一種氧氣底吹銅熔煉過程智能控制方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及銅冶煉過程的控制技術(shù)領(lǐng)域，尤其是一種氧氣底吹銅熔煉過程智能控 制方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 氧氣底吹銅熔煉過程是銅冶煉過程中的一個重要環(huán)節(jié)，它將含銅量較低的銅精礦 等原料中的鐵和硫進行氧化脫除，得到含銅量較高的熔融銅锍，從而為轉(zhuǎn)爐吹煉過程提供 原料。氧氣底吹銅熔煉爐（簡稱底吹爐）是該過程的核心裝備。
[0003] 氧氣底吹銅熔煉過程如圖1所示。底吹爐沿長度方向分為反應(yīng)區(qū)和沉淀區(qū)。來自 1#~3#三個精礦倉的混合銅精礦與來自石英石倉的石英石在皮帶上進行混合，得到的物 料進入底吹爐上方的1#~3#三個混合倉。混合倉中的物料和用皮帶輸送的冷料從爐頂?shù)?三個加料口進入底吹爐內(nèi)的反應(yīng)區(qū)中，氧氣和空氣的混合氣體從爐底的九支氧槍進入底吹 爐的反應(yīng)區(qū)中，使?fàn)t內(nèi)的高溫熔體維持一種強烈的攪動狀態(tài)。入爐的銅精礦、石英石和冷料 中的低價硫與鐵元素與氧氣在爐內(nèi)反應(yīng)區(qū)發(fā)生強烈的氧化反應(yīng)并放出大量的熱量，最終形 成煙氣及互不相溶的銅锍和爐渣，銅锍和爐渣流到沉淀區(qū)澄清分離。煙氣經(jīng)由底吹爐上方 的上升煙道排出后經(jīng)過余熱鍋爐和電收塵器后送往制酸車間生產(chǎn)硫酸；銅锍間歇性地（間 隔大約在55-65min)從放銅锍口排出進入銅锍包，之后倒入轉(zhuǎn)爐中進行吹煉；爐渣間歇性 地（間隔大約在l〇-15min)從放渣口排出進入渣包，之后送到緩冷場冷卻，再經(jīng)過破碎和浮 選工序以回收其中的銅。
[0004] 氧氣底吹銅熔煉過程需要控制的關(guān)鍵參數(shù)有熔體溫度（由于生產(chǎn)環(huán)境極為惡劣， 熔體溫度無法在線檢測?？紤]操作上的便利性，生產(chǎn)中往往采用爐渣溫度作為熔體溫度的 間接表征，在每一包爐渣開始排放時和即將放完時分別用紅外測溫儀對爐渣溫度進行一次 檢測，因此以下均以爐渣溫度代替）、爐渣鐵硅比和銅锍品位。爐渣鐵硅比是指爐渣當(dāng)中鐵 元素和二氧化硅的質(zhì)量之比，銅锍品位是指銅锍當(dāng)中銅元素的質(zhì)量分?jǐn)?shù)，它們的檢測均采 用首先在排放每一包爐渣及銅锍的過程中取樣，然后用熒光分析儀對樣品成分進行化驗的 方法。
[0005] 氧氣底吹銅熔煉過程是一個非常復(fù)雜的時變非線性過程，其環(huán)境十分惡劣，生產(chǎn) 過程中原料成分也有變化。在實際生產(chǎn)中，三個關(guān)鍵參數(shù)的控制均由操作人員憑經(jīng)驗進行， 而操作人員在操作中的主觀性和隨意性往往較強，不夠規(guī)范和及時，造成關(guān)鍵參數(shù)波動較 大，能耗過高。因此，如何根據(jù)實際生產(chǎn)狀況及時地自動確定合適的操作變量設(shè)定值，使得 關(guān)鍵參數(shù)更加平穩(wěn)，降低能耗，就成為一個迫切需要解決的問題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 針對氧氣底吹銅熔煉過程原料成分有波動、工況復(fù)雜，操作不夠規(guī)范和及時，關(guān) 鍵參數(shù)不夠穩(wěn)定，能耗過高的問題，本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是提供一種能夠克服原料成 分變化、根據(jù)實際生產(chǎn)情況自動確定操作變量設(shè)定值的氧氣底吹銅熔煉過程的智能控制方 法。
[0007] 本發(fā)明為實現(xiàn)上述目的所采用的技術(shù)方案是：一種氧氣底吹銅熔煉過程智能控制 方法，包括以下步驟：
[0008] 操作變量選?。哼x取氧氣流量、石英石流量和冷料流量作為操作變量；
[0009] 以爐渣溫度、爐渣鐵硅比和銅锍品位的目標(biāo)范圍作為目標(biāo)，依據(jù)混合銅精礦、石英 石和冷料的成分，采用Bagging PLS方法計算出操作變量的預(yù)設(shè)定值；
[0010] 依據(jù)爐渣溫度、爐渣鐵硅比和銅锍品位的目標(biāo)范圍與測量值之差，采用基于專家 規(guī)則方法的反饋補償策略，計算出操作變量的反饋補償值；
[0011] 將操作變量的預(yù)設(shè)定值與反饋補償值相加得到操作變量的設(shè)定值。
[0012] 所述操作變量的預(yù)設(shè)定值通過以下方法設(shè)定：
[0013] A.構(gòu)造原始輸入、輸出樣本集，并分別存入輸入、輸出建模數(shù)據(jù)矩陣X和Y中；
[0014] B.對所述輸入、輸出建模數(shù)據(jù)矩陣進行標(biāo)準(zhǔn)化變換；
[0015] C.基于標(biāo)準(zhǔn)化變換后得到的標(biāo)準(zhǔn)化輸入、輸出建模數(shù)據(jù)矩陣X'和Y'，創(chuàng)建基于 Bagging方法的樣本子集；
[0016] D.針對每個樣本子集建立部分最小二乘法子模型；
[0017] E.對得到的部分最小二乘法子模型進行加權(quán)合成，得到操作變量的預(yù)設(shè)定值；
[0018] F.如果得到的爐渣溫度、爐渣鐵硅比和銅锍品位滿足生產(chǎn)要求，則保持得到的結(jié) 果不變；如果得到的爐渣溫度、爐渣鐵硅比和銅锍品位不滿足生產(chǎn)要求，則需要對得到的預(yù) 設(shè)定值進行修正，直至得到的爐渣溫度、爐渣鐵硅比和銅锍品位都滿足要求；
[0019] G.計算乂_和X j的相似度S (X _，X j)，如果其最大值S_低于設(shè)定的相似度閾 值，則將新問題的輸入輸出數(shù)據(jù)分別存入矩陣X和Y中，并返回步驟B ;否則從矩陣X和 Y中刪除與新問題具有最大相似度的那條歷史輸入輸出數(shù)據(jù)，再將新問題的輸入輸出數(shù) 據(jù)分別存入矩陣X和Y中，并返回步驟B ;所述所述新問題是指在由一組輸入數(shù)據(jù)Χ_ = [X_1，. . .，x_ie]表示的新的生產(chǎn)工況下確定出操作變量的預(yù)設(shè)定值。
[0020] 所述輸入樣本集中的輸入變量包括爐渣溫度、爐渣鐵硅比、銅锍品位的目標(biāo)值、銅 精礦含銅率、含鐵率、含硫率、含二氧化硅率和含水率，石英石含二氧化硅率，冷料含銅率、 含鐵率、含硫率、含二氧化硅率、含水率、銅精礦的流量和總?cè)霠t物料流量，所述輸出樣本集 中的輸出變量包括氧氣流量、石英石流量和冷料流量的預(yù)設(shè)定值。
[0021] 所述對所述輸入、輸出建模數(shù)據(jù)矩陣進行標(biāo)準(zhǔn)化變換的方法為：
[0022] a.對輸入建模數(shù)據(jù)矩陣X進行標(biāo)準(zhǔn)化變換：
[0023] (I)
[0024] (2)
[0025] ( 3 )
[0026] 式中，X]1表示第i個輸入變量的第j個樣本值，$為第i個輸入變量的樣本均值， σ i為第i個輸入變量的樣本標(biāo)準(zhǔn)差，X ,為Xji標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)值，i = 1，2,…，16, j = 1，2, "·，υ，υ為樣本數(shù)量；
[0027] b.對輸出建模數(shù)據(jù)矩陣Υ進行標(biāo)準(zhǔn)化變換：
[0028] (4)
[0029] … (5)
[0030] (6)
[0031] 式中，y]1表示第i個輸出變量的第j個樣本值，瓦為第i個輸出變量的樣本均值， λ i為第i個輸出變量的樣本標(biāo)準(zhǔn)差，y ^為k標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)值，i = 1，2, 3, j = 1，2,…，U， U為樣本數(shù)量。
[0032] 所述基于Bagging方法的樣本子集的創(chuàng)建方法為：
[0033] 為[1，U]中每個正整數(shù)分配相等的采樣概率以該概率從[1，U]中隨 U 機產(chǎn)生N個正整數(shù)k# [1，u] (i = 1，2,. . .，N)，設(shè)
，
其中，為標(biāo)準(zhǔn)化后的第匕個建模樣本的輸入數(shù)據(jù)，g為標(biāo)準(zhǔn) 化后的第1^個建模樣本的輸出數(shù)據(jù)，則第1個預(yù)設(shè)定樣本子集就是{C u VJ ;
[0034] 按照上述步驟反復(fù)進行Z次，這樣就得到Z個預(yù)設(shè)定樣本子集：{QVJ， {C2，V 2}，…，{Cz，Vz}〇
[0035] 所述針對每個樣本子集建立部分最小二乘法子模型，具體為：首先對于第i (i = 1，2,. . .，Z)個樣本子集{Ci, Vj，令EQ= C i，F(xiàn)Q= V i，h = 1，再執(zhí)行以下步驟：
[0036] Step 1 :求取矩陣的特征值，再求出的最大特征 值所對應(yīng)的特征向量wh，轉(zhuǎn)Step 2;
[0037] Step 2 :對Eh !和F h !進行如下分解：
[0041] St印3:計算殘差矩陣：
[0038]
[0039]
[0040]
[0042] (9)
[0043] CIO)
[0044] 判斷是否滿足I I Fh I I < ε i或者I I I I Fh I I -1 I Fh i I I I I < ε 2，其中ε挪ε 2為預(yù)先 指定的閾值，取值范圍在[0. 0001，0. 1]，如果滿足，則轉(zhuǎn)step 4 ;如果不滿足，令h = h+1， 轉(zhuǎn) Step 1 ;
[0045]
[0046] 為新問題的 標(biāo)準(zhǔn)化輸入數(shù)據(jù)，X_= [X nf3wl, x_2, . . .，x_i6]為新問題的原始輸入數(shù)據(jù)，h為提取出的成 分?jǐn)?shù)量，
[0047]
[0048] 則得到的第i個預(yù)設(shè)定部分最小二乘法子模型：
[0049]
(11)
[0050] 其中，Vi表示第i個子模型的輸出結(jié)果，i = 1，2, . . .，Z。
[0051] 所述對得到的部分最小二乘法子模型進行加權(quán)合成，得到操作變量的預(yù)設(shè)定值：
[0052] (12)
[0053] 其中，Vi表示第i個子模型的輸出結(jié)果，i = 1，2, . . .，Z。[0054] 所述通過下式計算乂_和X ,的相似度：
[0055]
[0056] X' i為標(biāo)準(zhǔn) 化輸入建模數(shù)據(jù)矩陣中的第j行數(shù)據(jù)，X' Μ為X、的第i個分量，s取值范圍在[0. 7, 0. 9] 之間。
[0057] 本發(fā)明具有以下