基于多目标优化模型的炼焦生产过程优化
针对某钢铁企业炼焦生产过程中的焦炉目标火道温度、集气管压力以及结焦时间均为人工经验设定值，难以根据不同工况进行实时调整，无法达到期望综合生产目标的问题，提出了以焦炭产量最大、焦炉能耗最小为优化目标，以焦炭质量与工艺要求为约束条件的基本优化思想。首先采用多元线性回归与改进BP神经网络方法，建立了炼焦生产过程非线性不等式约束的多目标优化模型;然后采用线性加权和法与广义简约梯度组合算法求解多目标优化问题，获得目标火道温度、集气管压力以及结焦时间的优化设定值。实际应用结果表明，采用本文的方法获得的优化结果较好地满足了企业的要求，取得了较好的工业应用效果。
炼焦 生产过程 BP神经网络 多目标优化 线性加权和法 广义简约梯度算法
李爱平 赖旭芝 吴敏 雷琪
中南大学信息科学与工程学院，长沙 410083
国内会议
昆明
中文
511-515
2008-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）