韓 超

（中鋁東南銅業(yè)有限公司，福建 寧德 352106）

本次就銅閃速熔煉操作模式的智能優(yōu)化方法展開研究?，F(xiàn)報告如下：

1 銅閃速熔煉操作模式基于混沌遺傳算法優(yōu)化

通過描述銅閃速熔煉操作模式的具體優(yōu)化問題如下：

式中：適應(yīng)度函數(shù)表示fNN；通過依據(jù)相關(guān)工藝展開分析，確定[ai，bi]，i=1，2，…，n表示決策參數(shù)的具體取值范圍；設(shè)置優(yōu)化操作模式的主要目的常量為x=(x1，x2，...xm)；經(jīng)過搜索得出實現(xiàn)操作模式優(yōu)化的，優(yōu)化目標量[1]。

為了對遺傳算法早熟情況加以克服，通過在遺傳算法載入混沌變量，混沌遺傳優(yōu)化算法具體智能優(yōu)化步驟如下：

步驟1：通過選用如下列公式所示的Logistic回歸映射公式如下：

予以上公式n個微小差異初始數(shù)值，可以得到n個混沌變量。在公式中將μ的參數(shù)取值為4；混沌變量為0≤a≤1；具體序號為i=1，2，…，n；具體迭代次數(shù)為c，取值依次為c=1，2，...，l

步驟2：依據(jù)如下公式：

步驟3：通過將公式（1）作為適合度函數(shù)，已知的參數(shù)條件是x=（x1，x2，…xm）可以將具體的適合度數(shù)值計算得出之后完成降序排列。

步驟4：二進制編碼處理不同變量，規(guī)定上一代群眾中的適應(yīng)度最大10%不得已參與交叉、復(fù)制、變異類操作，直接代入至下一群體。剩余90%群體主要產(chǎn)生于3種操作，解碼子代群體。

步驟5：依據(jù)適應(yīng)度函數(shù)值完成對適應(yīng)度數(shù)值的重新計算排序之后，求解適應(yīng)度平均數(shù)值相較最大值公式如下：

步驟6：針對目前群體內(nèi)90%的適應(yīng)度較小優(yōu)化變量，依據(jù)如下公式完成進一步混沌擾動，依據(jù)公式（3）映射優(yōu)化變量完成具體迭代計算。

步驟7：通過對最新適合度加以計算，依據(jù)相應(yīng)的適合度數(shù)值完成群體排序，最終求出適合度平均數(shù)值，依據(jù)如下公式相較最大數(shù)值。

綜上步驟無法依據(jù)極力模型，對最優(yōu)化的目標數(shù)值及工藝參數(shù)之間存在函數(shù)關(guān)系加以確定，通過借助基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的評價函數(shù)，得出訓(xùn)練好之后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)（見圖1）。

圖1 工藝參數(shù)和優(yōu)化目標量的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

2 工業(yè)生產(chǎn)應(yīng)用實例

為了對本次研究中提出的銅閃速熔煉系統(tǒng)操作模式的智能優(yōu)化法應(yīng)用有效性加以驗證，通過將此優(yōu)化方法運用至某一銅精礦冶煉廠，具體應(yīng)用過程中優(yōu)化鼓風氧制度，具體衡量最終優(yōu)化決策成效的目標控制量確定為冰銅溫度，共計包括冰銅品味、鐵硅比、銅礦品位、銅礦投入量這四個條件參數(shù)，設(shè)定為{x1，x2，x3，x4}，將噴入閃速爐的風、氧量設(shè)定為最終決策參數(shù)設(shè)定為{y1，y2}。

設(shè)定等同冰銅品位情況下，能夠進一步對成本投入量有所減少。對風氧量的投入成本加以綜合考慮，發(fā)現(xiàn)能夠節(jié)約至1.1%～1.5%。

借助本次研究提出的智能優(yōu)化法，保證銅礦的投入量及銅含量等同條件下，鼓入的風氧量等同，能夠?qū)Ρ~產(chǎn)量有效提升[2]。處于等同風氧條件下的冰銅品位可以發(fā)現(xiàn)經(jīng)過智能優(yōu)化的絕大多數(shù)數(shù)值，都能夠超出或接近實際的冰銅產(chǎn)量值。證實本次提出的智能優(yōu)化法，不僅提升銅閃速熔煉的冰銅產(chǎn)量，更減小了風氧量的投入，也節(jié)省了整體成本投入。

3 結(jié)語

經(jīng)本次研究發(fā)現(xiàn)提出銅閃速熔煉操作模式的智能優(yōu)化方法，在銅閃速熔煉操作模式系統(tǒng)中，發(fā)現(xiàn)能夠?qū)︺~閃速爐的生產(chǎn)效率有效提升。