焦炭是冶金工业炼铁的主要原料,炼焦生产过程中同时伴随产生大量的副产品荒煤气。集气过程回收利用副产品荒煤气,不仅节约能源,而且降低环境污染,是钢铁生产的重要环节。集气管压力稳定与否,影响到焦炭质量、设备寿命以及生产环境。研究焦炉集气过程控制对钢铁工业生产有着重要的意义。焦炉集气过程是一个高度复杂的工业过程,具有多变量、强耦合、非线性、时变等控制难点,用常规控制方法难以达到有效控制。本文以鞍山钢铁集团焦炉集气管压力系统为背景,在综合考虑焦炉集气管压力系统的物理、工艺特点的基础上,主要研究了集气管压力的数据驱动建模方法及预测控制综合算法在其控制上的应用。首先,在分析焦炉集气管压力系统物理特性及工艺特点的基础上,得出通过调节集气管上的自动调节阀可以有效地控制集气管压力。针对集气管压力系统多变量、强耦合、非线性等特点,利用鞍钢集团焦炉集气管压力系统实际运行数据,运用基于主元分析的闭环子空间辨识算法CSIMPCA,通过现场调研将实际生产现场分为三个典型工况,再分别采集三个典型工况下的输入输出数据,建立集气管压力的状态空间模型,同时,考虑到集气管压力的时变特性,将每个模型中加入相应的摄动项,以表示集气管压力的时变特性。其次,在已经得到的各工况点模型的基础上,根据现场的工艺特点和控制要求,设计了龙伯格状态观测器,以估计集气管压力系统的状态。然后利用估计的状态,综合考虑各工况点模型以及实时性的要求,采用了基于状态估计的输出-跟踪预测控制综合算法,使集气管压力稳定在所要求的设定值附近。最后,利用MATLAB软件,建立了焦炉集气管压力系统及其控制系统的仿真模型,对所采用的输出-跟踪预测控制综合方法进行仿真,并与传统的PID控制方法进行仿真对比分析。仿真结果表明,本文采用的方法可使处于不同工况下的集气管压力得到很好的控制,并具有一定抗干扰性能,证明了此方法的有效性。