[發(fā)明專(zhuān)利]一種基于數(shù)據(jù)降維法預(yù)測(cè)燒結(jié)過(guò)程綜合焦比的方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201611154987.8
• 申請(qǐng)日: 2016-12-14
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN106755972B
• 公開(kāi)（公告）日: 2018-11-27
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 吳敏;陳鑫;曹衛(wèi)華;胡杰;杜勝;周凱龍
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 中國(guó)地質(zhì)大學(xué)（武漢）
• 主分類(lèi)號(hào): C22B1/16
• 分類(lèi)號(hào): C22B1/16
• 代理公司: 武漢知產(chǎn)時(shí)代知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 42238
• 代理人: 曹雄

1.一種基于數(shù)據(jù)降維法預(yù)測(cè)燒結(jié)過(guò)程綜合焦比的方法，其特征在于，包括以下步驟：

(1)分析燒結(jié)過(guò)程機(jī)理得到影響燒結(jié)過(guò)程綜合焦比的燒結(jié)參數(shù)，燒結(jié)參數(shù)包括垂直燃燒速度、上升點(diǎn)、上升點(diǎn)溫度、燒結(jié)終點(diǎn)、燒結(jié)終點(diǎn)溫度、返礦、風(fēng)箱負(fù)壓、料層厚度、臺(tái)車(chē)速度和焦粉配比；

(2)對(duì)燒結(jié)參數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)降維，并重新組合，得到主成分變量；

數(shù)據(jù)降維包括以下步驟：

(2.1)對(duì)燒結(jié)參數(shù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理；

設(shè)燒結(jié)參數(shù)有n組數(shù)據(jù)，每組數(shù)據(jù)中有u個(gè)判別指標(biāo)，燒結(jié)參數(shù)用矩陣X＝(x_ij)_n×u表示，x_ij為第j個(gè)判別指標(biāo)的第i組數(shù)據(jù)，標(biāo)準(zhǔn)化公式如下：

式中：X_scalar是數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后得到的數(shù)據(jù)，X_min是數(shù)據(jù)中的最小值，X_max是數(shù)據(jù)中的最大值，X_actual是數(shù)據(jù)中的實(shí)際值；

(2.2)計(jì)算數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)r_ij和相關(guān)系數(shù)矩陣C；

計(jì)算式如下：

C＝(r_ij)_u×u

(i＝1,2,…,u；j＝1,2,…,u)

式中：x_ai為第i個(gè)判別指標(biāo)第a組數(shù)據(jù)；為第i個(gè)判別指標(biāo)所有數(shù)據(jù)的平均值；x_aj為第j個(gè)判別指標(biāo)第a組數(shù)據(jù)；為第j個(gè)判別指標(biāo)所有數(shù)據(jù)的平均值；

(2.3)計(jì)算相關(guān)系數(shù)矩陣C的u個(gè)特征值，記為λ₁≥λ₂≥…≥λ_u≥0；

(2.4)計(jì)算每個(gè)燒結(jié)參數(shù)的貢獻(xiàn)率確定主成分變量的個(gè)數(shù)；

設(shè)第d個(gè)燒結(jié)參數(shù)的貢獻(xiàn)率為以作為前m個(gè)燒結(jié)參數(shù)的累積貢獻(xiàn)率，以累積貢獻(xiàn)率達(dá)到85％及以上時(shí)，燒結(jié)參數(shù)的個(gè)數(shù)確定為主成分變量的個(gè)數(shù)；

(2.5)設(shè)m個(gè)燒結(jié)參數(shù)的累積貢獻(xiàn)率達(dá)到85％及以上，則主成分變量個(gè)數(shù)為m個(gè)，可得到主成分變量為：

式中：y_d表示第d個(gè)主成分變量，l_d表示m個(gè)特征值所對(duì)應(yīng)的單位特征向量，(d＝1,2,…,m)；

(3)將步驟(2)得到的主成分變量作為輸入變量輸入最小二乘支持向量機(jī)模型；

最小二乘支持向量機(jī)模型通過(guò)以下步驟得到：

(3.1)計(jì)算已燒結(jié)礦的綜合焦比；

已燒結(jié)礦的綜合焦比的計(jì)算式如下：

式中：η表示綜合焦比(Kg/t)，w_c表示焦粉配比(％)，p表示成品率(％)，q表示燒損率(％)，Q_D表示燒結(jié)的大成礦產(chǎn)量(Kg/h)，Q_X表示燒結(jié)的小成礦產(chǎn)量(Kg/h)，Q_F表示燒結(jié)的返礦量(Kg/h)，Q_P表示燒結(jié)的鋪底料量(Kg/h)；

(3.2)對(duì)已燒結(jié)礦的燒結(jié)參數(shù)的生產(chǎn)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)序配準(zhǔn)和平均值濾波處理，得到樣本數(shù)據(jù)庫(kù)；

(3.3)對(duì)步驟(3.2)得到的樣本數(shù)據(jù)庫(kù)采用主成分分析法對(duì)燒結(jié)參數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)降維，并重新組合，得到已燒結(jié)礦的主成分變量；

(3.4)以步驟(3.3)得的已燒結(jié)礦的主成分變量作為輸入變量，以步驟(3.1)得的已燒結(jié)礦的綜合焦比作為輸出變量進(jìn)行重復(fù)計(jì)算和驗(yàn)證，根據(jù)最小二乘支持向量機(jī)法建立最小二乘支持向量機(jī)模型；

包括以下步驟：

設(shè)已燒結(jié)礦的主成分變量和綜合焦比組成的樣本數(shù)據(jù)集為y_k∈R^m為m維輸入變量，Y_k∈R為對(duì)應(yīng)的目標(biāo)輸出；

采用非線(xiàn)性映射將輸入變量映射到高維特征空間，得到：

式中：ω是權(quán)函數(shù)，表示將輸入變量非線(xiàn)性映射到高維空間，b是偏置量；

基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原理，將上述回歸問(wèn)題轉(zhuǎn)化為約束優(yōu)化問(wèn)題：

式中：γ是懲罰因子，其是衡量參數(shù)風(fēng)險(xiǎn)和擬合誤差相對(duì)重要程度的參數(shù)，e_k是擬合誤差；

對(duì)約束優(yōu)化問(wèn)題采用拉格朗日乘子法、正定矩陣和卡羅需-庫(kù)恩-塔克條件進(jìn)行求解，即得到最小二乘支持向量機(jī)模型，最小二乘支持向量機(jī)模型為：

式中：α_k是拉格朗日乘子，K(y,y_k)＝exp(-||y-y_k||²/2σ²)為高斯徑向基核函數(shù)，σ是核函數(shù)寬度；

最小二乘支持向量機(jī)模型的輸出變量即為燒結(jié)過(guò)程綜合焦比。