陈华
,
李辉
,
顾恒星
,
杨刚
,
陈伟
,
徐德龙
硅酸盐通报
采用水泡陈化方法处理滚筒钢渣,跟踪检测滚筒钢渣中游离氧化钙(f-CaO)含量.运用高斯过程回归,建立基于高斯过程回归的软测量模型预测滚筒钢渣水泡陈化中f-CaO含量.结果表明,水泡陈化方法处理滚筒钢渣可以有效降低f-CaO含量,A类滚筒钢渣120 d之后f-CaO含量基本维持在3.98%~4.03%,B类滚筒钢渣105 d之后f-CaO含量维持在9.84%~10.03%,满足安全利用的要求;基于高斯过程回归的软测量模型的真实值与预测值数据吻合较好,相对误差为-1.493%~0.748%,有效提高了滚筒钢渣水泡陈化中f-CaO含量预测精度.
关键词:
水泡陈化
,
滚筒钢渣
,
高斯过程回归
,
游离氧化钙
,
软测量
田慧欣
,
刘玉栋
,
孟博
钢铁研究学报
doi:10.13228/j.boyuan.issn1001-0963.20160105
LF炉钢水温度的精准控制有利于缩短钢的冶炼时间，从而节约其生产成本.而获得准确的 LF 炉钢水温度预报是钢水温度控制的先决条件.通过分析 LF炉冶炼过程对钢水温度的影响因素，提出一种适用于 LF炉钢水温度预报同时具有增量学习功能的 AdaBoost．RS集成建模算法.该算法引入松弛变量和遗忘因子2个参数，在提高预测精度的同时，可以克服大噪声数据带来的干扰，同时增量学习可以降低早期生产数据对模型的影响.以福建三钢有限责任公司100 t LF炉为研究对象，采用5个测试函数验证算法的抗噪性能，分别用静态数据和动态数据对钢水出站的终点温度进行预报.实验结果表明，预测的绝对误差小于10℃的样本数量超过了样本总数的90％，算法精度较高，有利于实际生产应用.
关键词:
软测量
,
AdaBoost
,
增量学习
,
BP神经网络
,
钢包精炼
