大学 [1]Fan X H.Wang H D.Mathematial Model and Artificial In tel- 出版社.2001) ligence of Sintering Process.Changsha Central South University 13]Cao W H.Guo Z.Optimizaton Technique and Realize in of Technobgy Press 2002 MATLAB.Beijing:Chemical Industry Pres 2005 (范晓慧.王海东.烧结过程数学模型与人工智能.长沙：中南 (曹卫华，郭正.最优化技术方法及MATLAB的实现.北京： 工业大学出版社，2002) 化学工业出版社.2005)采用 M atlab 多目标规划求解命令 fgoalattain 求 解[ 13] .也可以通过结合实际设定烧结矿平均粒度 (17.85 mm 合适),通过求解由四个四元一次方程构 成方程组 ,可得到要调整的参数的值. 从图 3 中可以看出, 第 3 组样本(标示为 A)的 垂直烧结速度较慢, 烧结终点靠后.表 3 显示了烧 结工艺参数定量化调整的情况 .表 3 中“调整前”一 行中的数据为样本 A 实际生产的参数数据以及根 据工艺参数求得的各带前沿平均速度;“调整后” 一 行中的数据为样本 A 稳定烧结终点后工艺参数定 量化调整的计算结果 .从优化调整后的数据结果可 知,采取适当降低烧结混合料水分含量和固体燃料 配比的措施,可以实现烧结终点稳定,这不仅有利于 确保烧结产能, 而且有助于降低烧结固体燃耗 . 5 结论 (1)本烧结终点预报新方法利用废气温度曲线 求解各带前沿速度 ,应用回归分析建立烧结各带前 沿速度与工艺参数的关系模型 , 对回归系数的检验 结果表明关系模型成立, 并将实际生产数据带入回 归所得的关系式 ,计算结果和实测结果吻合的情况 良好 . (2)通过分析回归系数可知:料层厚度对烧结 各带前沿速度的影响最为显著 ;固体燃料配比对各 带前沿速度的影响较显著;烧结料水分含量对过湿 前沿速度和传热前沿速度影响显著 ,对其他带前沿 速度影响较弱;而烧结机机速和碱度对各带前沿速 度影响均较弱;烧结负压对各带前沿速度的影响趋 势与其他参数的相反 . (3)本终点预报新方法能够根据烧结工艺的特 点,以实现烧结节能和提高烧结矿粒度为目的 ,设定 工艺参数的范围 ,结合前期所得的烧结各带前沿速 度和回归系数, 利用线性规划的方法求解烧结各带 迁移速度与各工艺参数的方程式 ,得出烧结终点稳 定时的工艺参数 ,为实际烧结生产参数的定量化提 供指导. 参 考 文 献 [ 1] Fan X H , Wang H D.Mathemati ca l Model and Artificial In tel￾ligence of S intering Process.Changsha:C entral South University of Technology Press, 2002 (范晓慧, 王海东.烧结过程数学模型与人工智能.长沙:中南 工业大学出版社, 2002) [ 2] Fan X H , Chen X L, Jiang T , et al.Optimal control of sint ering burn th rough point .J Huaz hong Univ S ci Tech nol Na t Sci , 2006 , 34(11):100 (范晓慧, 陈许玲, 姜涛, 等.铁矿石烧结终点的优化控制.华 中科技大学学报:自然科学版, 2006 , 34(11):100) [ 3] Li T , Fan X H , Jiang T , et al.Adapti ve prediction of sin ter burn￾ing though point based on heat pattern parameters.S in ter Pel￾letiz , 2000 , 25(2):1 (李桃, 范晓慧, 姜涛, 等.基于热状态参数的烧结终点自适应 预报.烧结球团, 2000 , 25(2):1) [ 4] Li M H , Wang Q J, Sun Y F.S imulation study on predicting of burning th rough point of sin tering based on artificial neural net￾work.J Hef ei Uni v Tech nol Nat Sci , 2004 , 27(6):631 (李明河, 王群京, 孙雁飞.基于神经网络的烧结终点预报的研 究.合肥工业大学学报:自然科学版, 2004 , 27(6):631) [ 5] Cheng W S .A building of the genetic-neu ral network for sinter' s burning though point .Sinter Pelletiz , 2004 , 29(5):18 (程武山.基于遗传神经网络的烧结终点预测系统.烧结球 团, 2004 , 29(5):18) [ 6] Fan X H , Long H M , Yuan X L , et al.Development and applica￾tion on the skelet on of expert syst em for sintering process control￾ling .Sinter Pelletiz , 2006 , 31(2):1 (范晓慧, 龙红明, 袁晓丽, 等.烧结过程控制专家系统骨架的 开发与应用.烧结球团, 2006 , 31(2):1) [ 7] Zhang X P ,Zhang J S , Wang J, et al.Study on abnormalit y diag￾nosis in sin tering process based on rough set theory and neural net￾work.S in ter Pelletiz , 2005 , 30(4):24 (张小平, 张继生, 王杰, 等.基于 Rough 集和神经网络的烧结 过程异常诊断研究.烧结球团, 2005 , 30(4):24) [ 8] Kasai E , Rankin W J, Gannon J F .The effect of raw mixtu re properties on bed permeability during sintering .IS IJ Int , 1989 , 29(1):33 [ 9] Shibat a J , Wajima M ,S ouma H , et al.Analysis of permeability and characteristic suction gas volume in sintering process.J Iron Steel Inst Jpn , 1984 , 70(2):28 [ 10] Daw son P R.Recent developments in iron ore sint ering :Part 4. 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