高炉炼铁是一个物理化学反应复杂、多相多场耦合的大滞后、非线性动态系统,其关键工艺指标—铁水质量参数的检测、建模和控制一直是冶金工程和自动控制领域的难题.本文提出一种面向控制的数据驱动高炉炼铁多元铁水质量非线性子空间建模方法.首先,为了提高建模效率和降低计算复杂度,采用数据驱动典型相关性分析与相关性分析相结合的方法提取与铁水质量相关性最强的关键可控变量作为建模的输入变量;同时,为了更好地反映高炉非线性动态特性,将相关输入输出变量的时序和时滞关系在建模过程进行考虑;最后,采用基于最小二乘支持向量机(Least square support vector machine,LS-SVM)的非线性Hammerstein系统子空间辨识方法建立数据驱动的多元铁水质量非线性状态空间模型.同时,将核函数表示的模型非线性特性用多项式函数拟合,在仅损失很小模型精度的前提下大大降低模型的计算复杂度.基于实际数据的工业试验验证了所提建模方法的准确性、有效性和先进性.
针对高炉炼铁过程铁水温度、Si含量、S含量、P含量等关键质量指标难以直接在线检测,且离线化验过程滞后严重的难题,建立基于建模精度综合评价与遗传参数优化的铁水质量(molten iron quality,MIQ)多输出支持向量回归(multi-output suppor...
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针对高炉炼铁过程铁水温度、Si含量、S含量、P含量等关键质量指标难以直接在线检测,且离线化验过程滞后严重的难题,建立基于建模精度综合评价与遗传参数优化的铁水质量(molten iron quality,MIQ)多输出支持向量回归(multi-output support vector regression,M–SVR)动态模型,用于对高炉铁水质量指标进行在线估计.与常规单输出SVR建模不同,M–SVR可一次确定多个分类超平面,从而可实现多元铁水质量指标的多输出建模:建模精度综合评价指标从模型估计趋势以及估计误差等方面综合评价建模性能;以建模精度综合评价指标为适应度函数,采用遗传算法对M–SVR的伸缩向量和惩罚因子参数进行全局寻优,从而获得具有最优参数的GA–M–SVR动态模型.在某钢铁厂2#高炉的工业实验表明:所提GA–M–SVR模型能够根据实时输入数据的变化对多元铁水质量参数进行准确估计.
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