铜转炉生产操作模式智能优化

为了提高铜转炉的操作水平,采用操作模式来描述一组需要在线决策的一组操作参数,提出了基于神经网络和带混沌变量的混沌遗传算法的铜转炉生产过程操作模式智能优化方法.首先,从历史样本集中筛选优化的样本;然后采用BP(Back-Propagation)神经网络来学习优化样本集的优化目标与工艺参数的函数关系;最后采用带混沌变量的混沌遗传算法来寻求优化的操作模式.将该方法应用到铜转炉操作参数的实时优化,工业现场运行结果表明,该方法使转炉产量提高了6%,冷料处理量提高了7.8%.