針對(duì)鋼鐵企業(yè)氧氣管網(wǎng)建模過(guò)程中由于簡(jiǎn)化假設(shè)導(dǎo)致模型精度不高,影響氧氣調(diào)度的問(wèn)題,造成氧氣放散,提出了一種基于動(dòng)態(tài)系統(tǒng)辨識(shí)氧氣管網(wǎng)的建模方法,該方法綜合了氧氣管網(wǎng)的特征與實(shí)際系統(tǒng)中的氧氣動(dòng)態(tài)調(diào)度,通過(guò)對(duì)模型的辨識(shí),提高了管網(wǎng)計(jì)算模型的計(jì)算精度。通過(guò)實(shí)測(cè)輸入輸出數(shù)據(jù),首先選擇系統(tǒng)模型階次,然后用遞推最小二乘法對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行確定,最后通過(guò)高爐和轉(zhuǎn)爐同時(shí)運(yùn)行時(shí)、多個(gè)轉(zhuǎn)爐同時(shí)運(yùn)行時(shí)不同工況進(jìn)行驗(yàn)證,辨識(shí)所得到的模型能更準(zhǔn)確地描述實(shí)際的系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)。在不同用戶管網(wǎng)其輸出值與實(shí)際數(shù)值誤差較小,驗(yàn)證了該模型的有效性和適用性。 

【文章來(lái)源】：計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件. 2018,35(04)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【部分圖文】：

輸出數(shù)據(jù)

。其中氧氣流量差累積量u可以由流量計(jì)測(cè)得的輸入輸出流量獲得，管網(wǎng)壓力P可以由管網(wǎng)的壓力計(jì)量裝置獲得。系統(tǒng)模型結(jié)構(gòu)如圖1所示。圖1系統(tǒng)模型結(jié)構(gòu)圖根據(jù)氧氣系統(tǒng)實(shí)際的采集數(shù)據(jù)，為了實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)輸入的充分性，所采用的數(shù)據(jù)變化范圍較大，輸入數(shù)據(jù)曲線如圖2所示。圖2輸入數(shù)據(jù)曲線輸出數(shù)據(jù)如圖3所示。圖3輸出數(shù)據(jù)由輸入輸出曲線可知，此序列均值不為零的時(shí)變系統(tǒng)，把管網(wǎng)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)需要進(jìn)行數(shù)據(jù)平穩(wěn)化處理，對(duì)輸入與輸出時(shí)間序列進(jìn)行處理可以去除部分趨勢(shì)項(xiàng)。圖4和圖5為降噪后的重構(gòu)信號(hào)。圖4降噪后輸入數(shù)據(jù)圖5輸出數(shù)據(jù)輸出數(shù)據(jù)曲線根據(jù)前述辨識(shí)判據(jù)以及氧氣管網(wǎng)實(shí)際運(yùn)行時(shí)的輸入輸出數(shù)據(jù)，對(duì)候選模型的結(jié)構(gòu)進(jìn)行辨識(shí)，針對(duì)氧氣管網(wǎng)系統(tǒng)中，氧氣用戶用氧量是隨著時(shí)間不斷變化，氧氣管網(wǎng)系統(tǒng)狀態(tài)隨用氧量變化而變化。通過(guò)對(duì)氧氣管網(wǎng)的AＲX模型辨識(shí)，用氧量為時(shí)變擾動(dòng)變量，采用基于遞推最小二乘法對(duì)參數(shù)進(jìn)行確定。引入具有魯棒性和穩(wěn)定性的實(shí)時(shí)辨識(shí)算法。θ^(t)=θ^(t－1)+m(t)ε(t)φT(t－1)P(t－1)(4)ε(t)=x(t)－θ(t－1)φT(t－1)H(t)=P(t－1)φ(t－1)φT(t－1)P(t－1)ζ1(t)ζ2(t())+φT(t－1)P(t－1)φ(t－1)(5)P(t)=1ζ1(t)［P(t－1)－m(t)H(t)］+m(t)F(t)(6)式中:P(t)為增益矩陣，H(t)為中間變量，F(xiàn)(t)為模型所需要的最小增益矩陣。ζ1(

醒跗?髁坎罾芻??u可以由流量計(jì)測(cè)得的輸入輸出流量獲得，管網(wǎng)壓力P可以由管網(wǎng)的壓力計(jì)量裝置獲得。系統(tǒng)模型結(jié)構(gòu)如圖1所示。圖1系統(tǒng)模型結(jié)構(gòu)圖根據(jù)氧氣系統(tǒng)實(shí)際的采集數(shù)據(jù)，為了實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)輸入的充分性，所采用的數(shù)據(jù)變化范圍較大，輸入數(shù)據(jù)曲線如圖2所示。圖2輸入數(shù)據(jù)曲線輸出數(shù)據(jù)如圖3所示。圖3輸出數(shù)據(jù)由輸入輸出曲線可知，此序列均值不為零的時(shí)變系統(tǒng)，把管網(wǎng)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)需要進(jìn)行數(shù)據(jù)平穩(wěn)化處理，對(duì)輸入與輸出時(shí)間序列進(jìn)行處理可以去除部分趨勢(shì)項(xiàng)。圖4和圖5為降噪后的重構(gòu)信號(hào)。圖4降噪后輸入數(shù)據(jù)圖5輸出數(shù)據(jù)輸出數(shù)據(jù)曲線根據(jù)前述辨識(shí)判據(jù)以及氧氣管網(wǎng)實(shí)際運(yùn)行時(shí)的輸入輸出數(shù)據(jù)，對(duì)候選模型的結(jié)構(gòu)進(jìn)行辨識(shí)，針對(duì)氧氣管網(wǎng)系統(tǒng)中，氧氣用戶用氧量是隨著時(shí)間不斷變化，氧氣管網(wǎng)系統(tǒng)狀態(tài)隨用氧量變化而變化。通過(guò)對(duì)氧氣管網(wǎng)的AＲX模型辨識(shí)，用氧量為時(shí)變擾動(dòng)變量，采用基于遞推最小二乘法對(duì)參數(shù)進(jìn)行確定。引入具有魯棒性和穩(wěn)定性的實(shí)時(shí)辨識(shí)算法。θ^(t)=θ^(t－1)+m(t)ε(t)φT(t－1)P(t－1)(4)ε(t)=x(t)－θ(t－1)φT(t－1)H(t)=P(t－1)φ(t－1)φT(t－1)P(t－1)ζ1(t)ζ2(t())+φT(t－1)P(t－1)φ(t－1)(5)P(t)=1ζ1(t)［P(t－1)－m(t)H(t)］+m(t)F(t)(6)式中:P(t)為增益矩陣，H(t)為中間變量，F(xiàn)(t)為模型所需要的最小增益矩陣。ζ1(t)，?

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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