基于固定尺度支持向量機(jī)的VD爐鋼水終點(diǎn)溫度預(yù)報(bào).pdf

1、VD爐是爐外精煉過程中降低鋼液中氫，氮，氧含量以及非金屬夾雜物等的重要設(shè)備。VD爐終點(diǎn)溫度是決定鋼質(zhì)量的重要參數(shù)。由于VD爐冶煉在真空下進(jìn)行冶煉的特點(diǎn)，使得煉鋼溫度參數(shù)很難實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)測(cè)量，無法對(duì)終點(diǎn)溫度做出準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。通常，大多數(shù)VD爐的冶煉終點(diǎn)溫度依靠長期操作的經(jīng)驗(yàn)獲得，導(dǎo)致預(yù)測(cè)精度的缺陷，影響了冶煉過程的操作。由此，本文進(jìn)行了VD爐冶煉鋼水終點(diǎn)溫度的預(yù)報(bào)方法的研究。
　　固定尺度支持向量機(jī)(FSSVM)是一種數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)方法，具有訓(xùn)練

2、速度快，預(yù)測(cè)精度高和泛化性能好的特點(diǎn)。本文在分析了支持向量機(jī)和最小二乘支持向量機(jī)的基礎(chǔ)上，詳細(xì)闡述了固定尺度支持向量機(jī)的機(jī)理。采用Nystrom方法在原始空間中求解最優(yōu)化問題;由二次Renyi熵方法選擇PV子樣本集來代表訓(xùn)練集，由此體現(xiàn)算法的稀疏性。
　　為了建立精確的VD爐鋼水終點(diǎn)溫度預(yù)報(bào)模型，首先需要對(duì)VD爐的工藝和機(jī)理進(jìn)行研究。本文通過研究和分析VD爐工藝及冶煉過程，根據(jù)能量守恒原理，建立VD爐終點(diǎn)溫度的機(jī)理模型。詳細(xì)分析影

3、響鋼水溫度的各個(gè)因素，并得到各部分的數(shù)學(xué)表達(dá)式。同時(shí)，通過定性分析和定量計(jì)算，得到對(duì)鋼水溫度可忽略的因素。最終推導(dǎo)出VD爐終點(diǎn)溫度的數(shù)學(xué)模型。
　　由于所建立的機(jī)理模型部分參數(shù)無法得到，所以無法通過機(jī)理模型直接計(jì)算VD爐的終點(diǎn)溫度，因此考慮采用數(shù)據(jù)建模的方法對(duì)VD爐終點(diǎn)溫度進(jìn)行預(yù)報(bào)。由于VD爐鋼水溫度的模型復(fù)雜，小樣本數(shù)據(jù)難以體現(xiàn)VD爐終點(diǎn)溫度預(yù)報(bào)模型的所有特征及特征的變化，無法得到很好的預(yù)報(bào)精度;而大樣本數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)方法普遍存在訓(xùn)

4、練太長的問題。為了解決這一矛盾，本文將基于固定尺度支持向量機(jī)的學(xué)習(xí)方法應(yīng)用于VD爐終點(diǎn)溫度預(yù)報(bào)。由此前的機(jī)理模型得到數(shù)據(jù)模型的輸入?yún)?shù)，應(yīng)用CSA算法實(shí)現(xiàn)核函數(shù)參數(shù)和懲罰因子的選擇。仿真結(jié)果表明，在大樣本情況下該方法與其他方法相比具有訓(xùn)練時(shí)間短，預(yù)報(bào)精度高的特點(diǎn)。
　　由于純機(jī)理建模有著模型復(fù)雜，很多模型參數(shù)無法得到，計(jì)算復(fù)雜的缺點(diǎn);而純數(shù)據(jù)建模的缺點(diǎn)則是缺乏工藝指導(dǎo)，過分依賴數(shù)據(jù)，模型解釋性差。針對(duì)純機(jī)理模型和數(shù)據(jù)模型各自的缺點(diǎn)