燒結(jié)礦FeO含量實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、在現(xiàn)代鋼鐵生產(chǎn)過程中，燒結(jié)是為高爐煉鐵提供原料的重要環(huán)節(jié)，用燒結(jié)法生產(chǎn)燒結(jié)礦不僅解決了貧礦煉鐵問題，同時(shí)還改善了含鐵原料的冶金性能，使高爐生產(chǎn)指標(biāo)和經(jīng)濟(jì)效益均得到明顯提高。燒結(jié)礦氧化亞鐵(FeO)的含量是燒結(jié)生產(chǎn)的一項(xiàng)綜合性指標(biāo)，它代表了燒結(jié)礦的還原性。對(duì)燒結(jié)礦FeO含量實(shí)時(shí)地準(zhǔn)確預(yù)測(cè)，對(duì)指導(dǎo)燒結(jié)生產(chǎn)有著重要的意義。 燒結(jié)礦FeO含量受到多個(gè)燒結(jié)參數(shù)影響，其模型復(fù)雜，往往只能通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法進(jìn)行建模，但是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有收

2、斂速度慢等缺點(diǎn)，難以較好的運(yùn)用到燒結(jié)礦FeO含量的實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)。燒結(jié)礦機(jī)尾斷面圖像能較好的實(shí)時(shí)的反映燒結(jié)礦FeO含量，是近年來(lái)研究的熱點(diǎn)。 本文對(duì)多個(gè)周期的機(jī)尾斷面圖像做了大量的分析和研究，針對(duì)以往采用的外觸發(fā)方式選取燒結(jié)機(jī)尾斷面圖像的不足，在斷面圖像的選取上提出了新的方法：基于差分的最佳斷面選取法，并利用該方法在圖像序列中選取了最佳斷面圖像，為后續(xù)提取圖像特征參數(shù)的正確性提供了保證。 在圖像參數(shù)的特征提取上本文也做出了較大

3、的改進(jìn)，通過對(duì)機(jī)尾斷面圖像色彩信息的分析，利用機(jī)尾斷面數(shù)字圖像中不同的色彩分量提取不同的特征參數(shù)，簡(jiǎn)化了圖像參數(shù)提取的過程。 本文利用C均值模糊聚類分析與徑向基函數(shù)(RBF，Radial Basis Function)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方式預(yù)測(cè)燒結(jié)礦FeO含量。C均值聚類具有較好的聚類精度，而RBF網(wǎng)絡(luò)具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，收斂速度快的特點(diǎn)。通過對(duì)樣本圖像特征參數(shù)的聚類，將FeO含量樣本分為4類，針對(duì)不同類別的樣本集，用對(duì)應(yīng)的燒結(jié)過程參數(shù)集訓(xùn)

4、練RBF函數(shù)，得到4個(gè)參數(shù)散布率較小的RBF模型。在預(yù)測(cè)過程中，首先利用C均值聚類初判別該斷面中的燒結(jié)礦FeO含量等級(jí)，然后將該時(shí)刻的燒結(jié)現(xiàn)場(chǎng)過程參數(shù)輸入相應(yīng)的RBF模型中進(jìn)行計(jì)算，預(yù)測(cè)FeO含量。 利用上述的關(guān)鍵技術(shù)，結(jié)合以前的研究基礎(chǔ)，利用組件技術(shù)開發(fā)出了燒結(jié)礦FeO含量實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)系統(tǒng)。該系統(tǒng)能實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)燒結(jié)礦FeO含量，系統(tǒng)穩(wěn)定性好，操作簡(jiǎn)單，現(xiàn)已在某大型鋼鐵集團(tuán)煉鐵廠第三燒結(jié)車間運(yùn)行一年，預(yù)測(cè)結(jié)果與化驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行匹配，檢測(cè)結(jié)果