崔桂梅
,
胡登飞
,
马祥
钢铁研究学报
doi:10.13228/j.b0yuan.issn1001-0963.20130265
针对高炉冶炼过程中喷煤量通常根据炉长经验总结而出、过程建模困难、生产过程工艺指标波动较大的问题,提出了一种喷煤量操作模式匹配的智能优化方法.该方法以高炉喷煤量为研究对象,以某钢厂高炉大量的实际工业运行数据为基础,首先对不可实时检测变量[Si]含量建立了BP神经网络预测模型,以对当前[Si]含量进行预测;然后基于专家标准挑选出优良模式集,采用模糊C均值聚类的方法对优良模式集进行分类;最后以综合工艺指标评判为前提,对当前输入条件采用基于相似度的方法,从优良操作模式库中寻出与当前输入条件距离最小的操作模式,从而完成模式匹配,进而实现喷煤过程优化控制,对高炉冶炼喷煤过程具有很好的指导作用.
关键词:
模式匹配
,
高炉喷煤量
,
聚类
,
工艺指标
,
相似度
