烧结点火是钢铁企业烧结生产的重要工序之一,点火过程直接影响到烧结过程的热状态,并最终影响烧结矿质量和烧结能耗综合生产目标的实现。通过深入分析烧结物料成分、配碳量、台车速度等多种决定点火强度的物料参数和操作参数的特性,对点火强度进行优化设定,在此基础上建立有效的点火温度控制和空燃比优化方法,是提高烧结点火质量,实现烧结矿质量和烧结能耗综合生产目标的关键。本文针对点火强度的优化设定问题,运用神经网络方法对烧结矿质量和烧结能耗进行综合建模,以烧结矿质量和烧结能耗为综合优化目标,以点火温度为约束条件,运用改进粒子群算法进行优化,从而求得实现综合生产目标前提下对应的点火强度等操作参数的优化设定值。以点火强度优化为基础求得目标点火温度的优化设定值,设计了点火温度模糊控制器,并对控制器进行改进,建立了全论域范围内带自修正因子的模糊控制规则,有效提高了点火温度控制的精度和鲁棒性。针对煤气热值和压力波动等因素对燃烧过程的影响,提出了空燃比自寻优模糊控制方法,采用变步长寻优策略来适应不同工况下的空燃比寻优要求,提高了控制算法的收敛速度和控制精度。运用现场生产数据,对提出的烧结点火优化控制方法开展仿真和实验研究。结果表明,改进粒子群算法能在实现烧结矿质量和烧结能耗综合优化目标的前提下,获得点火强度等操作参数的优化设定值;与传统的点火温度PID控制方式相比,改进的点火温度模糊控制器和空燃比自寻优策略,具有响应快、超调小、调节时间短的优点,可以快速有效地跟踪点火温度优化设定值的变化。