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高炉炼铁过程多元铁水质量指标多输出支持向量回归建模

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控制理论与应用 2016年第6期33卷 727-734页

作者：周平李瑞峰郭东伟王宏柴天佑东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室矿冶过程自动控制技术国家重点实验室

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... 详细信息

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.

关键词：高炉炼铁铁水质量多输出支持向量回归(M–SVR) 模型精度综合评价遗传优化数据驱动建模

基于多参数灵敏度分析与遗传优化的铁水质量无模型自适应控制

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自动化学报 2021年第11期47卷 2600-2613页

作者：温亮周平东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室沈阳110819

铁水硅含量(化学热)和铁水温度(物理热)是高炉炼铁过程最重要的铁水质量指标,其建模与控制对于整个高炉炼铁过程的运行优化意义重大.针对高炉炼铁过程极复杂动态特性以及铁水质量难以进行常规机理建模与控制的难题,基于直接数据驱动控... 详细信息

铁水硅含量(化学热)和铁水温度(物理热)是高炉炼铁过程最重要的铁水质量指标,其建模与控制对于整个高炉炼铁过程的运行优化意义重大.针对高炉炼铁过程极复杂动态特性以及铁水质量难以进行常规机理建模与控制的难题,基于直接数据驱动控制思想,提出一种基于多参数灵敏度分析与大规模变异遗传参数优化的高炉铁水质量无模型自适应控制方法.首先,基于紧格式动态线性化(Compact form dynamic linearization,CFDL)无模型自适应控制(Model free adaptive control,MFAC)技术确定铁水质量的多变量数据驱动控制器结构;然后,针对CFDL-MFAC众多可调参数对控制器性能影响大,同时对众多参数整体优化非常耗时且效果不理想的问题,基于多参数灵敏度分析(Multi-parameter sensitivity analysis,MPSA)技术,提出基于大规模变异与精英局部搜索遗传优化的CFDL-MFAC控制器参数整定方法;最后,将参数整定后的CFDL-MFAC控制器应用到高炉炼铁过程多元铁水质量控制,并与基于递推子空间辨识的数据驱动预测控制进行比较研究,验证所提控制方法的有效性和先进性.

关键词：数据驱动控制无模型自适应控制多参数灵敏度分析高炉炼铁铁水质量遗传算法大规模变异

严格冲天炉熔炼操作管理来提高铁水质量的经验

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铸造 1991年第6期40卷 38-39页

作者：武宏强西安交通大学铸造教研室

陕西机床厂铸造车间在缺乏优质铸造焦的条件下,由于坚持严格冲天炉的熔炼操作及管理,多年来铁水温度稳定在1480~1500℃,铸件废品率逐年下降.文中简介了该车间在冲天炉的日常维修、熔炼操作及管理等方面的经验.

关键词：冲天炉熔炼操作管理铁水质量

炉料中添加稀土氧化渣对冲天炉铁水质量的影响

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铸造 1989年第8期38卷 8-11页

作者：苏华钦吴强江建中吴宇宁东南大学吴炳尧江苏省冶金研究所

在冲天炉熔炼过程中可能产生的高温和低一氧化碳分压条件下,稀土氧化渣能被石墨还原成稀土。据此,把稀土氧化渣加入炉料,借助于还原出来的稀土改善铁水石墨形貌,提高铁水质量。试验表明,冲天炉批科中加入5%左右的稀土氧化法,能使铸铁件... 详细信息

在冲天炉熔炼过程中可能产生的高温和低一氧化碳分压条件下,稀土氧化渣能被石墨还原成稀土。据此,把稀土氧化渣加入炉料,借助于还原出来的稀土改善铁水石墨形貌,提高铁水质量。试验表明,冲天炉批科中加入5%左右的稀土氧化法,能使铸铁件的抗拉强度提高大约半个多牌号。

关键词：冲天炉铁水质量炉料稀土氧化渣

基于核偏最小二乘的高炉铁水质量监测方法研究

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基于核偏最小二乘的高炉铁水质量监测方法研究

作者：梁梦圆东北大学

学位级别：硕士

钢铁产业已经迈入高质量发展阶段,高炉炼铁过程是钢铁产业的上游主体工序,其生产出的铁水的质量水平直接决定后续工序的钢材产品质量,保证高炉炼铁过程长期稳定顺行和优质生产对钢铁产业的高质量可持续发展起到至关重要的作用。高炉炼... 详细信息

钢铁产业已经迈入高质量发展阶段,高炉炼铁过程是钢铁产业的上游主体工序,其生产出的铁水的质量水平直接决定后续工序的钢材产品质量,保证高炉炼铁过程长期稳定顺行和优质生产对钢铁产业的高质量可持续发展起到至关重要的作用。高炉炼铁是高温、高压、密闭环境下的连续复杂生产过程,具有的众多过程变量不仅能够映射出当前高炉的运行状况,并且蕴含着丰富的产品质量信息。高炉炼铁产品铁水的质量状况通过铁水质量参数来反映,然而,铁水质量参数除铁水温度（Molten Iron Temperature,MIT）外很难直接在线检测,具有时滞性。另外,目前高炉炼铁现场的炉况监控技术多是直观判断与单变量指标监控相结合,忽略了变量之间的相关性以及不同操作子系统之间的耦合关系,无法对生产过程进行及时有效地监测。因此,利用易测量的过程变量与难测量的质量参数之间的内在联系,通过过程变量的变化来监测高炉铁水质量指标的波动情况,能够尽早识别影响铁水质量的潜在因素,进而为提高铁水质量提供有价值的操作制度调剂信息,对保证高炉炼铁安全生产、提高生铁质量和经济效益具有重要的现实意义。针对以上问题,本文依托国家自然科学基金重大项目“大型高炉高性能运行控制方法及实现技术”（61290323）,以广西柳钢2号高炉为研究对象,在总结和概述过程监测方法发展状况的基础上,结合高炉炼铁过程特性,开展了基于核偏最小二乘（Kernel Partial Least Squares,KPLS）的高炉铁水质量监测方法研究,具体工作如下:（1）首先,通过分析高炉炼铁运行过程以及铁水质量参数指标,选取高炉炼铁过程的主要操作变量和状态变量,共36个变量作为监测模型的输入过程变量,5个能够综合性地反映铁水质量状况的铁水质量参数——硅含量（[Si]）、锰含量（[Mn]）、磷含量（[P]）、硫含量（[S]）和铁水温度（MIT）作为输出质量变量,并对实验数据进行缺失值和无量纲化处理。（2）在高炉铁水质量异常检测方面,针对高炉炼铁过程存在的复杂非线性特性,以及监测过程中产生的误报与漏报问题,根据核偏最小二乘方法在质量监测方面的有效性以及指数加权移动平均（Exponentially Weighted Moving Average,EWMA）方法处理数据微小变化和突变问题的优异性,提出一种基于自适应阈值的KPLS故障检测方法。首先,为准确分析生产过程中产品质量相关与质量无关的故障,根据运行历史数据建立KPLS模型,并采用Hotelling’s T2统计量和平方预测误差（Squared Prediction Error,SPE）统计量从不同方面在线监测过程运行状况。其次,将基于有限窗口长度的EWMA方法与质量监测策略相结合,推导出的自适应阈值引入了历史数据对监控指标的影响,改善了故障检测效果,利用田纳西-伊斯曼（Tennessee Eastman,TE）过程仿真实验验证了所提方法的有效性。最后,基于实际高炉数据开展实验研究,结果表明,所提方法能够有效检测到铁水质量的异常情况。（3）在高炉铁水质量异常诊断方面,针对具有强非线性且先验故障知识较少的高炉炼铁过程的故障识别问题,提出一种基于改进贡献率的KPLS故障识别方法。首先,为明确现有基于贡献率的KPLS故障识别方法的物理意义并简化计算,采用在新样本中引入比例因子变量构造监测指标函数,通过在因子值为“1”的比例因子附近对监测指标函数进行泰勒近似,获得一阶偏导数绝对值表示变量贡献的新统计量。其次,为进一步提高故障识别准确度,利用相对贡献率进行最终的故障变量识别。通过不同故障类型的数值仿真与TE过程仿真实验验证了所提方法的有效性。最后,对高炉铁水质量异常情况进行故障识别实验,结果表明,所提方法能够准确识别高炉运行异常的原因变量。

关键词：核偏最小二乘高炉炼铁铁水质量故障检测故障识别

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基于即时学习的高炉铁水质量自适应预测控制

基于即时学习的高炉铁水质量自适应预测控制

作者：易诚明东北大学

学位级别：硕士

钢铁是现代社会中最基础的产业之一,也是我国国民经济的支柱性产业,钢铁行业的发展对于国家社会与经济的发展至关重要。高炉炼铁在整个炼钢过程中所消耗的能量占70%以上,是炼钢过程中最关键的部分。目前,高炉炼铁操作还停留在人工阶段,... 详细信息

钢铁是现代社会中最基础的产业之一,也是我国国民经济的支柱性产业,钢铁行业的发展对于国家社会与经济的发展至关重要。高炉炼铁在整个炼钢过程中所消耗的能量占70%以上,是炼钢过程中最关键的部分。目前,高炉炼铁操作还停留在人工阶段,由于高炉内部环境恶劣并且存在复杂的物理化学反应,仅依靠人工操作极易导致高炉发生工艺性故障以致事故,从而产生巨大的经济损失,因此推进高炉炼铁过程的自动化控制是进一步实现高炉稳定顺行的首选目标。铁水质量指标作为高炉内部状态的主要评判标准,可以表征高炉炼铁过程中的相关物理化学信息,通过铁水质量指标可以较全面地了解高炉的运行状态,同时为高炉自动化控制提供指导。因此要实现高炉炼铁过程的稳定顺行,并且生产出合格的铁水产品,有必要对铁水质量指标进行有效的监测和控制。而高炉内部是一个高温、高压、多相多场耦合的密闭空间,并且固-液-气多态共存,使得难以建立准确的铁水质量机理模型。此外,由于高炉炼铁过程中所呈现的缓慢时变、非线性、多输出耦合等特性,导致现有基于离线全局模型的优化控制方法无法对其进行有效控制。针对上述问题,本文依托国家自然科学基金重大课题项目(项目号:61290323),以广西柳州钢铁集团#2高炉的实际生产为研究背景,在局部学习理论框架下,开展基于即时学习的高炉铁水质量自适应预测控制的研究与应用,具体工作如下:(1)针对高炉炼铁过程的关键工艺指标--铁水[Si]的控制问题,提出一种基于线性即时学习的铁水硅含量自适应预测控制方法(JITL-ARX-APC)。该方法的特点是控制器通过K向量近邻(K-VNN)方法搜索在线数据集中的输入输出数据信息,对非线性系统进行局部线性建模,并在此基础上根据线性预测控制理论计算控制律。同时,为了有效抑制异常数据干扰,本文提出了一种工业异常数据处理机制,利用JITL学习子集中的平均数据项,对异常数据项进行填补或替换,从而抑制异常数据对控制系统的不利影响。最后,基于某大型钢铁厂2#高炉的数值仿真实验,充分验证了该方法的有效性。(2)为了进一步提高即时学习局部模型的非线性拟合能力,本文将最小二乘支持向量回归(LSSVR)非线性建模方法与即时学习方法相结合,并采用具有超线性收敛速度和全局收敛性序列二次规划(SQP)算法设计非线性预测控制器,提出了一种基于递推LSSVR即时学习的铁水硅含量自适应预测控制(JITL-RLSSVR-APC)方法。首先,从在线数据集中查询获得相似学习子集,根据学习子集中的数据样本在线递推更新LSSVR模型参数;其次,为了防止模型结构过于复杂,提出一种LSSVR模型修剪策略,删除对LSSVR模型预测性能影响最小的冗余样本,最大程度地保留模型的推广性能。最后,通过实际工业数据仿真验证,表明基于所提递推LSSVR即时学习设计的预测控制器,其预测模型预测精度更高,控制性能更好。(3)针对全面表征高炉铁水质量的多元铁水质量指标控制问题,同时为了解决多输出解耦控制的难点,本文进一步提出基于递推多输出LSSVR即时学习的多元铁水质量逆模型自适应预测控制(JITL-RMLSSVR-rAPC)方法。首先,为了实现通过在线递推的方式新增或者删除建模数据样本,本文基于多输出LSSVR(MLSSVR)模型推导出MLSSVR增量学习公式、MLSSVR减量学习公式;其次,为了加快即时学习过程中的模型校验速度,进一步推导MLSSVR快速留一法交叉验证(MLSSVR-FLOO)公式;同时,为了降低[Si]、铁水温度等多元铁水质量指标间的控制耦合,并提高模型的在线学习能力,采用递推MLSSVR即时学习策略建立过程的在线预测模型和逆系统模型,构建逆模型与被控对象串联的伪线性系统,并基于所构建的伪线性系统设计非线性预测控制器,以实现多变量逆系统自适应解耦控制;最后,采用实际工业数据进行数据试验,充分验证了所提控制方法具有良好的自适应解耦控制性能。

关键词：铁水质量即时学习多变量逆系统解耦数据驱动预测控制

基于ARMAX-LSTM模型的高炉铁水质量预报研究

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基于ARMAX-LSTM模型的高炉铁水质量预报研究

作者：李泽龙浙江大学

学位级别：硕士

钢铁产业是国民经济的基础。硅、锰、磷、硫含量等铁水质量参数是反映炼铁效果、保证高能效冶炼的关键指标。由于高炉冶炼的多工况、多相强耦合、非线性等特点,铁水质量预报一直是冶金自动化的难题。本文针对高炉反应的特性,展开了以下... 详细信息

钢铁产业是国民经济的基础。硅、锰、磷、硫含量等铁水质量参数是反映炼铁效果、保证高能效冶炼的关键指标。由于高炉冶炼的多工况、多相强耦合、非线性等特点,铁水质量预报一直是冶金自动化的难题。本文针对高炉反应的特性,展开了以下研究:1)通过对化学反应机理以及针对实际生产数据的统计学分析,确定合理的过程相关变量。然后针对系统的特点,选定ARMAX模型与LSTM模型作为主要的建模方法。2)使用ARMAX模型对高炉冶炼进行建模,并实现了ARMAX模型的在线算法。针对在线算法存在不可解的风险,提出弱平稳贝叶斯准则来解决此问题。将LSTM模型应用于铁水质量建模。基于对两种算法的研究,提出一种ARMAX-LSTM模型框架,该框架首先使用ARMAX模型提取线性模态,然后使用LSTM模型对前者的残差进行建模。最终实现缩减LSTM规模的同时提升了准确率。3)针对高炉生产中存在的工况切换问题提出两种算法。应对显著的操作条件变化,提出一种基于持续步长的经验性算法。该算法对过程变量的一阶差分进行监测,当出现较大的差分值,而后续差分值保持足够步长的小数值,则触发ARMAX-LSTM模型重整定。应对隐式工况切换,将ARMAX-LSTM模型修改为分片多模型的结构,即使用Softmax函数对ARMAX-LSTM模型进行组合,每一个子模型对应一种隐式模态。该研究获得了比较好的预测效果,证实了所提方法的有效性。

关键词：铁水质量 ARMAX模型 LSTM模型工况切换预测深度学习分片建模

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数据挖掘在高炉铁水质量预测中的应用

数据挖掘在高炉铁水质量预测中的应用

作者：杨卫轩西安建筑科技大学

学位级别：硕士

铁水质量的优劣不仅对铸铁的强度、韧性、冶炼成本、使用寿命有很大影响,还对用户的使用满意度有直接影响。铁水中硫(S)含量和硅(Si)含量是衡量铁水质量的主要指标。预测高炉铁水硫含量,能协助生产人员及时采取措施,防止出现铁水中硫含... 详细信息

铁水质量的优劣不仅对铸铁的强度、韧性、冶炼成本、使用寿命有很大影响,还对用户的使用满意度有直接影响。铁水中硫(S)含量和硅(Si)含量是衡量铁水质量的主要指标。预测高炉铁水硫含量,能协助生产人员及时采取措施,防止出现铁水中硫含量过高的情况。降低铁水硅含量,可以提高产量,进而降低原料消耗。因此在出铁前精准获取铁水中的S含量和Si含量具有非常重要的意义。本文主要研究内容包括:(1)对山西某铸造集团公司已有的近三年的高纯生铁生产数据进行探索分析,并对数据集中的空值和异常值进行预处理,运用主成分分析法对特征集进行降维处理,得到对特征集有90%以上贡献率的12个主成分,在此基础上消除了特征集中变量之间的复杂相关性。(2)采用数据挖掘技术中的最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法、BP神经网络(BPNN)方法、分类与回归树(CART)方法构建了铁水中S含量和Si含量的预测模型,通过对以上三种模型预测结果及预测误差的比较分析得出结论:在铁水中S含量和Si含量的预测方面,分类与回归树预测模型的综合性能优于最小二乘支持向量模型和BP神经网络模型。(3)利用最优化原理,以入炉配料成本为目标函数,出铁量、入炉配料成分要求、炉渣成分要求及工艺要求为约束条件,建立高纯生铁冶炼配料成本优化模型,获得最佳配料方式和对应的最低成本。入炉原料确定后,通过回归树预测模型的预测结果并结合高炉冶炼中影响硅含量与硫含量的操作参数,本文提出了对于生产合格铁水的高炉操作参数调整策略,以便在出铁前进行高炉操作参数实时调控,使得铁水的质量符合企业生产要求。

关键词：数据挖掘铁水质量 LS-SVM BP神经网络 CART

面向铁水质量优化的高炉炼铁过程运行优化控制软件实现

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面向铁水质量优化的高炉炼铁过程运行优化控制软件实现

作者：张兴东北大学

学位级别：硕士

高炉炼铁是钢铁工业的重要生产环节。由于工艺相对简单、产量大、劳动生产率高,因而高炉炼铁是现代炼铁的最主要方式,其产量约占世界生铁总产量的95%以上。高炉炼铁需要准确判断整个高炉运行态势,及时调整相关操作制度(如布料制度、热... 详细信息

高炉炼铁是钢铁工业的重要生产环节。由于工艺相对简单、产量大、劳动生产率高,因而高炉炼铁是现代炼铁的最主要方式,其产量约占世界生铁总产量的95%以上。高炉炼铁需要准确判断整个高炉运行态势,及时调整相关操作制度(如布料制度、热制度等)及工艺参数,使炉内煤气分布合理、热量充分利用、渣铁顺利排放,实现高炉生产的优质、高产、低耗和长寿运行。为了实现这一目标,就应对高炉运行状态进行实时监测和有效控制。然而高炉内部冶炼环境极其严酷,炉内温度超过2000℃,压强高达标准大气压的4倍左右,且伴随着固、液、气多相共存的状态,使高炉内部状态的实时监测难以实现,从而难以对高炉进行控制与操作优化。另外,由于检测和控制手段的限制,目前高炉日常生产调控仍大部分依赖于高炉炉长的经验和判断,缺乏科学的指导。相较于国外最先进水平,我国高炉冶炼自动化程度较低,控制软件类的开发应用较少,且针对铁水质量所开发应用的软件多为监测、诊断类,面向铁水质量优化的运行控制软件目前未见报道。针对上述问题,本文依托国家自然科学基金重大课题项目“大型高炉高性能运行控制方法及实现技术”(61290323)和“大型高炉高性能运行控制的实验验证平台构建及应用验证”(61290321),以广西柳钢2#高炉为研究对象,设计开发面向铁水质量优化的高炉炼铁过程运行优化控制软件,主要工作如下:(1)首先,对工业过程运行优化控制软件及高炉炼铁过程运行优化控制软件的研究现状进行了分析描述,提出本软件开发的意义及难点,然后对高炉冶炼过程铁水质量运行优化控制软件进行了包括功能、性能和运行三个方面的需求分析,为软件的实现提供开发方向。(2)根据需求分析,研究铁水质量运行优化控制策略及算法,主要包括基于规则推理(Rule-based Reasoning,RBR)与案例推理(Case-based Reasoning,CBR)并行混合推理的回路设定值优化设定模块,基于递推子空间在线建模的铁水质量预测模型,以及基于子空间预估器的模型预测控制模块。其中基于RBR与CBR并行混合推理的回路设定值优化设定模块基于RBR和CBR混合推理技术,根据当前炉温和炉温波动情况,对热风压力、鼓风湿度、热风温度等底层回路控制器的设定值进行优化设定;基于递推子空间在线建模的铁水质量预测模型根据当前运行工况对铁水温度、铁水硅含量等进行在线预测;基于子空间预估器的模型预测控制模块主要采用模型预测控制算法(Model Predictive Control,MPC),根据铁水质量预测值与期望设定值的偏差,对当前控制变量进行在线优化调节,以增强运行控制系统的运行性能。通过底层回路控制系统跟踪优化设定以及优化调节后的控制变量设定值,实现对铁水温度、硅含量等铁水质量指标的优化。(3)结合上述铁水质量运行优化控制策略,以柳钢2#高炉作为应用研究对象,基于.NET平台,提出了 C/S三层结构的开发模式,完成铁水质量运行优化控制软件总体架构及各功能模块的设计,包括铁水质量优化控制模块,人机交互模块和数据库模块等。采用C#语言以面向对象程度设计思想完成后台代码的编写,将具有共性的部分设计类,减少系统功能重复开发的工作量,提高程序的重用性和扩展性;数据库形式与现场数据库保持一致,采用SQL Server数据库;前台界面设计时以用户为中心,采用winform形式,各子界面最终整合到主界面中,减少弹窗的出现,使软件操作更加便利。(4)将开发完成后的铁水质量运行优化控制软件在柳钢2#高炉进行铁水质量预测等功能的工业测试。模型输入数据从数据库中自动载入并进行预处理,输出数据可实时显示和存储,需要校正时模型可在线重新训练。测试结果以及现场工人反馈表明,所开发的铁水质量运行优化控制软件具有界面美观整洁,运行稳定流畅,操作方便等特点,为高炉操作人员进行铁水质量操作和上部的布料制度调节提供有益参考。

关键词：高炉炼铁铁水质量运行优化控制模型预测控制专家规则推理案例推理软件实现 .NET C#