基于支持向量机碱度偏差估计的石灰加入量模型  

Calculating lime input quantity by alkalinity deviation estimation based on support-vector-machines

作　　者：王心哲[1] 韩敏[1] 杨溪林[2] 林东 

机构地区：[1]大连理工大学电子与信息工程学院,辽宁大连116023 [2]北京金自天正智能控制股份有限公司,北京100070 [3]本钢板材股份有限公司炼钢厂,辽宁本溪100080

出　　处：《控制理论与应用》2009年第12期1415-1418,共4页Control Theory & Applications

基　　金：国家高技术研究发展计划(863)项目(2007AA04Z158);国家自然科学基金资助项目(60674073)

摘　　要：提出碱度偏差估计模型,进而提出一种转炉炼钢石灰加入量计算方法.首先,使用支持向量机建立碱度偏差估计模型,预报输入碱度与炉渣碱度之间的偏差;然后,利用碱度偏差估计模型预报的偏差值修正传统公式中的碱度参数,再消除白云石加入量对石灰加入量的影响,得到改进的石灰加入量模型.应用该方法对一座150t转炉的实际生产数据进行计算,结果显示对碱度偏差的预报有着较高的精度,由此计算的石灰加入量可以满足实际生产的要求.A model for estimating the alkalinity deviation and a new method for calculating the lime input quantity are proposed. The model employs the support-vector-machines to forecast the deviation between the slag alkalinity and the input alkalinity. The alkalinity parameter in traditional formula is amended. Furthermore, the improved model of the lime input quantity takes into account the impact to alkalinity from other auxiliary materials. Application of this model to a 150t converter of a steel plant shows that the support vector model for estimating the alkalinity deviation has high forecast accuracy and the calculated input quantity of time meets the requirements in practical production.

关 键 词：转炉炼钢 支持向量机 碱度 石灰加入量 

分 类 号：TF711[冶金工程—钢铁冶金]