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文檔簡介
1、燒結是傳統(tǒng)高爐煉鐵的一個重要步驟,其燒結礦質量直接決定了后續(xù)高爐煉鐵的好壞。近年來,隨著富鐵礦石的資源逐漸短缺,人們開始了對自然界儲量豐富的貧鐵礦石的開采使用,在對其燒結處理后形成品質較高的燒結礦,再作為煉鐵原料。燒結作為一個高時滯性、高耦合性的非線性復雜反應過程,可以根據(jù)當前燒結礦質量的好壞調整燒結工藝進而提高后續(xù)的燒結礦質量?;瘜W檢測是判斷燒結礦質量好壞最準確的方法,但從取樣到得出化驗結果需要二至三個小時,實時性太差,對當前的燒結生
2、產(chǎn)參考指導意義不大?;谏a(chǎn)參數(shù)的模糊控制法,雖然可以通過燒結初始參數(shù)預測出燒結質量等級的高低,但是其使用的生產(chǎn)參數(shù)并不是某一斷面在整個燒結過程的跟蹤數(shù)據(jù),導致預測結果準確性差。機尾斷面觀察法,有著高度的實時性,有經(jīng)驗的看火工根據(jù)觀察結尾燒結斷面的特征可以快速判斷出燒結礦質量的好壞,但通過斷面圖像判斷燒結礦質量有一定的主觀性,且長時間觀察機尾斷面會視覺疲勞可能導致判斷出錯。本文將機尾斷面圖像及過程參數(shù)相結合,進行多參量的提取、分析,使用
3、加權支持向量機(W-SVM)回歸估計得出系統(tǒng)對燒結礦質量的判定結果。此外,本文還建立了數(shù)據(jù)庫存儲數(shù)據(jù),并編寫客戶端程序實現(xiàn)遠程訪問。經(jīng)過在馬鞍山鋼鐵股份有限公司二鐵廠燒結生產(chǎn)線長時間的實際運行驗證,此系統(tǒng)不僅效率高、直觀性強、實時性好,而且還提高了燒結礦質量判定的準確性,具有很高的實際應用價值。
本研究主要內容包括:⑴將機尾斷面可見光圖像與紅外熱圖像相結合,提取紅火層溫度、厚度、連續(xù)程度等數(shù)據(jù),并通過區(qū)域灰度比值篩選算法實現(xiàn)最
4、佳斷面圖像的自動識別;⑵編寫OPC程序連接工廠內網(wǎng),獲取風箱溫度、煙道溫度、帶冷溫度、燒結機機速等燒結過程參量,通過反演得出最佳斷面圖像的燒結歷史數(shù)據(jù);⑶收集化驗樣本和人工樣本,作為判定結果對比和機器學習數(shù)據(jù);⑷編寫燒結礦質量在線判定系統(tǒng)主程序;⑸將以上收集的數(shù)據(jù)作為訓練樣本集,對加權支持向量機(W-SVM)進行訓練,得出用于回歸估計的預測模型,最終用于FeO含量與轉鼓指數(shù)的實時預測,并通過質量判別模型對燒結質量等級進行判定;⑹建立數(shù)據(jù)
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