优化控制策略：多参数与遗传优化在铁水质量无模型自适应炼铁中的应用

本文档探讨了一种创新的铁水质量控制策略，即基于多参数灵敏度分析与遗传优化的无模型自适应控制方法。高炉炼铁作为钢铁生产的核心环节，其过程复杂，涉及到多个子系统的协同工作，包括铁矿石、焦炭、溶剂的分批投送以及煤粉喷吹、热风供应和煤气回收等多个步骤。铁水质量的优化直接关系到整个生产过程的效率和产品质量。 研究关注的核心是两个关键参数：铁水温度（Molten Iron Temperature, MIT）和铁水硅含量（[Si]）。MIT是衡量物理热的重要指标，对转炉炼钢的稳定性和自动化至关重要，过高或过低的温度都会对生产过程产生负面影响。例如，过低的温度会阻碍氧化过程，导致渣形成困难和杂质去除不足；过高则可能导致喷溅问题。我国炼钢规范要求铁水温度至少在1250℃以上，并保持相对稳定，实际操作中目标温度应在1480℃至1530℃之间以减少热量损失。 硅含量([Si])则是反映化学热的关键指标。较高的[Si]有助于去除有害元素磷和硫，但也增加了渣量，增加了废钢消耗，可能使生铁硬度增加，降低收得率并引发喷溅。此外，过高的[Si]会导致渣中SiO含量过高，影响石灰的渣化速度，延长冶炼时间，同时加剧炉衬磨损。理想的[Si]控制范围在0.5%至0.7%。 由于高炉炼铁过程的非线性、时变和多场耦合特性，传统的数学模型往往难以准确模拟，这使得直接建模和控制变得困难。因此，论文提出了一种无模型自适应控制方法，通过多参数灵敏度分析来识别影响铁水质量的关键因素，并结合遗传优化算法来寻找最优控制策略。这种方法旨在克服模型简化带来的局限性，实现实时、有效的铁水质量控制，从而提高整个高炉炼铁系统的效率和稳定性。这种创新的控制技术对于提升我国钢铁行业的核心竞争力具有重要意义。