基于偏最小二乘的高爐鐵水硅含量預(yù)測(cè)研究.pdf

1、高爐生產(chǎn)過程控制是現(xiàn)代鋼鐵冶金中一個(gè)重要的研究課題。由于高爐生產(chǎn)過程的復(fù)雜性和參數(shù)的多樣性，建立比較合適和實(shí)用的控制模型是非常困難的。高爐生產(chǎn)過程綜合自動(dòng)化系統(tǒng)研發(fā)不僅是控制理論與控制工程學(xué)科科技的前沿，同時(shí)也是鋼鐵冶金產(chǎn)業(yè)科技進(jìn)步的前沿課題。高爐冶煉過程是一個(gè)極其龐大、復(fù)雜的冶煉過程，其運(yùn)行過程往往具有非線性、時(shí)間滯后大、空間變量維數(shù)高、影響噪聲大、各種狀態(tài)參數(shù)多重相關(guān)等特性，這些導(dǎo)致很難建立起精確、有效的高爐爐溫硅含量預(yù)測(cè)模型。

2、r>　　 偏最小二乘方法(Partial Least Squares簡(jiǎn)寫PLS)是隨著社會(huì)實(shí)際發(fā)展和需要而產(chǎn)生的一個(gè)有廣泛適用性、新型的多元統(tǒng)計(jì)回歸分析方法。它較好地解決了許多以往用普通多元線性回歸難以解決的問題——變量之間的多重相關(guān)性。而正是這一點(diǎn)，它非常適合高爐生產(chǎn)的特點(diǎn)，它涵蓋了多元線性回歸、主成分分析和典型相關(guān)分析方法的基本功能為一體，綜合運(yùn)用了這幾種數(shù)據(jù)分析方法實(shí)現(xiàn)建立模型的準(zhǔn)確度。
　　 本文選取包鋼6￥高爐(25

3、00m3)在線采集的數(shù)據(jù)，首先對(duì)影響爐溫的各影響因素與鐵水含硅量[Si]進(jìn)行相關(guān)性進(jìn)分析，證明了各影響因素與鐵水含硅量[Si]序列之間存在較強(qiáng)的多重相關(guān)性。然后通過它們之間相關(guān)系數(shù)的計(jì)算和時(shí)間序列趨勢(shì)圖觀測(cè)，綜合分析了并得出了所選取的高爐生產(chǎn)過程中的各個(gè)狀態(tài)參數(shù)和控制參數(shù)與高爐鐵水含硅量[Si]之間的相關(guān)系數(shù)及它們的大致滯后時(shí)間。
　　 本課題將偏最小二乘回歸建模方法運(yùn)用到高爐煉鐵過程中鐵水硅含量爐溫預(yù)報(bào)，運(yùn)用主成分分析提取高爐

4、硅含量預(yù)報(bào)模型輸入?yún)?shù)的主成分用于后續(xù)建模。本論文主要作了以下幾個(gè)方面的工作：分析高爐冶煉特點(diǎn)，熟悉高爐冶煉過程并得出運(yùn)用偏最小二乘回歸來建立預(yù)測(cè)模型的有效性。計(jì)算了高爐硅含量和爐溫的各影響因素的相關(guān)系數(shù)，并給出了由主要影響因子作為自變量、鐵水硅含量為因變量的預(yù)報(bào)模型，在此基礎(chǔ)上采用直接預(yù)報(bào)[Si]，通過[Si]與爐溫的關(guān)系直接預(yù)報(bào)爐溫。該模型通過對(duì)料速(LS)、風(fēng)溫(FW)、風(fēng)量(FQ)、風(fēng)壓(FY)、透氣性指數(shù)(FF)、噴煤(PM)