Canopy-Kmeans聚类和组合优化的铁矿预配料智能调度
曹跃
王雅琳
何海明
杨卜菘
桂卫华
1.中南大学 信息科学与工程学院,湖南 长沙,4100832.中南大学 信息科学与工程学院,湖南 长沙,4100833.中南大学 信息科学与工程学院,湖南 长沙,4100834.中南大学 信息科学与工程学院,湖南 长沙,4100835.中南大学 信息科学与工程学院,湖南 长沙,410083
摘要：铁矿预配料的原料种类繁多、化学成分差异较大,且下料槽个数有限、生产约束多,原料下料次序难以确定.针对该配料调度难题,本文提出了一种基于聚类算法和组合优化的铁矿混匀过程预配料智能调度方法.分别根据原料成分中SiO2,TFe含量的差异,采用Canopy-Kmeans聚类方法进行两次聚类,然后综合考虑各项约束条件,利用融合专家规则的组合优化和小范围穷举思想对聚类结果进行组合与排序,得到原料共槽方案与共槽下料次序,以保证在有限下料槽的情况下配完所有原料,且配得的混匀料化学元素含量始终尽可能稳定.经我国某钢铁厂实际生产数据验证,所提方法与现有人工计算方法相比,大幅缩减了运算时间,且矿物化学元素指标的波动小,具有实用价值.
关键词：铁矿预配料有限下料槽Canopy-Kmeans算法组合优化智能调度
分类号：TP273(自动化技术及设备)
资助基金：国家自然科学基金重大项目课题(61590921)国家自然科学基金资助项目(61273187)中南大学中央高校基本科研业务费专项资金 (2017zzts135)Supported by Major Program of National Natural Science Foundation of China(61590921)National Natural Science Foundation of China(61273187)Fundamental Research Funds for Central Universities of Central South University(2017zzts135)
论文发表日期：2017-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：9( 947-955 )
英文信息