[發明專利]高爐煤氣發生量軟測量方法

有效

• 申請號: 201510547223.4
• 申請日: 2015-08-31
• 公開（公告）號: CN105177199B
• 公開（公告）日: 2017-04-19
• 發明（設計）人: 耿欣;陳俊;牛洪海;彭興;殷捷;李兵
• 申請（專利權）人: 南京南瑞繼保電氣有限公司
• 主分類號: C21B5/00
• 分類號: C21B5/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種高爐煤氣發生量軟測量方法，其特征在于包含如下步驟：

(1)高爐工藝狀態計算：從能源管控系統中采集高爐運行歷史數據，選擇表征高爐運行狀態的評估指標，建立高爐狀態計算模型，計算高爐工藝狀態；

具體包括，選擇爐頂煤氣溫度、鼓風量、壓差作為表征高爐運行狀態的評估指標；

采用模糊模式識別技術建立高爐狀態計算模型；

(2)高爐煤氣發生量軟測量特征變量選擇：選取影響高爐煤氣發生量的指標，從能源管控系統中采集各個指標和高爐煤氣發生量的歷史運行數據作為建模樣本，計算并提取特征變量；

選取輔助變量作為影響高爐煤氣發生量的指標，所述輔助變量為高爐鐵水產量、鼓風量、焦比、富氧、風溫和風壓，采用互信息分析的方法計算并提取特征變量；

(3)針對不同高爐工藝狀態建立高爐煤氣發生量在線軟測量模型；

將高爐工藝狀態劃分為休風、減風、正常三類狀態，針對休風、正常狀態，根據高爐煤氣發生量機理公式建立軟測量模型，針對減風狀態，根據所述提取的特征變量，采用智能參數優化回歸分析方法建立高爐發生量在線軟測量模型。

2.如權利要求1所述的高爐煤氣發生量軟測量方法，其特征是在所述的步驟(1)中采用模糊模式識別技術建立高爐狀態計算模型，其步驟包括：

(1)獲取高爐運行的歷史數據，選擇爐頂煤氣溫度、鼓風量、壓差作為表征高爐運行狀態的評估指標，得到狀態向量：

U＝{X、Y、Z}

式中：X為爐頂煤氣溫度；Y為鼓風量；Z為壓差；

(2)基于狀態樣本集的數據聚類確定高爐運行的分類準則，通過分類準則得到狀態集：

S＝{s₁，s₂，s₃}

式中：s₁，s₂，s₃分別為高爐運行的休風、減風和正常這三類狀態的特征狀態向量；

(3)通過模糊模式識別，求出狀態向量與狀態集的模糊隸屬度關系矩陣，具 體如下：

式中：r_ij＝λ_R{u_i,s_j}0≤r_ij≤1，它表征的狀態向量中的u_i維度指標被評為s_j狀態類的概率；r_j＝r_1j+r_2j+r_3j，它表征的是該狀態屬于s_j類狀態的概率，通過比較r_j的大小，得出最終的評估結果。

3.如權利要求1所述的高爐煤氣發生量軟測量方法，其特征是在所述的步驟(2)中采用互信息分析的方法計算并提取特征變量，其步驟包括：

(1)選取輔助變量作為可能影響高爐煤氣發生量的指標；并將高爐煤氣發生量定義為母序列，記為{x₀(i)},i＝1,2,…,N，其中x₀(1)表示第一時刻的值，x₀(i)表示第i個時刻的值；將輔助變量的指標的數據序列定義為子序列，記為{x_k(i)},k＝1,2,…,m,i＝1,2,…,N，表示第k個影響指標第i個時刻的值；所述輔助變量為高爐鐵水產量、鼓風量、焦比、富氧、風溫和風壓；

(2)對主導變量和各輔助變量進行歸一化處理；采用均值化方法來預處理原始數據，即統一數據列的所有數據，均除以該數據列的平均值，得到一個新的數據列；令x₀(i)的平均值為令x_k(i)的平均值為則有：

(3)由互信息定義求解各個變量互信息，具體公式如下：

其中：表示第k個變量的最大熵的概率密度函數；

表示主導變量的最大熵的概率密度函數；

表示主導變量和第k個變量的最大熵聯合概率密度函數；

(4)確定主要影響因素：將計算出的煤氣量與各影響指標數據列的互信息從大到小進行排序，選取互信息大于指定閾值的指標作為高爐煤氣發生量的特征變 量。