轉爐煉鋼是我國最主要的煉鋼生產(chǎn)方式,由于轉爐氧氣吹煉過程中復雜的物理、化學反應等因素,又造成了建立準確的預報模型極其困難的問題,模型的準確建立對煉鋼生產(chǎn)控制的優(yōu)化有重要的意義。因此建立準確的終點預報模型,提高中小型企業(yè)轉爐煉鋼的終點碳含量和溫度命中率,是一個亟待解決的技術難題。因此,為提高轉爐終點碳含量和溫度的預報精度和命中率,本文采用孿生支持向量回歸機（Twin Support Vector Regression,TSVR）建立終點碳含量和溫度的預報模型,針對影響孿生支持向量回歸機性能的懲罰系數(shù)和高斯核函數(shù)寬度系數(shù)的選取問題,采用具有較強尋優(yōu)能力的煙花算法（Fireworks Algorithm,FWA）及增強煙花算法（Enhanced Fireworks Algorithm,EFWA）進行選取,然而煙花算法及增強煙花算法仍然存在問題,為此,本文主要做了如下研究:（1）為綜合解決傳統(tǒng)煙花算法爆炸半徑可能為零導致資源浪費以及增強煙花算法引入的最小爆炸半徑檢測機制導致局部搜索能力較弱的問題,針對增強煙花算法提出了兩種改進策略:引入自適應動態(tài)半徑調整策略改進爆炸半徑,根據(jù)不同階段的啟發(fā)式信... 

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

轉爐煉鋼設備示意圖

遼寧科技大學碩士學位論文（2）各輸入因素互不相關或存在較小的相關性。除了實際現(xiàn)場條件和冶煉條件，輸入因素的選擇還受不同建模者的制約，不同的研究者可能選取不同的輸入因素。因此，在選取輸入因素時，應該盡可能遵循上述兩個原則，選取與終點碳含量和溫度預報相關性較大、較為敏感的因素作為模型的輸入因素。根據(jù)轉爐煉鋼生產(chǎn)原理及工藝過程，選取終點碳含量和終點溫度作為預報模型的輸出因素。影響終點鋼水碳含量的因素通常有鐵水量、廢鋼量、鐵水溫度、鐵水碳含量、吹氧量、出鋼量等，因此初步確定上述 6 個因素作為終點碳含量預報模型的輸入因素；影響終點鋼水溫度的通常有鐵水量、廢鋼量、鐵水溫度、吹氧量、出鋼量、鐵水中碳、硅、錳、磷、硫含量、終點鋼水中硅、錳、磷、硫含量以及其他輔助原料輕燒白云石、白云石原石、石灰、白灰球、礦石等，因此初步確定上述 19 個因素作為終點溫度預報模型的輸入因素。轉爐煉鋼終點預報模型原理圖如圖 2.2 所示。

* * * *, 1 1 1* *11x - ,2. . 0, , 0,l l li i j j i j i i i i ii j i ili i i iiK x x ys t C （求解原理得到非線性目標回歸函數(shù)： *1,li i iif x K x x b （值b 為： *, , 0,=, , 0, i i j ii i j iy w K x x Cby w K x x C（個非線性支持向量回歸機的直觀解釋如圖 3.1 所示。


本文編號：3650290