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《合肥工业大学》 2006年
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智能控制在高炉炉温预测中应用研究

徐循进  
【摘要】:钢铁工业是国民经济的支柱产业,高炉炼铁是钢铁工业的重要组成部分。高炉炉温是高炉顺行的保证,也是判断高炉炉况的一个重要指标。如何建立和实现能指导高炉炼铁人员进行炉温控制的炉温预报模型不仅具有重要的理论价值,而且也具有重要的生产实践价值。但是从控制论的角度来看,高炉过程是一种时延很大的非线性系统,在建模方面有着很大的难度。尤其高炉炉温的表达,难度更大。因为铁水硅含量可间接的反映出高炉炉温的变化,所以本课题选用铁水硅含量模型作为高炉炉温模型。 本文首先概述了高炉炼铁的工艺过程,阐述了炉温预报的生产价值和技术难度。然后通过对高炉炼铁过程的分析,确定了影响炉温的重要因素,并对这些参数进行分析和预处理。进而通过对时间序列模型,模糊控制模型,神经网络模型的分析,提出一种新的数学模型:时序神经网络模型。最后根据现场采集的数据对其进行仿真实验。仿真结果表明:采用时差法和神经网络结合建立的数学模型,对炉温的预测命中率明显高于其他数学模型,说明该方法的合理性和基于该算法所构建预测模型的可行性。
【学位授予单位】:合肥工业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:TP273.5

【引证文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 石琳;李志玲;崔桂梅;;基于偏最小二乘回归的高炉铁水硅含量模型[J];内蒙古大学学报(自然科学版);2010年04期
中国硕士学位论文全文数据库 前7条
1 史燕;高炉炉温预测控制模型的研究[D];杭州电子科技大学;2009年
2 关英辉;子空间辨识算法在铁水硅含量中的建模研究[D];内蒙古科技大学;2011年
3 李志玲;基于主成分分析和偏最小二乘的高炉炉温预测模型的研究[D];内蒙古科技大学;2011年
4 关英辉;子空间辨识算法在铁水硅含量中的建模研究[D];内蒙古科技大学;2011年
5 李志玲;基于主成分分析和偏最小二乘的高炉炉温预测模型的研究[D];内蒙古科技大学;2011年
6 刘敏;基于模糊模型的高炉硅含量研究及预测[D];内蒙古科技大学;2012年
7 杨杰;VOD生产工艺模型调整方法研究和应用[D];西安电子科技大学;2013年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 刘金琨,邓守强,田青,苏士权;高炉专家系统的数据采集与处理[J];东北大学学报;1996年05期
2 刘金琨,徐心和,苏士权;高炉专家系统的不精确推理模型[J];东北大学学报;1997年06期
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【共引文献】
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9 王亮;胡静涛;;基于LS-SVM的光刻过程R2R预测控制方法[J];半导体技术;2012年06期
10 郑宇;罗四维;吕子昂;;基于模型的层次化强化学习算法[J];北京交通大学学报;2006年05期
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1 陈泰任;曹卫华;吴敏;雷琪;;一种新的集成模型在焦炉火道温度软测量中的应用[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
2 ;Reinforcement Strategy Using Quantum Amplitude Amplification for Robot Learning[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
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7 曾九孙;郜传厚;罗世华;李启会;;基于增量LPP的在线过程监控方法及其应用[A];中国自动化学会控制理论专业委员会C卷[C];2011年
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10 冯遵德;李云云;;基于CGLS求解坐标转换参数[A];第二届“测绘科学前沿技术论坛”论文精选[C];2010年
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1 冷欣;船用增压锅炉汽包水位预测控制方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
2 孔凡芝;引线键合视觉检测关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
3 林胜;存储系统容错及阵列编码[D];南开大学;2010年
4 周猛飞;延迟焦化工业过程先进控制与性能评估[D];浙江大学;2010年
5 林龙信;仿生水下机器人的增强学习控制方法研究[D];国防科学技术大学;2010年
6 魏晋宏;预测控制在工业生产过程中的应用研究[D];太原理工大学;2011年
7 李传亮;瞬态双原子分子的高灵敏光谱及动力学研究[D];华东师范大学;2011年
8 陈学松;强化学习及其在机器人系统中的应用研究[D];广东工业大学;2011年
9 唐利民;非线性最小二乘的不适定性及算法研究[D];中南大学;2011年
10 安剑奇;基于多源信息融合的高炉料面温度场在线检测系统研究及其应用[D];中南大学;2011年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 徐玉颖;气垫式流浆箱智能解耦控制系统[D];浙江理工大学;2010年
2 吴夏来;广义预测控制简化算法研究[D];浙江理工大学;2010年
3 施卫华;浸水结构动力特性与声辐射特性研究[D];大连理工大学;2010年
4 何麒;自适应控制方法在程序升温控制中的应用研究[D];大连理工大学;2010年
5 杨子国;中长期电力负荷FRARMA预测模型研究[D];大连理工大学;2010年
6 李志强;Q学习在单路口交通信号控制中的应用研究[D];长沙理工大学;2010年
7 谭帅;基于DWO算法的预测控制及在电力负荷预测中的研究与应用[D];长沙理工大学;2010年
8 王晓波;基于神经网络的电弧炉电流预测模型研究[D];天津理工大学;2010年
9 刘桂萍;基于T-S模型的模糊预测控制在三级液位系统中的应用研究[D];哈尔滨理工大学;2010年
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【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 王茂华,汪保平,惠志刚;高炉专家系统的开发与应用[J];鞍钢技术;2005年01期
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6 刘金琨,邓守强,田青,苏士权;高炉专家系统的数据采集与处理[J];东北大学学报;1996年05期
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中国博士学位论文全文数据库 前8条
1 李启会;高炉冶炼过程的模糊辨识、预测及控制[D];浙江大学;2005年
2 华尔天;产品满意度理论及在机电产品创新设计中的应用[D];上海大学;2006年
3 杨华;基于子空间方法的系统辨识及预测控制设计[D];上海交通大学;2007年
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5 赵敏;高炉冶炼过程的复杂性机理及其预测研究[D];浙江大学;2008年
6 沈洪远;有色冶金过程数据挖掘及其在铜锍吹炼中的应用研究[D];中南大学;2009年
7 曾九孙;高炉冶炼过程的子空间辨识、预测及控制[D];浙江大学;2009年
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 李颖;时间序列指数平滑算法的改进研究[D];辽宁工程技术大学;2009年
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6 杨可苹;基于小波神经网络的高炉炉温预报模型研究[D];浙江大学;2006年
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9 王文慧;基于小波分析理论的高炉炉温预测模型研究[D];浙江大学;2005年
10 郑俊华;基于支持向量机的高炉炉温预报的研究[D];浙江大学;2007年
【二级引证文献】
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1 石琳;任超凡;于涛;李江鹏;;预测铁水硅含量的TGARCH模型研究[J];内蒙古科技大学学报;2013年04期
2 刘忻梅;石琳;;考虑时滞因素的RBF神经网络模型在高炉铁水硅预报中的应用[J];内蒙古大学学报(自然科学版);2012年02期
3 石琳;汤佳佳;于涛;李江鹏;;基于样条变换的非线性PLS的反应高炉炉温的参数预测[J];钢铁研究学报;2013年02期
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5 崔桂梅;李静;张勇;卢俊慧;马祥;;高炉铁水温度的多元时间序列建模和预测[J];钢铁研究学报;2014年04期
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 黄宇;基于量子计算的热工过程辨识研究及应用[D];华北电力大学;2012年
中国硕士学位论文全文数据库 前4条
1 左精力;基于生产物流分析的钢铁企业总图设计优化研究[D];西安建筑科技大学;2012年
2 刘敏;基于模糊模型的高炉硅含量研究及预测[D];内蒙古科技大学;2012年
3 商晓东;基于计算流体力学的高炉多相流整体建模[D];北京化工大学;2013年
4 刘通;基于数据分散度聚类的浆纱质量指标预测模型[D];沈阳工业大学;2014年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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4 成兰伯;张家乐;;ACL顶燃式热风炉工业性试验[J];钢铁;1988年10期
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6 陈令坤,汪勇,付连春,于仲洁;高炉冶炼专家系统在炉型管理中的应用[J];钢铁;2000年09期
7 吴胜利,刘茂林;基于模糊数学的高炉炉况预测模型[J];钢铁;2001年03期
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9 孙铁栋,杨章远,许志宏;神经网络方法在预报高炉铁水硅含量上的应用研究[J];钢铁;1996年03期
10 李润生,李延辉,胡学军,刘壮,王守俭;神经网络在冶金中的应用[J];钢铁研究;1998年02期
【相似文献】
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6 李霞,孙丽;智能PID控制在锅炉控制系统中的应用[J];山东电力技术;2003年01期
7 谢骐;;多气缸无槽镀镍的智能控制设计[J];机械研究与应用;2005年06期
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1 施阳;徐德民;任章;;基于小波网络的智能PID控制[A];1996年中国控制会议论文集[C];1996年
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6 万沛霖;何莉;张志远;;模糊神经网络控制系统的研究[A];2003年中国智能自动化会议论文集(下册)[C];2003年
7 薛云灿;胡树棠;;专家模型算法控制的进一步研究[A];1995年中国智能自动化学术会议暨智能自动化专业委员会成立大会论文集(上册)[C];1995年
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9 黄伟;郭兵;;基于智能融合的油田注水系统控制策略[A];中国运筹学会模糊信息与模糊工程分会第五届学术年会论文集[C];2010年
10 林晨;李祖枢;;一种用于离散事件动态系统的智能控制结构及其实现[A];1996中国控制与决策学术年会论文集[C];1996年
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5 闫佳;建一流学科 育栋梁之才[N];科技日报;2004年
6 陈云飞;一外资风投基金欲在浙下单[N];浙江日报;2006年
7 本报记者 那罡;智能控制让网络流量更安全[N];中国计算机报;2010年
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1 谭文;混沌系统的模糊神经网络控制理论方法研究[D];湖南大学;2006年
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4 文敦伟;面向多智能体和神经网络的智能控制研究[D];中南大学;2001年
5 王天堃;网络控制系统的研究及其应用[D];华北电力大学(北京);2009年
6 王新政;禽舍环境智能控制关键技术研究[D];东北林业大学;2012年
7 童梅;智能控制在电力系统谐波抑制中的应用[D];浙江大学;2002年
8 张玉玺;液力缓速器电控系统及控制方法研究[D];吉林大学;2008年
9 王海东;水泥生产过程多AGENT控制系统的研究[D];中南大学;2004年
10 黄良沛;城市供水系统的优化调度与智能控制研究[D];中南大学;2005年
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1 智立甫;基于MATLAB的智能控制系统仿真研究[D];河北农业大学;2004年
2 查富生;高速车铣复合加工中心铣削过程的智能控制[D];兰州理工大学;2005年
3 张子迎;水下机器人运动控制方法研究[D];哈尔滨工程大学;2005年
4 姚建明;基于神经网络的电液伺服系统智能控制研究[D];太原理工大学;2005年
5 王睿洁;一种改进的T-S型模糊神经网络控制在平面一级倒立摆中的应用[D];太原理工大学;2005年
6 谢冲;多级节流智能控制系统研究[D];西南石油学院;2005年
7 刘凤琴;基于嵌入式的含油污水控制系统设计[D];武汉理工大学;2006年
8 姚鹏;矿热炉低压无功补偿系统设计[D];西安建筑科技大学;2006年
9 阳胜峰;磨矿分级模糊智能控制工程研究[D];昆明理工大学;2006年
10 张榜英;永磁同步电机的智能控制方法研究[D];湖南大学;2008年
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