文档介绍：第卷第期武汉理工大学学报. .
年月】Ⅱ印. .
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基于的烧结矿智能预测关键技术研究
王爱民,钟珞,宋强
.武汉理工大学计算机学院,武汉;.安阳师范学院计算机与信息工程学院,安阳;
.安阳工学院机械工程系,安阳
摘要: 研究了烧结矿化学成分智能预测的若干关键技术,包括非线性支持向量回归估计算法、核函数与参数选取、样
本数据的标准化处理,研究了基于区间优化的烧结矿化学成分控制方案。设计和实现了一种新的烧结矿化学成分智能
预测系统,能够较好地实现预测值和化验值的拟合,预测效果显著。
关键词: 烧结矿化学成分; 支持向量机; 智能预测; 非线性回归; 优化控制
中图分类号: 文献标识码: 文章编号:..

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在现代钢铁企业中,高炉原料的烧结过程是其中重要的生产工序。烧结矿化学成分如碱度、全铁、、
、、、转鼓强度等的稳定性直接影响到烧结矿的质量和产量,进而会对整个钢铁企业的生产状况
和经济效益有很大影响,各个钢铁厂在烧结配置了大量的检测仪表和自控系统。但由于烧结生产过程非常
复杂,很难用一组较为准确的数学模型进行描述。加之过程所具有的大时滞性和动态时变性,采取依赖于对
象数学模型的传统控制理论和方法难以解决烧结矿化学成分的波动问题。因此长期以来,烧结矿化学成分
的控制一直是钢铁企业中的一个难点卫。
以河南省安钢二烧为例,用聚类、规划、支持向量回归算法在小样本贫信息的条件下对烧
收稿日期:.—.
基金项目:教育部高校行动计划项目一,国家自然科学基金项目和河南省重大科技公关项目
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作者简介:王爱民.,男,教授.—:.
武汉理工大学学报年月
结矿化学成分做出比较准确的预测,取得了比较满意的结果。
预测系统的配置结构与数据的标准化处理
该文应用智能技术对烧结矿各中、、、、、等种成化学分进行预测。获得了较高的
预测精度。系统的配置结构如图所示,其中的“支持向量机算法”是有一组个“支持向量回归机”在同
步工作,可以适时完成对、、、、、中各元素的输出。图中给出了预测过程中需要输入
的相关的变量。
由于现场数据的采集到的各类有关数据的量
测涮水. —测水凳仪卜—————二卜
钢不尽一致,特别是还存在噪声数据,我们需要对一
于数据进行规范化处理。混合料温度镍铬、镍硅热电偶卜匦卜~
成品检验值数据的预处理糯厚
——毒
预测过程中,要利用预测值和实际成品化验值
的偏差,来补偿以后的化学成分预测值。而化验觯速呕圜——岖。
烧结负
值,由于人为因素或仪器的精度等因素,有时候也——云西卜———..匝函萋卜一
会产生一定的误差,因此,对这类成品化验值也要
煤气流量噩亟亟一转鼓强度
进行处理。在本系统中,利用全量分析法来判断成预处理
生石灰、煤粉配比⋯~
品化验值的合理性,也就是将各化学成分化验值代
入到式图系统配置结构
.一.
如果在.% ±.%范围内,说明成分化验结果基本准确;如果超出.% ±.%的范围
内,说明化