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作 者:张博[1] ZHANG Bo(BaoJi University of Art and Sciences,BaoJi,Shanxi 721015,China)
机构地区:[1]宝鸡文理学院,陕西宝鸡721016
出 处:《中国锰业》2018年第4期187-190,共4页China Manganese Industry
基 金:宝鸡文理学院2018年校级科研项目(ZK2018099)
摘 要:由于炼铁中的高炉(Blast Furnace,BF)是一个非线性动力学过程,具有复杂的物理化学反应。在高炉操作中,铁水温度以及各微量元素是最基本的质量指标。根据实际的工艺流程进行建模、结合实测的原料指标来控制高炉上料过程,当前的锰铁高炉的自控系统采用计算机建模驱动PLC控制单元实现原料的自动补充。基于最小二乘支持向量机的非线性子空间识别方法建立了预测MIQ(Molten Iron Quality)指标的Hammerstein模型,降低了计算复杂度,提升了产品的MIQ指数,提升了PLC自动上料控制系统地工作效率。Due to the blast furnace (Blast Furnace, BF) is a nonlinear dynamic process, it has complex physical and chemical reactions. In blast furnace operation, the temperatmre of mohen iron and various reace elements are the most basic quality indicators. According to the actual process flow modeling, it is combined with the measmred raw material indicators to conreol the blast furnace feeding process. The current automatic conreol system of the felwomanganese blast furnace will use the computer modeling to drive the PLC conreol unit in automatical supplement of the raw materials. The nonlinear subspace recognition method on support vector machine is used to establish the Hammerstein model for predicting the MIQ (Molten h'on Quality ) index, which reduces the computational complexity to improve the MIQ index of the product, including the work efficiency of the PLC automatic feeding conreol system.
分 类 号:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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