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摘要：某钢铁企业炼焦生产过程中集气管压力为人工经验设定，难以根据不同工况进行实时调整,使得蝶阀容易工作在极值 范围，无法达到期望生产目标，提出以降低焦炉能耗为优化目标,蝶阀开度范围和集气管压力工艺设定值范围为约束条件的稳 态优化思想。首先采用基于线性回归与最近邻聚类学习算法的RBF神经网络方法建立焦炉集气管压力设定值动态模型,得到 集气管压力设定估值，然后以降低能耗为目标函数，蝶阀开度范围和集气管压力工艺设定值范围为约束条件，采用改进的粒子 群算法对目标函数寻优得到集气管压力的稳态优化设定值。实际应用结果表明，采用该方法获得的优化结果满足了企业的要 求,取得了较好的工业应用效果。

关键词：集气管压力;线性回归;RBF神经网络;粒子群优化

1引 言

在炼焦生产过程中，焦炉集气管用于汇集各炭化室 的荒煤气，而焦炉集气管压力调节的目的是使炭化室保 持正常工作范围，从而满足煤在干馏过程需要的工艺条 件。因此，保证焦炭质量与减少能耗的一个重要环节是 确定好较优的焦炉集气管压力设定值。一般焦炉集气管 压力的设定值是由工艺工程师根据焦炉煤气量的大小以 及其他一些工艺因素人为给出，具有一定随机性和不准 确性。目前国内在焦炉集气管压力的研究主要集中在控 制效果方面,对于焦炉集气管压力的稳态优化方面研 究较少,然而稳态优化在影响工厂经济效益方面也起着 决定性的作用。因此有必要对焦炉集气管压力设定值进 行稳态优化。

基于文献[5-7 ]对于稳态优化研究的基础上,结合焦 炉集气管固有特性,本文提出一种基于集成模型的焦炉 集气管压力的稳态优化控制策略。工业应用效果证明了 该方法的有效性。

2机理分析及优化方案的提出

在集气管收集荒煤气的过程中，如果集气管压力值 设定过低,空气容易从炭化室进人导致焦炭燃烧，降低焦 炭质量;如果集气管压力值设定过高，焦炉容易出现跑 烟，既污染环境又耗费能源。因此,确定集气管压力值具 有重要意义。在焦炉集气管的生产过程，影响焦炉集气 管压力的最优目标值的因素很多，如：焦炉煤气产量、外 送压力和蝶阀的稳态值范围（使得集气管压力最终稳定 在设定值的蝶阀开度）等。

目前,某钢铁企业焦化厂有1#、2#和3# 3座焦炉,其 控制方式为:1#、2#和3#焦炉集气管各一个蝶阀，通过控 制这3个蝶阀来调节集气管压力的稳定。集气管压力的 设定值是由工艺工程师根据生产要求给定，其设定值范 围为[80，120]Pa。本文采用该钢铁企业焦炉集气管压 力的控制作为优化对象，由于集气管压力的设定值是由 工艺工程师给定，而且其值一旦固定,可能在连续的几天 内都不会改变，当焦炉煤气量产增大或外送压力增大,焦 炉集气管压力将长期处于高压，为使得集气管压力回至 过低的给定值,此时蝶阀开度将处于全开的位置，蝶阀的 可调节性过小，造成焦炉的不可控；同理，当焦炉荒煤气 量减小或外送压力变小，若集气管压力给定值维持不变 的话,此时蝶阀开度将长期处于过低的位置，即全关的开 度，当外界其他因素造成集气管波动时，也将造成集气管 压力的不可控。图1所示为2#集气管压力设定值固定情 况下集气管压力数据及其蝶阀开度的数据采样图。其中
2#压力设定值由工艺工程师确定为100 Pa,通过当天的 历史数据分析，由于焦炉煤气产量相对以前的产量有所 降低，而该集气管压力的设定值并未校正，导致集气管压 力偏低，而蝶阀开度一直处于较低位置（10% ~ 25% ), 蝶阀大多数时间处于不可调的位置。当外界其他因素造 成集气管压力继续降低时，蝶阀的调节能力几乎为0,造 成该集气管压力工况的异常。因此对焦炉集气管压力进 行稳态优化是改善集气管压力控制品质的必然手段。

——压力 ——蝶阀开度
图1 2#集气管压力实时运行曲线 Fig. 1 Operation curve of No. 2 gas collector pressure
通过分析焦炉煤气集气过程可知，焦炉集气管压力 设定值除了与焦炉煤气产量和外送压力具有一定的线性 关系,还具有一定的非线性关系,具有难以建立精确的数 学模型的特点。神经网络可在有限的数据基础上，实现 最佳逼近的复杂映射关系+w。通过对焦炉集气管压力 设定值的分析，本文选用线性回归算法与神经网络算法 建立集成模型，可更为准确地描述工业生产过程系统。 在优化方面，pso可以克服传统优化方法容易陷人局部 极值的缺点,不像遗传算法需要选择、交叉、变异等进化 操作，易于实现’因此可以采用PS0进行优化。因 此，本文采用基于集成模型的PS0对集气管压力设定值 进行稳态优化。

3集气管压力设定集成模型

本文通过集成线性回归和神经网络算法，建立焦炉 集气管压力设定集成模型。

3.1线性回归集气管压力设定模型

线性回归模型是基于大量数据样本的数学模型，因 此在建立线性回归集气管压力设定值模型前，必须采集 大量的模型二次变量以及对应的焦炉集气管压力设定值 数据,整理成样本。

线性回归模型的输出数据是焦炉集气管压力的设定 值，在线性回归中选择焦炉生产基本正常的数据作为样 本。由于现场数据是通过Honeywell获得,这种数据信号 带有大量的噪声，因此数字信号必须经过滤波后才可以 输人至模型。基于焦炉集气管压力数据特点，本文采用 滤波式（1)进行滤波,其中^为采样点数目。