高爐料面溫度場(chǎng)智能建模方法的研究.pdf

1、高爐料面溫度場(chǎng)是爐喉煤氣流分布狀況最直接的表現(xiàn)形式，然而，由于高爐內(nèi)部復(fù)雜的物理、化學(xué)、動(dòng)力學(xué)過(guò)程，很難直接建立準(zhǔn)確的料面溫度場(chǎng)模型。因此，如何建立高爐料面溫度場(chǎng)模型，對(duì)于預(yù)測(cè)高爐煤氣流發(fā)展?fàn)顩r、優(yōu)化高爐生產(chǎn)操作、保證高爐穩(wěn)順運(yùn)行、優(yōu)化高爐生產(chǎn)過(guò)程具有很高的理論研究意義和應(yīng)用前景。 首先，從工藝機(jī)理的角度分析了高爐紅外圖像、十字測(cè)溫、探尺和上升管溫度等多源信息與料面溫度場(chǎng)之間的關(guān)系；研究了基于紅外圖像的料面溫度場(chǎng)等溫線、中心位置

2、和徑向溫度分布等特征提取技術(shù)；然后，針對(duì)利用單一檢測(cè)信息難以建立準(zhǔn)確的高爐料面溫度場(chǎng)模型的問(wèn)題，提出了基于信息融合的高爐料面溫度場(chǎng)智能建模方法，該方法充分利用高爐爐喉檢測(cè)信息，以基于兩點(diǎn)法的溫度動(dòng)態(tài)定標(biāo)方法作為基準(zhǔn)定標(biāo)方法，采用基于遺傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對(duì)溫度動(dòng)態(tài)定標(biāo)進(jìn)行非線性誤差校正，不但定標(biāo)精度提高，而且神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，計(jì)算量小，收斂速度快。仿真結(jié)果表明，采用基于信息融合的溫度定標(biāo)方法明顯優(yōu)于采用基于兩點(diǎn)法的溫度動(dòng)態(tài)定標(biāo)方法，