在我国,烧结矿是高炉炼铁的主要原料之一,其成本相对较低,对我国的钢铁工业意义重大。烧结厂将不同成分的含铁原料、溶剂和燃料等按一定比例混合进行配料形成烧结混合矿。配料的准确性是决定烧结矿质量最重要的因素,并进而影响高炉炼铁的进行。 烧结配料的优化控制目标是保证配料的准确性和烧结矿成分的稳定性。本文针对该过程中存在的成分检测时间间隔过长、配料调整手段缺乏理论指导、烧结矿成分波动较大等问题提出一种基于成分预测的专家控制策略,该策略将烧结配料的过程分为中和配料、混合配料和烧结矿形成过程,建立了中和矿、混合矿和烧结矿成分预测模型,通过数学模型和神经网络的方法进行成分预测;在配料比的确定和调整方面,则采用专家推理的方法,根据机理分析和专家经验建立专家规则来调整配料比;在成本控制方面,采用线性规划的方法,最优化烧结矿成本。通过数学模型、神经网络、专家规则的有机结合,实现烧结配料的优化控制。 本文利用韶关钢铁烧结厂105m~2烧结机的实际生产数据,对提出的三个成分预测模型和专家规则进行仿真检验。结果表明,成分预测模型能够比较准确地描述烧结过程;专家规则确定的调整方法是正确的。本文提出的方法完全适合应用于实际生产。