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高炉异常炉况预报专家系统

马世文  
【摘要】: 随着经济的高速发展,中国钢产量连续4年增长超过20%,连续9年位居世界第一。2006年中国重点大中型钢铁企业能源消耗超过3亿吨标准煤,占全国能源消费总量的15%左右,对环境的污染达到了10%左右。因此节能降耗及降低对环境得污染,成为中国钢铁产业的重要任务。高炉炼铁是钢铁企业的咽喉,冶炼过程复杂而多变。本文在参加“4#高炉异常炉况预报系统研究及应用”项目的过程中了完成该论文,并完成了以下工作: ①针对铁水钛含量化验值所组成的序列为非等间距时间序列的特点,本文提出了利用三次样条函数与自回归求和滑动平均模型(ARIMA)相结合的综合预报方法:首先利用三次样条函数对获得的[Ti]含量化验值进行插值处理,得到等间距时间序列,利用自回归求和滑动平均模型对铁水含[Ti]量进行预报。仿真实验表明,预报精度较高,在曲线出现拐点处预报误差较小,提高了预报算法的命中率。 ②高炉参数众多,多变复杂,本文设计了两级数据预处理,针对各种异常炉况,从各个不同层面提取参数变化的特征值:第一级数据预处理主要是去除噪声,提取有效数据;第二级是深层次提取参数变化的特征值,例如风量波动(方差)、风量突降(梯度)、及风量正常(均值)等,更为准确地表达高炉的异常炉况。 ③为了提高运算速度,在两次预报之间进行更多的模型计算,本文提出以内存作为数据的暂存空间,分别建立了原始数据缓存区、存放预处理结果的综合数据缓存区以及特征值缓存区;知识规则(以树的形式)及阈值等相关参数也保存到了内存中,尽量避免访问数据库。现场运行考核实验表明,系统能正确完成所以模型计算,占用CPU的时间少于10%。 ④在完成结构设计的基础上,以Visual C++和Microsoft SQL Server为开发平台,完成了专家系统软件代码编写。在开发过程中,利用ADO技术实现了对数据的访问及操作;并将OPC客户端服务程序封装到了系统中,使得对OPC服务相关设置变得简单容易。


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