[发明专利]高炉炉温闭环控制系统的设计方法及应用

权利要求书

1.一种高炉炉温闭环控制系统的设计方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、采集符合高炉生产高煤比、低焦比、低燃料比指标的数据；将所述数据根据炉温向凉、炉温平稳、炉温向热三种工况进行分类；

S2、将步骤S1采集的所述数据进行预处理，使其值落在相同范围内；

S3、基于时间序列神经网络模型进行炉温预测，并建立炉温趋势分类模型；选取步骤S1中已分类的三种工况数据各若干组作为训练数据，对所述炉温趋势分类模型进行训练，再选取各若干组作为测试数据进行模型的测试，直至模型的分类误差在5％以内；

S4、根据步骤S3的所述炉温趋势分类模型，结合步骤S1的炉温向凉、炉温平稳、炉温向热三种类型的数据，采用支持向量机分别建立基于炉温向热的喷煤量预测模型、基于炉温平稳的喷煤量预测模型以及基于炉温向凉的喷煤量预测模型；

S5、对所述炉温趋势分类模型和喷煤量预测模型建立反馈关系，得到高炉炉温闭环控制系统。

2.根据权利要求1所述的高炉炉温闭环控制系统的设计方法，其特征在于，在步骤S1中，通过变量相关性分析，所述数据包括炉顶压力、喷煤量、富氧率、焦比、炉顶温度、热风流量、热风压力、热风温度、热风湿度以及上一炉铁水温度对应的数据。

3.根据权利要求1所述的高炉炉温闭环控制系统的设计方法，其特征在于，在步骤S4中，喷煤量预测模型以步骤S1的炉温向凉、炉温平稳、炉温向热三种工况的分类数据作为输入，以下一炉喷煤量作为输出，以指导高炉生产。

4.根据权利要求1所述的高炉炉温闭环控制系统的设计方法，其特征在于，在步骤S1中，采集符合高炉生产高煤比、低焦比、低燃料比指标的数据的方式为：采集所述数据时对其进行检测，若数据超出指标的上限或低于下限则检测为异常值，将其剔除；对于剔除的缺失值采用可能值进行填充。

5.根据权利要求1所述的高炉炉温闭环控制系统的设计方法，其特征在于，在步骤S4中，建立喷煤量预测模型时，核函数选取径向基函数，使用交叉验证的方法选择参数对选取的炉温向凉、炉温平稳、炉温向热各150～200组数据进行训练建模，最终得到基于炉温向热的喷煤量预测模型、基于炉温平稳的喷煤量预测模型以及基于炉温向凉的喷煤量预测模型。

6.根据权利要求4所述的高炉炉温闭环控制系统的设计方法，其特征在于，所述可能值的确定方法为：基于概率的期望最大化算法处理，首先确定缺失值在其所有可能值上的概率分布；再根据概率分布将含有缺失值的数据集分为若干个子集，并根据确定的概率得到相应的可能值。

7.根据权利要求1所述的高炉炉温闭环控制系统的设计方法，其特征在于，在步骤S2中，所述预处理为将所述数据进行归一化、指数化或标准化处理，把不同的属性数据进行比例缩放，使其值落在相同范围内。

8.根据权利要求1所述的高炉炉温闭环控制系统的设计方法，其特征在于，在步骤S3中，所述训练数据选取的炉温向凉、炉温平稳、炉温向热三种工况的数据均不少于10组，所述测试数据选取的数据均不少于20组。

9.一种高炉炉温闭环控制系统的应用，其特征在于，将权利要求1～8中任一项所述的设计方法得到的高炉炉温闭环控制系统应用于高炉系统中时，将其与高炉监控系统、数据采集系统、炉温控制辅助系统、和喷吹煤量自动调整系统进行连接，实现高炉炉温的闭环控制。

10.根据权利要求9所述的高炉炉温闭环控制系统的应用，其特征在于，该系统在所述高炉系统的应用全程为自动化、智能化的应用；具体应用过程包括以下步骤：

SS1、所述数据采集系统自动采集符合高炉生产高煤比、低焦比、低燃料比指标的历史数据，并将其分类输入炉温趋势分类模型，得到高炉的炉温变化趋势；

SS2、根据步骤SS1得到的所述炉温变化趋势，结合所述高炉监控系统判断炉温工况，将对应炉温工况的所述历史数据输入对应的喷煤量预测模型中，得到下一炉喷煤量；

SS3、将步骤SS2得到的所述下一炉喷煤量反馈至所述喷吹煤量自动调整系统，提前进行高炉喷煤的调整；

SS4、所述下一炉喷煤量继续影响高炉的炉温变化趋势，重复步骤SS1～SS4进行高炉炉温闭环控制。