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        基于改進(jìn)變異策略差分進(jìn)化的加熱爐自學(xué)習(xí)優(yōu)化研究

        2020-07-04 02:14:28魏寧奚小玲王浩何春利王博周新亮
        電腦知識(shí)與技術(shù) 2020年14期
        關(guān)鍵詞:加熱爐

        魏寧 奚小玲 王浩 何春利 王博 周新亮

        摘要:鞍鋼1780熱軋廠共有四座加熱爐,板坯的出爐溫度直接影響產(chǎn)品的寬度、厚度和板形的質(zhì)量。在生產(chǎn)實(shí)踐中,加熱爐需要定期修爐處理,以及由于生產(chǎn)計(jì)劃的不同使得各爐內(nèi)的布料方式不同,因此各爐的工況會(huì)有一定的差異,從而影響換爐后前部幾塊帶鋼的頭部厚度、寬度和溫度精度急劇下降,極易使得現(xiàn)場(chǎng)生產(chǎn)不穩(wěn)定和產(chǎn)品質(zhì)量不符合用戶需求?;诩訜釥t模型自學(xué)習(xí)的特點(diǎn),引入差分算法,并且改變差分算法中的變異策略,借以?xún)?yōu)化自學(xué)習(xí)參數(shù)的尋優(yōu)能力。實(shí)踐結(jié)果證明,該算法提高了軋制力、溫度和輥縫的精度,大大提高帶鋼頭部命中率。

        關(guān)鍵詞:熱軋;加熱爐;差分進(jìn)化算法

        中圖分類(lèi)號(hào):TP3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

        文章編號(hào):1009-3044(2020)14-0254-02

        1自學(xué)習(xí)參數(shù)

        實(shí)際生產(chǎn)中,往往有多座加熱爐。自學(xué)習(xí)參數(shù)算法主要按照不同的加熱爐爐號(hào),建立不同加熱爐的各主要指標(biāo)的自學(xué)習(xí)參數(shù),再采用指數(shù)平滑法對(duì)各學(xué)習(xí)參數(shù)進(jìn)行平滑處理,優(yōu)化自學(xué)習(xí)參數(shù),通過(guò)不斷地修正,最終使得設(shè)定模型參數(shù)更加準(zhǔn)確,提高輥縫、軋制力和溫度的設(shè)定計(jì)算精度嘲。具體自學(xué)習(xí)參數(shù)算法如下:

        2差分進(jìn)化算法

        差分進(jìn)化算法(DE)是由P.Stron和K.Price共同提出的。差分進(jìn)化算法具有很好的魯棒性和全局尋優(yōu)能力,目前常用于解決優(yōu)化問(wèn)題。在差分進(jìn)化算法中,首先在搜索空間初始化一個(gè)固定個(gè)體數(shù)目的種群,每個(gè)個(gè)體是一個(gè)目標(biāo)向量,經(jīng)過(guò)變異、交叉和選擇三種操作后產(chǎn)生一個(gè)新的向量,整個(gè)種群在搜索空間中進(jìn)行隨機(jī)搜索,利用三個(gè)隨機(jī)選擇的父代向量來(lái)產(chǎn)生子代。

        2.3選擇操作

        DE采取貪婪的競(jìng)爭(zhēng)搜索策略(式(9)),當(dāng)前種群相應(yīng)的新實(shí)驗(yàn)個(gè)體通過(guò)變異和交叉操作全部產(chǎn)生后,兩個(gè)種群對(duì)應(yīng)位置的個(gè)體根據(jù)目標(biāo)函數(shù)值進(jìn)行優(yōu)劣比較,適應(yīng)度高的個(gè)體進(jìn)入下一代進(jìn)行新的迭代。

        式中:rand(1,i)表示(1,i)之間的一個(gè)隨機(jī)數(shù);i,δ表示進(jìn)化代數(shù)。這種改進(jìn)變異策略的具體操作如下:當(dāng)進(jìn)化代數(shù)i小于設(shè)定的進(jìn)化代數(shù)8時(shí),采用式(7)的方法進(jìn)行變異;當(dāng)進(jìn)化代數(shù)i大于設(shè)定的進(jìn)化代數(shù)8時(shí),隨機(jī)選擇種群中的個(gè)體作為基礎(chǔ)值,這樣保證了變異的多元性,改善了變異后種群的多樣性,避免過(guò)早收斂。

        3.2算法描述

        綜上所述,本文提出的MMSDE算法描述如下。

        步驟1初始化。對(duì)種群規(guī)模、縮放因子、交叉概率因子和種群最大進(jìn)化代數(shù)初始化,在變量范圍內(nèi)隨機(jī)產(chǎn)生初始種群。

        步驟2判斷是否達(dá)到迭代結(jié)束條件。如果找到全局最優(yōu)解達(dá)到設(shè)定的精度或者達(dá)到最大進(jìn)化次數(shù),則停止迭代進(jìn)入步驟9;否則,進(jìn)入步驟3。

        步驟3變異操作。當(dāng)進(jìn)化代數(shù)小于設(shè)定代數(shù)8時(shí),按照DE算法計(jì)算變異向量vit;當(dāng)進(jìn)化代數(shù)大于設(shè)定代數(shù)δ時(shí),根據(jù)MMSDE算法計(jì)算變異向量vit。

        步驟4交叉操作。由式(8)得試驗(yàn)個(gè)體uit

        步驟5選擇操作。由式(9)得下一代個(gè)體yi(t+1)

        步驟6重復(fù)執(zhí)行步驟3~步驟5,直到得到下一代種群。

        步驟7更新第t代中局部和全局最優(yōu)值.

        步驟8 n=n+l,返回步驟2。

        步驟9輸出最優(yōu)解。

        4自學(xué)習(xí)參數(shù)優(yōu)化過(guò)程及實(shí)驗(yàn)分析

        4.1自學(xué)習(xí)參數(shù)優(yōu)化過(guò)程

        鞍鋼熱軋生產(chǎn)線有多座加熱爐,下面以其中1號(hào)加熱爐的實(shí)際生產(chǎn)為例說(shuō)明模型自學(xué)習(xí)參數(shù)的優(yōu)化過(guò)程。首先,對(duì)于軋制力、溫度和輥縫的自學(xué)習(xí)參數(shù)采用相應(yīng)公式進(jìn)行計(jì)算,然后利用MMSED算法對(duì)指數(shù)平滑的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,最后利用優(yōu)化后的平滑系數(shù)進(jìn)行平滑處理,計(jì)算優(yōu)化處理后的軋制力、溫度和輥縫的自學(xué)習(xí)參數(shù),作為下一次自學(xué)習(xí)的計(jì)算參數(shù)。

        4.2實(shí)驗(yàn)分析

        鞍鋼1780線原先加熱爐模型的自學(xué)習(xí)參數(shù)忽略了每一個(gè)加熱爐爐況不同,造成統(tǒng)一模型下出爐溫度仍然存在較大差異,從而導(dǎo)致成品頭部厚度命中率的不穩(wěn)定。參數(shù)優(yōu)化前,在生產(chǎn)過(guò)程中出現(xiàn)更換名義尺寸或材質(zhì)時(shí),就會(huì)出現(xiàn)帶鋼頭部厚度命中率據(jù)波動(dòng)大的問(wèn)題,從而導(dǎo)致命中率下降。下面通過(guò)對(duì)比分析精軋機(jī)組末架出口厚度和精軋最后兩架AGC的波動(dòng)情況,說(shuō)明筆者提出的參數(shù)優(yōu)化后效果。未投人參數(shù)優(yōu)化前的精軋出口帶鋼厚差曲線如圖1所示。

        參數(shù)優(yōu)化后,軋制過(guò)程當(dāng)中需要換名義尺寸或材質(zhì)時(shí),帶鋼頭部厚度波動(dòng)和AGC的振蕩基本消失,如圖2所示。

        通過(guò)優(yōu)化模型參數(shù),并且指導(dǎo)投入生產(chǎn)后,精軋軋制力和溫度設(shè)定模型的自學(xué)習(xí)參數(shù)相比原來(lái)對(duì)生產(chǎn)控制更加準(zhǔn)確,效果明顯,使得成品的平均厚度命中率由原來(lái)的82.06%提高到97.72%以上,如表1所示。

        5結(jié)論

        通過(guò)加熱爐溫度模型自學(xué)習(xí)系數(shù)的有效優(yōu)化后,對(duì)于多座不同工況的加熱爐,在不同的板坯裝爐溫,不同板坯規(guī)格和材質(zhì)等復(fù)雜的情況下,能有效快速地解決不同加熱爐溫度波動(dòng)給生產(chǎn)過(guò)程帶來(lái)不穩(wěn)定的因素。保證模型設(shè)定溫度和實(shí)際出爐溫度相接近。為后續(xù)高效,穩(wěn)定地生產(chǎn)提供了有力的保障。

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