高爐熱狀態(tài)預(yù)報(bào)系統(tǒng)研究與應(yīng)用.pdf

1、該文以"寶鋼高爐爐溫預(yù)報(bào)及爐熱調(diào)劑指導(dǎo)模型開(kāi)發(fā)研究"的科研項(xiàng)目為研究背景.結(jié)合高爐專家系統(tǒng)的應(yīng)用水平及中國(guó)高爐生產(chǎn)的現(xiàn)狀,針對(duì)高爐爐溫預(yù)報(bào)及爐熱調(diào)劑指導(dǎo)中需要解決的實(shí)際問(wèn)題,應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能技術(shù),對(duì)高爐鐵水含硅量、鐵水溫度預(yù)報(bào)等問(wèn)題進(jìn)行了理論分析和探討.該文介紹了專家系統(tǒng)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等人工智能技術(shù)的特點(diǎn),并分析了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與專家系統(tǒng)相結(jié)合的可行性及必要性;回顧了高爐專家系統(tǒng)的發(fā)展及其面臨的主要問(wèn)題;著重介紹了高爐熱狀態(tài)預(yù)報(bào)專家系統(tǒng)

2、所需解決的主要問(wèn)題及目前在解決這些問(wèn)題方面比較成熟的理論和方法.并簡(jiǎn)要介紹了高爐爐溫預(yù)報(bào)及爐熱調(diào)劑指導(dǎo)模型的開(kāi)發(fā)環(huán)境以及寶鋼高爐熱狀態(tài)專家系統(tǒng)現(xiàn)狀.針對(duì)高爐系統(tǒng)的參數(shù)強(qiáng)耦合性、非線性、存在大滯后以及影響因素眾多等特點(diǎn),對(duì)寶鋼1＃高爐現(xiàn)有參數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析.討論了作為預(yù)報(bào)模型輸入?yún)?shù)的選取原則以及模型輸入?yún)?shù)的確定.通過(guò)多元線性回歸的相關(guān)性分析,系統(tǒng)的討論了利用數(shù)學(xué)方法求取高爐參數(shù)滯后時(shí)間的方法.針對(duì)鐵水含硅量預(yù)報(bào)屬于時(shí)間序列的直接多步預(yù)報(bào)

3、問(wèn)題,該文介紹了基于ARMAX模型的自適應(yīng)預(yù)報(bào)模型、基于BP算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)報(bào)模型和基于遺傳算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)報(bào)模型等幾種預(yù)報(bào)方法.重點(diǎn)介紹了一種將時(shí)差方法與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的時(shí)間序列直接多步預(yù)報(bào)方法.該方法解決了經(jīng)典監(jiān)督學(xué)習(xí)的BP算法在直接多步預(yù)報(bào)時(shí)不能漸進(jìn)計(jì)算的問(wèn)題.對(duì)于鐵水溫度的預(yù)報(bào)問(wèn)題,根據(jù)鐵水溫度與鐵水含硅量間的關(guān)系,采用多元線性回歸方法得到.最后,將上述方法應(yīng)用在高爐爐溫預(yù)報(bào)及爐熱調(diào)劑指導(dǎo)模型中.根據(jù)寶鋼1＃高爐工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)采集的數(shù)