复杂高炉炼铁过程的数据驱动建模及预测算法

摘要：

高炉炼铁过程的控制意味着控制高炉铁水温度及成份在指定的范围 .本文以高炉炉内热状态的重要指示剂一高炉铁水硅含量为研究对象,针对机理建模难以准确预测、控制高炉铁水硅含量的发展变化,利用数据驱动建模的思想,建立了基于多元时间序列的商炉铁水硅含量数据驱动预测模型.实例分析表明,建立的数据驱动预测模型能够很好地预测高炉铁水硅含量,连续预测167炉高炉铁水硅含量,命中率高达83.23％,预测均方根误差为0.07260.这些指标均优于基于单一硅时间序列所建立的数据驱动模型,对实际生产具有很好的指导作用。

关键词： 高炉炼铁过程 数据驱动 预测模型 铁水硅含量 时间序列 铁水温度

作者: 郜传厚 渐令 陈积明 孙优贤

作者单位: 浙江大学数学系,杭州,310027 中国石油大学(华东)数学与计算科学学院,东营,257061 浙江大学控制系,杭州,310027

会议类型: 国内会议

会议名称: 第33期双清论坛——基于数据的控制、决策、调度与故障诊断

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 725-730

在线出版日期: 2008-11-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）