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摘要:
高炉铁水硅含量是铁水品质与炉况的重要表征,冶炼过程关键参数频繁波动及大时滞特性给高炉铁水硅含量预测带来了巨大挑战.提出一种基于最优工况迁移的高炉铁水硅含量预测方法.首先,针对过程变量频繁波动问题,提出基于邦费罗尼指数的自适应密度峰值聚类算法,实现对高炉冶炼过程变量的工况划分,并建立不同工况硅含量预测子模型.其次,针对冶炼过程的大时滞特性,定义相邻时间节点间的硅含量工况迁移代价函数,并提出多源路径寻优算法,实现冶炼过程中硅含量最优工况迁移路径及当前时刻硅含量最优预测值的求解.最后,基于工业现场数据验证了所提方法的有效性与准确性.
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关键词云
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文献信息
篇名 基于最优工况迁移的高炉铁水硅含量预测方法
来源期刊 自动化学报 学科
关键词 高炉炼铁 铁水硅含量 预测 工况迁移 密度峰值聚类
年,卷(期) 2022,(1) 所属期刊栏目 论文与报告|Papers and Reports
研究方向 页码范围 194-206
页数 13页 分类号
字数 语种 中文
DOI 10.16383/j.aas.c200980
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研究主题发展历程
节点文献
高炉炼铁
铁水硅含量
预测
工况迁移
密度峰值聚类
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
自动化学报
月刊
0254-4156
11-2109/TP
大16开
北京市海淀区中关村东路95号(北京2728信箱)
2-180
1963
chi
出版文献量(篇)
4124
总下载数(次)
26
总被引数(次)
120705
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导