基于多率采樣的焦?fàn)t火道溫度軟測(cè)量集成模型.pdf

1、焦炭是鋼鐵等行業(yè)的重要生產(chǎn)原料，廣泛的應(yīng)用于各行各業(yè)。焦?fàn)t加熱燃燒過程是煉焦過程中重要的流程，火道溫度直接影響到焦炭質(zhì)量和能源消耗。然而由于成本等原因，往往難以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)測(cè)取火道溫度；而人工測(cè)溫，也存在周期太長，遲滯的缺點(diǎn)。本文針對(duì)焦?fàn)t火道溫度不易測(cè)量，過程參數(shù)具有非線性、時(shí)變等特點(diǎn)，探究基于多率采樣的焦?fàn)t火道溫度軟測(cè)量集成模型，在焦?fàn)t燃燒過程中的應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)測(cè)取火道溫度的目標(biāo)。 在細(xì)致分析本課題的研究背景和意義的基礎(chǔ)上，本文采

2、用軟測(cè)量集成建模的思想來分析焦?fàn)t燃燒過程。從煉焦工藝出發(fā)，通過深入研究焦?fàn)t加熱燃燒的工作機(jī)理，甄選出蓄熱室頂部溫度(后簡(jiǎn)稱蓄頂溫度)作為焦?fàn)t火道溫度軟測(cè)量過程參數(shù)。然后，針對(duì)蓄頂溫度和火道溫度的復(fù)雜關(guān)系，建立線性回歸模型來擬合兩者間的線性關(guān)系；而對(duì)蓄頂溫度和焦?fàn)t火道溫度之間的非線性關(guān)系，本文將線性回歸模型的預(yù)測(cè)誤差，視為兩者非線性關(guān)系的影響所致，采用基于時(shí)間差分法的Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來擬合和多步預(yù)測(cè)，并采用規(guī)則集成的方法，將兩模型組合成

3、長周期組合預(yù)測(cè)模型。然而長周期組合預(yù)測(cè)模型的缺乏較好的實(shí)時(shí)性，本文繼而在分析火道溫度和蓄頂溫度采樣的基礎(chǔ)上，采用多率采樣的思想，對(duì)長周期組合預(yù)測(cè)模型有效和失效時(shí)，分別構(gòu)建曲線擬合預(yù)測(cè)模型和多項(xiàng)式預(yù)測(cè)模型，使原焦?fàn)t燃燒系統(tǒng)由多率系統(tǒng)，成功轉(zhuǎn)變成單率系統(tǒng)，從而全面改善集成模型的實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)性能。最后，為了使軟測(cè)量離線模型更能適應(yīng)工況的變化，提出了一種模型自學(xué)習(xí)策略，進(jìn)一步改進(jìn)了集成模型的預(yù)測(cè)精度和應(yīng)對(duì)焦?fàn)t燃燒工況突變的能力。 建立在焦?fàn)t