基于軟測(cè)量的鋼包精煉生產(chǎn)過(guò)程多目標(biāo)魯棒優(yōu)化.pdf

1、LF爐的設(shè)備簡(jiǎn)單、投資較少、冶煉工藝靈活、精煉后的鋼水中氣體含量低、有害雜質(zhì)少，成分穩(wěn)定等優(yōu)點(diǎn)，所以LF精煉一直在鋼鐵企業(yè)中應(yīng)用廣泛。同時(shí)，使用LF爐精煉技術(shù)可以增加鋼的品種、提高鋼的質(zhì)量。本文以福建三鋼有限責(zé)任公司100tLF爐為研究對(duì)象，優(yōu)化鋼包精煉過(guò)程中的操作參數(shù)，可以提高鋼的質(zhì)量，節(jié)約生產(chǎn)成本，縮短冶煉周期。本文的主要研究?jī)?nèi)容和研究成果歸納如下:
　　通過(guò)分析LF爐冶煉過(guò)程鋼水溫度的影響因素，提出一種適用于LF爐鋼水溫度預(yù)

2、報(bào)，且具有增量學(xué)習(xí)功能的AdaBoost.RS集成軟測(cè)量建模算法。該算法引入松弛變量和遺忘因子兩個(gè)參數(shù)，可以提高預(yù)測(cè)精度，克服大噪聲數(shù)據(jù)帶來(lái)的干擾。同時(shí)，增量學(xué)習(xí)可以降低早期生產(chǎn)數(shù)據(jù)對(duì)模型的影響。分別用靜態(tài)數(shù)據(jù)和動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)對(duì)鋼水出站時(shí)的終點(diǎn)溫度進(jìn)行預(yù)報(bào)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明預(yù)測(cè)結(jié)果的絕對(duì)誤差小于10℃的樣本數(shù)量超過(guò)了樣本總數(shù)的90％。
　　本文提出一種改進(jìn)的和聲搜索算法。該算法引入解的多樣性引導(dǎo)解的搜索方向，并且減少了傳統(tǒng)算法的參數(shù)，使應(yīng)用