基于集成模型的集气管压力设定值稳态优化研究

• 作者: 周国雄 雷琪
• 来源期刊: 仪器仪表学报
• 学科: 工学
• 关键词: 集气管压力 线性回归 RBF神经网络 粒子群优化
• 年，卷（期）: 2011,（4）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 769-774
• 分类号: TP273
• 字数: 5541字
• 语种: 中文

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周国雄	中南林业科技大学计算机与信息工程学院	50	187	8.0	11.0
5	雷琪	中南大学信息科学与工程学院	34	359	12.0	16.0