[发明专利]基于模糊类聚遗传算法的卡尔多炉参数寻优控制方法

摘要

本发明公开了基于模糊类聚遗传算法的卡尔多炉参数寻优控制方法，它包括以下步骤：利用模糊C均值聚类遗传算法分别对焦粉、苏打、燃气加入量进行优化，将优化结果和卡尔多炉工况实测值进行比较并通过控制器进行调整，再将经过调整后的焦粉、苏打、燃气加入量利用工况判断模型对焦粉、苏打和燃气加入量的调整值进行判断：如果当前的综合工况指数落在“优”区间，则保持当前的操作参数；如果当前的综合工况指数落在“非优”区间，则调用操作参数优化模型，给出操作优化指导。本发明的有益效果是有效解决Kaldo炉工作过程中高温、反应复杂、因素多变而不确定、难以建立工业在线控制机理模型的问题。

主权项

基于模糊类聚遗传算法的卡尔多炉参数寻优控制方法，其特征是它包括以下步骤：利用模糊C均值聚类遗传算法分别对焦粉、苏打、燃气加入量进行优化，将优化结果和卡尔多炉工况实测值进行比较并通过控制器进行调整，再将经过调整后的焦粉、苏打、燃气加入量利用工况判断模型对焦粉、苏打和燃气加入量的调整值进行判断：式中：S²是综合工况指数，W_A、W_B、W_C分别表示通过冶金学计算的需要的理论值，A、B、C分别表示焦粉、苏打、燃气寻优的目标值，分别为焦粉、苏打、燃气加入量对综合工况指数的影响因子，其大小由历史专家经验确定，约束条件为：根据计算获得的值，可将综合工况指数分为优、良、中、差四个区间，四个区间的取值范围分别是0～a₁、a₁～a₂、a₂～a₃、＞a₃ ；如果当前的综合工况指数落在“优”区间，则保持当前的操作参数；如果当前的综合工况指数落在“非优”区间，则根据阳极泥批料冶金学计算工况计算出的焦粉、苏打、燃气加入量的理论值调用模糊C均值聚类遗传算法并利用现代控制理论中的操作空间设定控制焦粉、苏打和燃气期望指标，给出操作优化指导。