【摘要】：高爐爐溫是衡量高爐運行狀態(tài)的重要參數(shù),常指高爐內(nèi)鐵水及渣鐵的溫度,其高低直接影響高爐冶煉過程是否穩(wěn)定順行及生產(chǎn)鐵水是否優(yōu)質(zhì)。由于高爐生產(chǎn)過程中處于封閉狀態(tài),其爐內(nèi)的溫度不能直接檢測,而出鐵過程中,鐵水溫度下降,測量的鐵水溫度無法充分表征高爐內(nèi)部爐缸的熱狀態(tài)。相反,鐵水中硅含量不存在信息丟失問題,并且硅含量也是鐵水質(zhì)量的重要指標(biāo),因此,研究學(xué)者則通常把硅含量作為爐內(nèi)的化學(xué)溫度以及監(jiān)測高爐爐溫狀態(tài)的指標(biāo)。本課題以鐵水硅含量為研究對象,以柳州鋼鐵2號高爐為背景,基于機理分析鐵水硅含量的來源及影響因素,基于數(shù)據(jù)挑選硅含量影響因素并建立硅含量預(yù)測模型,并對高爐運行的特性做了詳細(xì)分析,使該模型更符合高爐生產(chǎn)實際運行狀況。具體研究工作如下:(1)融合機理分析、數(shù)據(jù)相關(guān)性分析選擇鐵水硅含量模型的輸入變量。通過高爐鐵水中硅的來源以及高爐內(nèi)部含硅物質(zhì)的物理化學(xué)反應(yīng)等機理分析,確定影響鐵水中硅含量的因素,作為模型的備選輸入。再經(jīng)過數(shù)學(xué)分析,從備選輸入中挑選相關(guān)性較大的作為輸入變量,并確定各輸入變量對硅含量影響的滯后時間。(2)考慮高爐鐵水硅含量檢測時間的不確定性,提出改進(jìn)不等時距灰色模型(IUGM(1,1))擬合整點時刻硅含量值。該算法將不等時距灰色模型加入擾動因子,并利用擬合時刻的前后數(shù)據(jù)計算該點硅含量值,進(jìn)而完成了輸入輸出時間配準(zhǔn),為后續(xù)硅含量建模準(zhǔn)備了可用的輸出數(shù)據(jù)。(3)考慮高爐爐況生產(chǎn)運行時存在的波動特性,提出應(yīng)用聚類算法對樣本作分簇處理。聚類算法將爐況相似的樣本聚為一類,進(jìn)而利用每個子集中的樣本進(jìn)行硅含量建模。在引入模糊C均值的同時,首次提出通過設(shè)置模糊隸屬度的閾值,剔除小于隸屬度閾值的樣本。該方法使得每個簇中,樣本之間更加緊湊,即爐況更加類似。通過聚類以及樣本剔除,提高了建模速度以及建模精度。(4)利用處理的輸入輸出數(shù)據(jù),基于支持向量回歸(SVR)算法建立鐵水硅含量預(yù)測模型。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工業(yè)復(fù)雜系統(tǒng)建模。最后,采用MATLAB編寫代碼,仿真結(jié)果驗證了模型的有效性
【學(xué)位授予單位】：燕山大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TF53

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本文編號：2784305