一种基于模糊自适应和遗传算法优化的高炉喷煤量智能控制方法

本发明公开了一种基于模糊自适应和遗传算法优化的高炉喷煤量智能控制方法。包括：步骤为：S1：初始化模糊自适应控制系统，设置初始喷煤量设定值；S2：通过传感器对高炉实时工况进行监控，并将数据传输至控制系统；S3：将采集数据输入模糊控制系统，根据设定值进行喷煤量的初步调整；S4：通过遗传算法优化模块对模糊控制参数进行动态优化；S5：喷煤执行模块根据优化结果实时调整喷煤速率，实现闭环控制。本项目通过机器学习及模糊控制等相关技术，构建了高炉喷煤量智能控制系统，实现了对高炉喷煤量的自适应智能控制，进一步实现了高炉工序的智能化、绿色化生产，降低企业成本和能耗。