針對鋼鐵企業(yè)氧氣管網(wǎng)建模過程中由于簡化假設導致模型精度不高,影響氧氣調(diào)度的問題,造成氧氣放散,提出了一種基于動態(tài)系統(tǒng)辨識氧氣管網(wǎng)的建模方法,該方法綜合了氧氣管網(wǎng)的特征與實際系統(tǒng)中的氧氣動態(tài)調(diào)度,通過對模型的辨識,提高了管網(wǎng)計算模型的計算精度。通過實測輸入輸出數(shù)據(jù),首先選擇系統(tǒng)模型階次,然后用遞推最小二乘法對模型參數(shù)進行確定,最后通過高爐和轉(zhuǎn)爐同時運行時、多個轉(zhuǎn)爐同時運行時不同工況進行驗證,辨識所得到的模型能更準確地描述實際的系統(tǒng)運行狀態(tài)。在不同用戶管網(wǎng)其輸出值與實際數(shù)值誤差較小,驗證了該模型的有效性和適用性。 

【文章來源】：計算機應用與軟件. 2018,35(04)北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

輸出數(shù)據(jù)

。其中氧氣流量差累積量u可以由流量計測得的輸入輸出流量獲得，管網(wǎng)壓力P可以由管網(wǎng)的壓力計量裝置獲得。系統(tǒng)模型結(jié)構(gòu)如圖1所示。圖1系統(tǒng)模型結(jié)構(gòu)圖根據(jù)氧氣系統(tǒng)實際的采集數(shù)據(jù)，為了實現(xiàn)系統(tǒng)輸入的充分性，所采用的數(shù)據(jù)變化范圍較大，輸入數(shù)據(jù)曲線如圖2所示。圖2輸入數(shù)據(jù)曲線輸出數(shù)據(jù)如圖3所示。圖3輸出數(shù)據(jù)由輸入輸出曲線可知，此序列均值不為零的時變系統(tǒng)，把管網(wǎng)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)需要進行數(shù)據(jù)平穩(wěn)化處理，對輸入與輸出時間序列進行處理可以去除部分趨勢項。圖4和圖5為降噪后的重構(gòu)信號。圖4降噪后輸入數(shù)據(jù)圖5輸出數(shù)據(jù)輸出數(shù)據(jù)曲線根據(jù)前述辨識判據(jù)以及氧氣管網(wǎng)實際運行時的輸入輸出數(shù)據(jù)，對候選模型的結(jié)構(gòu)進行辨識，針對氧氣管網(wǎng)系統(tǒng)中，氧氣用戶用氧量是隨著時間不斷變化，氧氣管網(wǎng)系統(tǒng)狀態(tài)隨用氧量變化而變化。通過對氧氣管網(wǎng)的AＲX模型辨識，用氧量為時變擾動變量，采用基于遞推最小二乘法對參數(shù)進行確定。引入具有魯棒性和穩(wěn)定性的實時辨識算法。θ^(t)=θ^(t－1)+m(t)ε(t)φT(t－1)P(t－1)(4)ε(t)=x(t)－θ(t－1)φT(t－1)H(t)=P(t－1)φ(t－1)φT(t－1)P(t－1)ζ1(t)ζ2(t())+φT(t－1)P(t－1)φ(t－1)(5)P(t)=1ζ1(t)［P(t－1)－m(t)H(t)］+m(t)F(t)(6)式中:P(t)為增益矩陣，H(t)為中間變量，F(xiàn)(t)為模型所需要的最小增益矩陣。ζ1(

醒跗?髁坎罾芻??u可以由流量計測得的輸入輸出流量獲得，管網(wǎng)壓力P可以由管網(wǎng)的壓力計量裝置獲得。系統(tǒng)模型結(jié)構(gòu)如圖1所示。圖1系統(tǒng)模型結(jié)構(gòu)圖根據(jù)氧氣系統(tǒng)實際的采集數(shù)據(jù)，為了實現(xiàn)系統(tǒng)輸入的充分性，所采用的數(shù)據(jù)變化范圍較大，輸入數(shù)據(jù)曲線如圖2所示。圖2輸入數(shù)據(jù)曲線輸出數(shù)據(jù)如圖3所示。圖3輸出數(shù)據(jù)由輸入輸出曲線可知，此序列均值不為零的時變系統(tǒng)，把管網(wǎng)系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)需要進行數(shù)據(jù)平穩(wěn)化處理，對輸入與輸出時間序列進行處理可以去除部分趨勢項。圖4和圖5為降噪后的重構(gòu)信號。圖4降噪后輸入數(shù)據(jù)圖5輸出數(shù)據(jù)輸出數(shù)據(jù)曲線根據(jù)前述辨識判據(jù)以及氧氣管網(wǎng)實際運行時的輸入輸出數(shù)據(jù)，對候選模型的結(jié)構(gòu)進行辨識，針對氧氣管網(wǎng)系統(tǒng)中，氧氣用戶用氧量是隨著時間不斷變化，氧氣管網(wǎng)系統(tǒng)狀態(tài)隨用氧量變化而變化。通過對氧氣管網(wǎng)的AＲX模型辨識，用氧量為時變擾動變量，采用基于遞推最小二乘法對參數(shù)進行確定。引入具有魯棒性和穩(wěn)定性的實時辨識算法。θ^(t)=θ^(t－1)+m(t)ε(t)φT(t－1)P(t－1)(4)ε(t)=x(t)－θ(t－1)φT(t－1)H(t)=P(t－1)φ(t－1)φT(t－1)P(t－1)ζ1(t)ζ2(t())+φT(t－1)P(t－1)φ(t－1)(5)P(t)=1ζ1(t)［P(t－1)－m(t)H(t)］+m(t)F(t)(6)式中:P(t)為增益矩陣，H(t)為中間變量，F(xiàn)(t)為模型所需要的最小增益矩陣。ζ1(t)，?

【參考文獻】：
期刊論文
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