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题名基于粒度聚类的转炉炼钢氧气消耗量预测
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作者
阳青锋
赖旭芝
杜胜
胡杰
陈略峰
吴敏
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机构
中国地质大学(武汉)自动化学院
复杂系统先进控制与智能自动化湖北省重点实验室
地球探测智能化技术教育部工程研究中心
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出处
《自动化学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第1期132-142,共11页
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基金
高等学校学科创新引智计划资助项目(B17040)
国家自然科学基金(62303431)
+1 种基金
湖北省自然科学基金(2015CFA010,2021CFB145,2022CFB582)
中国博士后科学基金(2023M733306)资助。
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文摘
转炉炼钢是钢铁企业的主要耗氧工序,预测转炉炼钢的氧气消耗量对氧气系统合理调度、保证生产安全具有重要意义.考虑到转炉冶炼工况多、钢种数据粒度不统一,提出一种基于粒度聚类的转炉炼钢氧气消耗量预测方法.首先,利用孤立森林异常检测法剔除历史数据库中的异常数据;接着,采用皮尔逊相关性分析和互信息相关系数选取相关影响因子,对不同钢种数据进行信息粒化,实现数据特征提取和维度统一,使用模糊C均值(Fuzzy C-means,FCM)划分工况并建立不同工况下的氧气消耗量预测子模型;最后,利用企业的实际生产数据进行实验,验证所提方法的准确性和有效性.
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关键词
转炉炼钢
氧气消耗预测
信息粒化
工况识别
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Keywords
Converter steelmaking
oxygen consumption prediction
information granulation
operating condition recognition
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分类号
TF713
[冶金工程—钢铁冶金]
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