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文檔簡介
1、高爐冶煉是鋼鐵生產(chǎn)中的重要環(huán)節(jié),高爐爐況能否長期的順行,直接關(guān)系到生鐵質(zhì)量、冶煉成本以及氣體的排放等等。而高爐冶煉過程中由于高爐內(nèi)部反應(yīng)復(fù)雜,特別是存在大滯后的特點(diǎn),使得對于高爐爐況的判斷帶來困難。而高爐煤氣流具有實(shí)時(shí)性以及攜帶豐富的高爐信息等特點(diǎn),它成為反映高爐爐況的重要信息。因此,本文結(jié)合了高爐冶煉中的機(jī)理知識和高爐冶煉中的數(shù)據(jù)以及高爐的專家知識,建立高爐煤氣流的預(yù)測模型。該模型已在柳鋼2#高爐上進(jìn)行了現(xiàn)場驗(yàn)證。模型能較準(zhǔn)確地預(yù)測高
2、爐煤氣流的變化趨勢,進(jìn)而為高爐爐況分析提供幫助,指導(dǎo)高爐操作,保證了高爐爐況的順利運(yùn)行。因此本文的研究不僅具有了一定的理論研究價(jià)值,也具有了更高的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。本文的主要研究工作如下:
首先,從高爐機(jī)理方面研究了高爐煤氣流的形成過程和煤氣流在高爐內(nèi)部的運(yùn)動以及煤氣流成分的變化,并且分析了煤氣流與高爐爐況的關(guān)系以及煤氣流的幾種典型分布包括邊緣發(fā)展型、中心過吹型和管道行程。
其次,分析了高爐煤氣流在高爐內(nèi)部的三次分布得出
3、了模型的輸出變量,并且利用相關(guān)性分析的方法選出了模型的輸入變量。進(jìn)而從數(shù)據(jù)驅(qū)動的角度出發(fā),利用聚類的方法對高爐的輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類,把高爐冶煉過程分為不同的爐況。改進(jìn)后的稀疏子空間聚類的方法,在目標(biāo)函數(shù)后加入適當(dāng)?shù)恼齽t化項(xiàng),進(jìn)一步處理了高爐數(shù)據(jù)中的噪音點(diǎn)和異常點(diǎn),使得預(yù)測模型的精度更加準(zhǔn)確。
進(jìn)一步,在對高爐數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類以后,利用支持向量回歸的方法對模型的輸出變量進(jìn)行預(yù)測。支持向量回歸可以有效地避免過擬合,比其他智能算法更適用于
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