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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
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