高炉煤气流预测算法研究及其在炉况分析中的应用

【摘要】：高炉炼铁是钢铁生产过程的关键环节,长期顺行的炉况是高炉操作的先决条件。高炉煤气流作为高炉操作的重要依据,具有携带信息量丰富、时效性好的优点。因此,合理利用高炉煤气流信息对高炉运行状况进行分析,对炉况的合理调整具有重要的应用价值。本文针对高炉炼铁生产中炉况分析问题,综合考虑高炉煤气流的各项指标,结合柳州钢铁集团(柳钢)#2高炉数据,运用贝叶斯技术、群优化算法、回声状态网络(ESN)、专家知识推理等方法对“高炉煤气流预测及炉况辅助分析系统”进行了研究。该系统已在柳钢#2高炉上进行了现场验证。运行结果表明,系统能较准确地预测高炉煤气流的变化趋势,进而为高炉炉况分析提供实时准确的指导,确保高炉稳顺运行。本文的主要研究工作和成果如下:首先,通过深入研究煤气流各指标数据及炉况分析资料,建立煤气流与炉况的关系;利用灰色度关联算法计算了各指标之间的关联度,以从中选取对炉况影响较大的指标,并建立其与煤气流失常型异常炉况的关系,为后面章节建立煤气流指标预测模型奠定基础。其次,针对ESN模型在高炉炉腹煤气量指数预测中易陷入病态的问题,提出了两种改进的ESN模型。在较小训练样本条件下,提出基于贝叶斯技术的粒子群优化(BPSO)算法,并将其应用于ESN模型输出权重的求解;在较大训练样本条件下,将L-曲线法应用于病态ESN模型输出权重的求解。两种方法都有效缓解了ESN模型的病态性。对炉腹煤气量指数的预测结果表明了所提算法在预测精度上的优势。再次,针对ESN在预测中难以分析模型内部结构的弊端,提出了改进的Hammerstein模型。利用贝叶斯技术对该模型的参数和阶次进行同时辨识,并把可逆跳马尔可夫链蒙特卡罗方法(RJMCMC)算法应用于模型参数的近似求解中。所提算法大大减少了模型参数求解的计算量,降低了计算复杂度。通过对炉顶煤气流4个指标的实验结果进行分析可以看出,所提算法具有较好的预测精度和稳定性。进一步,针对改进ESN和Hammerstein两种模型对训练数据结构信息利用不充分的弊端,提出了改进的T-S模糊系统模型,并将其应用于风压预测。首先提出自适应块结构正交追踪(AOMP)算法,该方法能合理的计算规则数。在T-S模糊系统的后件参数辨识中应用离散的贝叶斯技术,在保证预测准确性的基础上降低了模型的复杂度。从对两个经典实际数据集合和高炉风压的预测中可以看出,该模型具有较好的预测精度和抗噪声能力。最后,通过对以上3个模型的理论研究,开发了“高炉煤气流预测及炉况辅助分析系统”,并将其应用于柳钢#2高炉现场。实验结果表明该系统可以对高炉煤气流各指标进行实时预测,预测精度不仅得到了技术部门的肯定,而且对进一步分析高炉炉况有重要的实用价值。 【关键词】：高炉煤气流 炉况分析 回声状态网络 贝叶斯技术 L-曲线方法 粒子群优化 Hammerstein模型 T-S模糊系统 稀疏贝叶斯技术
【学位授予单位】：燕山大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TF543.2
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-11
• 第1章 绪论11-19
• 1.1 研究背景和意义11-12
• 1.2 国内外研究现状12-17
• 1.2.1 基于机理的炉况分析方法13-14
• 1.2.2 基于专家经验的炉况分析方法14-15
• 1.2.3 基于智能算法的炉况分析方法15-17
• 1.3 论文的主要研究内容和结构安排17-19
• 第2章 高炉煤气流指标与炉况关系研究19-32
• 2.1 引言19
• 2.2 高炉煤气流的生成过程及主要化学反应19-22
• 2.3 高炉煤气与炉况关系研究22-27
• 2.4 煤气流各指标间的关联性分析27-30
• 2.5 煤气流失常型炉况特征分析30-31
• 2.6 本章小结31-32
• 第3章 基于改进回声状态网络的炉腹煤气量指数预测32-63
• 3.1 引言32-33
• 3.2 回声状态网络33-34
• 3.3 融入贝叶斯技术和粒子群优化算法的回声状态网络34-54
• 3.3.1 粒子群算法中位置偏移量的求解与分析34-36
• 3.3.2 基于贝叶斯技术的粒子群优化算法设计36-39
• 3.3.3 BPSO算法性能测试39-53
• 3.3.4 融入BPSO算法的病态回声状态网络53-54
• 3.4 基于L-曲线方法的病态回声状态网络54-58
• 3.5 实验仿真58-62
• 3.5.1 基于BPSO-ESN的炉腹煤气指数预测59-60
• 3.5.2 基于LC-ESN算法的炉腹煤气指数预测60-62
• 3.6 本章小结62-63
• 第4章 基于改进的Hammerstein模型的炉顶煤气流指标预测63-81
• 4.1 引言63-64
• 4.2 基于贝叶斯系统的高炉炉顶煤气指标预测64-72
• 4.2.1 Hammerstein系统及其预测模型65-66
• 4.2.2 基于贝叶斯技术的模型参数和阶次辨识66-72
• 4.3 高炉炉顶煤气各指标的变化范围72-73
• 4.4 实验仿真73-79
• 4.4.1 CO2和CO含量的预测73-74
• 4.4.2 炉顶煤气温度和压力的预测74-75
• 4.4.3 预测结果的统计分析75-79
• 4.5 本章小结79-81
• 第5章 基于改进的T-S模糊系统的高炉输入气流的预测81-95
• 5.1 引言81-82
• 5.2 Takagi–Sugeno模糊系统82-83
• 5.3 基于贝叶斯技术的Takagi–Sugeno系统辨识83-88
• 5.3.1 高炉风压数据聚类方法83
• 5.3.2 自适应模糊规则选取算法83-86
• 5.3.3 后件参数的稀疏表示86-88
• 5.4 实验仿真88-94
• 5.4.1 Mackey–Glass时间序列90-92
• 5.4.2 Box–Jenkins燃气炉系统92-93
• 5.4.3 高炉风压预测93-94
• 5.5 本章小结94-95
• 第6章 高炉煤气流预测系统开发及在炉况分析中的应用95-102
• 6.1 引言95
• 6.2 系统概况95-96
• 6.3 系统结构96-97
• 6.3.1 系统开发和运行环境96
• 6.3.2 软件系统模块96-97
• 6.3.3 数据库设计97
• 6.4 运行实例97-101
• 6.5 本章小结101-102
• 结论102-104
• 参考文献104-114
• 攻读博士学位期间承担的科研任务与主要成果114-115
• 致谢115

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