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1、学 位 论 文若干具有综合复杂特性的冶金工业过程混合智能建模及应用研究作者姓名：指导教师： 院士 东北大学自动化研究中心申请学位级别：博 士学科类别：工 学学科专业名称：控制理论与控制工程论文提交日期：论文答辩日期：学位授予日期：答辩委员会主席：评阅人：A Dissertation for the Degree of Doctor in Control Theory and Control EngineeringResearch on Hybrid Intelligent Modeling and Applications for Several Metallurgical Industry
2、Processes with Integrated Complexitiesby Tie MingSupervisor: Professor Chai TianyouNortheastern UniversityAugust 2006独创声明本人声明所呈交的学位论文是在导师的指导下完成的。论文中取得的研究成果除加以标注和致谢的地方外，不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包括本人为获得其他学位而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示诚挚的谢意。学位论文作者签名：签 字 日 期：学位论文版权使用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有
3、关保留、使用学位论文的规定：即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人同意东北大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交流。（如作者和导师同意网上交流，请在下方签名：否则视为不同意）学位论文作者签名： 导 师 签 名：签 字 日 期： 签 字 日 期：- III -东北大学博士学位论文摘 要若干具有综合复杂特性的冶金工业过程混合智能建模及应用研究摘 要在冶金工业中，实现先进控制与优化控制需要建立相应的控制模型，而控制模型的基础则是开发建立生产过程的动态模型。生产过程的动态模型可以替代实际生产过程进行优化控制方法、策略研究所必须的调试
4、和验证，从而避免实际工业实验的昂贵成本与巨大停产损失。此外，冶金工业过程动态特性的研究与仿真软件开发也需要基于生产过程动态模型。许多冶金工业生产过程具有综合复杂特性，表现在非线性机理复杂、多变量、大滞后、参数时变、分布参数、强耦合、不确定性，并且生产过程的许多工艺设备间相互关联复杂，传统数学建模方法不能满足描述其复杂动态特性与进行优化控制研究的需求。因此，如何采用智能方法对复杂冶金过程进行建模成为一个亟待解决的难题。本文依托宝钢重大项目“冷连轧机轧制过程动态仿真与控制优化”和国家高技术研究发展863计划“选矿工业过程综合自动化系统研究与开发”，针对冷连轧和磨矿分级的具体过程，进行冶金工业过程混
5、合智能建模策略研究，建立了磨矿分级混合智能动态模型与冷连轧混合智能动态模型，并基于此进行仿真应用研究，具体工作和成果如下：1. 以螺旋分级机为一段分级设备的两级磨矿流程在我国广泛使用，与国际上通用的磨矿分级流程明显不同，本文针对这类磨矿流程进行了混合智能建模的深入研究。首先建立磨矿分级机理模型、旋流器模型参数推理系统、磨机有用功耗TSK模型、分级粒度误差补偿RBF模型与溢流流量RBF模型，然后建立的整个流程的磨矿分级混合智能动态模型。应用某选矿厂磨矿分级生产数据进行实验研究，本文模型对粒度、有用功耗等的仿真结果与实测值动态特性相符；2. 基于上述磨矿分级混合智能模型开发了模块化仿真软件与数据库
6、，并据此建立磨矿分级分布式半实物仿真平台进行优化控制实验，运行效果表明该仿真平台为粒度、能耗等生产指标优化控制研究提供了便捷、可靠、直观的虚拟实验对象，现已成为985流程工业综合自动化科技创新平台智能优化控制子平台的重要组成部分；3. 针对多机架冷连轧过程的综合复杂特性和现有轧制模型存在问题，在各轧制工作点线性化机理方程得到多个冷连轧动态状态空间模型，给出基于案例推理的多模型选择算法，建立轧机出口轧件速度RBF模型估计机架间板厚延时，研制冷连轧混合智能动态模型。使用某钢厂2030mm五机架冷连轧机系统生产数据进行实验，在板厚控制系统设定和轧件扰动变化下，本文模型的轧制力、板厚、张力、转矩仿真结
7、果与实测值动态趋势一致，误差小于20%；4. 基于本文冷连轧混合智能模型开发了虚拟轧机系统的核心部分轧制过程仿真软件，实现基于WEB的客户层、应用层、资源层的轧制过程仿真结构和模块化的软件开发与仿真模型算法设计。进行了改变控制量与来料厚度扰动的虚拟轧制实验，运行效果表明了基于本文的轧制过程仿真软件的虚拟轧机可以为冷连轧过程优化控制技术研究提供合适的实验对象，现已应用于某钢铁公司2030mm虚拟轧机。关键词 综合复杂性 冷连轧 磨矿分级 混合智能 动态模型 仿真东北大学博士学位论文AbstractResearch on Hybrid Intelligent Modeling and Applic
8、ations for Several Metallurgical Industry Processes with Integrated ComplexitiesAbstractDynamic models for metallurgical industry processes are the base of control models which are necessary to advanced control and optimal control of these processes. On the other hand, dynamic models can replace the
9、 real industrial processes in optimal control experiments to avoid the high experiment cost and massive lost from production stop. Again, it must be based upon dynamic models of metallurgical industry processes to study the dynamics of processes or to develop the simulation software. Traditional mat
10、h models cant describe the dynamics of many metallurgical industry processes due to their integrated complexities, such as complex nonlinear mechanism, multivariable, large time-delay, time varying parameters, distributed parameters, high coupling, complex association of many technical equipments in
11、 production process. Thus the math models are not appropriate for optimal control studying, and it brings a difficult problem to describe these complexities with intelligent modeling method. This research is part of the project “dynamic simulation and optimal control of cold tandem rolling process”
12、supported by Baostill Major Project and part of the project “Integrated automation system study and development for mineral processing” supported by Chinese National Hi-Tech Development Program. According to the real cold tandem rolling process and grinding /classification process, the hybrid intell
13、igent modeling strategy for metallurgical industry processes is studied in this dissertation, and the hybrid intelligent dynamic models for these two processes are developed respectively, together with simulation study with these two models. The major contributions of this dissertation are as follow
14、s:1. The technological process of double grinding circuits with a spiral classifier is common in Chinese concentration industry, but is quite different from overseas grinding circuits. A hybrid intelligent dynamic model for such grinding/classification process is developed, including the physical mo
15、dels for the grinding/classification process, the reasoning system for parameters of the hydrocyclone mechanical model, the TSK models for net mill power, the RBF based model for the overflow speed, the RBF based model for compensation of the overflow particle size distribution. With production data
16、 of the grinding/classification process of a concentration plant, the simulation experiments prove that the dynamics from simulation result of the model in this dissertation are the same with them of real values.2. Based on the hybrid intelligent model for grinding/classification process in this dis
17、sertation, the modularized simulation software and its database system are developed. Based on this simulation software, a distributed hardware-in-loop simulation experiment platform is developed, and the optimal control experiments with this platform prove it provides a convenient, reliable and int
18、uitionistic virtual experiment object for optimal control study of particle size and energy draft. It is now an important part of 985 Project “Science and technology innovation platform for process industry integrated automation”.3. For the sake of the complexities of the cold tandem rolling process
19、 and the disadvantages of the rolling models, this dissertation presents a hybrid intelligent dynamic model for cold tandem rolling process, including the dynamic state space models based on linearized rolling physical models near each different operating points, the case-based reasoning technique b
20、ased multi models selection algorithm, the exit strip speed RBF based model for the time-delay of next mills entry thickness. Under the actual thickness system setting and plate disturbance, the simulation results of roll force, exit strip thickness, roll torque and tension have the same dynamic cha
21、racteristics as the actual process data from a 2030mm 5 mill stands cold rolling system of a steel plant, and every variables root mean square error is less than 20%.4. The rolling process simulation software is developed based on the hybrid intelligent model of cold tandem rolling process, which is
22、 the key part of virtual rolling mills system. The architecture of client layer, application layer and resource layer is realized based on Web. The modular rolling process simulation software and the algorithm of simulation model is designed and developed. Virtual rolling experiments with the variat
23、ion of the control variables and the disturbance variable prove the rolling process software in this dissertation is the appropriate virtual object for optimal control study of the cold tandem rolling process. The rolling process software in this dissertation has been applied in the 2030mm virtual r
24、olling mills of a steel plant.Key words：integrated complexities；grinding and classification； tandem cold rolling； hybrid intelligent； dynamic model；simulation.-28 -东北大学博士学位论文目 录目录独创声明I摘 要IIAbstractIV第一章 绪 论11.1 课题背景和研究意义11.1.1 冶金工业生产过程优化控制的重要性11.1.2 冶金工业过程动态模型的研究意义21.2 冶金工业过程智能建模与仿真应用研究状况31.2.1 冶金工业
25、过程的智能建模方法31.2.1.1 冶金工业过程模型分类31.2.1.2 冶金工业过程的综合复杂特性51.2.1.3 冶金工业过程智能建模方法及应用51.2.1.4 冶金工业过程混合建模的提出及基本结构91.2.2 基于冶金工业生产过程模型的仿真应用研究111.3 存在问题131.4 本文主要工作15第二章 磨矿分级过程混合智能动态建模172.1 引言172.2 磨矿工艺流程简介172.3 磨矿分级过程建模与仿真研究现状202.3.1 磨矿过程模型研究212.3.2 分级过程模型研究212.3.3 磨矿分级过程仿真研究222.4 本文所研究的我国典型磨矿工艺流程232.5 磨矿分级过程混合智能
26、建模策略252.6 磨矿分级过程混合智能动态模型292.6.1 旋流器机理模型292.6.2 旋流器机理模型参数推理系统302.6.3 泵池动态机理模型312.6.4 球磨机磨矿过程动态机理模型312.6.4.1 二段磨机磨矿过程动态机理模型312.6.4.2 一段磨机磨矿过程动态机理模型312.6.5 球磨机有用功耗TSK模型312.6.5.1 传统有用功耗模型312.6.5.2 二段磨机有用功耗TSK模型及参数辨识312.6.5.3 一段磨机有用功耗TSK模型及参数辨识312.6.6 螺旋分级机机理模型312.6.7 分级过程溢流流量RBF模型与分级粒度误差补偿RBF模型312.6.7.1
27、 模型结构312.6.7.2 隐层节点的确定312.6.7.3 隐层连接权值的训练312.7 磨矿分级混合智能建模方法总结312.8 实验研究312.8.1 实验对象与磨矿分级过程建模312.8.2 仿真实验研究312.9 小结31第三章 磨矿分级过程混合智能动态模型在优化控制中的应用313.1 引言313.2 磨矿分级过程优化控制及其实验平台313.2.1 磨矿分级优化控制系统313.2.2 磨矿分级优化控制实验平台313.3 基于磨矿分级过程混合智能动态模型的仿真软件313.3.1 仿真范围定义313.3.2 磨矿分级过程仿真软件结构313.3.3 磨矿分级过程仿真软件的人机接口313.3
28、.4 磨矿分级过程数据库系统313.3.5 磨矿分级仿真软件的模块化设计与模型算法描述313.3.6 磨矿分级仿真模型的运行算法设计313.4 应用效果分析313.5 小结31第四章 冷连轧过程的混合智能动态建模314.1 引言314.2 冷连轧过程建模与仿真研究现状314.3 五机架冷连轧动态过程描述314.3.1 轧机系统简介314.3.2 冷连轧过程机理模型314.4 冷连轧动态过程混合智能模型314.4.1 冷连轧混合智能建模策略314.4.2 五机架冷连轧机系统线性化状态空间模型结构314.4.2.1 状态空间模型结构314.4.2.2 冷连轧状态空间模型的参数估计314.4.2.3
29、 自适应分形滤波314.4.3 基于案例推理的多模型参数选择314.4.3.1 工作点描述314.4.3.2 案例的构造314.4.3.3 案例属性相似度函数定义314.4.3.4 案例检索与重用的算法314.4.3.5 案例属性权重的优化314.4.4 轧机出口轧件速度估计RBFN与轧件厚度延时算法314.4.4.1 轧件厚度延时算法314.4.4.2 轧机出口轧件速度估计RBFN314.5 冷连轧过程混合智能建模方法总结314.6 实验研究314.7 小结31第五章 冷连轧过程混合智能动态模型在虚拟轧机系统中的应用315.1 引言315.2 虚拟轧机系统315.3 轧制过程仿真软件315.
30、3.1 WEB服务设计与基于WEB的人机界面支持系统315.3.2 轧制过程仿真软件的模块化设计与仿真算法描述315.3.3 轧制过程仿真数据库系统315.4 应用效果分析315.5 小结31第六章 结论与展望31参考文献31致 谢31在读期间完成的主要论文及参加科研情况31东北大学博士学位论文第一章 绪论第一章 绪 论1.1 课题背景和研究意义1.1.1 冶金工业生产过程优化控制的重要性冶金工业生产过程包括采矿、选矿（含碎矿、竖炉焙烧、磨矿、磁选或浸吸等各种选分作业、选后处理作业）、稀土萃取、烧结、焦化、冶炼(炼铁、炼钢、氧化铝炉窑等)、金属轧制（含热轧、冷却、冷轧、酸洗等）等多个工艺流程，
31、对保持国民经济健康发展和维护国家安全具有十分重要的意义。现代化工业技术的发展对金属制品的产量和质量提出了更高的要求，这就对连轧生产过程的优化控制水平提出了更高的要求。而控制理论与工业自动化技术的发展，使冶金工业过程的优化控制问题愈发突出地和产品质量、产量、生产效率、生产成本、资源消耗与能源消耗和金属回收率等经济指标关联起来1。目前国内工业自动化领域的高端市场仍然大部分被外国公司占领，我国冶金行业在与发达国家的一个重要差距就是生产过程的优化控制水平3。我国有些冶金工业企业尚未完成结构调整和现代化改造，也有些冶金工业企业基础自动化水平有了提高，引进了国外整套的设备和DCS系统，从硬件上来说与国外的
32、差距并不是很大，但运行的并不是很理想，重要的原因之一就是没有与之配套的先进优化控制软件，这大大制约了我国很多企业的生产效率。发达国家经验表明：采用先进控制和过程优化将增加30%的投资，但可以提高产品档次和质量，降低能源和原材料消耗，从而增加85%的经济效益。如果从国外引进新的优化控制模型，则价格非常昂贵，发达国家的优化控制核心技术保密，优化控制软件产品总是与生产设备和基础自动化设备配套出售，应用时需专家到现场测试数据，且设计之后，还需专家到现场进行安装、调试、培训，所以价格昂贵，而且由于知识产权的保护，重复购买价格基本相同。我们这样的发展中大国，对冶金行业优化控制软件的需求量是相当大的，而且随
33、着生产系统的变化，常常需要对优化控制软件的更新、维护，因此必须能够自主开发优化控制软件、技术。基于这一背景与宝钢重大项目“冷连轧机轧制过程动态仿真与控制优化”和国家高技术研究发展863计划“选矿工业过程综合自动化系统研究与开发”的支持，需要在建立生产过程模型的基础上，以控制反馈理论和智能优化相结合，研究具有自适应、自学习功能的，精度高、收敛快、实时性强的冶金工业过程优化控制算法，开发我国自主版权的优化控制软件，只有这样才能从根本上提高我国的自动化水平。1.1.2 冶金工业过程动态模型的研究意义建立模拟冶金生产流程的动态模型来描述实际生产过程的动态特性对冶金工业过程先进控制与优化控制研究具有重要
34、意义，主要表现在：l 冶金工业过程的优化控制方法、策略研究需要进行调试和验证，传统的生产过程优化控制系统设计方法是依靠实际运行或人的直觉来评价控制系统或控制器的优劣。为此在系统投入运行前要进行大量的设定计算、优化设计和控制参数的计算，才能保证控制系统得可靠性和产品质量的要求。由于现代化冶金工业生产过程的复杂性普遍提高，基于模型计算的传统设计方法已不可能保证获得较好的控制参数，在实际工业流程的优化控制系统上进行改进和实验不仅周期长、成本高，而且停产的影响造成巨大经济损失，还容易损坏工艺设备。但由于成本巨大，而又不可能为此专门建立由工艺设备组成的实验对象，运用模拟生产过程的动态模型替代实际工业系统
35、，提供优化控制的研究对象、进行虚拟的优化控制实验是有效的解决方案；l 冶金工业先进控制与优化控制的深入研究需要建立相应的控制模型，而控制模型通常是基于生产过程动态模型的简化，如高阶动态方程的降阶、非线性模型的线性化等，因此建立冶金工业过程动态模型是提高、改进优化控制技术与先进控制技术的基础；l 我国冶金企业许多生产流程的优化控制系统都具有依赖固定生产规范的特点。某个品种和规格等生产规范一旦确定后，生产过程的控制量设定和工艺参数就确定了，在优化控制模型中，没有考虑如何优化这些因素。这就需要进行大量过程实验，研究工艺参数优化设定，使工业系统达到生产能力和产品质量的最佳状态。利用系统科学、控制理论、
36、人工智能技术、相关工艺科学与技术、计算机技术相结合，建立实际生产流程的动态仿真模型，达到投资小，节省大量工业现场优化实验的效果；l 目前，国外各主要冶金工业相关研究机构都普遍采用虚拟、半虚拟的仿真软件、仿真系统来研究、模拟生产流程，进行优化控制系统设计、改进，提高研究人员水平。我国在这方面研究起步较晚，而且大多是对控制系统进行分析，主要原因是发达国家的冶金工业过程仿真软件都是基于较为先进的动态模型，而我国的冶金生产过程动态建模研究较落后，研究较为实用的、适于修正的冶金工业过程动态模型不仅具有一定的理论意义，而且有着广泛的应用前景。1.2 冶金工业过程智能建模与仿真应用研究状况1.2.1 冶金工
37、业过程的智能建模方法1.2.1.1 冶金工业过程模型分类由于模型是为特定目的而开发的对实体或现象的描述，可以预测或分析系统特性4。不同的建模目的决定了不同的建模方法和仿真技术，没有在所有情形下都是“最佳”的模型，满足建模目标的就是正确的模型。模型不仅应具有较高的精度，同时在结构上也应尽可能简单，运算快捷。冶金工业系统的模型按照其建模目的可分为：i. 生产过程动态模拟方法模型是冶金工业过程的一种表示，是为了研究工业系统的目的而开发的，是冶金工业系统的内在联系及它与外界的关系的一种描述，使用模型来研究冶金工业系统动态特性的方法叫做系统模拟或生产过程的动态模拟。对冶金工业系统的模拟须以生产过程机理模
38、型和一些专家经验知识为基础，用于建造仿真系统或仿真器，给优化方法或控制系统搭建虚拟实验平台来替代因经济、安全等因素不可进行充分实验的实际冶金工业系统，典型的如冷、热连轧机系统和冶炼高炉系统等。当建模对象是机理研究不透彻的复杂工业系统，通常辅以结合过程数据与专家经验知识的智能方法或数据建模方法，来建立合适的冶金工业过程动态仿真模型；ii. 优化控制模型可分为优化控制设计模型与优化控制预报模型，是工业过程中最为常用的为实现优化方法或控制技术而设计的模型。也可根据某些冶金工业系统的层次结构，分为过程优化模型和回路控制模型。回路控制模型用于设计底层回路的控制器，其输出为具体操作变量。过程优化模型用于底
39、层回路输出变量的优化设定，或工艺参数的优化设定，有时为静态模型。优化控制设计模型是基于中间级知识的建模，即控制或诊断知识方面的知识，而不是建模知识本身，通常是隐式的模型，而优化控制对象模型通常是基于上述模拟生产过程的模型的简化，如微分方程的降阶等，是显式模型；iii. 产品在生产过程中性能参数的软测量模型预报模型分为两类，用于解决冶金工业过程中普遍存在的重要工艺参数因经济因素或技术困难而不能在线检测的问题，又称软测量或软仪表，替代实际检测装置为优化控制系统的参数设定过程提供必要的参照值，建立软测量模型不需要清晰的了解过程机理，特别是对于复杂工业过程，只需结合专家经验知识使用回归或智能方法；iv
40、. 故障诊断模型冶金工业中应用的故障诊断模型一般在线应用，可分为3大类5，即解析模型（主要针对线性系统），定性模型（有向图、故障树等），过程历史数据建模（神经网络、主元分析等）。冶金工业生产流程动态模拟方法是本文主要研究的问题。系统科学、控制理论与人工智能技术的发展提供了许多描述冶金工业过程的建模方法。建模方法是研究模拟生产过程的动态模型的核心问题，按照所采用的建模技术，通常可划分为如下三种：l 基于工艺机理分析的建模方法6-12，又称现象学模型，建模知识的来源是化学反应动力学、物料平衡、能量平衡、力或力矩的平衡等原理，表述方式可用定量描述，也可用定性描述或因果网络。机理建模是工程中常用的方法
41、，工程背景清晰，便于实际应用，但需要对系统的结构与行为具有透彻的了解，建模的难度较大，对于具有综合复杂特性的冶金工业过程，通常难以建立精度与适用范围都合适的机理模型；具有自衡能力的冶金工业过程的机理建模对象与控制回路一样可以用简化的一阶能量存储形式微分代数方程或者由滞后环节与一阶惯性环节组成的传递函数来描述，各个微分方程或传递函数相互独立。冶金工业的生产过程在内部或扰动作用下，平衡状态被破坏后，不需要操作人员或仪表、控制器等的干预，就能依靠自身能力重新恢复平衡，即所谓的自衡能力。如磨矿分级过程的球磨机矿浆流量的自衡能力，冷连轧过程轧辊转速、轧制转矩的自衡能力。半机理模型是将冶金工业过程工艺理论
42、与现象学模型、经验公式相结合的数学模型，用于替代存在未知变量或未知数学描述的机理模型，提高模型精度与逼真度。其中，对冶金工业系统动态特性的状态空间描述通常是许多以基于约束的说明性的形式给出的一阶微分方程组合，具有清晰的物理结构，微分方程是可以表述一个实际物体或过程机理的分量。l 数据驱动建模方法13-17，基于黑箱结构的函数逼近，建模知识来源于生产过程数据，其效果受建模数据影响较多，建模数据应准确反映系统的动态特性或非线性特性等，辨识得到的模型参数可以没有任何物理或化学含义，很难适应于工况的变化；l 计算机的广泛应用，为各种智能模型的发展开创了条件。智能建模方法18-23通常是指基于对人类处理
43、复杂问题时候的生物信息系统和人的智能模拟，建模知识的来源通常是经验知识或生产过程数据，知识的表述方式除了常用的数值描述，还包括自然语言、逻辑规则、语义网络和定性模型。冶金工业过程常用的智能建模方法主要基于人工神经网络、模糊逻辑与模糊规则、案例推理、规则推理、定性建模等技术。1.2.1.2 冶金工业过程的综合复杂特性多数冶金工业生产流程都具有如文116对复杂系统定义的特性，即为含有大量组元、模块或主体，相互之间或与其环境交换激励的系统，邻接或不相邻的组元间能相互作用，主体可以是同一的或不同的，它们可以是在空间运动的或者固定于某一位置，可以是单态或多态。并且，普遍都满足文119对复杂工业系统或复杂
44、工业过程定义的特性，具有不固定的子系统及环境组合关系与复杂的时变非线性。冶金工业系统普遍具有下列综合复杂特性： l 动力学模型的不确定性，系统磨损、工作点变化、化学常常引起模型参数变化；l 测量信息的粗糙性和不完整性，部分关键工艺参数难于在线检测；l 动态行为和扰动的随机性，生产边界条件变化频繁；l 离散过程和连续过程的混杂性；l 系统动力学的高度非线性，存在较大时滞；l 状态变量的高维性和分布性，如化工、冶金等工业过程状态和输出参数常常随时间以及空间位置连续变化；l 子系统或状态变量之间的强耦合性；l 具有综合复杂特性的冶金工业过程的多个工艺设备在生产过程中存在复杂的关联。本文进行建模与仿真
45、研究的具有上述特点的冶金工业过程通常可称作复杂工业系统(Complex System)，它与结构复杂系统(Complicate System)是不同的。对结构复杂系统建模可以根据系统的结构进行分解，化简为独立的简单子模型，再拼组后形成复杂系统(Complicate System)模型。复杂系统(Complex System)依结构分解后，由于各个子系统间关系复杂，更甚于结构、组成复杂，因而依原结构拼组子系统的结果与原复杂系统行为相差甚远。一个典型的复杂系统(Complex System)例子就是球磨机磨矿过程，文115用离散元方法(DEM)建模，通过对单个球体的行为研究整个球磨机磨矿过程，由于
46、忽略了球体间的相互影响，其结果与实际磨矿行为相去甚远。1.2.1.3 冶金工业过程智能建模方法及应用（1）神经网络目前，与冶金工业过程数学模型结合较多的智能方法是人工神经网络。人工神经网络是以关联的形式表述系统输入变量与输出变量之间关系的隐式抽象模型，基本思想是模仿人脑处理信息过程，开发相应于人脑处理的人造的组元。可以认为网络训练是获取对象级经验知识，而且神经网络在观测值所反映的期望工况下是准确的。任何神经网络都有严格限定的应用范围，在建模数据所能反映的工况下是准确的。神经网络是一种特殊的智能建模方法，它同时具有数据建模的特征，训练结果（权值等）通常难以解释。神经网络技术目前在冶金工业过程建模
47、中应用最为广泛：文21应用基于神经网络的混合模型建立矿物采掘的仿真系统；文24建立了神经网络转炉炼钢模型，并应用遗传算法对网络的参数进行辨识；文25建立了稀土萃取静态过程的神经网络模型，比较原有的组分含量方程提高了精度；文22建立了结合轧制过程经验模型的多层混合神经网络，对热轧过程轧制力的计算精度较高；文26将基于神经网络技术的ANFIS模型、RBFN等与物料平衡理论相结合建立磨矿分级过程粒度模型；文27，28分别应用RBF网络建立加热炉和转炉炼钢的温度模型；文29，30开发了基于神经网络技术的磨矿分级溢流粒度模型。（2）模糊逻辑与神经网络不同，基于模糊逻辑的建模方法可以很方便地与生产过程工艺机理知识和专家经验知识相结合。模糊建模方法是模仿人脑思维的一个公认特点就是固有的模糊性，是解决对于实际冶金工业过程中的不确定性和复杂性的实用而有效的技术。基于模糊集的复杂非线性系统建模方法，是专家系统技术在不确定和模糊系统方面的拓展31。模糊系统引入学习功能后，在非线性建模领域的应用取得了成功32 -35。任何从形式上获取这些知识的意图，必须支