基于递推PLS的自适应钢温软测量模型  被引量:4

Recursive PLS Based Adaptive Steel Temperature Soft Sensor Model

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作  者:李凡[1] 吴强[2] 杨英华[2] 刘晓志[2] 

机构地区:[1]本溪钢铁公司计控厂,辽宁本溪117000 [2]东北大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳110004

出  处:《控制工程》2007年第2期147-150,共4页Control Engineering of China

基  金:辽宁省自然科学基金资助项目(20042019)

摘  要:针对轧钢加热炉系统具有多变量、非线性、大滞后、交叉耦合等特点,难以预估钢坯出口温度的难题,以块式递推偏最小二乘算法为基础,结合移动窗口和遗忘因子法,建立了出炉钢坯温度和过程变量之间的预测模型。在某钢厂的实际应用表明,该钢温软测量模型具有较好的自适应能力,能提前15 min预测钢坯出口温度,且预测误差满足工业应用的精度要求。To the problem that steel rolling heating-furnace is a multivariable nonlinear system with large lag and crossed coupling,and the estimation of billet temperature is difficult to obtain,a forecast model between billet steel temperature variable and process variable is established based on the block-wise recursive PLS algorithm and combined with a moving window and forgetting factor adaptation schemes.The proposed steel temperature soft sensor model has good adaptive ability.The check and error analyzing results based on a steel plant actual data indicate that this model can forecast billet steel temperature 15 minutes ahead of time,and the forecasting errors satisfy industry application accuracy demands.

关 键 词:加热炉 块式递推偏最小二乘 钢温预报 软测量 

分 类 号:TP273[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]

 

参考文献:

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