發(fā)布時(shí)間：2020-05-22 19:38

【摘要】：鋼鐵產(chǎn)業(yè)是我國(guó)重要的產(chǎn)業(yè)之一,對(duì)鋼鐵產(chǎn)業(yè)的研究對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)有非常重要的作用和意義。由于鋼鐵生產(chǎn)流程復(fù)雜多樣,而且大都伴隨著高溫高熱的生產(chǎn)環(huán)境,這對(duì)生產(chǎn)過程中的能源管理帶來了困難。本文從鋼鐵企業(yè)實(shí)際能源管理中提煉出能源診斷問題,目的是結(jié)合生產(chǎn)工藝,基于歷史實(shí)際生產(chǎn)能源數(shù)據(jù),對(duì)各工序能源消耗情況進(jìn)行分析,識(shí)別出能源消耗異常情況,為能源管理人員分析能源實(shí)際消耗量,優(yōu)化整個(gè)能源系統(tǒng)以達(dá)到節(jié)能目的提供有效的數(shù)據(jù)支持。目前,有關(guān)鋼鐵企業(yè)的診斷問題的研究大都停留在定性分析的階段,而本文以鋼鐵企業(yè)實(shí)際生產(chǎn)數(shù)據(jù)為建�；A(chǔ),將模型和實(shí)際生產(chǎn)緊密聯(lián)系在一起,提出了基于數(shù)據(jù)的診斷方法和評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。主要研究工作如下:(1)以鋼鐵企業(yè)生產(chǎn)過程中的能源消耗現(xiàn)狀為背景,提出了針對(duì)鋼鐵能源介質(zhì)的診斷問題。在學(xué)習(xí)鋼鐵生產(chǎn)工藝和分析現(xiàn)場(chǎng)采集到的測(cè)量數(shù)據(jù)時(shí),發(fā)現(xiàn)鋼鐵生產(chǎn)過程存在機(jī)理模型難以建立和測(cè)量數(shù)據(jù)內(nèi)含大量噪聲等問題,根據(jù)這些問題的特點(diǎn),提出了基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的能源介質(zhì)消耗關(guān)系模型。(2)首先在分析了各種統(tǒng)計(jì)模型的特點(diǎn)的基礎(chǔ)上選擇LSSVM模型作為本文的數(shù)據(jù)建模方法。LSSVM模型的非線性擬合能力可以表達(dá)鋼鐵能源介質(zhì)間的消耗關(guān)系,而其對(duì)噪聲的控制可以在一定程度上減弱測(cè)量噪聲帶來的誤差。然后針對(duì)鋼鐵能源診斷問題的特點(diǎn)設(shè)計(jì)了智能優(yōu)化策略以對(duì)其參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。最后利用數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)證實(shí)了該模型的有效性。(3)將基于LSSVM的能源消耗模型與傳統(tǒng)的卡爾曼濾波算法相結(jié)合,建立了基于LSSVM的卡爾曼濾波模型。診斷算法以選定的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)為依據(jù),利用標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)濾波結(jié)果的統(tǒng)計(jì)特點(diǎn)來制定評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。通過對(duì)比真實(shí)測(cè)量數(shù)據(jù)與評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)之間的偏差給出當(dāng)前系統(tǒng)的異常程度。最后將該算法應(yīng)用到了鋼鐵企業(yè)六個(gè)典型工序的數(shù)據(jù)的診斷中,分析驗(yàn)證了模型的診斷效果。(4)基于數(shù)據(jù)解析思想開發(fā)了電力信息管理系統(tǒng),利用數(shù)據(jù)解析技術(shù)對(duì)系統(tǒng)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析,總結(jié)了當(dāng)?shù)亟鼛啄甑慕?jīng)濟(jì)情況并預(yù)測(cè)了未來經(jīng)濟(jì)走勢(shì)。在這個(gè)過程中也將本文提出的診斷算法應(yīng)用對(duì)了數(shù)據(jù)分析過程中,在解決問題的同時(shí)驗(yàn)證了算法的有效性。
【圖文】：

技術(shù)有很多，現(xiàn)在大多數(shù)鋼鐵企業(yè)采用的是變壓吸附技術(shù)。在這個(gè)過程中，，對(duì)原逡逑料及焦?fàn)t煤氣的監(jiān)控非常重要，鋼鐵廠一般會(huì)對(duì)其進(jìn)行測(cè)量和監(jiān)控。本文收集到逡逑的焦?fàn)t制氫工序中焦?fàn)t煤氣的流量數(shù)據(jù)如圖２．１所示。逡逑０ｘ邋１０４逡逑Ｄｒ邐下－邐—Ｔ—邐￣邐￣Ｔ邐邐ｔ邐—Ｌ邐ｌＰ邐ｌ邐．．逡逑５．５邐？邐１逡逑ｆＵ暴／＃＿逡逑＊邐ｊｌ逡逑２．５邋？邐１逡逑0．邐？邐＇邐ｒ邐ｌ邐ｒ邐ｒ邐ｆ邐ｒ逡逑２０邐４０邐６０邐８０邐１００邐１２０邐１４０邐１６０逡逑觀測(cè)點(diǎn)逡逑圖２．１焦?fàn)t煤氣流量的測(cè)量值逡逑Ｆｉｇ．邋２．１邋Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ邋ｖａｌｕｅ邋ｏｆ邋ｃｏｋｅ邋ｏｖｅｎ邋ｇａｓ邋ｆｌｏｗ逡逑－ＩＩ－逡逑

從圖中可以看出，焦?fàn)t煤氣的觀測(cè)值波動(dòng)比較大。為分析內(nèi)含噪聲的具體情逡逑況，選定一個(gè)合適時(shí)間窗參數(shù)，利用均值濾波，將噪聲信號(hào)從原信號(hào)中分類出來，逡逑得到的噪聲信號(hào)如圖２．２所示。逡逑１．５＾１°４邋．邋－—ｔ１邐？邐１邐１＾逡逑１邋；－邐－逡逑Ｒ邋０５！邐？邋｜邐Ａ邐＾逡逑ｍｉ：逡逑－１邋［＇邐－逡逑＊１５＇．邐：邐？邐－邐－邐？邐？逡逑０邐２０邐４０邐６０邐８０邐１００邐１２０邐１４０邐１６０逡逑觀測(cè)點(diǎn)逡逑圖２．２焦?fàn)t煤氣測(cè)量值中的噪聲逡逑Ｆｉｇ．邋２．２邋Ｎｏｉｓｅ邋ｉｎ邋ｔｈｅ邋ｍｅａｓｕｒｅｄ邋ｖａｌｕｅ邋ｏｆ邋ｃｏｋｅ邋ｏｖｅｎ邋ｇａｓ逡逑同消耗量一樣，在焦?fàn)t煤氣制氫的過程中，氫氣的產(chǎn)量也是很多鋼鐵企業(yè)關(guān)逡逑心的一個(gè)重要指標(biāo)。本文收集到的該鋼鐵企業(yè)某一時(shí)間段內(nèi)的氫氣產(chǎn)出流量如圖逡逑２．３所示。逡逑２Ｓｘ１０４逡逑Ｚ邋０邋：＊邐．邐—１邐—邋Ｌ邐Ｌ邐邋Ｌ邐Ｌ邐邐Ｌ邐＿‘一邐－．？：逡逑ＩＩ逡逑ａ邐１邋．N」」逡逑０邐２０邐４０邐６０邐８０邐１００邐１２０邐１４０邐１６０邐１８０逡逑觀測(cè)點(diǎn)逡逑圖２．３氫氣流量的測(cè)量值逡逑Ｆｉｇ．邋２．３邋Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ邋ｖａｌｕｅ邋ｏｆ邋ｈｙｄｒｏｇｅｎ邋ｆｌｏｗ逡逑同樣，選定一個(gè)時(shí)間窗參數(shù)，利用均值濾波分離出其中的噪聲信號(hào)，如圖２．４逡逑－１２－逡逑
【學(xué)位授予單位】：東北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN713;TF31

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2676498