[发明专利]一种烧结配料计算模型

摘要

本发明涉及一种烧结配料计算模型，对配料的上下限及各化学成分上下限进行约束，以铁品位和碱度为目标的计算模型；采用模糊理论，建立模糊的满意度函数；在配料过程中，根据配料的特点和工艺要求，分别建立了烧结矿的铁品位满意度函数和碱度满意度函数；再次设立惩罚函数，构建适应度函数；进行算法迭代。优点是：随机生成若干组配比，通过适应函数来计算其每组配比的适应值，并比较出个体最优配比和全局最优配比。并在个体最优配比与全局最优配比的引导下更新每组配比，最终得到满足一切约束的最优配比。实现了对原料的配比优化，满足了化学成分及冶金性能，满足了高炉冶炼要求。

主权项

一种烧结配料计算模型，其特征在于，包括以下步骤：1)对配料的上下限及各化学成分上下限进行约束，以铁品位和碱度为目标的计算模型：在配料过程中，以烧结矿矿的铁品位Tfe、碱度R、二氧化硅SiO2、氧化钙CaO、三氧化二铝Al2O3、氧化镁MgO为参考指标，目标铁品位Tfe计算公式：烧结矿中TFe成分百分比含量＝Σxi*ATFei          (2)绕结矿去烧损去水后百分比含量＝Σxi*(100‑Ailg)*(100‑AiH2O)      (3)式(2)、式(3)中：xi表示第i种原料的配比；ATFei表示第i种原料中TFe成分所占百分比；Ailg表示第i种原料的烧损所占百分比；AiH2O表示第i种原料中所含水分所占百分比；二氧化硅SiO2、氧化钙CaO、三氧化二铝Al2O3、氧化镁MgO计算公式与式(1)、式(2)、式(3)相同；碱度计算公式为：f(R)＝f(CaO)/f(SiO2)           (4)2)采用模糊理论，建立模糊的满意度函数；在配料过程中，根据配料的特点和工艺要求，分别建立了烧结矿的铁品位满意度函数和碱度满意度函数；在实际混合配料过程中，设mTFes和mRs为烧结矿铁品位和碱度工艺设定值；由于烧结过程是一个十分复杂的过程，烧结矿的铁品位和碱度允许波动，设dTFes和dRs为烧结矿碱度的允许波动值；其目标满意度函数及综合满意度函数可以表示为：STFes=0,fTFes(x)<ATFesminfTFes(x)-ATFesminmTFes-dTFes-ATFesmin,ATFesmin≤fTFes(x)<mTFes-dTFes1,mTFes-dTFes≤fTFes(x)≤mTFes+dTFesfTFes(x)-ATFesmaxmTFes+dTFes-ATFesmax,mTFes+dTFes<fTFes(x)≤ATFesmax0,fTFes(x)>ATFesmax---(5)]]>SRs=0,fRs(x)<ARsminfRs(x)-ARsminmRs-dRs-ARsmin,ARsmin≤fRs(x)<mRs-dRs1,mRs-dRs≤fRs(x)≤mRs+dRsfRs(x)-ARsmaxmRs+dRs-ARsmax,mRs+dRs<fRs(x)≤ARsmax0,fRs(x)>ARsmax---(6)]]>S＝ωTFesTFe+ωRsR         (7)式(5)中：fTFes(x)是配比X＝[x1,x2,…,xn]通过公式(1)计算出的全体TFe计算值，ATfesmin和ATfesmax则分别是全铁设定的最小值与最大值；式(6)中：fRs(x)是配比X＝[x1,x2,…,xn]通过公式(4)计算出的全体Rs计算值，ARsmin和ARsmax则分别是碱度设定的最小值与最大值；式(7)中：ωTFe和ωR为全铁和碱度满意度函数权重；3)再次设立惩罚函数，构建适应度函数：添加配比和约束惩罚项、单种原料配比约束惩罚项、化学成分约束惩罚项；利用综合满意度函数构建适应度函数，适应度函数fit：fit＝S‑r0R0‑r1R1‑r2R2            (8)式(8)中，S表示综合满意度函数；R0表示配比和约束惩罚项；R1表示单种原料配比约束惩罚项；R2表示化学成分约束惩罚项；r0、r1、r2为约束条件的惩罚权重；配比和约束惩罚项R0计算公式：R0＝(Σxi‑1)2               (9)式(9)中xi表示第i种原料的配比；单种原料配比约束惩罚项R1计算公式：R1＝Σ(xi‑g)2         (10)式(10)中xi表示第i种原料的配比；g为过程量，即当xi在其约束的上下限范围之内时g＝xi；当xi超出上限时，g为上限；当xi超出下限时，g为下限；化学成分约束惩罚项R2的计算式：R1＝Σ(目标元素计算值‑b)2             (11)式(11)中b为过程量，即当目标元素计算值在其约束的上下限范围之内时，b就为计算值；当目标元素计算值超出上限时，b为上限；当目标元素计算值超出下限时，b为下限；目标元素包括TFe、R、SiO2、CaO、Al2O3、MgO；4)进行算法迭代：随机生成若干组配比，通过适应函数来计算其每组配比的适应值，并比较出个体最优配比pbest和全局最优配比gbest；在个体最优配比与全局最优配比的引导下更新每组配比，并最终得到满足一切约束的最优配比；更新配比的计算公式：vi(k+1)＝ωvi(k)+c1r1(pbesti(k)‑xi(k))+c2r2(gbest(k)‑xi(k))     (12)xi(k+1)＝xi(k)+vi(k+1)            (13)式(12)、式(13)中，第k次迭代时的配比Xi(k)的具体配比表示为Xi(k)＝[xi1(k)，xi2(k)，…，xin(k)]；相应的更新速度为vi(k)＝[vi1(k)，vi2(k)，…，vin(k)]；r1，r2为[0，1]区间内两不同的独立随机数；c1，c2是[0，4]区间内的常数，分别反映配比的局部搜索能力和全局搜索能力，ω是惯性系数，表示配比当前搜索状态的影响，取值范围为[0，1]；k次迭代的个体最优值pbesti(k)和全局最优值gbest(k)由适应度函数值确定。