PDF《基于分布参数模型的高炉炉温预测》

第31 卷第

9 期2014 年9月控制理论与应用Control Theory &

Applications Vol.

31 No.

9 Sep.

2014 基基基于 于 于分 分 分布 布 布参 参 参数 数 数模 模 模型 型 型的 的 的高 高 高炉 炉 炉炉 炉 炉温 温 温预 预 预测 测测DOI: 10.7641/CTA.2014.31047 陈明? , 尹怡欣, 祝乔, 张海刚 (北京科技大学 自动化学院, 北京 100083) 摘要: 高炉炉温的高低直接影响了高炉的生产稳定性以及炼铁过程中的低能耗、 高质量等性能指标. 本文采用分 布参数系统思想建立了偏微分方程预测控制模型. 首先, 使用普通最小二乘方法分两种不同方案对模型进行参数 估计并对他们的仿真结果进行比较分析, 然后, 使用易适应的参数估计方法(?exible least square method, FLS)对模 型进行变系数估计处理. 此方法能够体现系数的时变性, 提高模型的准确度. 最后, 从仿真效果图中展示了本方法 对硅含量预报的结果无论在命中率上还是精确度上的优势和有效性. 关键词: 高炉炉温;

分布参数;

易适应参数估计;

偏微分方程 中图分类号: TP274 文献标识码: A Prediction of blast furnace temperature based on the distributed parameter model CHEN Ming?, YIN Yi-xin, ZHU Qiao, ZHANG Hai-gang (College of Automation, University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083, China) Abstract: Blast furnace temperature directly affects the stability of iron-making process, and other performance indica- tors such as low-power and high-quality. In this paper, distributed parameter systems are employed to build the predictive control model described by partial differential equations. First, different schemes are applied to estimate the parameters of BF model using ordinary least squares method. Additionally, the effects of the two schemes are compared based on the simulation results. Then, the ?exible least square method (FLS) is used to estimate the time-varying coef?cients of the mode. This method can re?ect the time-varying coef?cients and improve the accuracy of model. Finally, the simulation shows the method for prediction of silicon content is advantageous and effective both in the hit rate and in accuracy. Key words: blast furnace temperature;

distributed parameter;

?exible least square method;

partial differential equations

1 引引引言 言言(Introduction) 高炉炼铁作为钢铁工业的基础工序, 是钢铁材料 后续正常生产的保证, 在钢铁工业中占有重要的地位. 高炉冶炼过程控制的核心和基础是实现对高炉炉温 的预测和控制, 所以高炉炼铁过程的炉温[Si]预测与 控制的数学模型是高炉冶炼过程优化智能控制系统 的一个重要组成部分. 实现高炉炉温的准确预报, 将 有助于提高高炉工长的炼铁操作水平, 从而可以达到 降低焦比和提高利用系数的目的. 特别是在我国众多 高炉自动化检测水平和原燃料条件有限的条件下, 不 断提高炉温[Si]的预报命中率和精确度有很大的实际 价值. 近年来在高炉炉温预测方面也有很多成果, 如曾 久孙等人的广义自回归条件异方差模型(GARCH)模型[1] 、 Juan JIMENEZ等人的神经网络模型[2] 、 郜传厚 等人的混沌模型[3] 、 刘祥官等人的混合动力模型[4] 以 及渐令等人的支持向量机[5] 等方法. 但是大部分研究 都是以集中参数的思想进行的, 高炉是一个多参量的 复杂系统, 故采用集中参数思想可能会产生较大误差. 在本文中应用分布参数理论的思想更接近现实也更 有利于在本方向上的后续研究和发展. 分布参数系统[6] 涉及到多个参数及变量, 变量之 间往往都会有非常复杂的相互关系, 如果仍然按照集 中参数系统的思想对系统进行分析考虑, 难免就会产 生更大的误差以及难以准确地对系统进行更加深入 的研究和控制. 分布参数系统理论现在已经广泛地应 用在大型淬火炉[7] 、 地震勘探[8] 等各个领域. 在本文 的第2部分采用分布参数系统的思想对高炉炉温系统 进行建模, 进而得到差分形式的炉温预报模型[9C10] . 这样不但能够更加直观地得到各项参数的作用与效 果而且更加有利于后续的研究以及建立更精确的系 统控制模型. 收稿日期: 2013?10?08;