AOD炉冶炼中低碳铬铁炉渣碱度预报模型的研究.pdfVIP

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2017-05-08 发布于河南
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AOD炉冶炼中低碳铬铁炉渣碱度预报模型的研究.pdf

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AOD炉冶炼中低碳铬铁炉渣碱度预报模型的研究

学兔兔学兔兔 AOD炉冶炼中低碳铬铁炉渣碱度预报模型的研究邱东，等铁合金产品，并减少对炉衬的侵蚀。 U1、u2、U3,LI6，分别为：从公式 (1)可以看出，炉渣碱度值是由炉渣中CaO、詈m-0．o03343；m-0．114187：m-0．012766；0_．00_8l652l8m-0．o2o644450m001．8903350 u= 0．2810 9 -o03．61662 00．3589 006588 _．45465 ．l4211 2 - 0． MgO、SiO、A1O。的含量所决定的。炉渣中这些氧化物的含． 19 — -l99 一． 222 3 94 29-00．302} 量主要是由原料成分、加入量、造渣制度以及造渣剂的量所决鬈锶；：。： 342m-0,0。48i删0．1219，J 定的，同时还受到供气制度和冶炼工艺等因素的影响。初始的9个参数可以用提取的6个主元线性表示。 2 炉渣碱度预报模型研究计算已修正的核矩阵 KL在前 6个主分量上的投影 AOD炉冶炼过程炉渣碱度机理复杂、非线性、强耦合以 Y=KL ·U 。及影响因素复杂，使得采用机理分析或者系统辨识的方法建立 2．2 核主元回归分析炉渣碱度准确的预报模型非常困难。支持向量机 (Suppo~ 核主元回归(KPCR)是在核主元分析基础上实现的，其 vector machine，SVM)是Vapnik在统计学习理论基础上，基于目的是将用遗传算法优化后的主元回归到AOD炉实际生产结构化风险最小提出的一种机器学习方法。最小二乘支持向量过程中的变量，以便于实现生产过程的优化。通过KPCA 机 (Least squares support vector machine，LSSVM))是标准支方法提取非线性主元，把获得的新变量作为多元自回归的自持向量机中的一种扩展形式，它将不等式约束替换为等式约变量，进行回归计算与分析。核主元回归模型可表示为：束，加快了求解速度，并把经验风险由偏差的一次方改为二次 y= B+E (2) 方，在实际系统建模中得到了广泛应用。 B= Z TaY (3) 本文采用核主元分析结合最小二乘支持向量机的方法，利其中，E为残差阵；B为回归系数矩阵