【摘 要】
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烧结生产过程是钢铁冶炼铁前过程的一道重要工序,其产品烧结矿是高铁炼铁的主要原料。烧结矿的质量好坏直接影响着高炉的炉况和铁水质量。混合制粒是烧结过程中一个至关重要
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烧结生产过程是钢铁冶炼铁前过程的一道重要工序,其产品烧结矿是高铁炼铁的主要原料。烧结矿的质量好坏直接影响着高炉的炉况和铁水质量。混合制粒是烧结过程中一个至关重要的环节,是保证烧结料层良好透气性、实现厚料层烧结、提高能源有效利用的关键。因此,研究烧结混合制粒过程对钢铁企业节约能源,降低排放具有重要意义。烧结混合制粒过程是一个复杂的工业过程,具有非线性、滞后、工艺参数难以测量等特点。本文针对混合料粒度分布难以实时测量的难点,结合机理分析法与灰色关联度法探讨了混合制粒过程的影响因素,设计了混合料粒度分布软测量模型。通过采集生产过程数据,并对数据进行预处理,建立了基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的混合料粒度分布软测量模型,分析了模型参数(核函数宽度函数σ和惩罚因子c)对混合料粒度分布软测量模型性能的影响,并采用智能优化算法对粒度分布软测量模型参数进行优化。针对支持向量机中参数选择大多采用经验法、试凑法选择参数的问题,本文提出了基于量子粒子群(QPSO)法优化LS-SVM模型参数。量子粒子群法是标准粒子群法的改进,弥补了标准粒子群极易陷入局部最优值的缺点。仿真结果表明,采用QPSO优化参数速度快,精度高。基于QPSO的LS-SVM建模方法,建立的混合料粒度分布软测量模型能很好的预测粒度分布,在算法优化时间和模型精度上均优于传统方法建立的LS-SVM软测量模型。
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