高炉炉况预测的人工智能方法研究

Abstract

本文结合实际高炉过程，利用人工智能的基本原理方法，如专家系统，神经网络和自适应等方法，对高炉炉况异常及铁水中Si含量这两个工业生产中重要的信息的预报方法进行了研究。并将以上各种方法结合起来，形成集成系统，实时地预报高炉炉况，及时地向高炉工长们提供炉况分析结果。本文收集整理了高炉的操作经验知识，归纳提了一套关于高炉炉况下降异常的操作经验规则，建立了高炉炉况知识库。在知识描述中采用了主观BAYES方法，并集中对悬料、崩料和管道行程等常见的异常炉况，研制了炉况预报专家系统。研究了多变量时间序列方法在生铁中Si含量预报上的应用策略。讨论了与Si含量相关的时间序列变量。如负荷、料速鼓风热焓及煤气成分等。分析了各种因素对铁水中Si含量的影响。研究了自适应方法在预报生铁Si含量上的应用。主要讨论了基于最小方差准则和递推最小二乘准则的自适应方法。分析了遗忘因子对预报精度的影响，提出了变遗忘因子的策略。研究了神经网络方法在高炉炉况预报上的应用方法。采用BP反向传播神经网络方法，进行了铁水中Si含量的预报的研究。另外，提出了一种基于神经网络知识表示和推理的高炉炉况预测系统模型及系统实现的途径。本文的研究结果已经在实时高炉炉况预测系统中得到了应用。实时系统包括煤气分析、实时数据采集和数据处理