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《基于數(shù)據(jù)挖掘的高爐異常爐況分析》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文基于數(shù)據(jù)挖掘的高爐異常爐況分析姓名：任盛怡申請學(xué)位級別：碩士專業(yè)：系統(tǒng)工程指導(dǎo)教師：曹長修20090531重慶人學(xué)碩士學(xué)位論文中文摘要摘要高爐煉鐵必須為其后的煉鋼工序及時(shí)提供足夠數(shù)量的優(yōu)質(zhì)鐵水，煉鐵過程所用的能耗占整個(gè)鋼鐵企業(yè)的60％，且高爐也是事故頻發(fā)的重大設(shè)備。目前國內(nèi)高爐異常情況主要靠人工監(jiān)控，少數(shù)靠從國外引進(jìn)的專家系統(tǒng)，技術(shù)引進(jìn)費(fèi)用高，且移植性差。作者在參加國內(nèi)某大型鋼鐵企業(yè)“高爐異常爐況預(yù)報(bào)研究及應(yīng)用”項(xiàng)目過程中完成這篇論文，主要的成果如下：①針對高爐的實(shí)際運(yùn)行情況，分析高爐運(yùn)行參數(shù)的作用和意義，針對專家系統(tǒng)知識獲取的瓶
2、頸問題，提出將數(shù)據(jù)挖掘引入專家系統(tǒng)以輔助其更有效的工作。通過現(xiàn)場調(diào)查以及對高爐運(yùn)行歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析，提取參數(shù)變化的特征值，作為高爐專家系統(tǒng)知識信息庫的數(shù)據(jù)來源。②十字測溫反映了料面煤氣溫度的變化，本文通過分析高爐運(yùn)行對十字測溫的影響，從中提取特征值作為高爐管道發(fā)生的信息，仿真十字測溫曲線的形狀變化以說明所給出算法的有效性。③采用K．Me獅s算法對高爐狀態(tài)參數(shù)進(jìn)行聚類分析，通過實(shí)際數(shù)據(jù)的分析比較，確定該算法對高爐參數(shù)分析的最優(yōu)聚類數(shù)和迭代次數(shù)，最后得出各參數(shù)的運(yùn)行理想值。通過統(tǒng)計(jì)分析、反復(fù)試驗(yàn)及現(xiàn)場考核確定高爐參數(shù)的最優(yōu)閾值，并分析所判斷的爐況和實(shí)際
3、情況的差別。④本文引入擴(kuò)展卡爾曼濾波奇異值分解法，以調(diào)整BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值，有效地克服了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂慢、易陷入局部極小值的缺點(diǎn)，提高了計(jì)算的速度、濾波的數(shù)值穩(wěn)定性和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出精度。仿真試驗(yàn)說明了改進(jìn)算法有較好的收斂速度和精度。⑤在高爐熱狀態(tài)預(yù)報(bào)中，建立向涼、向熱分類模型，利用基于擴(kuò)展卡爾曼濾波算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對高爐向涼向熱進(jìn)行分類，輔助高爐專家系統(tǒng)運(yùn)行。分析高爐十字測溫曲線的規(guī)律變化，利用基于擴(kuò)展卡爾曼濾波算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對十字測溫環(huán)的8個(gè)溫度點(diǎn)進(jìn)行預(yù)測，以預(yù)測高爐管道的發(fā)生。對分類和預(yù)測給出相應(yīng)仿真試驗(yàn)結(jié)果，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明使用本文算法進(jìn)行
4、的向涼、向熱分類和管道預(yù)測準(zhǔn)確度較高，與實(shí)際高爐運(yùn)行狀況相符合。關(guān)鍵字：數(shù)據(jù)挖掘，高爐十字測溫，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，卡爾曼濾波，分類預(yù)測重慶大學(xué)碩十學(xué)位論文英文摘要ABSTRACTAdequatemoltenironofllighqualityshouldbesuppliedfromblaLstfumaceIronma虹ngforthesubsequentwor虹ngprocedureofsteelmahng．Forirona11dsteelente叩rises，ironmabngconsumes60％0fene瑪iesasrequiredbythewho
5、leprocedures．Meanwllile，blastfumaceisttlesignificamequipInenttowtlichaccidentshappensfrequently．CurrentlyinCllinablastmmaceanoH試iesareusuaJlymonitoredmanually．AsmallnumberofexpertsysteInshaVebeenin們ducedf如ma_broa也butsuchtechnologyimportisnotonlycOstlybutalsopoorin眥lsporta_bilit
6、y．ThisthesiswascOmpletedwhenitsauthorwasfortuna倫t0participatein“ResearchandApplicationofBlastFumaceAnomaliesForecast”，aresearchprogr鋤foroneofthel鶘e—scaleironands慨lenterprisesinCtlina．Them勾orfesearchresultsarcsummarizedasfollows：①Thee腩ctandsigIlificaIlceofblaLst如maceoperatingpar
7、鋤etersareexploredonmebaSisofpracticalblaustfumace叩erationstates．hlordertosolvethebottleneckproblemOfexpertsysternsonl(Ilowledgeacquisition，itispropOsedthatdatarniningbeintroducedint0eXpertsystems，ascomplementar)rtothela【eraIldmaking也emworkmoreef傳ctiVely．Thestlldy2Lls0distillstI
8、leeigenValue0fpar鋤eterchaJlges，wtlichcoInetobethedatas
