仪器仪表学报
儀器儀錶學報
의기의표학보
CHINESE JOURNAL OF SCIENTIFIC INSTRUMENT
2011年
8期
1742-1750
,共9页
李勇%吴敏%曹卫华%赖旭芝%王春生
李勇%吳敏%曹衛華%賴旭芝%王春生
리용%오민%조위화%뢰욱지%왕춘생
烧结过程%集成智能预测模型%T-S模糊融合%信息熵
燒結過程%集成智能預測模型%T-S模糊融閤%信息熵
소결과정%집성지능예측모형%T-S모호융합%신식적
针对钢铁烧结配料工序完成后,烧结工况未知,仅依靠配料参数信息难以准确预测烧结矿质量的问题,提出了一种烧结矿质量级联集成智能预测模型.首先,分析并阐述了配料过程中预测烧结矿质量的意义,采用机理分析、数据统计以及灰色关联分析方法,确定影响烧结矿质量的关键参数,并将其划分为在配料过程中可知的配料参数信息与未来生产中的烧结过程状态参数、操作参数信息;然后,提出了级联结构烧结矿质量智能集成预测模型,模型第1级采用基于T-S模糊融合的时间序列集成预测算法,准确预测烧结过程状态参数、操作参数以避免仪器仪表检测的滞后性,第2级根据第1级的预测输出和配料参数信息,采用基于BP神经网络与最小二乘支持向量机的信息熵集成预测模型,有效预测烧结矿铁品位、碱度和转鼓指数.仿真实验和工业应用表明:所建立的预测模型提高了烧结矿质量预测精度,对烧结生产具有重要指导意义.
針對鋼鐵燒結配料工序完成後,燒結工況未知,僅依靠配料參數信息難以準確預測燒結礦質量的問題,提齣瞭一種燒結礦質量級聯集成智能預測模型.首先,分析併闡述瞭配料過程中預測燒結礦質量的意義,採用機理分析、數據統計以及灰色關聯分析方法,確定影響燒結礦質量的關鍵參數,併將其劃分為在配料過程中可知的配料參數信息與未來生產中的燒結過程狀態參數、操作參數信息;然後,提齣瞭級聯結構燒結礦質量智能集成預測模型,模型第1級採用基于T-S模糊融閤的時間序列集成預測算法,準確預測燒結過程狀態參數、操作參數以避免儀器儀錶檢測的滯後性,第2級根據第1級的預測輸齣和配料參數信息,採用基于BP神經網絡與最小二乘支持嚮量機的信息熵集成預測模型,有效預測燒結礦鐵品位、堿度和轉鼓指數.倣真實驗和工業應用錶明:所建立的預測模型提高瞭燒結礦質量預測精度,對燒結生產具有重要指導意義.
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