一种动态数据序列的建模方法及其在定氧加铝系统中的应用

摘要

该论文首先研究了国内外多种关于动态数据序列建模方法,比较了各种方法的优缺点.根据定氧加铝工艺中钢包含氧量因工况等因素有所不同,在观察若干炉含氧观测数据序列的基础上,引入先进合理的观测数据建模策略,结合回归分析、灰色理论和时间序列建模的思想,建立了定氧加铝模型.采用信号分离方法和技术,将信号中的确定性和非确定性信号分离,分别给出相应的参数估计及数学模型;然后,充分考虑观测数据和其它变量的相关关系以及数据自身依赖关系,建立了观测数据序列的混合模型.考虑到现场的随机因素的影响,在对随机信号采用时间序列方法建立模型时,研究了一种确立模型的阶数和模型参数的算法;在工艺状况发生改变时,通过对模型的滚动优化,修正模型参数,提高模型对实时观测数据的拟合程度和预测的准确性,探索了一条观测数据序列建模的新途径.该课题的研究背景是基于

目录

摘要

Abstract

第一章绪论

1.1课题研究背景及意义

1.2国内外研究现状

1.2.1铝镇静钢的定氧加铝模型建立的发展

1.2.2观测数据序列建模方法的发展

1.3工厂现状介绍

1.3.1系统设备现状

1.3.2炼钢厂定氧加铝系统的控制方式分析

1.4本文拟进行的工作及采用方法

1.5本文所做的工作

1.6本论文的框架介绍

第二章理论基础

2.1回归分析建模法

2.1.1线性回归模型

2.1.2参数的最小二乘估计

2.1.3模型结构及随机变量的真值范围

2.2观测数据序列的平稳化处理

2.3灰色模型建立方法

2.3.1累加生成运算

2.3.2指数累加生成运算

2.3.3灰色模型分类

2.4时间序列分析

2.4.1 ARMA模型

2.4.2数据的采集、检验与预处理

2.4.3 ARMA模型的等价处理

2.4.4 AR(n)模型的阶数确定

2.4.5 AR(n)模型参数的估计方法

2.4.6 Marple算子

2.4.7递推模型参数的限定记忆法实时估计

第三章一种观测数据序列混合模型建立的方法

3.1观测数据的综合分析及其数据处理

3.1.1确定性成分分析

3.1.2不确定性成分分析

3.2一种观测数据序列混合模型建立的方法

3.2.1一种改进的观测数据序列建模方法

3.2.2时间序列模型的建立

第四章混合建模方法在定氧加铝系统中的应用

4.1炼钢工况下钢包含氧测试信号分析

4.1.1系统工艺分析

4.1.2钢包含氧量与温度的相关分析

4.1.3钢包含氧量动态数据序列的分析

4.2定氧加铝混合模型建立方法的实现

4.3定氧混合模型的优化

第五章拟合和预测效果

5.1系统组成

5.1.1系统控制方案

5.1.2系统控制原理

5.2混合模型拟合和预测效果说明

结束语

参考文献

研究生期间发表的论文

致 谢