高爐熱狀態(tài)預(yù)報系統(tǒng)研究與應(yīng)用.pdf

1、該文以"寶鋼高爐爐溫預(yù)報及爐熱調(diào)劑指導(dǎo)模型開發(fā)研究"的科研項目為研究背景.結(jié)合高爐專家系統(tǒng)的應(yīng)用水平及中國高爐生產(chǎn)的現(xiàn)狀,針對高爐爐溫預(yù)報及爐熱調(diào)劑指導(dǎo)中需要解決的實際問題,應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能技術(shù),對高爐鐵水含硅量、鐵水溫度預(yù)報等問題進行了理論分析和探討.該文介紹了專家系統(tǒng)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能技術(shù)的特點,并分析了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專家系統(tǒng)相結(jié)合的可行性及必要性;回顧了高爐專家系統(tǒng)的發(fā)展及其面臨的主要問題;著重介紹了高爐熱狀態(tài)預(yù)報專家系統(tǒng)

2、所需解決的主要問題及目前在解決這些問題方面比較成熟的理論和方法.并簡要介紹了高爐爐溫預(yù)報及爐熱調(diào)劑指導(dǎo)模型的開發(fā)環(huán)境以及寶鋼高爐熱狀態(tài)專家系統(tǒng)現(xiàn)狀.針對高爐系統(tǒng)的參數(shù)強耦合性、非線性、存在大滯后以及影響因素眾多等特點,對寶鋼1＃高爐現(xiàn)有參數(shù)進行數(shù)據(jù)分析.討論了作為預(yù)報模型輸入?yún)?shù)的選取原則以及模型輸入?yún)?shù)的確定.通過多元線性回歸的相關(guān)性分析,系統(tǒng)的討論了利用數(shù)學(xué)方法求取高爐參數(shù)滯后時間的方法.針對鐵水含硅量預(yù)報屬于時間序列的直接多步預(yù)報

3、問題,該文介紹了基于ARMAX模型的自適應(yīng)預(yù)報模型、基于BP算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)報模型和基于遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)報模型等幾種預(yù)報方法.重點介紹了一種將時差方法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的時間序列直接多步預(yù)報方法.該方法解決了經(jīng)典監(jiān)督學(xué)習(xí)的BP算法在直接多步預(yù)報時不能漸進計算的問題.對于鐵水溫度的預(yù)報問題,根據(jù)鐵水溫度與鐵水含硅量間的關(guān)系,采用多元線性回歸方法得到.最后,將上述方法應(yīng)用在高爐爐溫預(yù)報及爐熱調(diào)劑指導(dǎo)模型中.根據(jù)寶鋼1＃高爐工業(yè)現(xiàn)場采集的數(shù)