高爐異常爐況預(yù)報(bào)專家系統(tǒng).pdf

1、隨著經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，中國鋼產(chǎn)量連續(xù)4年增長(zhǎng)超過20％，連續(xù)9年位居世界第一。2006年中國重點(diǎn)大中型鋼鐵企業(yè)能源消耗超過3億噸標(biāo)準(zhǔn)煤，占全國能源消費(fèi)總量的15％左右，對(duì)環(huán)境的污染達(dá)到了10％左右。因此節(jié)能降耗及降低對(duì)環(huán)境得污染，成為中國鋼鐵產(chǎn)業(yè)的重要任務(wù)。高爐煉鐵是鋼鐵企業(yè)的咽喉，冶煉過程復(fù)雜而多變。
　　 本文在參加“4＃高爐異常爐況預(yù)報(bào)系統(tǒng)研究及應(yīng)用”項(xiàng)目的過程中了完成該論文，并完成了以下工作：
　　 ①針對(duì)鐵水鈦含

2、量化驗(yàn)值所組成的序列為非等間距時(shí)間序列的特點(diǎn)，本文提出了利用三次樣條函數(shù)與自回歸求和滑動(dòng)平均模型(ARIMA)相結(jié)合的綜合預(yù)報(bào)方法：首先利用三次樣條函數(shù)對(duì)獲得的[Ti]含量化驗(yàn)值進(jìn)行插值處理，得到等間距時(shí)間序列，利用自回歸求和滑動(dòng)平均模型對(duì)鐵水含[Ti]量進(jìn)行預(yù)報(bào)。仿真實(shí)驗(yàn)表明，預(yù)報(bào)精度較高，在曲線出現(xiàn)拐點(diǎn)處預(yù)報(bào)誤差較小，提高了預(yù)報(bào)算法的命中率。
　　 ②高爐參數(shù)眾多，多變復(fù)雜，本文設(shè)計(jì)了兩級(jí)數(shù)據(jù)預(yù)處理，針對(duì)各種異常爐況，從各個(gè)

3、不同層面提取參數(shù)變化的特征值：第一級(jí)數(shù)據(jù)預(yù)處理主要是去除噪聲，提取有效數(shù)據(jù)；第二級(jí)是深層次提取參數(shù)變化的特征值，例如風(fēng)量波動(dòng)(方差)、風(fēng)量突降(梯度)、及風(fēng)量正常(均值)等，更為準(zhǔn)確地表達(dá)高爐的異常爐況。
　　 ③為了提高運(yùn)算速度，在兩次預(yù)報(bào)之間進(jìn)行更多的模型計(jì)算，本文提出以內(nèi)存作為數(shù)據(jù)的暫存空間，分別建立了原始數(shù)據(jù)緩存區(qū)、存放預(yù)處理結(jié)果的綜合數(shù)據(jù)緩存區(qū)以及特征值緩存區(qū)；知識(shí)規(guī)則(以樹的形式)及閾值等相關(guān)參數(shù)也保存到了內(nèi)存中，盡