基于炉热指数和ST-PLS的高炉炉温预测方法及高炉炉温模糊推理系统的研究

摘要

高炉炉温是高炉优质高产的重要参数,炉温过高或过低都不利于生产。炉温过高,会使焦比升高和生铁产量降低,引发悬料事故;炉温过低,会使炉内反应热量不足,导致高炉炉凉的发生。因此,准确地预测炉温是保证高炉平稳顺行的关键因素。由于高炉炉温是多因素综合影响下的结果,因此,仅仅使用铁水硅含量或铁水温度来反应炉温,不够准确。因此,本文选用铁水硅含量、铁水硫含量、铁元素还原速率、铁水温度、以及Wu炉热指数以及Tf炉热指数来综合反映高炉炉温。
　　首先,本文建立了基于香农熵的广义相关系数时滞分析模型和基于样条变换的非线性偏最小二乘回归(ST-PLS)的反应炉温的参数预测模型,预测出能够综合反应高炉炉温的四个参数(铁水硅含量、铁水硫含量、铁元素还原速率以及铁水温度)。其中ST-PLS模型的建立过程中使用的自变量有:料速、风量、热风压、透气性、热风温度、富氧压力、富氧流量、煤粉量、铁量差以及前一炉的[Si]和[S]。仿真结果表明,模型具有较高的预测精度,当相对误差分别为0.11和0.18时,模型预测[Si]的命中率分别为0.7143和0.9184,[S]的命中率分别为0.7347和0.9184,铁元素还原速率的命中率分别为0.6122和0.8163;当相对误差分别为0.005和0.01时,模型预测铁水温度的命中率为0.8163和0.9388。另外,Wu及Tf炉热指数分别代表高炉下部反应区和风口区的热状态,根据高炉炉长的经验,它们能很好的反应炉温。因此,本文根据炉料成分、煤气成分、铁水成分以及焦炭成分等,计算了对应炉次的Wu炉热指数以及Tf炉热指数。
　　因为高炉炉温的热状态是高炉炉温的直观表现,即“偏低”、“正常”及“偏高”因此,本文研究的最终目的是预测多因素共同影响下的高炉炉温的热状态,由于炉温的热状态是定性的,为了进行定量化研究,本文定义了一个高炉炉温综合指数,并利用模糊C均值聚类方法将6个反应炉温参数(铁水硅含量、铁水硫含量、铁元素还原速率、铁水温度、Wu及Tf炉热指数)分别划分成三类(“偏低”、“正常”及“偏高”),确定各个参数处于每个类的隶属度函数,建立高炉炉温模糊推理系统,并将能够综合反应高炉炉温的6个参数作为系统的输入,高炉炉温综合指数作为系统的输出,从而利用系统输出的高炉炉温综合指数的值,确定高炉炉温的热状态(“偏低”、“正常”或“偏高”)。因此,该模型对多因素综合预测高炉炉温热状态具有一定的指导作用。

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1 绪论

1.1 课题研究的背景意义及困难

1.2 国内外炉温预测模型的综述

1.3 课题研究的目标及主要内容

2 高炉炼铁的过程控制及工艺参数

2.1 高炉炼铁操作[38]

2.2 高炉炼铁过程的工艺参数

2.3 高炉炉温预测模型的参数选择与时滞性分析

3 炉热指数与非线性偏最小二乘回归方法的基本原理

3.1 炉热指数

3.2非线性偏最小二乘回归模型的基本原理[21]

4 模糊C均值聚类算法及模糊推理系统[43~49]

4.1 模糊C均值聚类算法

4.2 模糊推理系统

5 高炉炉温的反应参数的预测模型

5.1 uW 与T f炉热指数模型

5.2 高炉炉温的其余反应参数的预测模型

6 高炉炉温热状态预测模型

6.1 模糊C均值聚类

6.2高炉炉温模糊推理系统的建立

结论

参考文献

附录A 建模数据

附录B MATLAB程序

在学研究成果

致谢