[发明专利]一种高炉铁水质量预报方法及其系统

权利要求书

1.一种高炉铁水质量预报方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、以高炉的铁水硅含量作为铁水质量的主要表征参数，从机理上分析出影响高炉铁水硅含量的参数，所述参数为影响变量X；

步骤二、在机理分析的基础上，通过现场数据库获得高炉炼铁过程中所产生的铁水硅含量以及所述影响变量的历史数据，使用最大信息系数对所述影响变量进行相关性分析；

步骤三、根据最大信息系数相关性分析的定义计算出所述影响变量X与铁水质量Y在不同时滞条件下与铁水硅含量的最大信息系数，记录并保存不同时滞条件下各个影响变量与铁水质量的最大信息系数所对应的数值和时滞大小；

步骤四、设定一个阈值作为选取影响变量和时滞的标准，根据设定的阈值标准，选取最大信息系数中大于该阈值所对应的影响变量作为高炉铁水硅含量预测模型的输入变量X₁,X₂,…X_n，在选定的输入变量中寻找不同时滞下所对应的最大信息系数最大的作为预测模型的输入变量时滞τ₁,τ₂,…τ_n；考虑自回归，利用最大信息系数相关性分析，确定铁水质量Y自身自回归的最佳时滞τ；

步骤五、根据步骤四中确定的输入变量X₁,X₂,…X_n和输入变量时滞τ₁,τ₂,…τ_n，以及铁水质量Y自身自回归的最佳时滞τ，确定具体的铁水质量预报模型为：

其中t为时间；

步骤六、根据设定好的影响高炉铁水硅含量的参数，通过所述参数的历史数据及对应炉次的铁水硅含量数据，对步骤五中的所述铁水质量预报模型进行训练、验证，直至得到误差在允许范围内的预测模型；

步骤七、利用步骤六中得到的误差在允许范围内的预测模型进行高炉炼铁过程中的铁水质量预测。

2.根据权利要求1所述的高炉铁水质量预报方法，其特征在于，所述影响高炉铁水硅含量的参数包括冷风流量、送风比、热风压力、炉顶压力、压差、顶压风量比、透气性、阻力系数、热风温度、富氧流量、富氧率、设定喷煤量、鼓风湿度、理论燃烧温度、标准风速、实际风速、鼓风动能、炉腹煤气量、炉腹煤气指数、顶温东北、顶温西南、顶温西北、顶温东南、软水温差。

3.根据权利要求1所述的高炉铁水质量预报方法，其特征在于，所述步骤六为：确定好影响变量的个数后，选取这些影响变量的历史数据和对应炉次的铁水硅含量数据，并进行归一化的预处理；随后将归一化后的数据作为动态神经网络的训练数据集，将处理过后与当次铁水硅含量对应的不同时滞条件下的变量数据作为输入，以当次铁水硅含量作为输出，对动态神经网络进行训练；随后选取在上述训练数据集以外的历史数据作为测试集，对训练的模型进行测试，若误差在允许范围内则使用，若误差超出误差允许范围则重新训练直至得到预测模型，即所述误差在允许范围内的预测模型。

4.根据权利要求3所述的高炉铁水质量预报方法，其特征在于，所述步骤六中衡量误差范围的标准是以预测值与实际值之间的均方误差，即：

其中表示预测值，Y_t表示实际值。