[发明专利]一种高炉铁水质量预报方法及其系统

摘要

本发明公开了一种铁水质量的预报方法，该方法首先利用最大信息系数对铁水质量的影响变量与铁水质量之间的非线性相关性进行研究，并基于上述相关性分析结果对铁水质量的影响变量进行筛选，并确定影响因素与铁水质量的时滞关系，通过从数据库中提取相应的历史数据作为预测模型的训练集，采用动态神经网络的方法对预测模型进行训练，以实现对模型的滚动优化，据此实现对铁水质量的预测。基于上述预测方法，本发明进一步利用LABVIEW与MATLAB混合编程，搭建了一套铁水质量预报系统，实现对铁水质量的预测以及铁水质量及其相关影响变量的监控，从而在高炉炼铁过程中对现场工作人员具体操作起一定指导作用。

主权项

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,…Xn，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,…τn；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,…Xn和输入变量时滞τ1,τ2,…τn，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。