燒結(jié)作為高爐煉鐵的一個重要流程,直接影響到高爐爐況和鋼鐵產(chǎn)量。燒結(jié)終點是燒結(jié)結(jié)束時的位置,是與燒結(jié)礦產(chǎn)量、質(zhì)量和成本密切相關(guān)的關(guān)鍵參數(shù)。由于燒結(jié)終點滯后于燒結(jié)過程的特性,需要建立燒結(jié)終點的預(yù)報模型,對燒結(jié)終點值進(jìn)行提前預(yù)報。本文詳細(xì)介紹了燒結(jié)生產(chǎn)的工藝流程,重點分析了點火燒結(jié)這一決定燒結(jié)終點的核心環(huán)節(jié)。由于現(xiàn)場沒有直接檢測燒結(jié)終點的裝置,需要通過其他參數(shù)對燒結(jié)終點進(jìn)行間接測量,綜合分析幾種計算燒結(jié)終點的方法,采用風(fēng)箱廢氣溫度判斷法來間接測量燒結(jié)終點,并根據(jù)大煙道廢氣溫度標(biāo)準(zhǔn)值對終點值進(jìn)行了修正。針對燒結(jié)過程的特點,詳盡分析了影響燒結(jié)終點的因素,選擇通過點火溫度、主管負(fù)壓、水分含量、機(jī)速四個變量建立與燒結(jié)終點之間的關(guān)系。針對燒結(jié)過程多變量、大時滯、大慣性、非線性的特點,建立了燒結(jié)終點預(yù)報NARMAX模型。NARMAX模型的變量階次對模型的精度具有重要影響,為了求取所建立的NARMAX模型階次,引入了相空間重構(gòu)理論,分兩步對NARMAX模型進(jìn)行求取。先求取各變量的采樣間隔然后求取整個模型的變量階次,重點闡述了互信息法和偽臨近點算法確定模型結(jié)構(gòu)的過程,并通過仿真實驗確定了各變量的采樣間隔以及... 

【文章頁數(shù)】：78 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題研究的背景及意義
    1.2 燒結(jié)生產(chǎn)流程簡介
    1.3 燒結(jié)終點預(yù)報研究與應(yīng)用現(xiàn)狀
    1.4 系統(tǒng)建模方法的研究現(xiàn)狀
    1.5 本文的目的和主要工作
第2章 燒結(jié)生產(chǎn)設(shè)備及工藝過程
    2.1 燒結(jié)生產(chǎn)主要設(shè)備
        2.1.1 燒結(jié)設(shè)備
        2.1.2 布料設(shè)備
        2.1.3 點火裝置
    2.2 燒結(jié)生產(chǎn)工藝過程
    2.3 本章小結(jié)
第3章 燒結(jié)終點及影響因素分析
    3.1 燒結(jié)終點的判定
        3.1.1 機(jī)理分析
        3.1.2 計算方法
        3.1.3 修正方法
    3.2 影響燒結(jié)終點的因素分析
    3.3 本章小結(jié)
第4章 基于NARMAX模型的終點預(yù)報
    4.1 燒結(jié)終點預(yù)報模型結(jié)構(gòu)
    4.2 模型結(jié)構(gòu)參數(shù)的確定
        4.2.1 基于相空間重構(gòu)理論的模型結(jié)構(gòu)分析
        4.2.2 基于互信息算法采樣間隔的確定
        4.2.3 基于FNN算法的變量階次的確定
    4.3 實驗與分析
        4.3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        4.3.2 采樣間隔
        4.3.3 變量階次
    4.4 本章小結(jié)
第5章 基于支持向量機(jī)的模型辨識
    5.1 回歸型支持向量機(jī)原理
    5.2 基于粒子群優(yōu)化算法的建模參數(shù)的確定
        5.2.1 核函數(shù)參數(shù)及懲罰因子的作用
        5.2.2 粒子群優(yōu)化算法原理
        5.2.3 粒子群算法優(yōu)化支持向量機(jī)步驟
    5.3 仿真研究與結(jié)果分析
        5.3.1 PSO-SVM仿真結(jié)果
        5.3.2 PSO-SVM與其他方法比較
    5.4 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]基于數(shù)值模擬的燒結(jié)終點在線控制[D]. 李黎.中南大學(xué) 2011



本文編號：3710540