基于SPC的高炉炉况异常检测研究

针对高炉冶炼过程复杂多变,影响高炉炉况的因素众多且运行过程复杂,为保证高炉炉况稳定顺行,开发了一种基于主元分析(PCA)和统计过程控制(SPC)的高炉炉况异常检测模型。由于高炉运行参数具有高耦合和非高斯的特点,该模型首先采用主元分析算法对高炉实际生产的历史离线数据进行聚类分析,然后应用基于T²统计量的多元控制图和单值控制图对聚类后的新变量和相关参数进行监测,从而达到监测高炉出现异常炉况的目的。该模型可以实时监测高炉炉况的异常波动,其中PCA算法将高炉本身的高维数据降到低维,大幅去除数据中的噪声和不重要特征,在实际生产和应用中,节省了大量的成本和时间。选取马钢某高炉炼铁过程为应用场景,结合数据特点调整和改进算法,通过历史数据模拟和实时在线运行验证模型的可靠性和算法的有效性,同时也对指导高炉实际操作技术做出了一定的贡献。     

基于自回归分布滞后模型的高炉铁水硅含量的预报

高炉冶炼过程中,铁水硅含量是评定高炉炉况稳定性和生铁质量的重要指标,其预测和控制对高炉的稳定顺行有重要意义.基于包钢6号高炉的生产数据,建立差分时间序列的自回归分布滞后模型对高炉铁水硅含量进行预测.结果表明:在炉况波动较小的情况下,该模型的预测命中率能达到87.5%,对实际的生产操作过程有一定的指导意义.     

基于分类回归树的高炉铁水硅含量预测模型

针对高炉铁水硅含量的预测问题,作者探索出基于分类回归树算法的建模策略,为高炉炉温控制提供了新的可选思路.针对某高炉的在线生产数据,分别建立了分类回归树预测模型和支持向量机预测模型,并从命中率、均方根误差对模型的性能进行了分析.结果表明:分类回归树模型的预测精度整体优于支持向量机模型,尤其在炉况波动较大时预测效果较好.     

基于主元分析的高炉异常炉况检测

针对传统的故障检测方法在高炉异常炉况检测中效果不理想问题,提出了一种基于主元分析的高炉异常炉况检测算法.通过对于高炉冷风流量数据的分析,去除训练集中的热风炉换炉造成的扰动,建立高炉炉况准确的主元模型,进而监控高炉运行状况并检测异常炉况.利用柳州钢铁公司炼铁厂3号高炉的生产数据对算法进行了验证.基于现场历史数据的离线测试表明:算法实现了对于异常炉况的预先检测,预警时间提前于事故报告时间.     

基于偏最小二乘回归的高炉铁水硅含量模型

在高炉炼铁过程中,常用铁水硅含量[Si]来衡量铁水的质量和表征高炉的热状态,即用铁水硅含量反映高炉炉温.将偏最小二乘回归方法应用于预测硅含量[Si]中,在高炉炉况相对稳定的条件下,得出影响硅含量[Si]的因素为风量和喷煤,与冶炼专家的经验相符.利用包钢6号高炉的数据,建立铁水硅含量[Si]的回归模型,该模型对高炉炉温预测的准确度达到87.61%,对在线监测高炉硅含量具有一定的实用价值.     

煤气中氯对高炉冶炼过程的影响及防治预测

氯元素对高炉冶炼过程的影响在日渐显现出来,并已对高炉的冶炼过程造成了严重影响,主要表现为:1)使高炉风口结渣,风口通道面积减小,风压升高,影响喷煤作业和高炉炉况的顺行；2)形成的NH4C1固体堵塞煤气管道,影响煤气的输送和使用；3)导致TRT机组流道快速结垢,引起机组振动而造成停机；4)影响高炉炉料的冶金性能,给高炉的冶炼带来不利影响.减轻氯元素对高炉冶炼影响的较好方法是研制出一种适合钢铁工业的脱氯剂,以此来降低氯元素对高炉冶炼的危害.     

高炉异常炉况判断专家系统的设计与实现

探讨了高炉异常炉况判断专家系统的结构,讨论了从传感器数据中抽取高炉况特征的方法,时态黑板结构与时间知识表示,对于炉况特征的模糊量化和专家知识中的参数设定,系统采用机器学习方法自动调整,对于高炉异常炉况的操作方法,系统采用规划－动作－反应方法向用出动国作建议,并对所动作动作建议实现实时的重构解释。     

高炉炉况判断神经网络专家系统

在深入分析高炉冶炼特点的基础上,提出泛化特性和自适应特性是高炉炉况判断系统稳定有效运行的2个重要特性.设计了增进系统泛化特性和自适应特性的方案,并相应开发出一套炉况判断专家系统.开发的系统在高炉上运行获得了满意效果.     

基于炉热指数计算和炉温预测的电石炉热状态判断

鉴于炉热状态判断对电石冶炼的重要性,在对电石炉冶炼过程特点分析的基础上,提出炉热指数的基本概念.建立了基于两段式热平衡分析的炉热指数计算模型,在此基础上建立了基于BP神经网络的电石液温度预测模型.采用这两种模型可以更有效地对电石炉热状态进行判断.模型仿真研究表明,电石液温度与高温区热盈余线性相关,用炉热指数判断电石炉热状态是可行的.电石液温度预测模型的命中率达到86.7%.     

高炉布料过程仿真与决策系统

针对高炉布料过程中人工决策无法得到稳定、满意的径向矿焦比值及炉况发生变化时不能及时做出准确的布料调整,提出了基于操作优化的高炉布料仿真和决策系统.以高炉多层布料料面对应的径向矿焦比值与满意值的偏差最小为目标函数,建立高炉布料操作优化模型,用差分进化算法对该模型求解.本系统在某高炉实际运行后提高了炉况的稳定性,满足了工业现场科学稳定地控制径向矿焦比等技术指标的要求,同时在炉况变化时及时给出了布料调整方案.在工业实际运行中验证了该系统的有效性.