Многоуровневое ресурсосберегающее управление доменным процессом
| Autor: | Barbasova, T.A. |
|---|---|
| Jazyk: | angličtina |
| Rok vydání: | 2021 |
| Předmět: |
U-матрица
model predictive control кластерный анализ нейронные сети Кохонена blast furnace process self-organizing maps самоорганизующиеся карты доменный процесс УДК 681.536.6 оптимизация доменного процесса U-matrix blast-furnace process optimization модельно упреждающее управление Kohonen neural networks cluster analysis |
| Popis: | T.A. Barbasova, barbasovata@susu.ru/ South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation. Барбасова Татьяна Александровна, канд. техн. наук, доцент, Высшая школа электроники и компьютерных наук, Южно-Уральский государственный университет, г. Челябинск; barbasovata@susu.ru. A multilevel resource-saving blast furnace process control is considered. The resource-saving control is provided for operating, adaptation, technical and economic control in the automated systems of blast-furnace processes. It is proposed to form optimal operation modes of blast furnace heating, metal charge structures, natural gas and oxygen consumption. Decisions are made using Kohonen neural networks taking into account current and planned parameters of coke quality, iron ore, raw materials and blast. At the level of operating control, the work suggests a model predictive control to improve the resource conservation indicators. The method is based on decomposition of the general problem of the process dynamics identification on particular problems: dynamic synchronization and identification of process transfer functions. At the level of adaptive control, optimal operating modes of blast furnaces are expedient to be developed with respect to blast furnace heating, structure of metal charge, natural gas and oxygen rate considering the current and planned parameters of coke, blasting. The blast furnace operating modes are suggested to be determined based on Kohonen neural networks. In evaluating the efficiency of introducing the model predictive control, the existing actual statistics of scatter of BF mode parameters should be based upon. The fact is that the introduction of model predictive control assumes no radical change of the BF melt technology. Like in all the control systems, the BF process is considered as the set control object with all its characteristics. Changing process settings, raw material content does not introduce any cardinal variation in the scatter of process characteristics. However, in this case a transient process occurs which is necessary for the control system to identify the changing conditions. The transient process is inherent to all the control systems and the blast furnace process is not an exclusion. As a result of transient process, the control system is set to the optimal mode. Рассмотрены вопросы построения многоуровневого ресурсосберегающего управления доменным процессом. Ресурсосберегающее управление целесообразно выполнять на основе внедрения автоматизированной системы для оперативного, адаптивного и технико-экономического управления доменным процессом. На уровне адаптивного управления целесообразно осуществлять формирование оптимальных режимов работы доменных печей по нагреву печей, структуре металлошихты, расходу природного газа, кислорода с учетом текущих и планируемых параметров качества кокса, железорудного сырья, дутья. Определение режимов работы доменной печи предлагается осуществлять на основе нейронных сетей Кохонена. На уровне оперативного управления в работе предложен метод модельно-упреждающего управления, повышающий показатели эффективности использования ресурсов. Метод основан на декомпозиции общей задачи определения динамических характеристик сложных технологических процессов на частные задачи динамической синхронизации и идентификации передаточных свойств. Для решения сложных задач идентификации предложено использовать искусственные нейронные сети. При оценке эффективности введения модельно-упреждающего управления необходимо исходить из существующей реальной статистики разброса режимных параметров доменного процесса. Дело в том, что введение модельно-упреждающего управления не предполагает коренной смены технологии доменной плавки. Как и во всех системах управления, здесь доменный процесс рассматривается как заданный объект управления со всеми своими характеристиками. Изменение уставок процесса, состава сырья не вносит кардинального изменения в разброс характеристик процесса. Однако при этом возникает переходный процесс, необходимый системе управления для идентификации изменившихся условий. Переходный процесс присущ всем системам управления, и доменный процесс не является исключением. В результате переходного процесса система управления настраивается на оптимальный режим. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|